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Exzellenzzentrum für Innovationen in der Krebsbehandlung

In einem multidisziplinären Entwicklungszentrum, das medizinische Forschung, Naturwissenschaften, Ingenieurswissenschaften, Informatik und Betriebswirtschaftslehre vernetzt, werden im Forschungscampus M²OLIE („Mannheim Molecular Intervention Environment“) neue Verfahren für die molekulare Bildgebung, die Diagnostik und die therapeutische Intervention von oligometastasierten Patienten im klinischen Alltag entwickelt.   Das Ziel von M²OLIE…

Wie Sie durch mint Lesion 3.5 von Künstlicher Intelligenz in der Radiologie profitieren

Laut Forschern trifft jeder Erwachsene 35.000 Entscheidungen täglich. Während es in der Literatur keine Zahlen darüber gibt, wie viele Entscheidungen ein Radiologe vornehmen muss um einen radiologischen Befundbericht abzuschließen, so bringt doch jeder Befund spezifische Anforderungen an die Fähigkeiten des Befunders, Komplexität, sowie eine enorme…

Erfahrungs­bericht von Dr. Stephen Raskin, Sheba Medical Center in Tel Aviv

Ich nutze mint Lesion nun seit 3 Monaten und will mir ein „Studienleben“ ohne Mint gar nicht mehr vorstellen.   Bei der Therapiebeurteilung innerhalb klinischer Studien müssen eine Vielzahl von Details berücksichtigt werden, die sich substanziell von der Routinebefundung unterscheiden. Diese Details erfordern Konsistenz, Reproduzierbarkeit,…

Mint Medical stellt mint Lesion 3.5 auf der RSNA 2018 vor

Die strukturierte Befundung in der Radiologie kann einen neuen Standard in Bezug auf Qualität, Vollständigkeit und Optik von radiologischen Befundberichten setzen. Die mittels strukturierter Befundung gesammelten Daten bieten zudem eine optimale Quelle für Forschung, KI-basiertes Lernen und evidenzbasierte klinische Entscheidungshilfen.   Der bisherige Ansatz sah…

Radiomics und der Beginn der Ära der Personalisierten Medizin

Bislang wurde die medizinische Bildanalyse durch die visuelle Interpretation von statischen Bildern vorgenommen. Im vergangenen Jahrzehnt und mit dem Aufkommen fortschrittlicher Messinstrumente sind einfache digitale Bilder zu regelrechten Datenschätzen geworden, auf deren Grundlage Statistiken erster, zweiter und höherer Ordnung abgeleitet werden können. Wenn diese mit…

KI-basierter Befundungsworkflow auf der Grundlage von Deep-Learning-Technologien

Wir alle werden von Nachrichten überschüttet, die das Potential von künstlicher Intelligenz gerade auch in der Radiologie thematisieren. Der Bedarf dafür ist unstrittig. Durch die Alterung der Bevölkerung, die steigende Anzahl von zu befundenden Bildern sowie die steigende Komplexität bei der Befundung muss die Effizienz…