Aktuelle Erkenntnisse deuten darauf hin, dass die Thorax-CT-Bildgebung ein äußerst wertvolles Instrument für die Diagnose, Epidemiologie und Therapiekontrolle von Covid-19-Fällen sein kann. Sie bietet eine hohe Sensitivität, kurze Durchlaufzeiten, eine breite Verfügbarkeit und die Möglichkeit, verschiedene Stadien der Krankheit zu unterscheiden. Um es zu einem geeigneten Instrument für diese Zwecke zu entwickeln, ist aber ein reproduzierbarer, standardisierter Ansatz für die Bilddiagnostik erforderlich. Dieses Projekt zielt darauf ab, ein solches standardisiertes Diagnose- und Staging-Verfahren für Covid-19-Fälle zu entwickeln. Dieses Verfahren soll in Analogie zu etablierten Verfahren der strukturierten radiologischen Befundung, wie sie beispielsweise in Screening, Staging und Verlaufskontrolle von Tumoren in den letzten Jahren wachsende Verbreitung gefunden haben, stehen. Zu diesem Zweck wird eine retrospektive Kohortenstudie an Patienten mit vorhandenen Thorax-CT-Bilddaten durchgeführt. Patienten werden entsprechend ihrer Diagnose (Covid-19, Pneumonie aus anderen Ursachen, keine Pneumonie) klassifiziert, das Bildmaterial mittels standardisierter, reproduzierbarer Verfahren strukturiert befundet und quantitative Bildmerkmale extrahiert, die als Prädiktoren für die Covid-19-Diagnose geeignet sein könnten. Um eine ausreichend große Fallzahl mit konsistent hoher Datenqualität zu generieren, werden außer dem Universitätsklinikum Heidelberg bis zu fünfzig weitere Einrichtungen weltweit eingeladen, über eine cloudbasierte Instanz der Befundungssoftware Befundungen vorzunehmen und strukturierte Daten in die Analyse einfließen zu lassen.