Sonntag, 22. Dezember 2024
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Medizin

RACOON verknüpft Universitätskliniken zur COVID-Forschung

RACOON verknüpft Universitätskliniken zur COVID-Forschung
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COVID-19 hat zahlreiche Grenzen des deutschen Gesundheitswesens aufgezeigt. Unter anderem fehlt es an ausreichender Digitalisierung, nationaler Zusammenarbeit und der strukturierten Erfassung medizinischer Daten zur Pandemie. Um das zu ändern, haben sich sämtliche radiologische Universitätsklinika mit dem Deutschen Krebsforschungszentrum in Heidelberg, dem Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS in Bremen und der Technischen Universität Darmstadt zusammengeschlossen und das multizentrische Forschungsnetzwerk RACOON Radiological Cooperative Network ins Leben gerufen. Mit dem Netzwerk existiert nun eine landesweite Infrastruktur zur konsequent strukturierten Erfassung radiologischer Daten von COVID-19-Fällen. Finanziert wird das Projekt vom Bundesministerium für Bildung und Forschung.
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RACOON verbindet alle Universitätsklinika in Deutschland

Die COVID-19-Pandemie hat Reformbedarf im deutschen Gesundheitssystem aufgezeigt – teils fehlen verlässliche medizinische Daten, bundesweite Vernetzungsstrukturen und eine adäquate Digitalisierung im Gesundheitswesen. Mit RACOON Radiological Cooperative Network hat sich eine Struktur gebildet, die dies in Teilen ändern wird. Denn es ist mit RACOON gelungen, in der bisher größten universitätsmedizinischen Vernetzungsinitiative alle Universitätsklinika in Deutschland miteinander zu verbinden und damit eine bisher unerreichte radiologische Datengrundlage zur Erforschung von COVID-19 und weiteren repräsentativen und vergleichbaren Lungenerkrankungen aufzubauen. Diese werden zur Weiterentwicklung Künstlicher Intelligenz genutzt und somit neue Erkenntnisse über die Erkrankung gewonnen und verfügbar gemacht. Zu den Forschungs- und Entwicklungspartnern in RACOON zählen das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ), die Technische Universität Darmstadt, das Fraunhofer-Institut MEVIS in Bremen, die Mint Medical GmbH und die Firma ImFusion.
 
 

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Überarbeitete Leitlinie: Neue Medikamente zur Therapie von Patienten mit schweren COVID-19-Verläufen empfohlen

Erschienen am 17.05.2021Experten der Deutschen Gesellschaft für Internistische Intensivmedizin und Notfallmedizin e.V. (DGIIN) haben die Leitlinie zur stationären Therapie von COVID-19-Patienten gemeinsam mit 14 weiteren Fachgesellschaften aktualisiert. Erstmals wird darin nun eine Empfehlung zum möglichen Einsatz des Wirkstoffs Tocilizumab neu aufgenommen, der die Sterblichkeit von schwer kranken COVID-19-Patienten reduzieren kann. Neu ist außerdem die Option, bei SARS-CoV-2-infizierten Personen, die sich bereits im Krankenhaus und in einem noch frühen Stadium der Infektion befinden, monoklonale Antikörper einzusetzen. Voraussetzung ist, dass sie noch keine respiratorischen COVID-19-Symptome wie Atemnot aufweisen und zudem Risikofaktoren für einen schweren Verlauf vorliegen. Unter diesen Voraussetzungen kann der Einsatz von monoklonalen Antikörpern dazu beitragen, einen schweren Krankheitsverlauf abzuwenden.

Erschienen am 17.05.2021undefined

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Radiologische Befundungsstandards zur weiteren Erforschung von COVID-19

Um die Datengrundlage zur Erforschung von COVID-19 und weiteren ähnlichen Lungenerkrankungen aufzubauen, wurden an internationalen und nationalen Standards orientierte radiologische Befundungsstandards sowie ein umfassendes Bildglossar, ausführliche Dokumentationsmaterialien, interaktive Workshops und Lehreinheiten geschaffen. Damit soll ein zentrales Ziel von RACOON erreicht werden: eine hochqualitative, umfassend strukturierte Datenerfassung. Mit dieser Basis wird die RACOON-Kohorte aus über 14.000 CT Untersuchungen und über 3.000 Röntgenuntersuchungen maschinenlesbaren, strukturierten Befunden jeder eingeschlossenen Bildgebung gebildet. Das ist ein einmaliger, deutschlandweiter Datensatz zur kollaborativen Bilddatenforschung mit derzeit über 6,6 Millionen Befunditems. Initiiert wurde das Projekt von Univ. Prof. Dr. Dr. Thomas J. Vogl und Dr. Andreas Bucher vom Universitätsklinikum Frankfurt am Main sowie Univ. Prof. Dr. Bernd Hamm, PD Dr. Tobias Penzkofer von der Charité Berlin und Prof. Dr. Dr. Jens Kleesiek vom Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin des Universitätsklinikums Essen.

Radiologische Auswertung sollte maschinell erfolgen

„Die klassische radiologische Befundung, bei der der Befund einfach als Freitext eingetragen wird, ist für eine groß angelegte maschinelle Auswertung nicht geeignet“, sagt Prof. Dr. Dr. Thomas Vogl, Leiter des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie des Universitätsklinikums Frankfurt. „Erst die strukturierte Befundung schafft die Voraussetzung, radiologische Befunde in großer Zahl und in Echtzeit zu verarbeiten.“ Prof. Dr. Bernd Hamm, Direktor der Klinik für Radiologie der Charité in Berlin erklärt: „Es stehen erstmals hochstrukturierte Daten in dieser Größenordnung zur Verfügung, die als wertvolle Entscheidungsgrundlage zu epidemiologischen Studien, Lageeinschätzungen und Frühwarnmechanismen beitragen können.“

Quelle: Deutsche Röntgengesellschaft


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