Wissensportal für Fachkräfte der medizinischen Bildgebung: Radiologie durch strukturierte Befundung, datenbasierte Ansätze und multizentrische Forschung weiterentwickeln

Die Idee, klinische Daten aus unterschiedlichen Quellen zu aggregieren, strukturiert aufzubereiten und für gemeinsame Forschung zu nutzen, mag nicht neu sein, aber sie tatsächlich umzusetzen war bisher meist nur Wunschdenken. Bis jetzt: das Projekt RACOON Radiological Cooperative Network hat es geschafft, alle 36 Unikliniken in Deutschland miteinander in einer gemeinsamen Forschungsinitiative zu verbinden, bei der Daten zu COVID-19 und anderen Lungenkrankheiten aus allen Standorten gesammelt und analysiert werden können.
 
Forschungs- und Kooperationspartner dieses innovativen Projekts sind unter anderem das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ), Das Fraunhofer-Institut MEVIS, die Technische Universität Darmstadt, die Firma ImFusion und wir, Mint Medical. mint Lesion™ spielt im Projekt eine zentrale Rolle: schon ab der ersten Befundung werden jegliche Messwerte im Augenblick ihrer Entstehung mit Kontextinformationen versehen, die ihre klinische Bedeutung definieren und so die Nachvollziehbarkeit, Qualität und langfristige Verwertbarkeit gewährleisten. Mit den strukturierten mint-Befunden wird eine flächendeckende, maschinenlesbare Datensammlung zur Pandemieforschung erstellt, welche das Rückgrat des Projekts bilden soll. Dies besteht zum einen aus einer zentralen, Cloud-basierten mint Lesion™ Instanz zur multizentrischen Bereitstellung und Auswertung anonymisierter Daten und andererseits aus dezentralen Instanzen, die allen Universitätskliniken verfügbar gemacht werden und zusätzlich die Bearbeitung der lokalen Daten auch in nicht-anonymisierter Form ermöglichen, damit diese in den klinischen Routineprozessen der Diagnostik und Therapie benutzt werden können.
 
"RACOON bildet einen nachhaltigen Kollaborationsrahmen im Netzwerk der Universitätsmedizin. Durch den Zusammenschluss eines deutschlandweiten Partnerverbundes aus allen universitätsmedizinischen Radiologien und hochqualifizierten Technologie- und Forschungpartnern ist eine bisher einzigartige Infrastrukturgrundlage zur Befähigung von Kollaborationsprojekten geschaffen worden. RACOON schafft eine deutlich höhere Effizienz für kollaborative Forschungsvorhaben und kann bisher unerreichbare Forschungsziele ermöglichen," bekräftigt Dr. Andreas Bucher, Leiter des Forschungsbereiches Künstliche Intelligenz am Universitätsklinikum Frankfurt. Durch die strukturierte Befundung wird ermöglicht, dass ein holistischer Überblick geschaffen wird, der mit unstrukturierten Daten in dieser Größenordnung nicht möglich wäre. Mit dieser Masse an qualitativ hochwertigen und KI-kompatiblem Daten ergeben sich vielfältige Forschungsmöglichkeiten, von denen Patienten in Zukunft profitieren werden.