Laborergebnisse in HealthLab importieren: PDF, Foto

Ein Laborergebnis gelangt auf drei Wegen in HealthLab: als PDF von der Laboreinrichtung, als Foto eines ausgedruckten Berichts (HEIC, JPG oder PNG) oder durch manuelles Eintippen jedes einzelnen Werts. Die KI-Erkennung (Gemini Vision) liest ein PDF oder Foto und füllt die Werte automatisch aus — die kostenlose Stufe enthält dafür 1 Import zum Testen. Die manuelle Eingabe von Biomarkern bleibt auf jeder Stufe unbegrenzt, bevor und nachdem dieser Import aufgebraucht ist.

Dieser Artikel behandelt genau das: ein Ergebnis aus einer Datei oder einem Foto in die App und auf ein Trenddiagramm zu bringen. Was die Werte und Referenzbereiche dort eigentlich bedeuten, ist eine eigene Frage, die an anderer Stelle beantwortet wird.

Was du tun kannst, und wo

Schritt 1. Die Quelle wählen: PDF oder Foto

Öffne den Bereich für Laborwerte in der App und lege einen neuen Eintrag an. Hat dir das Labor ein PDF gegeben, lade es unverändert hoch — auch mehrseitige Berichte lassen sich in einem einzigen Upload verarbeiten. Liegt dir nur ein ausgedrucktes Blatt vor, fotografiere es stattdessen: HEIC, JPG und PNG werden alle unterstützt. Ein scharfes Foto wird ungefähr genauso zuverlässig erkannt wie ein PDF; das Dateiformat selbst entscheidet nicht über die Genauigkeit.

Welche Variante du wählst, hängt davon ab, was du in der Hand hast, nicht von einer Abwägung. Ein Labor, das dir ein PDF per E-Mail schickt, wird als PDF hochgeladen. Ein am Empfang ausgedrucktes Blatt wird fotografiert statt abgetippt.

Schritt 2. KI-Erkennung starten

Tippe auf Erkennen, und HealthLab sendet das Bild an den KI-Erkennungsdienst (Gemini Vision). Innerhalb weniger Sekunden liefert er eine Liste der gefundenen Biomarker zurück, mit bereits ausgefüllten Werten, Einheiten und Referenzbereichen. Das zählt als dein einziger kostenloser Import, falls du noch kein Pro-Abonnement hast. Wie viele Marker der Bericht enthält, ändert nichts an der Dauer — die Erkennung eines einzelnen Werts und die von zwanzig dauert ungefähr gleich lang, wenige Sekunden.

Schritt 3. Erkannte Werte prüfen und korrigieren

Geh die Liste vor dem Speichern durch: Vergleiche die Einheiten (mmol/l gegen mg/dl ist der klassische Fehler) und den Referenzbereich mit dem Originalbericht. Die KI-Erkennung nimmt dir das Eintippen ab, nicht die Verantwortung — die Werte, die du hier bestätigst, fließen in jedes künftige Trenddiagramm ein, weshalb sich die zusätzlichen dreißig Sekunden lohnen.

Schritt 4. Im richtigen Profil speichern

Nutzt du mehrere Familienprofile, wähle vor dem Speichern aus, wem dieses Ergebnis gehört. Landen das Panel eines Kindes und das eines Elternteils im selben Profil, wird jeder spätere Trend für beide schwerer lesbar — genau an dieser Stelle lässt sich der Fehler am leichtesten vermeiden. Wähle das Profil, solange die erkannte Liste noch auf dem Bildschirm steht, nicht erst nach dem Speichern.

Schritt 5. Den Trend im Biomarker-Verlauf sehen

Nach dem Speichern wird jeder erkannte Wert dem eigenen Trenddiagramm dieses Markers hinzugefügt. Wurde derselbe Marker schon einmal getestet, steht der neue Punkt sofort neben den früheren — ob er steigt, fällt oder innerhalb des Referenzbereichs stabil bleibt, wird sichtbar, ohne zwei einzelne Berichte nebeneinanderzulegen.

Ein reales Szenario: ein Panel mit 18 Markern über mehrere PDF-Seiten

Ein umfassendes Laborpanel aus einer Klinik erstreckt sich oft über mehrere Seiten eines einzigen PDFs und listet 15 bis 20 Biomarker auf einmal. So viele Werte von Hand einzutragen bedeutet achtzehn einzelne Felder — ein Name, eine Zahl, eine Einheit und ein Referenzbereich, jedes Mal aufs Neue. Die KI-Erkennung verarbeitet stattdessen jede Seite dieser einen Datei in einem Durchgang und füllt für jeden Marker einen Wert aus, ganz ohne erneutes Eintippen.

Was sich vor dem Speichern besonders zu prüfen lohnt, sind genau die Einheiten und der Referenzbereich: Mehrseitige Berichte drucken den Referenzbereich häufig klein und in einer separaten Spalte, wo er leichter übersehen wird als der Wert selbst. Verwendet ein Labor für einen bestimmten Marker eine ungewöhnliche Einheit, vergleiche sie mit einem früheren, bereits in der App gespeicherten Ergebnis desselben Markers, falls eines vorliegt. Ein solcher Bericht entsteht typischerweise bei einem umfassenden Stoffwechsel-Panel, und genau hier ist der Abstand zwischen manueller Eingabe und KI-Import am größten.

Randfälle

• Ein mehrseitiges PDF. Die Erkennung verarbeitet jede Seite einer hochgeladenen Datei — du musst sie nicht aufteilen oder Seite für Seite einzeln hochladen.
• Ein Bericht in einer anderen Sprache. Die KI-Erkennung ist nicht an die Sprache des Dokuments gebunden und nicht auf die Labore eines einzelnen Landes beschränkt.
• Ein zu dunkles oder beschnittenes Foto. Mach es bei gleichmäßigem Licht neu, mit der gesamten Ergebnistabelle im Bild — eine abgeschnittene Spalte ist der häufigste Grund, warum ein Wert fehlt.
• Keine Internetverbindung. Ein neues PDF oder Foto zu erkennen braucht eine Verbindung. Bereits gespeicherte Laborwerte und Trends ansehen funktioniert offline.
• Der kostenlose KI-Import ist aufgebraucht. Das ist keine Sackgasse: Jedes weitere Ergebnis lässt sich weiterhin manuell eintragen, ohne Begrenzung der Anzahl.

Keine dieser Situationen wirkt sich auf bereits gespeicherte Ergebnisse aus — jede betrifft nur den aktuellen Erkennungsversuch für eine einzelne Datei oder ein einzelnes Foto, nicht deinen bestehenden Verlauf.

Was es kostet: Free und Pro

Die kostenlose Stufe enthält 1 KI-Import von Laborergebnissen, genug, um die Erkennung an eigenen Berichten auszuprobieren, bevor du dich entscheidest. Ist dieses Limit erreicht, gibt es zwei ehrliche Wege, nicht nur einen: ein Pro-Abonnement abschließen und unbegrenzten KI-Import (Gemini Vision, Foto und PDF) erhalten, oder bei der manuellen Eingabe von Biomarkern bleiben — die auf jeder Stufe unbegrenzt ist und in genau dieselben Trenddiagramme, denselben Verlauf, dieselben Graphen einfließt. Der einzige Unterschied ist, wie viele Sekunden das Erfassen eines Ergebnisses kostet: Die Erkennung ist schneller, die manuelle Eingabe ist kostenlos, ohne Ausnahme und ohne Abstriche bei dem, was dabei herauskommt.

Das ist eine bewusste Preisgestaltung, keine versteckte Einschränkung: HealthLab blockiert niemals den Zugriff auf bereits gespeicherte Ergebnisse, und es stellt nie eine Bezahlschranke vor die Grundaufgabe — ein Ergebnis festzuhalten und über die Zeit zu beobachten. Bezahlt wird die Geschwindigkeit, mit der man über KI dorthin gelangt, nicht die Möglichkeit, überhaupt einen Laborverlauf zu führen.

Wie HealthLab deine Daten während der Erkennung schützt

Dein PDF wird auf dem Gerät in ein Bild umgewandelt und dann über unseren Proxy-Server an unseren KI-Erkennungsdienst gesendet. Der Proxy protokolliert keine Anfragen, speichert keine Bilder und löscht sie nach der Verarbeitung. Jeder API-Aufruf wird über Apple App Attest mit hardwarebasierter Attestierung in der Secure Enclave authentifiziert.

Laborwerte, Medikamente und deine Hausapotheke werden lokal auf deinem iPhone über SwiftData gespeichert; die iCloud-Synchronisation ist optional, standardmäßig ausgeschaltet, und bewegt Daten nur zwischen deinen eigenen Geräten unter deiner Apple-ID — die gemeinsame Familien-Hausapotheke ist eine separate, freiwillig aktivierbare Funktion, die zusätzlich die Hausapotheke und die Nachfüllliste über einen eigenen CloudKit-Share-Kanal an das Gerät eines eingeladenen Familienmitglieds synchronisieren kann. Die KI-Erkennung ist ein eigener Fall: Sie betrifft den PDF- und Foto-Import von Laborwerten sowie das Foto-Hinzufügen zur Hausapotheke und den Rezept-Import, und in jedem dieser Fälle wird das Bild über den oben beschriebenen Proxy an Google Gemini Vision, unseren KI-Erkennungsanbieter, gesendet und danach verworfen.

Die praktische Konsequenz für diesen Artikel: Nutzt du ausschließlich die manuelle Eingabe von Biomarkern, verlässt kein Bild eines Berichts jemals dein Telefon. Die Ausnahme gilt ausschließlich für die Berichte, die du selbst zur Erkennung sendest.

Häufig gestellte Fragen

HealthLab: vom gedruckten Bericht zum Trenddiagramm

HealthLab macht aus einem Papier- oder PDF-Bericht in wenigen Schritten strukturierte Daten: Quelle wählen, Erkennung starten, prüfen, im Profil speichern — und der Wert erscheint sofort im eigenen Trenddiagramm. Der Weg besteht aus derselben Anzahl Schritte, egal ob der Bericht einen Marker enthält oder ein vollständiges, mehrseitiges Panel mit Dutzenden Zeilen — die Anzahl der Marker fügt keine Schritte hinzu, nur Marker.

Derselbe Weg funktioniert für jeden Marker innerhalb eines größeren Panels, vom routinemäßigen kleinen Blutbild bis zum umfassenderen Stoffwechsel-Check; wie du die Werte selbst liest, statt sie nur in die App zu bekommen, ist eine eigene Frage, die an anderer Stelle beantwortet wird.

Die vollständige Liste der unterstützten Labore und Dateiformate findest du auf der Laborseite; einen Überblick, wie HealthLab deine Daten auf dem Gerät speichert, gibt die Startseite.