Im Laufe der vergangenen Jahre sind im RACOON-Netzwerk über 50 Subprojekte entstanden – ein starkes Zeichen dafür, wie lebendig, anpassungsfähig und thematisch breit die gemeinsame Infrastruktur geworden ist. Die Projekte verdeutlichen, wie vielseitig RACOON genutzt wird: Das Spektrum reicht von infektiologischen Krankheitsbildern über chronische Entzündung, Notfallmedizin und Onkologie, von retrospektiver Populationsstudie bis prospektive Vergleichsstudie. Die folgende Auswahl zeigt einen kleinen Ausschnitt dieser Vielfalt.
Zu den frühen und prägenden Projekten zählt RACOON-COMBINE, das quantitative Bildgebungsmarker über das breite Organspektrum von COVID-19 untersucht. Durch die Einbindung pädiatrischer, neuro- und kardiovaskulärer Bildgebung sowie KI-gestützter Prognosemodelle hat COMBINE methodische Maßstäbe gesetzt, die inzwischen vielen anderen Projekten als Grundlage dienen.
Ein weiterer Schwerpunkt des Netzwerks liegt im Bereich Tumorerkrankungen. Mit RACOON-PDAC rückt das Pankreaskarzinom in den Fokus. Auf Basis einer umfangreichen multizentrischen Datengrundlage werden bildbasierte und klinische Biomarker entwickelt, um das Therapieansprechen präziser vorhersagen zu können. Ergänzend vernetzt PRECISE-MD rund 20 Standorte, um Pankreas- und Lebertumoren multidisziplinär zu analysieren und radiologische, onkologische und pathologische Informationen in gemeinsamen KI-Modellen zusammenzuführen.
Auch die pädiatrische Onkologie ist stark vertreten: RACOON-RESCUE untersucht seltene Non-Hodgkin-Lymphome bei Kindern, greift hierbei auf Registerdaten zurück und nutzt strukturierte Befundung sowie KI-basierte Segmentierungen, um die Stadieneinteilung zu verbessern und langfristig verlässlichere Prognosemodelle zu entwickeln.
Mit RACOON-FADEN widmet sich das Netzwerk einem gynäkologischen Themenfeld – der Früherkennung der Adenomyose, einer Frühform der Endometriose. Prospektiv und gemeinsam mit NUKLEUS erhobene MRT-Daten und KI-gestützte Bildanalysen sollen neue quantitative diagnostische Merkmale identifizieren und die Diagnosestellung verbessern.
Konträr dazu untersucht RACOON-CORE-PE die akute Lungenembolie. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie KI-basierte Bildauswertung die Risikoabschätzung und klinische Entscheidungsfindung bei diesen Notfällen unterstützen kann.
Insgesamt wird deutlich: Die wachsende Zahl der über 50 Subprojekte ist weit mehr als ein quantitatives Wachstum. Sie zeigt, wie umfassend RACOON als Forschungsbasis genutzt wird und wie stark das Netzwerk die Weiterentwicklung der radiologischen Forschung vorantreibt. Mit jeder neuen Fragestellung wird RACOON breiter, interdisziplinärer und zugleich klinisch relevanter – und etabliert sich zunehmend als zentrale Plattform der bildgebenden Forschung der Zukunft.