Umgebung und Vorschaltsystem — eigene Unterlagen, Abruf und Betrieb des RAD Reporters

Warum der Hausstandard in den Auftrag an das Sprachmodell gehört — wann er vollständig mitgegeben und zwischengespeichert, wann er auszugsweise abgerufen wird, was das kostet, was das Vorschaltsystem zwischen Ihrem Text und der Anfrage tatsächlich leistet und was ein Rechner dafür mitbringen muss

Fassung 2.0 · 28. September 2026 · Arbeitspapier zur Softwaredokumentation

Neu seit 3. Oktober 2026

• Claude über Amazon Bedrock, ChatGPT über Azure OpenAI. Für Häuser mit AWS- oder Microsoft-Vertrag: Claude über Amazon Bedrock mit dem Haken „nur EU“ (Verarbeitung nur in EU-Rechenzentren, der Verarbeitungsort steht in der Auskunft) und ChatGPT über Azure OpenAI mit der eigenen Ressource. Region bzw. Adresse tragen Sie im Reiter KI-Anbieter ein.
• Auch aus PDF und Browser. Markieren Sie Text in einem PDF (Acrobat, Foxit, Sumatra, PDF-XChange, Edge, Chrome) oder auf einer Webseite – ohne Markierung gilt der ganze Text. Den Befund kommt in ein neues Word-Dokument (ohne Word in LibreOffice Writer). Korrigieren bleibt den Schreibprogrammen vorbehalten.
• Die Symbolleiste im Dokumentfenster. Sie springt in das Fenster, das vorne ist – Word, Editor, PDF oder Browser – und zeigt dort alle Knöpfe (in PDF und Browser ohne Korrektur). Frei auf dem Desktop steht nur der Hauptknopf. Wird das Fenster geschlossen, minimiert oder versteckt, wartet sie auf dem Desktop und kehrt von selbst zurück.
• Durchgehender Laufbalken – mit Abbrechen. Vom Lesen bis zur fertigen Antwort ein Fenster: Zeichen und Name des Reporters, der aktuelle Schritt, Anbieter, Modell und die Zeit – ohne Lücken. Abbrechen beendet die Anfrage jederzeit; der Abbruch steht mit Uhrzeit und Schritt im Protokoll und als „abgebrochen“ in der Liste des Archivs.
• Prüfung vor dem Senden: eine Tabelle. Jede Angabe mit Platzhalter, Art und Herkunft; Unsicheres oben und gelb. Was Sie gelb und ohne Haken senden, gilt künftig als unbedenklich und wird nicht mehr markiert. Rechtsklick: künftig immer oder nie anonymisieren.
• Genauere Erkennung. IBAN und Kartennummern nur mit stimmender Prüfziffer (sonst gelber Verdacht statt Aktenzahl als Konto); Anrede oder Rolle – „Herr“, „Mandantin“, „Patient“, „geboren“ – macht einen unsicheren Namen sicher; Kanzlei- und Partnerschaftsnamen („Gruber & Partner“) werden als Firma ersetzt.
• Tutorial mit Sprecherin. Das Video erklärt jede Station mit einer synthetischen Stimme – deutsch eine Sprecherin nach Studioaufnahmen „Kerstin“ (CC0, erzeugt mit Chatterbox, MIT), auf der englischen Seite „Cori“; beide lokal erzeugt, frei von Rechten Dritter.

1Ausgangslage

Der RAD Reporter arbeitet nicht mit einem freien Prompt, sondern mit einem festen, nachlesbaren Regelwerk. Dieses Regelwerk beantwortet die Frage, wie ein Befund gebaut ist: welche Abschnitte, welche Reihenfolge, welche Sorgfaltspflichten, was nicht gesagt werden darf. Es ist fachlich allgemein und bewusst so gehalten, dass es in jeder Einrichtung gilt.

Was es nicht beantwortet, ist die Frage, wie ein Befund bei Ihnen klingt. Ob die Beurteilung mit dem führenden Befund beginnt oder mit der Fragestellung. Ob Sie „kein Anhalt für“ oder „kein Nachweis von“ schreiben. Welche Version einer Klassifikation verbindlich ist und mit welchen Sektorbezeichnungen. Ob Volumina in Kubikzentimetern oder Millilitern stehen. Diese Festlegungen sind nicht weniger verbindlich als das Regelwerk — sie stehen nur an anderer Stelle: in Merkblättern, Vorlagen und Tabellen, die im Haus umlaufen.

Ein Sprachmodell hat davon keine Kenntnis. Es kann sie auch nicht erraten; es wählt dann die Variante, die in seinen Trainingsdaten überwiegt. Das Ergebnis ist ein fachlich vertretbarer, aber fremder Text — und genau das erzeugt den Nacharbeitsbedarf, den das Werkzeug vermeiden soll. Die Aufgabe lautet also: die vorhandenen Unterlagen so in den Auftrag bringen, dass sie wirken, ohne den Auftrag zu überfrachten.

2Die beiden Verfahren

2.1Vollmitgabe mit Zwischenspeicherung

Der Auftrag an ein Sprachmodell besteht aus einem unveränderlichen Vorspann — Systemanweisung, Regelwerk, Hintergrundmaterial — und einem veränderlichen Teil, hier dem Diktat. Der Vorspann ist bei jedem Befund derselbe. Genau das macht ihn zwischenspeicherbar.

Technisch geschieht dabei Folgendes: Der Anbieter bildet über den Anfang des Auftrags einen Abgleichwert und bewahrt den zugehörigen internen Rechenzustand des Modells auf. Trifft kurz darauf ein Auftrag mit genau demselben Anfang ein, wird dieser Zustand wiederverwendet, statt den Vorspann erneut durchzurechnen. Der Nutzen ist doppelt: die Antwort beginnt früher, und der wiederverwendete Anteil wird deutlich günstiger abgerechnet als frisch verarbeitete Eingabe. Das erste Anlegen kostet geringfügig mehr als eine gewöhnliche Verarbeitung; ab dem zweiten Auftrag überwiegt der Vorteil.

Drei Eigenschaften dieses Verfahrens sind für die Abwägung wesentlich. Erstens gibt es keinen Trefferverlust: das Modell sieht die Unterlagen vollständig, nichts kann von einer Suche übersehen werden. Zweitens ist es deterministisch — derselbe Vorspann liegt jedem Befund zugrunde, unabhängig vom Diktat. Drittens ist es an Bedingungen geknüpft: Der zwischengespeicherte Anfang muss zeichengenau derselbe sein, er muss eine anbieterabhängige Mindestlänge erreichen (in der Größenordnung von ein- bis zweitausend Token, je nach Modell), und die Aufbewahrung ist kurz — nach Herstellerangabe im Bereich weniger Minuten ohne erneuten Zugriff. Wer alle paar Minuten einen Befund schreibt, arbeitet durchgehend im Zwischenspeicher; wer einmal am Tag einen schreibt, nie.

2.2Selektiver Abruf

Ist die Sammlung zu groß, um sie jedes Mal mitzuschicken, wird sie zerlegt und durchsuchbar gemacht. Jedes Dokument zerfällt in Stücke von rund tausend Zeichen, geschnitten an Absatzgrenzen und mit leichter Überlappung, damit kein Gedanke mitten entzweigeht. Zu jedem Stück werden die Wortformen gezählt; zum Diktat ebenso. Gesucht wird dann nach dem Maß, das sich in der Dokumentensuche seit langem bewährt hat: BM25¹.

Die Formel belässt es nicht bei der bloßen Worthäufigkeit. IDF gewichtet seltene Wörter höher als häufige — „Mikroverkalkung“ trägt mehr Information als „Befund“². Der Nenner dämpft zweierlei: mit k₁ die Wirkung einer Wortwiederholung, die ab dem dritten Vorkommen kaum noch etwas beiträgt, und mit b den Vorteil langer Stücke, die sonst allein durch ihre Länge gewinnen würden. Die Wortformen werden zuvor vereinheitlicht: Kleinschreibung, Umlaute aufgelöst, häufige deutsche Endungen abgeschnitten, Füllwörter verworfen. So fällt „Läsionen“ mit „Läsion“ zusammen.

Dem gegenüber steht der Abruf über Einbettungen, bei dem Texte in Vektoren abgebildet und nach Nähe verglichen werden⁵. Er findet auch Sinnverwandtes ohne gemeinsame Wortform und ist dem lexikalischen Verfahren dort überlegen, wo umschrieben statt benannt wird. Er verlangt aber, dass jedes Dokument und jede Anfrage durch ein zweites Modell laufen — in aller Regel beim Anbieter, also außer Haus, mit eigener Schnittstelle, eigenen Kosten und eigener datenschutzrechtlicher Würdigung.

3Die Abwägung

Die Tabelle zeigt keine Überlegenheit, sondern eine Umkehr: Jede Zeile kippt mit dem Umfang. Bei kleinen Sammlungen ist die Vollmitgabe in allem überlegen außer in der Übermittlungsmenge; bei großen kehrt sich das um, und zwar nicht allmählich, sondern sobald zwei Grenzen überschritten werden: die des Zwischenspeichers, der nur eine begrenzte Vorspannlänge wirtschaftlich trägt, und die der Aufmerksamkeit, denn Material in der Mitte eines langen Kontextes wird nachweislich schlechter genutzt als Material an dessen Rändern⁴.

Die im RAD Reporter gesetzte Schwelle beträgt 12.000 Zeichen, das sind rund 3.000 bis 3.500 Token. Sie ist so gewählt, dass sie die Mindestlänge des Zwischenspeichers sicher überschreitet — unterhalb davon würde gar nicht zwischengespeichert — und zugleich deutlich unter der Länge bleibt, ab der die Stellung im Kontext zu Buche schlägt. Praktisch fällt darunter, was eine Abteilung tatsächlich als Standard schreibt: fünf bis zehn Merkblätter. Wer eine Lehrbuchsammlung ablegt, fällt darüber — und wird selbsttätig auf den Abruf umgestellt, ohne etwas einstellen zu müssen. Die Schwelle ist konfigurierbar, aber sie ist keine Geschmacksfrage: sie folgt den beiden genannten Grenzen.

4Umsetzung

4.1Ablage und Aufbereitung

Die Unterlagen liegen im Programmordner (Unterordner „Unterlagen“); ein Knopf im Programm öffnet ihn. Text- und Markdown-Dateien werden unmittelbar gelesen. Word-, RTF- und PDF-Dateien werden einmalig über die auf dem Rechner vorhandene Textverarbeitung in Text gewandelt; das Ergebnis wird neben der Ablage aufbewahrt und über Zeitstempel und Dateigröße der Quelle zugeordnet. Ändert sich die Quelle, wird neu gewandelt, sonst nicht. In der Messung an einer Word-Datei mittlerer Größe dauerte die erste Wandlung 4,6 Sekunden, jede weitere Bereitstellung eine Millisekunde. Beim Programmstart geschieht das im Hintergrund, damit der erste Befund nicht darauf wartet.

4.2Aufbau des Auftrags

Die Reihenfolge ist nicht beliebig, sondern folgt unmittelbar aus These 1:

• System-Block (unveränderlich, mit Zwischenspeicher-Marke versehen): Regelwerk, danach — bei kleiner Sammlung — die vollständigen Unterlagen.
• Nutzer-Block (veränderlich): bei großer Sammlung zuerst die abgerufenen Auszüge mit Quellenangabe, dann der Arbeitsauftrag mit der Untersuchungsart, dann das Diktat.

Daraus folgt eine Festlegung, die auf den ersten Blick widersinnig wirkt: Die abgerufenen Auszüge stehen bewusst nicht im System-Block, obwohl sie inhaltlich Hintergrundmaterial sind. Würden sie dort stehen, würde sich der Vorspann mit jedem Diktat ändern und der Zwischenspeicher bei jedem Befund verfehlt — auch für das Regelwerk, das sich gar nicht geändert hat. Der veränderliche Teil gehört hinter den unveränderlichen, ausnahmslos.

4.3Rangfolge der Anweisungen

Die Auszüge werden mit einer ausdrücklichen Einordnung übergeben: Sie sind Nachschlagewerk, kein Befundinhalt. Schreibweise, Gliederung, Formulierungen und Einteilungen richten sich danach; alles Tatsächliche stammt aus dem Diktat. Widerspricht eine Unterlage dem Diktat, gilt das Diktat. Beschreibt eine Unterlage einen Befund, den das Diktat nicht enthält, hat dieser Befund im Text nichts zu suchen. Diese Rangfolge ist die eigentliche Sicherung des Verfahrens — ohne sie erzeugt eine gut gemeinte Vorlage genau den Fehler, den sie verhindern sollte: einen Textbaustein, der beschreibt, was gar nicht gesehen wurde.

5Was es kostet

Vorbehalt: Alle Angaben zu Betriebs- und Fremdkosten – insbesondere zu den Gebühren der KI-Anbieter – sind Einschätzungen nach der momentanen Informationslage. Preise der Anbieter können sich ändern, und der tatsächliche Verbrauch hängt von Ihrer Nutzung ab. Für die tatsächlich auflaufenden Kosten können wir daher keine Garantie übernehmen.

Die Frage stellt sich sofort: Wenn bei jedem einzelnen Befund ein ganzer Stapel eigener Unterlagen mitgeschickt wird — wird das nicht teuer? Die Antwort lautet: nein. Mit Zwischenspeicher wird es sogar billiger als ohne Unterlagen. Die folgende Rechnung zeigt, warum.

Abgerechnet wird nach Textmenge. Die Einheit heißt Token; tausend Token sind etwa 700 Wörter, also rund anderthalb eng beschriebene Seiten. Zwei Dinge muss man wissen: Der Text, den man hinschickt, ist billig — der Text, den die KI schreibt, kostet etwa das Fünffache. Und: Wiederholt sich der Anfang eines Auftrags, kostet er beim nächsten Mal nur noch einen Bruchteil. Das ist der Zwischenspeicher.

Nehmen wir einen gewöhnlichen Befund an: Regelwerk gut zwei Seiten, eigene Unterlagen vier Seiten, Diktat eine halbe Seite, fertiger Befund knapp eine Seite. Gerechnet wird durchgängig mit der Modellklasse, die sich für diese Aufgabe am besten eignet — welche das ist und warum, steht in Abschnitt 5.1. Ein Befund kostet dann:

Die letzte Zeile ist kein Rechenfehler. In den Zwischenspeicher wandert nicht nur die Sammlung, sondern auch das Regelwerk — und beides zusammen wird ab dem zweiten Befund zum Zehntelpreis gelesen. Der Aufschlag des ersten Befundes ist damit schon nach einem einzigen weiteren wieder hereingeholt.

Auf einen Arbeitsplatz gerechnet: 50 Befunde am Tag an 20 Arbeitstagen sind tausend Befunde im Monat. Das kostet:

Ein vielbefundender Arbeitsplatz kostet also rund dreieinhalb Euro im Monat, wenn die eigenen Unterlagen mitgehen und der Anbieter zwischenspeichert — weniger als die 4,60 € ohne Unterlagen. Eine Abteilung mit zehn Befundenden liegt bei rund 34 € im Monat. Zum Vergleich: dieselbe Arbeit mit einem großen Modell kostet rund 520 € im Monat. Die Wahl des Modells wiegt damit rund fünfzehnmal schwerer als die Frage, ob die eigenen Unterlagen mitgehen. Ob sie mitgehen, ist keine Kostenfrage.

Was die Rechnung verschiebt. Das Modell: ein großes Modell der Opus-Klasse kostet rund das Fünfzehnfache, ein lokales Modell über Ollama gar nichts. Der Abstand: wer nur alle paar Stunden einen Befund schreibt, legt den Vorspann jedes Mal neu an und bleibt bei rund 0,9 Cent — teurer als ohne Unterlagen wird es auch dann kaum. Der Umfang: bei großen Sammlungen greift der Abruf; dann gehen nur wenige Seiten mit, dafür entfällt der Zwischenspeicher-Vorteil. Nichts kosten dagegen das Einlesen der Unterlagen und die Suche selbst — beides rechnet auf Ihrem Rechner.

5.1Welche Modellklasse passt — und was sie kostet

Die Modellwahl ist der größte Hebel auf die Kosten (Faktor fünfzehn zwischen klein und groß) und zugleich der größte auf die Qualität. Die Frage ist deshalb nicht „welches Modell ist das beste“, sondern: was verlangt diese Aufgabe wirklich?

Sie verlangt Anweisungstreue (achtzehn Regeln, eine Ausgabestruktur, Verbote, die nicht aufgeweicht werden dürfen), Vollständigkeit (jedes Befundelement einzeln benannt), sichere Fachsprache und die Disziplin, nichts zu erfinden. Sie verlangt nicht, was große Modelle auszeichnet: mehrstufiges Schließen, Abwägen unter Unsicherheit, Rechnen, Weltwissen an der Grenze. Die Struktur liefert das Regelwerk, die Tatsachen liefert das Diktat, den Ton liefern Ihre Unterlagen — das Modell hat zu ordnen und zu formulieren. Hinzu kommt: Beim Diktieren zählt die Wartezeit. Ein kleines Modell antwortet in Sekunden, ein großes lässt warten.

Das lässt sich nachprüfen, statt es zu glauben: zehn typische Diktate einmal mit der kleinen und einmal mit der mittleren Klasse durchlaufen lassen und die Ergebnisse ohne Kenntnis des Modells vergleichen. Wenn Sie keinen Unterschied sehen, gibt es für Ihre Fälle keinen — und die Entscheidung ist gefallen. Dieser Vergleich kostet zusammen keine zwanzig Cent.

Zwei Randbedingungen bleiben von der Klasse unberührt. Die Sprache: bei deutschen Fachtexten sind die Unterschiede zwischen den Häusern größer als zwischen zwei Klassen desselben Hauses — das ist ein Grund, den Vergleich auch anbieterübergreifend zu machen. Und der Datenschutz: ein lokales Modell über Ollama kostet nichts und gibt nichts heraus, verlangt aber einen Rechner mit Grafikspeicher und bleibt in der Formulierungsqualität hinter den genannten Klassen zurück.

6Funktioniert das bei jedem Anbieter

Zu unterscheiden sind zwei Fragen. Das Mitgeben der Unterlagen ist gewöhnlicher Text im Auftrag — es funktioniert bei allen Anbietern des Programms ohne Ausnahme, ebenso der Abruf, der ohnehin auf dem eigenen Rechner rechnet. Unterschiedlich ist allein, ob der Zwischenspeicher greift und damit der Preisvorteil eintritt.

6.1Was die Anbieter ungefähr kosten

Preise nach dem Stand der Erstellung – eine Einschätzung nach momentaner Informationslage, ohne Garantie für die tatsächlich auflaufenden Kosten; maßgeblich sind die aktuellen Preislisten der Anbieter.

Die Preisunterschiede zwischen den Anbietern sind erheblich — größer als alles, was der Zwischenspeicher ausmacht. Die folgende Tabelle rechnet dieselben tausend Befunde im Monat aus Tabelle 3 für jeden Anbieter durch, und zwar ohne Zwischenspeicher, damit die Zahlen vergleichbar bleiben. Wo zwischengespeichert wird, sinkt der Betrag auf etwa die Hälfte bis ein Drittel.

Zwei Lehren daraus. Erstens liegt zwischen dem günstigsten und dem teuersten Weg der Faktor achtzig — die Modellwahl entscheidet die Kosten, nicht die Frage, ob die eigenen Unterlagen mitgehen. Zweitens sind selbst die teuersten Beträge klein: 110 € im Monat für tausend Befunde sind elf Cent je Befund. Die Auswahl sollte daher nach der Qualität der Texte und nach der Datenlage erfolgen — ein EU-Anbieter oder ein lokales Modell kann aus anderen Gründen vorzuziehen sein als dem Preis.

Wer also keinen der vier erstgenannten Anbieter nutzt, verliert nichts an Wirkung — nur die Verbilligung. Und wer lokal mit Ollama arbeitet, hat die Frage nicht: dort kostet weder die Eingabe noch die Ausgabe etwas, und die Unterlagen verlassen den Rechner überhaupt nicht.

7Welche Unterlagen was bewirken

Nicht jedes Dokument wirkt gleich. Die folgende Übersicht ordnet die gebräuchlichen Gattungen danach, worauf sie im erzeugten Text tatsächlich durchschlagen.

7.1Sieben Regeln für die Ablage

1. Sprechende Dateinamen. Der Name wird beim Abruf mitübergeben und ist zugleich ein Suchwort. „mrt_prostata_standard.docx“ ist besser als „Standard_final_v3.docx“.
2. Ein Thema je Datei. Das erleichtert dem Abruf die Auswahl und Ihnen die Pflege.
3. Anweisend statt erzählend. „Volumen in Kubikzentimetern angeben“ wirkt; „Wir geben das Volumen üblicherweise in Kubikzentimetern an, weil …“ verdünnt.
4. Widersprüche entfernen. Zwei Dateien, die dasselbe verschieden regeln, sind schlimmer als keine. Alte Fassungen gehören aus dem Ordner heraus, nicht hinein.
5. Unter der Schwelle bleiben. Solange die Anzeige „klein genug“ meldet, geht alles mit — das ist der sicherste Zustand. Wer darüber kommt, sollte prüfen, ob nicht Prosa gekürzt werden kann, bevor er sich auf den Abruf verlässt.
6. Nach dem Ablegen neu einlesen und den Stand ablesen: Anzahl, Zeichen und der gewählte Weg stehen im Reiter.
7. Am Ergebnis prüfen. Einen typischen Fall einmal mit und einmal ohne Haken durchlaufen lassen und die beiden Texte vergleichen — das zeigt in einer Minute, ob die Unterlagen wirken, und was noch fehlt.

8Sorgfalt im medizinischen Umfeld

Keine Patientendaten in die Ablage. Die Unterlagen gehen an den KI-Anbieter, dessen Schlüssel eingetragen ist — bei kleiner Sammlung bei jedem einzelnen Befund. Dorthin gehören Vorlagen, Standards und Tabellen, nicht aber echte Befunde mit Namen, Geburtsdaten oder Fallnummern. Ein echter Altbefund als „Stilbeispiel“ ist genau der Fall, der hier ausgeschlossen bleiben muss. Das Mitgeben lässt sich jederzeit mit einem Haken abschalten.

Die Suche bleibt auf dem Rechner. Die Zerlegung, die Gewichtung und die Auswahl rechnen örtlich; es wird weder ein Einbettungsdienst angesprochen noch ein Index ausgelagert. Übermittelt wird ausschließlich, was tatsächlich ausgewählt wurde.

Der Befund bleibt ein Entwurf. Weder Regelwerk noch Unterlagen ändern etwas daran, dass das Modell keine Bilder sieht und aus den übergebenen Angaben formuliert. Die Unterlagen verbessern die Form, nicht die Tatsachengrundlage. Die Prüfung durch die ärztliche Person bleibt unverändert erforderlich; das Werkzeug ist kein Medizinprodukt.

9Grenzen

• Wortgleichheit. Der lexikalische Abruf findet, was sich in der Wortform trifft. Ein Diktat, das eine Sache durchweg umschreibt, während die Unterlage sie benennt, bleibt unbedient. Gegenmittel: die Unterlagen mit den Begriffen schreiben, die auch diktiert werden — oder Synonyme einmal ausdrücklich nennen.
• Zerlegung. Wo ein Zusammenhang über mehrere Seiten läuft, kann er zwischen zwei Stücke fallen. Die Überlappung mildert das, sie hebt es nicht auf. Kurze, in sich geschlossene Abschnitte sind dem Verfahren zuträglicher als lange Fließtexte.
• Aufbewahrungsdauer des Zwischenspeichers. Wer mit großen Abständen befundet, legt den Vorspann jedes Mal neu an und hat vom Zwischenspeicher nichts — einen Nachteil erleidet er dadurch aber ebenfalls nicht.
• Anbieterabhängigkeit. Siehe Tabelle 1: Die Wirkung ist überall dieselbe, der Preisvorteil nicht.
• Kein Ersatz für das Regelwerk. Unterlagen beschreiben Gepflogenheiten, nicht Pflichten. Was immer gelten soll, gehört in das Regelwerk, das ausdrücklich anweist — nicht in eine Vorlage, aus der es abgeleitet werden muss.

10Das Vorschaltsystem im Einzelnen

Alles bisher Beschriebene betrifft die Frage, was mitgeht. Dieser Abschnitt betrifft die Strecke davor: was zwischen dem Augenblick, in dem Sie die Tastenkombination drücken, und dem Augenblick geschieht, in dem die Anfrage das Haus verlässt. Diese Strecke heißt hier Vorschaltsystem. Sie ist unsichtbar, und gerade deshalb gehört sie aufgeschrieben: Jeder ihrer Bausteine entscheidet mit darüber, was das Modell zu sehen bekommt — und ein Modell antwortet nur auf das, was es sieht.

Der Grundsatz dahinter ist einfach und in beiden Reportern derselbe: Nicht das Modell wird besser gemacht, sondern die Frage. Alle Bausteine dieses Abschnitts sind örtliche Rechnungen ohne Fremddienst; sie kosten nichts je Auftrag und laufen auch dann, wenn kein Netz verfügbar ist.

10.1Zerlegen: Absätze, Überschriften, Überlappung

Eine Sammlung, die zu groß für die Vollmitgabe ist, muss in Stücke zerfallen, bevor sie durchsucht werden kann. Wie sie zerfällt, entscheidet über alles Weitere — eine falsch geschnittene Sammlung ist mit keinem Suchverfahren zu retten.

Geschnitten wird an Absatzgrenzen, bis rund 900 Zeichen beisammen sind; der letzte Absatz eines Stücks wiederholt sich im nächsten, damit kein Gedanke zwischen zwei Stücke fällt. Jedes Stück trägt außerdem die Überschrift mit, unter der es steht: sie zählt bei der Gewichtung doppelt und geht im Auszug mit hinaus, damit das Modell weiß, wovon der Abschnitt handelt.

Dass diese Beschreibung zutrifft, ist keine Selbstverständlichkeit, sondern das Ergebnis einer Messung. An einem echten Arbeitspapier von 51.505 Zeichen zeigte sich: Word setzt zwischen Absätze eine einfache Absatzmarke, das Programm trennte aber nur an Leerzeilen. Die Folge war, dass die gesamte Datei als ein einziger Absatz galt — blind in gleich lange Blöcke geschnitten, ohne eine einzige erkannte Überschrift. Ein zweiter Fehler ließ die Schnittschleife am Ende eines langen Absatzes um je ein Zeichen weiterrücken. Aus 66 Absätzen wurden so 1.997 fast gleiche Schnipsel von im Mittel 88 Zeichen.

Die letzte Zeile ist die lehrreichste: Die wörtliche Suche funktionierte die ganze Zeit — deshalb war der Fehler nicht aufgefallen. Sichtbar wurde er erst, als die Zahl der Stücke nachgezählt wurde. Wer ein Vorschaltsystem betreibt, muss es vermessen; es meldet sich nicht von selbst.

10.2Suchen auf zwei Wegen: Wortlaut und Sinn

Das lexikalische Maß (Abschnitt 2.2) trifft, was dasteht. Es verfehlt, was dasselbe anders sagt. Wie oft das vorkommt, lässt sich messen: An denselben 76 Auszügen wurden acht Fragen gestellt — drei in den Worten des Textes, fünf umschrieben, wie ein Anwender fragt, der die Unterlage nicht auswendig kennt.

Im fertigen Programm gemessen, also einschließlich Auswahl und Zeichenbudget: Bei Fragen in den Worten des Textes blieb es bei 3 von 3; bei umschriebenen Fragen stieg die Ausbeute von 1 von 5 auf 3 von 5. Zwei Umschreibungen bleiben unbedient — ein Fremdwort wie „Decluttering“ lässt sich weder erraten noch umschreiben.

Gerechnet wird die Bedeutung von einem kleinen mehrsprachigen Modell (multilingual-e5-small, quantisiert, rund 120 MB), das jeden Text in 384 Zahlen umrechnet; die Nähe zweier Texte ist dann ein einfaches Skalarprodukt. Beide Maße werden je Anfrage auf eine gemeinsame Skala gebracht und mit 60 % Wortlaut zu 40 % Sinn gemischt; wer deutlich abfällt, bleibt draußen. Letzteres ist wichtig: Gemessen an zwei sachfremden Fragen (Reitpferd, Fliederblüte) ging mit dem zweiten Maß kein Zeichen mehr mit als ohne es — 1.984 und 3.738 Zeichen gegenüber 1.984 und 3.750. Das zweite Maß hebt Passendes, es erfindet nichts hinzu.

10.3Literatur und Strukturvorgabe: PubMed und RSNA RadReport

Beim RAD Reporter gehen neben den eigenen Unterlagen zwei offene Fachquellen mit. Beide sind englisch; ein deutsches Diktat fände dort nichts. Deshalb bildet das gewählte Modell zuerst in einem kurzen Vorlauf zwei bis vier englische Fachbegriffe, bevorzugt MeSH, dazu Organ und Modalität. Nur diese Begriffe verlassen den Rechner — nie der Befundtext.

PubMed, die Schnittstelle der US-Nationalbibliothek (frei, ohne Anmeldung), wird zweistufig gefragt: zuerst nach Leitlinien der Fachgesellschaften (EFSUMB, ESUR, ESR, ACR und weitere), dann allgemein nach Übersichten und Meta-Analysen. Entscheidend ist der Artikeltyp, nicht ein Wort im Titel: Mit „guideline“ im Titel kamen Vergleichsstudien nach vorn („… and ATA Guidelines“). Verlangt man den Typ Leitlinie, stehen für ein Prostata-MRT die EAU/ESUR-Leitlinie 2024 und ihr Update 2026 sowie die ACR Appropriateness Criteria vorn, für einen Schilddrüsenknoten die beiden EFSUMB-Leitlinien von 2026. Die Artikel gehen als Elemente mit Autor, Zeitschrift, Jahr und PMID mit; das Modell darf Literatur nur daraus nennen.

RSNA RadReport liefert die strukturierte Befundvorlage zur Untersuchung — nach Angabe der RSNA frei nutzbar. Sie geht als Checkliste der Befundelemente mit: Aufbau, Sprache und Reihenfolge bestimmt weiter das Regelwerk, Vorgabewerte der Vorlage werden nicht übernommen, und für Felder, zu denen das Diktat schweigt, wird nichts erfunden. Die Suche der Schnittstelle kennt nur ein Stichwort im Titel („prostate“ findet, „MRI prostate“ nicht); deshalb liefert der Vorlauf Organ und Modalität getrennt.

Gemessen wurde auch hier. Ein Modell mit Denkphase verbrauchte die für den Vorlauf zunächst vorgesehenen 80 Marken allein für das Denken und lieferte nur „Pr“; mit 1.024 Marken kommen die Begriffe vollständig. PubMed antwortet in 1 bis 2 Sekunden, RadReport in 1 bis 4 Sekunden.

10.4Lernen aus der Korrektur

Der letzte Baustein arbeitet in die andere Richtung. Wird ein Ergebnis von Hand nachgebessert, vergleicht das Programm auf Wunsch Entwurf und Endfassung und schlägt daraus eine Regel vor — nicht stillschweigend, sondern als Vorschlag, den der Anwender annimmt, ändert oder verwirft. Damit wandert eine Gepflogenheit, die bisher nur im Kopf stand, in das Regelwerk, das bei jedem künftigen Auftrag vorn steht.

Lernen, geführt. Seit dem 2. Oktober 2026 läuft das Lernen nicht mehr still im Hintergrund, sondern in einem Assistenten mit vier Schritten. Vergleichen: Entwurf der KI und Ihre Fassung stehen nebeneinander, darunter jede Änderung als „alt → neu“ – der Entwurf kommt aus der letzten Antwort, auch nach einem Neustart, oder aus einer früheren gesicherten Antwort. Regeln wählen: Die KI schlägt bis zu zwei allgemeine Regeln vor, jede mit Haken und änderbar; eine eigene Regel lässt sich ergänzen. Geltung: für alle Befunde oder nur für die Untersuchung. Übernehmen: Der Assistent zeigt, was ins Regelwerk kommt, und warnt, wenn eine Regel schon dort steht; erst „Übernehmen“ schreibt. Aufrufen lässt er sich mit dem Kürzel, dem Lernen-Knopf der Leiste oder „Lernen …“ auf der Regel-Seite.

Freigeben oder verwerfen. Geht der Befund in ein eigenes Word-Dokument, lesen Sie ihn dort gegen – Seiten, Lokalisationen, Maße und Klassifikationen orange, Verneinungen violett, Ergänztes grau. Ein kleines Fenster, das den Fokus nicht wegnimmt, fragt dann Freigeben oder Abbrechen; die Leiste tritt so lange zurück. Freigeben liest den Befund mit Ihren Korrekturen aus dem Dokument und setzt ihn als reinen Text ohne Markierungen an die Stelle Ihres Schreibfensters, von der er kam – den markierten Abschnitt oder, war nichts markiert, den ganzen Text. Abbrechen übernimmt nichts. Beides schließt das Dokument ohne Speichern; danach ist die Leiste wieder da und der Cursor steht in Ihrem Schreibfenster. Vorausgesetzt wird Microsoft Word; ohne Word übernimmt LibreOffice Writer (kostenlos) dieselbe Rolle – fehlt beides, führt eine Installationshilfe durch die Einrichtung.

10.5Was es gegenüber „ohne“ bringt

Der Aufwand dafür ist gering und fällt nicht beim Anwender an: Die Vektoren aller Stücke entstehen einmal beim Einlesen (76 Stücke in rund 1,5 Sekunden) und liegen danach als Datei neben den Unterlagen; je Frage kommt eine einzige Rechnung von wenigen Millisekunden hinzu. Der Rechendienst belegt im Betrieb rund 190 bis 220 MB Arbeitsspeicher und startet in etwa einer halben Sekunde.

10.6Das Sinnmodell: Herkunft und Arbeitsweise

Was es ist. Die Sinnsuche aus Abschnitt 10.2 rechnet mit multilingual-e5-small, einem Einbettungsmodell (text embedding model) von Microsoft Research. Es schreibt keinen Text und beantwortet keine Frage. Es macht aus einem Text eine Reihe von 384 Zahlen — einen Vektor. Texte, die Ähnliches meinen, bekommen ähnliche Vektoren, auch wenn sie kein Wort gemeinsam haben. Genau das fehlt der Wortsuche: Sie findet „Hypertonie“, aber nicht „der Blutdruck ist dauerhaft zu hoch“.

Herkunft. Gebaut ist das Modell als kleiner Transformer nach Art von BERT: 12 Schichten, 12 Aufmerksamkeitsköpfe, 384 Zahlen Breite, rund 118 Millionen Gewichte. Der größte Teil davon steckt im Wortschatz von rund 250.000 Wortstücken für etwa hundert Sprachen, den es von XLM-RoBERTa übernimmt; Deutsch und Englisch sind darin gut vertreten. Ausgangspunkt war Microsofts Multilingual-MiniLM. Trainiert wurde in zwei Stufen: zuerst „kontrastiv“ auf rund einer Milliarde mehrsprachiger Textpaare aus dem Netz — etwa Überschrift und Absatz, Frage und Antwort —, wobei zusammengehörige Paare einander näherrücken und fremde auseinander; danach auf von Hand bewerteten Datensätzen für Suche und Ähnlichkeit. Beschrieben ist das in Wang u. a., Text Embeddings by Weakly-Supervised Contrastive Pre-training (2022) und Multilingual E5 Text Embeddings: A Technical Report (2024). Das Modell steht unter der MIT-Lizenz; die Namensnennung steht in den Drittanbieter-Lizenzen des Programms.

Die mitgelieferte Fassung: ONNX, 8 Bit. Mitgeliefert wird nicht das Trainingsformat, sondern eine Fassung im offenen Austauschformat ONNX (Open Neural Network Exchange) — ein herstellerunabhängiges Format, in dem ein fertig trainiertes Netz als Rechenplan mit seinen Gewichten liegt. Sie stammt aus der Sammlung „Xenova“ bei Hugging Face und ist quantisiert: Die Gewichte sind statt mit 32 mit 8 Bit gespeichert. Die Datei model.onnx wird dadurch etwa ein Viertel so groß (rund 113 MB) und die Rechnung schneller; an der Reihenfolge der Treffer ändert das für diesen Zweck wenig. Ausgeführt wird das Modell mit ONNX Runtime von Microsoft (MIT-Lizenz), ausschließlich auf dem Prozessor und mit höchstens vier Kernen (die Hälfte der vorhandenen); eine Grafikkarte wird nicht gebraucht.

Wie aus einem Text ein Vektor wird.

1. Kennzeichnen. Vor den Text kommt „query: “ für eine Frage oder „passage: “ für ein Stück der Unterlagen. So hat das Modell gelernt, Frage und Fundstelle zu unterscheiden; ohne diese Kennzeichen wäre es messbar schlechter.
2. Zerlegen in Wortstücke. Der Text wird in die Wortstücke zerlegt, die das Modell kennt (SentencePiece-Unigram, wie bei XLM-RoBERTa); ein langes Wort wie „Lymphknotenvergrößerung“ zerfällt in mehrere Stücke. Unter allen möglichen Zerlegungen wird die mit der besten Gesamtbewertung gewählt. Der Zerleger ist im Dienst selbst programmiert; seine Wortliste woerter.bin (250.002 Einträge, 3,7 MB) wird einmal aus der Wortschatzdatei des Modells gewonnen. Ein Stück wird nach 256 Wortstücken gekürzt.
3. Rechnen. Das Modell liefert für jedes Wortstück 384 Zahlen, die den Zusammenhang des ganzen Stücks einbeziehen — „Bank“ neben „Kredit“ wird anders gerechnet als neben „Park“.
4. Mitteln und normieren. Die Zahlen aller Wortstücke werden gemittelt und auf die Länge eins gebracht. Der Vergleich zweier Texte ist dann ein einfaches Skalarprodukt, die Kosinusähnlichkeit: je näher an eins, desto näher der Sinn.

Wie es eingebunden ist. Der Rechendienst semantik.exe liegt im Unterordner Semantik des Programms und läuft als eigener Prozess; der Reporter spricht mit ihm über die Standardein- und -ausgabe, eine Zeile je Auftrag. Die Vektoren aller Stücke der eigenen Unterlagen entstehen einmal beim Einlesen und liegen danach in einer Datei neben den Unterlagen — mit einer Prüfsumme je Stück, damit nur Geändertes neu gerechnet wird. Je Anfrage kommt eine einzige Rechnung für die Frage hinzu. Die Rangfolge mischt 60 % Wortsuche (BM25) und 40 % Sinn, beide vorher auf dieselbe Skala gebracht; berücksichtigt wird, was mindestens 55 % des besten Werts erreicht. Fehlt der Dienst oder startet er nicht, arbeitet der Reporter wie zuvor allein mit der Wortsuche — nichts hängt davon ab.

Was es kostet und was es nicht tut. Gemessen: rund 8 ms je Stück, 25 ms bei voller Länge; der Dienst startet in 0,4 bis 0,55 Sekunden und belegt 187 bis 218 MB Arbeitsspeicher. Er braucht kein Netz, lädt nichts nach und sendet nichts — die Vektoren verlassen den Rechner nie; hinaus geht nur, was die Auswahl als Auszug in die Anfrage stellt. Die Grenzen sind die eines kleinen Modells: Fachsprache kennt es nur so weit, wie sie in seinen Trainingsdaten vorkam, und reine Normzitate oder sehr kurze Fragen trifft die Wortsuche besser. Deshalb ist die Sinnsuche eine Ergänzung der Wortsuche und kein Ersatz — gemessen umschriebene Fragen 1 von 5 ohne, 3 von 5 mit ihr, wörtliche Fragen unverändert 3 von 3.

10.7Pseudonymisieren und Prüfung vor dem Senden

Bevor ein Auftrag den Rechner verlässt, ersetzt der Reporter personenbezogene Angaben durch Platzhalter wie [PERSON_1] oder [FIRMA_2]. Erkannt werden 18 Arten: Namen und Titel, Firmen, Anschriften, E-Mail-Adressen, Telefonnummern, IBAN, Konto- und Kartennummern, Sozialversicherungs-, Ausweis- und Steuernummern, Kfz-Kennzeichen, IP-Adressen, Geburtsdaten, Patienten- bzw. Fallnummern sowie Firmenbuch- und UID-Nummern. Dieselbe Person bekommt im ganzen Text denselben Platzhalter — der Zusammenhang bleibt verständlich, nur die Identität fällt weg. Auch die Suchbegriffe für die Online-Quellen werden erst aus dem schon ersetzten Text gebildet.

Namen aus dem Zusammenhang (seit 2. Oktober 2026). Feste Regeln fassen, was eine erkennbare Form hat — Kennnummern, Anschriften, Namen nach Anrede oder Rolle. Einen allein genannten Vornamen oder einen ausländischen Namen ohne Anrede erkennen sie nicht. Deshalb läuft als primärer Lauf ein lokales Namensmodell (xlm-roberta-base-ner-hrl, Lizenz AFL-3.0, auf 8 Bit verkleinert, 278 MB) im selben Rechendienst wie die Sinnsuche: es erkennt Personen und Firmen aus dem Zusammenhang, in Deutsch, Englisch und acht weiteren Sprachen, ohne Netz und ohne dass Text den Rechner verlässt. Sichere Personen werden ersetzt, unsichere Funde und Firmen erscheinen in der Prüfung vor dem Senden gelb zum Bestätigen; Gerichte und Behörden sowie medizinische Eigennamen („Morbus Crohn“, „Bosniak“) bleiben stehen. Fehlt das Modell, springt als Rückfallebene ein Abgleich mit dem Windows-Wörterbuch ein: großgeschriebene Wörter, die weder das deutsche noch das englische Wörterbuch kennt, gelten als Verdacht. Dazu kommen zwei gemerkte Listen — „immer anonymisieren“ und „nie anonymisieren“ —, die bei jedem Lauf gelten. In der Prüfung steht seit 3. Oktober 2026 jede Angabe in einer Tabelle – mit Platzhalter, Art und Herkunft; Haken weg setzt das Original wieder ein, Unsicheres steht gelb oben, und was gelb und ohne Haken gesendet wird, gilt künftig als unbedenklich (dritte Liste). Außerdem zählen IBAN und Kartennummern nur mit stimmender Prüfziffer, Anrede oder Rolle macht einen unsicheren Namen sicher, und Kanzlei- und Partnerschaftsnamen werden als Firma ersetzt.

Prüfung vor dem Senden. Wurde etwas ersetzt oder besteht ein Verdacht, zeigt der Reporter die Fassung, die hinausgehen soll, in einer eigenen Word-Instanz — getrennt von der laufenden, in der gerade gearbeitet wird —, jeden Ersatz rot hervorgehoben. Erst nach Ihrer Bestätigung geht der Auftrag hinaus; was die Erkennung übersehen hat, lässt sich dort noch von Hand ersetzen. Ohne Word übernimmt ein eingebautes Fenster diese Aufgabe.

Rückführung. Die Antwort des Modells enthält die Platzhalter. Auf Wunsch setzt der Reporter die echten Angaben örtlich wieder ein und zeigt das Ergebnis wieder in einer eigenen Word-Instanz, jede zurückgeführte Angabe grün: Echtdaten einsetzen gibt die Antwort im Klartext weiter, Platzhalter belassen lässt sie pseudonymisiert. Die Zuordnung Platzhalter → Klartext verlässt den Rechner nie. Auch das Lernen aus der Korrektur (siehe dort) arbeitet mit dem ersetzten Text.

Wort- und Sinnprüfung. Immer gilt als letzte Regel des Auftrags ein Plausibilitätstest: Die KI prüft vor der Ausgabe jedes Wort – gibt es das Wort, ist es richtig geschrieben, ist es der richtige Fachbegriff. Ebenso prüft sie den übergebenen Text: Diktier- und Tippfehler deutet sie, wo das eindeutig ist; mehrdeutige Stellen übernimmt sie neutral und meldet sie gesondert als „Unklar im Text“. Auf Wunsch (Optionen, ab Werk aus) prüft das Programm danach eigens – noch vor der Rückführung, also nur am Platzhaltertext. Zuerst setzt es feste Schreibweisen durch („Cholecystitis“ wird zu „Cholezystitis“). Dann sortiert es vor: Was die Rechtschreibprüfung von Windows kennt, was in den mitgeschickten Texten steht (Diktat, Regelwerk, Unterlagen, Vorlage und Literatur) und was die gelernte Fachwortliste enthält, gilt als bekannt. Den kleinen Rest und den Text selbst prüft die KI in einem kurzen Zusatzaufruf auf zwei Fehlerarten: erfundene oder falsch geschriebene Wörter („perikholezystisch“, „Intraperitonealpflüssigkeit“) und richtige Wörter am falschen Platz („perizystisch“ an der Gallenblase statt „pericholezystisch“). Bestätigte Wörter nimmt das Programm dauerhaft in die Fachwortliste auf; als falsch erkannte ersetzt es und merkt sich die richtige Form, sodass es sie beim nächsten Mal sofort und ohne KI korrigiert. Eine Korrektur der KI gilt nur, wenn die korrigierte Form selbst bekannt ist – sonst meldet das Programm das Wort als „bitte prüfen“. Inhalt, Zahlen und Bewertung fasst die Prüfung nicht an; der Zusatzaufruf steht im Kostenbuch. Eine fertige offene Fachwortliste gibt es für das Deutsche nicht – die Liste entsteht deshalb aus der Arbeit selbst, ohne Handarbeit.

Grenzen. Die Erkennung arbeitet mit Mustern und Namenslisten. Ungewöhnliche Schreibweisen, Namen, die zugleich gewöhnliche Wörter sind, oder Angaben, die erst im Zusammenhang eine Person bestimmbar machen, können durchrutschen — deshalb die Prüfung vor dem Senden. Sie ersetzt nicht die Sorgfalt, keine unnötigen personenbezogenen Angaben in den Auftrag zu schreiben.

11Umgebung, Voraussetzungen und Installation vor Ort

Dieser Abschnitt gilt für den RAD Reporter und beschreibt, was ein Rechner mitbringen muss, damit der Betrieb reibungslos ist, und was bei der Einrichtung vor Ort zu tun ist.

11.1Der Rechner

Die Sinnsuche ist der einzige Teil mit nennenswertem Bedarf: rund 190 bis 220 MB Arbeitsspeicher, solange sie läuft, und für ein volles Stück von 256 Wortteilen etwa 25 Millisekunden Rechenzeit. Sie lässt sich bei der Installation abwählen; das Programm arbeitet dann wie zuvor mit der Wortsuche allein.

11.2Ein Rechner, auf dem alles zügig läuft

Die Tabelle oben nennt das Notwendige. Wer fragt, worauf die Software am besten läuft, bekommt hier eine andere Antwort, als er vermutlich erwartet: Nicht die große Maschine hilft, sondern die schnelle Einzelbahn. Alles, was der Anwender als Warten empfindet, hängt an drei Dingen — der Antwortzeit des Anbieters (daran ändert kein Rechner etwas), der Geschwindigkeit eines einzelnen Prozessorkerns und der Platte.

Was diese Ausstattung nicht leistet, sei ebenso deutlich gesagt: Die Antwort des Sprachmodells entsteht beim Anbieter. Ein schnellerer Arbeitsplatz verkürzt die Vorbereitung von Sekundenbruchteilen auf weniger Sekundenbruchteile; die Wartezeit auf den Befund bleibt, wie sie ist. Wer die Gesamtzeit spürbar drücken will, wählt ein schnelleres Modell beim Anbieter — nicht einen größeren Rechner.

11.3Das Netz

Benötigt wird eine ausgehende Verbindung über HTTPS (Port 443) zum gewählten KI-Anbieter, dazu zu PubMed (eutils.ncbi.nlm.nih.gov) und RSNA RadReport (api3.rsna.org). Eingehende Verbindungen werden nicht gebraucht, Ports müssen nicht geöffnet werden. Arbeitet das Haus mit einem Vermittlungsrechner, wird dieser im Reiter Proxy / Netzwerk eingetragen; er gilt für die Anfrage an das Modell ebenso wie für alle Online-Quellen. Benutzername und Kennwort werden — wie die API-Schlüssel — mit dem Windows-Datenschutz (DPAPI) verschlüsselt abgelegt, lesbar nur für denselben Windows-Benutzer auf diesem Rechner. Ohne Netz bleiben Zerlegung, Suche und Sinnsuche voll arbeitsfähig — nur die Anfrage an das Modell und die Recherche gehen dann nicht.

11.4Was den Rechner verlässt — und was nicht

Der Ordnung halber, weil beides oft verwechselt wird:

• Es verlässt den Rechner: der Auftrag an das Sprachmodell. Er enthält das Regelwerk, die ausgewählten Auszüge Ihrer Unterlagen, bei kleiner Sammlung die Sammlung vollständig — und Ihren Text, dabei personenbezogene Angaben nur als Platzhalter (siehe „Pseudonymisieren und Prüfung vor dem Senden“).
• Es verlässt den Rechner nicht: die Sammlung als Ganzes, der Suchindex, die Vektoren der Sinnsuche, Ihre Regeln, Ihre Korrekturen, Ihr Zugangsschlüssel. Die Zerlegung, die Gewichtung, die Sinnsuche und die Auswahl rechnen örtlich. Bei der Freischaltung gehen nur Verwaltungsangaben hinaus: Ihre E-Mail-Adresse, ein Anforderungscode aus einer Einwegfunktion über eine Gerätekennung, die Sprache, der Windows-Rechnername und die kleine Anforderungsdatei.

11.5Die Installation

Ausgeliefert wird eine Datei (Setup_RAD_Reporter.exe, rund 300 MB). Sie bringt alles mit, was gebraucht wird: das Programm, den Rechendienst samt Sprachmodell, die Laufzeitdateien von Microsoft und die Lizenztexte. Es wird nichts nachgeladen und nichts am System verändert — keine Einträge in der Registrierung, keine Pfadvariablen, keine Fremdinstallation. Alles liegt im gewählten Ordner.

1. Zielordner. Vorgeschlagen wird C:\RAD Reporter — bewusst nicht unter „Programme“: das Programm legt dort auch seine Unterlagen und die Anforderungsdatei ab und braucht dafür Schreibrecht.
2. Sinnsuche. Ein Haken entscheidet, ob Rechendienst und Sprachmodell mitinstalliert werden (rund 130 MB).
3. Lizenz. Der Wortlaut lässt sich im Fenster lesen; die Zustimmung wird mit Datum im Zielordner vermerkt.
4. Warmlauf. Nach dem Kopieren wird die Wortliste des Modells in eine kompakte Form gebracht und einmal durchgerechnet — damit der erste Befund nicht der langsamste ist.
5. Verknüpfungen. Startmenü und Schreibtisch nach Wunsch; im Zielordner liegt eine Datei Entfernen.bat, die das Programm wieder abräumt und dabei Unterlagen und Freischaltung stehen lässt.

Rechte: Ein gewöhnliches Benutzerkonto genügt, solange der Zielordner beschreibbar ist. Verwalterrechte werden nur verlangt, wenn in einen geschützten Ordner installiert werden soll — was nicht empfohlen wird. Virenwächter, die unbekannte Programme in der Ausführung verzögern, sollten den Zielordner kennen; der Rechendienst startet sonst bei jedem Programmstart mit Verzögerung.

11.6Freischaltung vor Ort

Beim ersten Start wird der Rechner freigeschaltet. Das Programm zeigt einen Anforderungscode und legt eine Anforderungsdatei im Unterordner Freischaltung des Installationsordners ab — dort ist sie wiederzufinden, ohne im Zwischenablageordner des Systems zu suchen. Die Datei enthält nur diesen Code, keine Inhalte. Sie geht an den Lizenzgeber; zurück kommt ein Schlüssel, der nur auf diesem Rechner gilt. Zum Eintragen genügt es, die ganze Antwort-E-Mail einzufügen — auch ein vom Mailprogramm über mehrere Zeilen umbrochener Schlüssel wird erkannt; das Ablaufdatum stammt allein aus dem signierten Schlüssel. Ohne Netz steht der Weg über das Mailprogramm offen.

11.7Betrieb, Sicherung, Aktualisierung

• Unterlagen ändern. Neue Dateien in den Ordner legen und Neu einlesen drücken. Nur neue Stücke werden gerechnet; bereits bekannte kommen aus der Ablage.
• Sichern. Zu sichern sind der Ordner Unterlagen, der Ordner Freischaltung und die Einstellungsdatei. Der Rest lässt sich jederzeit neu installieren.
• Aktualisieren. Eine neue Fassung wird über die bestehende installiert; Unterlagen, Regeln und Freischaltung bleiben unberührt.
• Mehrere Rechner. Jeder Rechner wird einzeln freigeschaltet. Die Unterlagen können auf einem Netzlaufwerk liegen, wenn alle Beteiligten darauf lesend zugreifen.

11.8Gesicherte Verzeichnisse

Wo Klartext liegt, darf nur das eigene Windows-Konto hinein. Das Programm kennt dafür drei Orte, und jeder ist auf dieselbe Weise geschützt: Zugriff haben nur das eigene Benutzerkonto, SYSTEM und die Administratoren; geerbte Rechte anderer Benutzer oder Gruppen werden entfernt.

• Der Programmordner — der beim Setup gewählte Ordner. Der Installer nimmt ihm die geerbten Rechte und lässt nur die drei genannten Zugriffe zu. Gehört der gewählte Ordner einem anderen Konto, wird dort nicht installiert. Hier liegen das Programm, die Einstellungen (die Schlüssel der KI-Anbieter und des Vermittlungsrechners darin zusätzlich mit dem Windows-Datenschutz DPAPI verschlüsselt), die eigenen Unterlagen und das Regelwerk.
• Die gesicherten KI-Antworten — im Programmordner unter Antworten (frühere Fassungen: Benutzerprofil, %APPDATA%; der Bestand wird beim ersten Start einmal übernommen). Dort sichert das Programm jede Antwort der KI, bevor irgendetwas eingefügt wird: die letzte Antwort und eine Sammlung der letzten zwanzig. Der Ordner erbt den Schutz des Programmordners.

Wie der Schutz technisch wirkt. Geschützt wird mit den Zugriffsrechten des Dateisystems NTFS, der Zugriffssteuerungsliste (ACL) eines Ordners — demselben Mittel, mit dem Windows die Benutzerprofile voneinander trennt. Für jeden der Ordner geschieht dreierlei:

• Vererbung unterbrochen. Ein neuer Ordner erbt gewöhnlich die Rechte des darüberliegenden — auf einem Datenlaufwerk oft „Benutzer: Lesen“ oder sogar „Jeder“. Diese Vererbung wird abgeschaltet; geerbte Einträge werden nicht übernommen.
• Genau drei Einträge. Neu gesetzt werden nur das eigene Benutzerkonto, das Systemkonto SYSTEM und die Gruppe der Administratoren, jeweils mit Vollzugriff. Sie gelten für den Ordner, alle Unterordner und alle Dateien darin — auch für später angelegte.
• Nur am eigenen Ordner. Umgestellt wird nur, wenn der Ordner dem eigenen Konto gehört: Einem fremden Ordner werden keine Rechte entzogen, und ein Laufwerksstamm wie D: wird nie angefasst. Gehört der beim Setup gewählte Programmordner einem anderen Konto, bricht die Installation mit einer Meldung ab.

Der Installer richtet das für den Programmordner einmal ein.Die Schlüssel der KI-Anbieter und das Kennwort des Vermittlungsrechners liegen außerdem mit dem Windows-Datenschutz DPAPI verschlüsselt in den Einstellungen: Sie sind nur für dasselbe Windows-Konto auf demselben Rechner lesbar, auch wenn jemand die Datei kopiert.

Was der Schutz nicht leistet. Die Zugriffsrechte regeln, wer im laufenden Windows hineinsieht; die Dateien selbst sind nicht verschlüsselt. Wer den Datenträger ausbaut oder den Rechner von einem anderen System startet, umgeht sie. Dagegen hilft die Laufwerksverschlüsselung von Windows (BitLocker), die wir für jeden Rechner mit Klartext-Ablagen empfehlen. Administratoren sehen die Ordner immer — das ist gewollt, damit Datensicherung und Wartung funktionieren.

Für den Betrieb heißt das: Datensicherung und Virenschutz, die als SYSTEM oder mit Administratorrechten laufen, erreichen die Ordner weiterhin; andere Benutzer desselben Rechners sehen sie nicht. Wer einen Rechner mit Kollegen teilt, arbeitet jeweils unter dem eigenen Windows-Konto mit einem eigenen Programmordner. Wird ein Ordner auf ein Netzlaufwerk gelegt, gelten dort die Rechte des Servers — der Schutz beschränkt sich dann auf das, was der Server zulässt.

11.9Prüfliste für die Einrichtung

1. 64-Bit-Windows, .NET 4.7.2 oder neuer — das Installationsprogramm prüft beides und sagt es im ersten Schritt.
2. Zielordner beschreibbar (nicht unter „Programme“).
3. Ausgehendes HTTPS zum Anbieter frei; gegebenenfalls Vermittlungsrechner eingetragen.
4. Zugangsschlüssel des Anbieters eingetragen und die Verbindung im Dashboard geprüft.
5. Freischaltung durchgeführt.
6. Eigene Unterlagen abgelegt und einmal eingelesen; die Zahl der Stücke angesehen — sie sagt, ob die Zerlegung gelungen ist.
7. Einen Probeauftrag gestellt und das Ergebnis mit dem Hausstandard verglichen.

12Schlussfolgerung

Die Frage „Zwischenspeicher oder Abruf“ ist falsch gestellt. Beide Verfahren lösen dieselbe Aufgabe unter verschiedenen Größenverhältnissen, und der Übergang zwischen ihnen lässt sich aus den technischen Randbedingungen begründen statt aus Vorliebe. Für den Umfang, den ein radiologischer Hausstandard tatsächlich hat, ist die vollständige, zwischengespeicherte Mitgabe die bessere Lösung: sie kann nichts übersehen, sie ist bei jedem Befund dieselbe, und sie ist im eingeschwungenen Zustand sogar billiger als der Verzicht. Der Abruf ist die Antwort auf das Wachstum dieser Sammlung — nicht ihr Ersatz.

Das Vorschaltsystem (Abschnitt 10) fügt dem eine zweite Einsicht hinzu: Die Güte einer Antwort entscheidet sich, bevor die Anfrage abgeschickt ist. Jeder der dort beschriebenen Bausteine ist für sich genommen unscheinbar — eine Absatzgrenze, eine mitgeführte Überschrift, ein zweites Ähnlichkeitsmaß, ein Volltextindex statt eines Volltextscans. Zusammengenommen entscheiden sie darüber, ob das Modell die richtige Stelle überhaupt zu sehen bekommt. Und weil sie örtlich rechnen, kosten sie je Auftrag nichts.

Entscheidend ist in beiden Fällen nicht die Abrufmechanik, sondern die Rangfolge: Das Regelwerk weist an, die Unterlagen geben die Form vor, und die Tatsachen kommen ausschließlich aus dem Diktat. Wo diese Ordnung eingehalten wird, verbessert zusätzliches Material den Befund. Wo sie aufgeweicht wird, erzeugt es Text, der nach Befund aussieht.

13Literatur

1. Robertson, S., Zaragoza, H. The Probabilistic Relevance Framework: BM25 and Beyond. Foundations and Trends in Information Retrieval 3(4), 333–389, 2009.
2. Spärck Jones, K. A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval. Journal of Documentation 28(1), 11–21, 1972.
3. Lewis, P., Perez, E., Piktus, A. et al. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. Advances in Neural Information Processing Systems 33, 2020.
4. Liu, N. F., Lin, K., Hewitt, J. et al. Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts. Transactions of the Association for Computational Linguistics 12, 157–173, 2024.
5. Karpukhin, V., Oguz, B., Min, S. et al. Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering. Proceedings of EMNLP 2020, 6769–6781.
6. Gao, Y., Xiong, Y., Gao, X. et al. Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey. arXiv:2312.10997, 2023.
7. Anthropic. Prompt caching. Entwicklerdokumentation der Claude-Schnittstelle; Mindestlänge, Aufbewahrungsdauer und Preisfaktoren sind dort modellabhängig angegeben.