RACOON im NUM: Ralf Heyder über die nächsten Schritte der gemeinsamen Bilddatenforschung
Bei den RACOON Research Days in Tübingen hat Ralf Heyder, Leiter der Koordinierungsstelle des NUM, mit dem technischen Partner Mint Medical über Stand und Perspektiven der Forschungsinfrastruktur gesprochen. Das Interview gibt es als Video und zum Nachlesen.
Anfang Oktober 2026 trafen sich in Tübingen Vertreter:innen des Netzwerk Universitätsmedizin (NUM), Forschende und IT-Teams der NUM-Plattform für Bildgebungsdaten (RACOON) sowie technische Partner. Auf der Agenda der RACOON Research Days standen der aktuelle Stand des Projekts und die nächsten Schritte. Am Rande der Veranstaltung sprach Ralf Heyder, Leiter der Koordinierungsstelle an der Charité – Universitätsmedizin Berlin, mit Mint Medical über die Rolle von RACOON im NUM.
Eine Forschungsinfrastruktur für Bilddaten
RACOON ist eine von 13 Forschungsinfrastrukturen (FIS) des NUM. Sie führt radiologische Bilddaten wie MRT- und CT-Aufnahmen der 37 Standorte der Universitätsmedizin zusammen und stellt sie Forschenden zur Verfügung. „Das Besondere an RACOON: Es ist die erste Plattform dieser Art in Deutschland und nach unserem Kenntnisstand auch weltweit einzigartig, weil hier 37 rechtlich selbstständige Kliniken freiwillig ihre Daten teilen“, sagt Heyder.
Skalieren und weitere Fachgebiete einbinden
Nach sechs Jahren ist die gemeinsame Infrastruktur etabliert. Die nächste Aufgabe sieht Heyder darin, „aus einigen wenigen erfolgreichen Forschungsprojekten, die im NUM bereits als Proof of Concept umgesetzt wurden, viele zu machen“. Außerdem soll RACOON über die Radiologie hinauswachsen. Mit der Strahlentherapie, der Nuklearmedizin und der Pathologie sollen weitere Fachgebiete hinzukommen, damit eine interdisziplinäre Plattform für die Bilddatenforschung in Deutschland entsteht.
Interview als Video und zum Nachlesen
Das vollständige Interview hat Mint Medical, technischer Partner von RACOON, auf seiner Website veröffentlicht:
zum Interview
Das Video-Interview finden Sie unter diesem Text.