NUM RACOON | Radiological Cooperative Network zur COVID-19 Pandemie

Das Projekt wird als erstes dieser Größenordnung eine landesweite Infrastruktur zur strukturierten Erfassung radiologischer Daten von Covid-19-Fällen errichten. Der Datenbestand wird zum einen die in Echtzeit befundeten und analysierten Daten Covid-19-verdächtiger Pneumoniefälle nutzbar machen. Zum anderen können hochstrukturierte Daten, beispielsweise zur Unterstützung von KI-Entwicklungen, bereitgestellt werden.

Die Daten dienen einerseits als wertvolle Entscheidungsgrundlage für epidemiologische Studien, Lageeinschätzungen und Frühwarnmechanismen. Andererseits bietet sich die Möglichkeit für die Automatisierung diagnostischer und bildverarbeitender Schritte. Schon frühzeitig im Verlauf der COVID-19-Pandemie zeigte sich, dass radiologischen Daten eine Schlüsselrolle in der Diagnostik und Verlaufsbeurteilung zukommt. Die Mehrzahl schwerer Krankheitsfälle weist eine Lungenbeteiligung auf, und radiologische Befunde erlauben eine differenzierte Beschreibung des Krankheitsverlaufs. Die Beurteilung von Lungenbeteiligungen spiegelte sich in den bisherigen Phasen der Krisenbewältigung der COVID-19 Pandemie in allen nationalen Gesundheitssystemen wieder. Radiologische Bildgebung kann pandemische Lungeninfektionen erkennen, bewerten, messen, nachverfolgen und zugrunde liegende Risikofaktoren benennen. Die Radiologie steht damit an der Pforte zum Gesundheitswesen und dient bei der Therapieüberwachung als Entscheidungswerkzeug und Messinstrument.