Open Source/ Radiologie-KI/ Community
Offene Radiologie-KI, von Radiologen gebaut.
Ein dezentraler Hub für Radiologie-KI — quelloffen, community-getrieben und selbst gehostet. Menschen, Wissen und Technik verbinden, um gemeinsam bessere Bildgebungswerkzeuge zu bauen.
Was anders ist
Bessere Werkzeuge. Gemeinsam stärker.
Open Source
Der Code ist das Argument. Jeder kann ihn lesen, betreiben, prüfen und ändern — auch die Teile, die entscheiden, was ein Modell mit einer Untersuchung tut.
Selbst gehostet
Läuft im eigenen Netz. Untersuchungen bleiben, wo sie hingehören, die Pseudonymisierung geschieht beim Eingang, und nichts verlässt das Haus, wenn Sie es nicht senden.
Von der Community geprüft
Gebaut und geprüft von Menschen, die beruflich Bilder befunden. Aussagen werden an echten Fällen gemessen, und Widerspruch wird veröffentlicht, nicht versteckt.
Das Zeichen
Vier Ideen in einer Zeichnung.
Medizinische Bildgebung
Konzentrische Ringe lesen sich als axiale Schicht — die Form, die der Radiologe zuerst sieht.
Dezentrales Wissen
Ein Hub mit Partnern, kein Zentrum, dem alles gehört. Die Lücken im Ring sind Absicht.
Zusammenarbeit
Radiologen, Entwickler und Kliniken in einem Netz — der bernsteinfarbene Knoten ist der menschliche.
Selbst gehostete Open Source
Freiheit und Kontrolle im selben Satz: Ihre Hardware, Ihre Daten, Ihr Build.
Status
Was existiert, und was nicht.
Das hier entsteht neben der klinischen Arbeit, deshalb ist die ehrliche Fassung die einzig nützliche. Nichts davon ist ein Versprechen.
- Läuft Proof of Concept. Pseudonymisierung vor der Speicherung, DICOM-Archiv und Web-Viewer sowie eine Befundschicht mit lokalem Sprachmodell — alles selbst gehostet auf einer einzigen Workstation.
- In Arbeit Bildanalyse. Segmentierungs- und Messmodelle auf MONAI-Basis, dazu Terminologie- und Übersetzungshilfe für Befunde auf Deutsch und Niederländisch.
- Noch nicht Klinische Validierung und Zertifizierung. Keine CE-Kennzeichnung, kein Mehrstandortbetrieb, kein veröffentlichter Benchmark. Wer anderes behauptet, ist dem Code voraus.
Selbst betreiben
Keine Cloud nötig.
Der Proof of Concept ist ein Docker-Compose-Stack: MONAI für die Bildgebung, Orthanc für das Archiv, OHIF für die Ansicht und ein lokales Modell für die Befundschicht. Er ist für Hardware gedacht, die Sie ohnehin besitzen.
# das Repository wird für die Veröffentlichung vorbereitet
git clone https://github.com/hounsfieldhub/hounsfieldhub
cd hounsfieldhub
cp .env.example .env # Pfad zu Ihren Daten setzen
docker compose up -dEinrichtungsnotizen entstehen, während die Dokumentation ins Repository kommt.