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

Erhalten Sie Zugang zu wegweisender Forschung, innovativen Fallbeispielen und gemeinsamen Projekten, die die Radiologie weltweit vorantreiben. Entdecken Sie unsere Aktivitäten und Produktneuigkeiten und lernen Sie uns als Unternehmen und Team kennen.

[Translate to German:] Radiological Cooperative Network (RACOON)

RACOON - wie geht es weiter?

Seit Mitte 2020 wird mint Lesion™ im Rahmen von RACOON (Radiological Cooperative Network) im Netzwerk Universitätsmedizin erfolgreich eingesetzt. RACOON hat als weltweit erstes Projekt dieser Größenordnung eine bundesweite Infrastruktur aller 38 deutschen Universitätskliniken zur strukturierten Erfassung radiologischer Daten von COVID-19 Fällen errichtet.

Als Industriepartner liefert Mint Medical die technologische Basis („RACOON Base“) für die Erfassung radiologischer Daten. Die an den Standorten dokumentierten klinischen Informationen (z. B. Blutwerte, Behandlungsverlauf usw.) können den Anwendern über Schnittstellen zwischen der Befundungsplattform und anderen lokalen Datenquellen (RIS, KIS, etc.) zur Verfügung gestellt werden. Der Befundungsprozess erfüllt alle Ansprüche an Vollständigkeit, Nachvollziehbarkeit und Richtlinienkonformität und gewährleistet hierdurch die Wahrung der guten wissenschaftlichen Praxis.

Das Projekt begann ursprünglich als Plattform für die Erfassung und Analyse radiologischer Daten von COVID-19 Fällen, es zeigte sich jedoch schon bald, dass die geschaffene Infrastruktur ein hohes Skalierungspotenzial hat und auch auf zahlreiche weitere Anwendungsbereiche ausweitbar ist.  Das Netzwerk wird daher in den kommenden Jahren (2022 - 2024) weiter ausgebaut, sowohl durch weitere Verbesserungen der Basisinfrastruktur als auch durch die Integration neuer Anwendungsfelder, z. B. in den Bereichen der neurologischen, kardiologischen und pädiatrischen Bildgebung.

Ähnliche Inhalte

Ähnliche Inhalte

KI-basierte Erkennung von Lungenknoten mit contextflow und Lung-RADS in mint Lesion

Setzen Sie auf KI-gestützte Lungenrundherden-Erkennung und -Analyse für eine umfassende Patientenversorgung

Entdecken Sie die Möglichkeiten eines KI-gestützten und optimierten Lungen-Screenings mit contextflow ADVANCE Chest CT integriert in mint Lesion.…

[Translate to German:] Hands holding a glass lung

Vergleich von iRECIST und RECIST 1.1 zur Beurteilung der Immuntherapie bei Melanom und nicht-kleinzelligem Lungenkrebs

In einer retrospektiven Studie am Universitätsklinikum Köln wurden die radiologischen Kriterien iRECIST und RECIST 1.1 zur Beurteilung des…

Universitätsklinikum Köln: Vergleich von iRECIST und RECIST 1.1 zur Beurteilung der Immuntherapie bei Melanom und nicht-kleinzelligem Lungenkarzinom

In der am Universitätsklinikum Köln durchgeführten retrospektiven Studie wurden zwei  Kriterien zur radiologischen Beurteilung des…