Daten systemübergreifend verbinden
Zugängliche Bild-, Struktur-, Plan- und Dosisdaten sowie ausgewählte klinische Informationen über definierte Schnittstellen zusammenführen.
Funktionen im Detail
Cureator Foundation verbindet Bildgebung, Strukturen, Bestrahlungspläne, Dosisdaten und ausgewählte klinische Informationen zu durchsuchbaren Behandlungskontexten. Dahinter steht ein semantisches Datenmodell auf Basis von RDF, OWL, ROO und SPARQL.
RDF und OWL bilden Beziehungen zwischen Bildgebung, RT-Objekten und ausgewählten klinischen Informationen ab. ROO ordnet strahlentherapeutische Fachbegriffe; SPARQL ist Teil der technischen Abfragegrundlage. Für Nutzer wird diese Logik über konkrete Such- und Vergleichsfunktionen zugänglich.
Was es löst
Cureator Foundation ergänzt verteilte klinische Systeme um eine semantische Schicht. Sie bildet ab, wie Patient, Bildgebung, Strukturen, Plan, Dosis und ausgewählte klinische Informationen zu einem vollständigen Fall gehören.
Nutzer beginnen mit der fachlichen Frage: Welche Fälle erfüllen definierte klinische, strukturelle und dosimetrische Kriterien? Welche Pläne gehören zu einem Fall? Welche ausgewählten Daten können für Prüfung, Forschung oder externe KI-Workflows weiterverwendet werden?
Zugängliche Bild-, Struktur-, Plan- und Dosisdaten sowie ausgewählte klinische Informationen über definierte Schnittstellen zusammenführen.
Beziehungen zwischen DICOM-Objekten und klinischen Begriffen in einem semantischen Modell abbilden und mit der Radiation Oncology Ontology verknüpfen.
SPARQL bildet einen Teil der technischen Abfragegrundlage. Nutzer greifen über definierte Suchfelder auf die verknüpften Beziehungen zu, ohne die Abfragesprache selbst bedienen zu müssen.
Fälle anhand kombinierter Kriterien wie Diagnose, Patientendaten, ROI, ROI-Volumen, vorhandenen RT-Objekten und dosimetrischen Metriken suchen.
CT-Daten und RT-Objekte im Browser darstellen sowie DVH, ROI-Volumen, RTOG CI und Dosisfarbdarstellung im Fallkontext prüfen.
Ausgewählte Fall- und Seriendaten für berechtigte Nutzer bereitstellen, Freigaben verwalten und vollständige DICOM-RT-Objekte mit entsprechender Berechtigung exportieren.
Relevante Fälle anhand verfügbarer Kriterien auswählen und verbundene Daten auf einer FAIR-orientierten Grundlage für weitere Forschungsschritte bereitstellen.
Lokale Strahlentherapiedaten für ausgewählte externe KI-Anwendungen vorbereiten und KI-generierte mit konventionell erstellten Plänen vergleichen.
Semantische Fallrecherche
Cureator bildet Beziehungen zwischen Patient, Bildgebung, Strukturen, Plänen, Dosis und klinischen Informationen semantisch ab. Nutzer suchen über definierte Kriterien wie Diagnose, Patientendaten, ROI, ROI-Volumen, vorhandene RT-Objekte und dosimetrische Metriken. SPARQL ist Teil der technischen Abfragegrundlage; die Abfragesprache muss nicht selbst bedient werden.
Beispielhafte Abfrage- und Forschungsfragen
Patienten über 65 Jahre · Lungenkarzinom · definierter ROI-Kontext · CT vorhanden
ICD-10-Diagnose · ROI-Name · ROI-Volumen · vorhandene RTSTRUCT / RTDOSE / RTPLAN
DVH · ROI-Volumen · RTOG CI · Dosisfarbdarstellung im Fallkontext
Diagnose · Bildgebung · RT-Objekte · ROI-Volumen · dosimetrische Metriken
Historische Fälle
Medizinphysik und ärztliche Teams können historische Fälle anhand definierter klinischer, bildgebender, struktureller und dosimetrischer Kriterien suchen. Gefundene Fälle lassen sich gemeinsam mit Bildgebung, Strukturen, Plänen, Dosis und Metriken prüfen.
Cureator stellt die Vergleichsgrundlage bereit. Die fachliche Bewertung und die Entscheidung, welcher Plan medizinisch besser ist, bleiben beim klinischen Personal.
Visualisierung und Metriken
Der browserbasierte Viewer stellt CT-Daten und radiotherapeutische Objekte dar. DVH, ROI-Volumen, RTOG Conformity Index, Dosisfarbdarstellung, Isodosen und die Prüfung auf vollständige RT-Objekte unterstützen die fachliche Planprüfung.
Dosis-Volumen-Zusammenhänge darstellen und mehrere Pläne eines Falls gemeinsam vergleichen.
Strukturen darstellen sowie ROI-Volumen berechnen und anzeigen.
Den RTOG Conformity Index als Grundlage für die fachliche Planprüfung berechnen und anzeigen.
Dosisverteilungen mit Dose Wash, Isodosen und Verschreibungsdosis visualisieren.
Forschung und externe KI-Workflows
Cureator unterstützt dabei, relevante Fälle und Kohorten zu finden, verbundene Daten zu prüfen und ausgewählte Datensätze für weitere Forschungsschritte bereitzustellen. Die semantische Grundlage ist FAIR-orientiert. Die tatsächliche Wiederverwendung hängt von Datenverfügbarkeit, Datenqualität, Freigaben, Export und externer Infrastruktur ab.
Für externe KI-Workflows kann Cureator lokale Strahlentherapiedaten auswählen und vorbereiten sowie KI-generierte und konventionell erstellte Bestrahlungspläne vergleichen. Cureator trainiert selbst kein KI-Modell und erzeugt keine Therapieempfehlungen.
Nächster Schritt
In einer individuellen Demo zeigen wir, wie vollständige Fälle gefunden, geprüft und verglichen werden und welche Daten sich kontrolliert weiterverwenden lassen.