Praxis-Telefon-Agent

Nimmt Anrufe (Sprachnachrichten) einer Hausarztpraxis entgegen, transkribiert sie lokal, kategorisiert das Anliegen und legt das Ergebnis strukturiert ab (lokal und optional in Nextcloud).

Vollständig on-prem — keine Patientendaten verlassen den Rechner.

Hinweis: Alle Namen, Rufnummern und Anliegen in diesem Repository sind erfunden — auch im Screenshot und in der Beispielkonfiguration. „Praxis Musterhausen" ist ein Platzhalter. Echte Zugangsdaten und Anrufdaten liegen außerhalb des Repositorys (.env, ablage/, telefon/).

Wer das Projekt auf einem weiteren Rechner einrichtet: docs/MITGABE.md sammelt die Erfahrungswerte, die in dieser Anleitung nicht stehen.

Stufen

1. Die Pipe (fertig): Audio → Transkript → Kategorie → Ablage.
2. Telefonie (steht): FreeSWITCH nimmt über den Plusnet-Trunk an, spielt die Ansage, nimmt auf und legt die Datei im Eingang der Pipe ab.
3. Feinschliff (offen): Löschfristen, Notfall-Alarm, Monitoring.

Bausteine

Datei	Aufgabe
pipe/transcribe.py	Spracherkennung (whisper.cpp / faster-whisper), lokal
pipe/categorize.py	Kategorisierung via Ollama/Qwen, erzwungenes JSON-Schema
pipe/store.py	Ablage lokal + Nextcloud (WebDAV, steckbar)
pipe/process_call.py	Orchestrator / CLI
pipe/config.py	Konfiguration aus .env
pipe/watch.py	Beobachtet den Eingang und schiebt Aufnahmen durch die Pipe
pipe/server.py	Leitstand: Live-Ansicht mit Status, Anrufen und Verlauf
pipe/protokoll.py	Ereignisprotokoll (JSONL) für den Leitstand
prompts/categorize_de.txt	Kategorisierungs-Prompt (deutsch, mehrsprachig-tauglich)
telefon/	Ansage, FreeSWITCH-Vorlagen, Start- und Einrichtungsskripte

Kategorien

termin · rezept · ueberweisung · befund · verwaltung · beschwerden · notfall · rueckruf · sonstiges Dringlichkeit: niedrig · normal · hoch · notfall

Einrichtung

Getestet auf macOS (Apple Silicon). Rechnen Sie mit ~10 GB für Modelle.

1. Programme

brew install ffmpeg whisper-cpp freeswitch
brew install ollama && ollama serve &      # oder Ollama.app starten

2. Sprachmodell — ordnet die Anliegen ein:

ollama pull qwen3.5:latest                 # ~6,6 GB

Auf Rechnern mit 16 GB Arbeitsspeicher passt kein größeres Modell daneben, solange die Telefonie läuft.

3. Spracherkennung — whisper.cpp braucht ein ggml-Modell:

mkdir -p ~/whisper-models && cd ~/whisper-models
curl -LO https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-large-v3-turbo.bin

4. Python-Pakete und Ansage-Stimme

pip3 install -r requirements.txt
# Piper lädt seine Stimmen über HTTPS - ohne CA-Bundle schlägt das fehl:
export SSL_CERT_FILE=$(python3 -m certifi)
python3 -m piper.download_voices --download-dir ~/piper-voices \
        de_DE-thorsten_emotional-medium

5. Konfiguration

cp .env.example .env      # SIP-Zugang, Nextcloud, Leitstand-Passwort eintragen
./telefon/ansage_bauen.sh
./telefon/freeswitch/einrichten.sh

6. Starten

./telefon/starten.sh      # prüft die Voraussetzungen und startet alles

Stolpersteine

• FreeSWITCH liest aus dem Cellar. starten.sh übergibt deshalb -conf auf /opt/homebrew/etc/freeswitch; sonst landen Trunk und Dialplan in einem Verzeichnis, das jedes Homebrew-Upgrade überschreibt.
• Event-Socket-Port. fs_cli erwartet 8021. Ist der belegt, in autoload_configs/event_socket.conf.xml einen freien Port eintragen und FS_PORT in starten.sh anpassen.
• Rotierende Provider-Adressen. Löst der SIP-Hostname auf mehrere IPs auf, bricht die Registrierung ständig ab: die Anmeldung landet auf einem anderen Server als die Anfrage. SIP_PROXY auf einen Host setzen, der auf genau eine IP zeigt.
• Der Leitstand im Netz verlangt LEITSTAND_PASS, sonst startet er nicht.

Nutzung

cp .env.example .env        # bei Bedarf anpassen
python3 -m pipe.process_call test/rezept.wav --nummer 021031234567

Ergebnis unter ablage/JJJJ-MM-TT/HH-MM-SS_<nummer>/:

• meta.json — strukturierte Felder (maschinenlesbar)
• zusammenfassung.md — für Menschen
• aufnahme.<ext> — Audiokopie

Telefonie (Stufe 2)

FreeSWITCH registriert sich mit dem SIP-Konto der Praxis beim Provider, nimmt eingehende Anrufe an, spielt die Ansage und nimmt auf. Die Aufnahme landet unter telefon/eingang/JJJJMMTT-HHMMSS_<nummer>.wav; pipe.watch erkennt sie, schiebt sie durch die Pipe und räumt sie nach telefon/verarbeitet/ weg.

./telefon/ansage_bauen.sh              # Ansage aus telefon/ansage.txt erzeugen
./telefon/freeswitch/einrichten.sh     # Trunk + Dialplan in FreeSWITCH eintragen
./telefon/starten.sh                   # startet FreeSWITCH, Verarbeitung, Leitstand

Danach läuft der Leitstand unter http://127.0.0.1:8088 — das Arbeitsbrett der Praxis, unabhängig von Nextcloud:

• Ampeln für Telefon, Verarbeitung, Spracherkennung und Nextcloud
• die Anrufe als Board mit den Spalten Eingang · In Bearbeitung · Rückfragen · Erledigt, verschiebbar per Ziehen oder über die Knöpfe auf der Karte
• je Karte Kategorie, Anrufer, Dringlichkeit als Farbe, Anliegen, Stichworte, Abspielknopf für die Aufnahme und das Transkript zum Aufklappen
• die Rufnummer ist anklickbar (tel:) und startet den Rückruf in der Telefon-App des Rechners; liegt die Karte noch im Eingang, wandert sie dabei nach In Bearbeitung
• darunter der laufende Verlauf — vom Klingeln über die Erkennung bis zur Ablage

Standardmäßig hört der Leitstand nur auf 127.0.0.1. Soll er von anderen Rechnern der Praxis erreichbar sein, LEITSTAND_HOST=0.0.0.0 setzen — dann ist LEITSTAND_PASS Pflicht, sonst startet er nicht: die Seiten zeigen Transkripte und Aufnahmen von Patienten, das darf nicht offen im Netz stehen. Der Schutz gilt auch für die Schnittstellen und die Audiodateien.

Die Seite aktualisiert sich alle drei Sekunden; während man eine Karte zieht, pausiert das. Der Bearbeitungsstand liegt als stapel.json im jeweiligen Anrufordner, also lokal — die Übertragung nach Nextcloud-Deck kommt später.

Der SIP-Zugang steht in der .env (SIP_USER, SIP_DOMAIN, SIP_PASS). Das Einrichtungsskript trägt das Passwort in die FreeSWITCH-Konfiguration ein und setzt deren Rechte auf 600 — im Git liegen nur Vorlagen mit Platzhaltern.

Die Ansage nennt den Notruf 112 und weist auf die Aufzeichnung hin, bevor der Signalton kommt — beides ist bei einer Arztpraxis Pflicht. Text ändern: telefon/ansage.txt bearbeiten, ansage_bauen.sh erneut ausführen.

Gesprochen wird lokal, wahlweise mit Piper (natürlicher, Modelle unter ~/piper-voices) oder dem macOS-say als Rückfall. Die Stimme de_DE-thorsten_emotional-medium kennt acht Sprechweisen, wählbar über ANSAGE_EMOTION: 0 amused · 1 angry · 2 disgusted · 3 drunk · 4 neutral · 5 sleepy · 6 surprised · 7 whisper.

Nextcloud aktivieren

NEXTCLOUD_URL, NEXTCLOUD_USER, NEXTCLOUD_PASS in .env setzen (App-Passwort, nicht das Login-Passwort). Dann lädt jeder Anruf zusätzlich nach NEXTCLOUD_ORDNER/JJJJ-MM-TT/…. Fehlt die Konfiguration, bleibt alles lokal.

Deck-Board

Einschalten mit NEXTCLOUD_DECK=1 in der .env — ohne diesen Schalter legt die Pipe kein Board an, auch wenn DECK_STAPEL und DECK_TEILEN gesetzt sind.

Jeder Anruf bekommt eine Karte auf dem Board Anrufe. Die Stapel bilden den Arbeitsablauf ab — Eingang · In Bearbeitung · Rückfragen · Erledigt, anpassbar über DECK_STAPEL. Neue Anrufe landen immer im ersten Stapel; die Praxis zieht sie weiter. Kategorie und Anrufer stehen im Kartentitel (17:52 · Rezept · Klaus Allofs), die Dringlichkeit als farbiges Label. Das Board gehört dem Konto, mit dem die Pipe arbeitet — ohne Freigabe legt sie zwar Karten an, die Praxis sieht aber ein leeres Deck. Deshalb DECK_TEILEN in der .env auf die Nextcloud-Nutzer setzen (kommagetrennt), die es sehen sollen; die Freigabe wird bei jedem Anruf sichergestellt.

Datenschutz (DSGVO)

Gesundheitsdaten — Pflichten für den Produktivbetrieb (Stufe 2):

• Aufnahme-Ansage am Gesprächsanfang.
• Notfall-Ansage zuerst (112 / 116117); der Agent gibt keine medizinischen Ratschläge.
• Verschlüsselung at rest, Zugriffskontrolle, Löschfristen.
• Verarbeitung lokal (Whisper + Qwen) — kein Cloud-Dienst im Datenpfad.