Das Vorhaben PREPRAD zielt auf die praxisnahe Vorbereitung einer nationalen Referenzradiologie für kindliche Non-Hodgkin-Lymphome in Deutschland, eine seltene, aber komplexe Krebserkankung des lymphatischen Systems im Kindes- und Jugendalter. Basierend auf dem im Projekt RACOON-RESCUE generierten multimodalen Bild- und Falldatensatz wird ein strukturierter, Künstlicher Intelligenz-gestützter Befundungsworkflow für die pädiatrische Radiologie entwickelt, angepasst und evaluiert. Zentrale Ziele sind die Optimierung eines bestehenden Befundungstemplates, die Einbeziehung validierter KI-Modelle zur Organsegmentierung sowie die Erstellung eines digitalen Schulungsmoduls zur qualitätsgesicherten Anwendung der Tools. PREPRAD adressiert damit zentrale Herausforderungen der Bildauswertung bei seltenen pädiatrischen Tumoren – insbesondere die hohe Variabilität radiologischer Befunde. Durch strukturierte, standardisierte und KI-unterstützte Befundung sollen Diagnosegenauigkeit, Vergleichbarkeit zwischen Zentren und klinische Entscheidungsprozesse verbessert werden.