Projekt RACOON

Radiology Research Network

RACOON macht medizinische Bilddaten schnell und effizient für die Forschung nutzbar.

Als Infrastruktur des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM) schafft RACOON eine benutzerfreundliche Plattform für Radiologinnen, Radiologen und Forschende aus ganz Deutschland. Mono- und multizentrische Studien mit medizinischen Bilddaten lassen sich damit schneller planen, durchführen und auswerten. Die gemeinsame Vision ist, RACOON zur größten Forschungsplattform für bildbasierte Medizin in Deutschland auszubauen.

Warum das wichtig ist

Für die dauerhafte Nutzung müssen Infrastrukturkomponenten verlässlich zusammenspielen und ihre Funktionen erweitert werden. Dafür braucht es einen regulatorischen Rahmen für rechtskonforme, länderübergreifende Forschung, hohe Datensicherheit, standardisierte Prozesse für die Datenqualität und anpassbare Infrastrukturmodule. Zudem müssen Studien vom Single-Center-Design auf multizentrische Vorhaben skalierbar sein, obwohl die Forschungspartner ihre Daten in teils inkompatiblen Systemen halten.

Was entstehen soll

Die Hauptvision ist eine umfassende kollaborative Plattform für die bildbasierte medizinische Forschung, die radiologische Studien benutzerfreundlich unterstützt. Als modulares Ökosystem soll RACOON alle radiologischen Abteilungen im Netzwerk Universitätsmedizin unter Einhaltung des Datenschutzes als Partnerstandorte einbeziehen.

Projektrückblick

RACOON hat eine Hardware- und Softwareinfrastruktur mit Netzknoten an allen deutschen Universitätskliniken aufgebaut. Dezentrale Komponenten und die sichere zentrale Umgebung RACOON-CENTRAL bilden eine leistungsfähige Gesamtinfrastruktur. Forschungsprojekte profitieren von einer schnellen und sicheren Inbetriebnahme sowie der Skalierbarkeit über mehrere Standorte. RACOON-CENTRAL umfasst Funktionen wie strukturiertes Reporting, Bildannotation und -segmentierung, Training und Inferenz künstlicher Intelligenz sowie die zentrale Überwachung der RACOON-Knoten. Generische Methodenpakete und projektbezogene Workflows erweitern die partnerübergreifende Forschungsumgebung fortlaufend. Nach Angaben des Projekts entspricht die Infrastruktur den geltenden Anforderungen der Medizinproduktklasse IIb. Dadurch ist ein routinemäßiger klinischer Einsatz für Bildbefundung und -analyse einschließlich standortübergreifender Beratungsunterstützung möglich.

Projektziele

  • Verteilte Daten, getrennte SystemeWichtige Bilddaten lagen über Standorte, Systeme und Regelwerke verstreut. Monozentrische Forschung konnte Fragen von nationaler Tragweite nicht schnell genug beantworten.
  • Datenschutzbewusster Weg zu EvidenzDeutschland brauchte einen datenschutzkonformen Weg von lokalen Bildern zu gemeinsamer Evidenz. Dieser sollte föderiert, standardisiert und regulatorisch abgesichert sein.
  • Die Antwort von RACOONBildbasierte Studien lassen sich institutionsübergreifend schneller planen, durchführen und auswerten. So wird multizentrische Forschung mit dem Aufwand eines monozentrischen Workflows möglich.

Projektprofil

ProjektkoordinationProf. Dr. med. Felix G. Meinel
LaufzeitSeit Juni 2022
FinanzierungBundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR)
ProjektmitarbeiterDr. Mathias Manzke
mathias.manzke@med.uni-rostock.de

Weitere Projektpartner

  • 39 Universitätskliniken Deutschlands
  • DKFZ
  • Fraunhofer MEVIS
  • Mintmedical
  • ImFusion
  • Firemetrics
  • Usability.de