Die moderne Radiologie steht vor einer zentralen Frage: Wie lassen sich Bildgebung und klinische Daten so verbinden, dass Diagnosen präziser, Entscheidungen fundierter und Therapien individueller werden?
Das RACOON-Netzwerk – ein Verbund aller deutschen Universitätskliniken im Rahmen des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM) – liefert Antworten. Es zeigt, wie interdisziplinäre Forschung, strukturierte Befundung und intelligente Dateninfrastruktur gemeinsam den Weg zu einer neuen, datenbasierten Medizin ebnen.
Ob seltene Sarkome, pädiatrische Lymphome, Adenomyose oder Leberkrebs – die RACOON-Projekte vereint ein gemeinsames Ziel: mehr Struktur, mehr Vergleichbarkeit und mehr Wissen für bessere Therapieentscheidungen.
Im Folgenden geben wir Einblick in einige der Projekte, die exemplarisch zeigen, wie RACOON klinische Forschung in die Zukunft führt.
RACOON SAGA: Bessere Charakterisierung seltener Tumoren
Seltene Tumoren wie Weichgewebesarkome stellen die Medizin vor besondere Herausforderungen: Ihre Heterogenität erschwert eine präzise Diagnostik – mit direkten Folgen für die Therapieentscheidung.
Das Projekt RACOON-SAGA setzt genau hier an: Es will die prätherapeutische Charakterisierung von Sarkomen verbessern, indem radiologische Parameter, insbesondere der Apparent Diffusion Coefficient (ADC) aus der diffusionsgewichteten MRT, mit dem histopathologischen Grading korreliert werden.
In ihrem Interview bestätigt Dr. Madelaine Hettler von der Universitätsmedizin Mannheim:
„Erste Studien zeigen bereits vielversprechende Ergebnisse.“
Durch die enge Zusammenarbeit von Radiologie und Chirurgie entsteht ein interdisziplinärer Workflow, der das Grading seltener Tumore transparenter und belastbarer macht. Über RACOON können Fälle deutschlandweit gebündelt und „statistisch belastbare Aussagen“ erreicht werden, betont Hettler.
RACOON-RESCUE: Standards für pädiatrisches Non-Hodgkin-Lymphom
Auch im Bereich der pädiatrischen Onkologie sind standardisierte Prozesse ein Schlüssel zu mehr Qualität.
Das Projekt RACOON-RESCUE hat sich zum Ziel gesetzt, die Diagnostik und Verlaufskontrolle bei Non-Hodgkin-Lymphomen (NHL) im Kindes- und Jugendalter zu verbessern – durch strukturierte Datenerhebung und KI-gestützte Auswertung. Dazu werden klinische Daten aus dem NHL- Berlin-Frankfurt-Münster (BFM)-Register mit radiologischen Bilddaten aller deutschen Universitätskliniken zusammengeführt.
Die Leitenden der RESCUE-Studie, Prof. Diane Renz (Medizinische Hochschule Hannover) und Prof. Wilhelm Wößmann (Universitätsklinikums Hamburg-Eppendorf) betonen die Signifikanz des Projektes, denn dadurch entsteht ein
„einzigartiger repräsentativer und multimodaler Datensatz [...], der für Vorhersagemodelle des Therapieansprechens genutzt wird,“ so Prof. Renz.
Ihr Kollege Prof. Wilhelm Wößmann ergänzt:
„RESCUE wird den Grundstein für eine standardisierte radiologische Befundung sowie für einen automatisierten Bildanalyse-Workflow in der radiologischen Diagnostik von pädiatrischen NHL-Patient:innen legen.“
RACOON-RESCUE zeigt exemplarisch, wie sich aus vorhandenen Daten durch strukturierte Erfassung neue diagnostische Maßstäbe entwickeln lassen – und wie Datenschutz, Qualität und Skalierbarkeit dabei Hand in Hand gehen.
RACOON-FADEN: Früherkennung von Adenomyose
Bei gynäkologischen Erkrankungen wie der Adenomyose besteht ein dringender Bedarf an früher und verlässlicher Diagnostik.
Das Projekt RACOON-FADEN widmet sich dieser Herausforderung mit einem klaren Ziel: der Entwicklung eines Früherkennungstools, das unabhängig von der untersuchenden Person funktioniert und standardisierte Ergebnisse liefert.
Dafür werden zyklusabhängige MRT-Untersuchungen durchgeführt. Erstmals werden dabei auch gesunde Probandinnen und Patientinnen mit Beschwerden verglichen, um Frühzeichen der Erkrankung sichtbar zu machen.
Prof. Sylvia Mechsner (Charité Berlin) betont die Signifikanz dieses untersucherunabhängigen und standardisierten Früherkennungstools, denn
„derzeit haben wir oft eine lange Diagnoseverzögerung von bis zu 10 Jahren. Regelschmerzen werden häufig als normal abgetan, [...] und den betroffenen Frauen wird keine angemessene Therapie angeboten.“
Ihr Mitstreiter Prof. Matthias May (Universitätsklinikum Erlangen) ergänzt:
„Wir wären nicht in der Lage, diese Studie durchzuführen, wenn es die NUM RACOON Infrastruktur und das NUM-NUKLEUS nicht bereits geben würde.“
FADEN nutzt die technischen Stärken von RACOON: mint Lesion zur strukturierten Befundung, MEVIS zur Volumensegmentierung und das DKFZ zur intelligenten Bewegungskorrektur.
So entsteht ein wissenschaftlich und methodisch wegweisender Ansatz für die radiologische Frauengesundheit.
RACOON-MARDER: Das Unsichtbare sichtbar machen – HCC-Risiko früher erkennen
Das hepatozelluläre Karzinom (HCC) ist ein potenziell tödlicher Tumor. Entscheidend für die Prognose ist der Zeitpunkt der Diagnose, denn wird HCC früh erkannt, bestehen Chancen auf eine vollständige Entfernung und im besten Fall auf Heilung.
Mit dem Projekt RACOON-MARDER will Prof. Timm Denecke vom Universitätsklinikum Leipzig genau hier ansetzen: durch KI-gestützte Risikostratifizierung auf Basis von MRT-Bildgebung und klinischen Daten.
„KI macht das ‚Unsichtbare sichtbar‘ und kann das herausfiltern, was essenziell ist, um das Risiko für einen Patienten zu bestimmen – um zu sehen, wo sich möglicherweise eine maligne Erkrankung entwickelt“, erklärt Denecke.
Ziel ist es, Patient:innen mit besonders hohem Risiko zu identifizieren und ihnen ein intensiviertes, MRT-basiertes Screening zu ermöglichen – medizinisch sinnvoll und ökonomisch tragfähig zugleich.
Auch dieses Projekt nutzt die RACOON-Infrastruktur, um Daten aus zahlreichen Universitätskliniken zu bündeln.
„NUM-RACOON ist prädestiniert dafür, Bilddaten und klinische Daten deutschlandweit in hoher Qualität zu sammeln und zu bündeln – ich kenne kein vergleichbares Netzwerk“, fasst Denecke zusammen.
Die Rolle von Mint Medical in RACOON
Damit ein Netzwerk wie RACOON funktioniert, braucht es eine gemeinsame Sprache für Daten – und ein System, das diese Sprache zuverlässig spricht.
Hier kommt Mint Medical ins Spiel: Mit seiner Softwarelösung mint Lesion stellt das Unternehmen die zentrale Plattform für strukturierte Befundung, Datenstandardisierung und Interoperabilität bereit.
mint Lesion bildet das Rückgrat der RACOON-Infrastruktur. Es ermöglicht Radiolog:innen und Ärzt:innen anderer Fachrichtungen, klinische Informationen und Bilddaten strukturiert, nachvollziehbar und leitlinienkonform zu erfassen. Dabei werden aus radiologischen Befunden automatisch maschinenlesbare, interoperable Daten – die Grundlage für Forschung, KI-Training und multizentrische Zusammenarbeit.
So wird multizentrische Forschung nicht nur möglich, sondern effizient, reproduzierbar und wissenschaftlich belastbar.
Gemeinsamer Nenner: Struktur, Standards, Skalierung
Die RACOON-Projekte zeigen eindrucksvoll, wie strukturierte Befundung, vernetzte Forschung und künstliche Intelligenz gemeinsam neue Maßstäbe setzen.
RACOON liefert die technische und organisatorische Basis, um medizinische Daten sicher, standardisiert und standortübergreifend nutzbar zu machen.
Tools wie mint Lesion, Plattformen wie MEVIS oder das DKFZ-JIP ermöglichen einheitliche Workflows und interoperable Datenstrukturen – von der klinischen Praxis bis zur Forschung.
So wird Radiologie zum Datenmotor einer präziseren, patientenzentrierten Medizin.
RACOON steht für das, was moderne Forschung ausmacht:
- Zusammenarbeit statt Silos
- Struktur statt Zufall
- Daten, die einen echten Unterschied machen
Wenn Sie mehr über die Projekte erfahren möchten, kontaktieren Sie uns gerne hier, oder schauen Sie auf der Seite des Netzwerk Universitätsmedizin (NUM) vorbei.
