Wissensportal für Fachkräfte der medizinischen Bildgebung: Radiologie durch strukturierte Befundung, datenbasierte Ansätze und multizentrische Forschung weiterentwickeln

Erhalten Sie Zugang zu wegweisender Forschung, innovativen Fallbeispielen und gemeinsamen Projekten, die die Radiologie weltweit vorantreiben. Entdecken Sie unsere Aktivitäten und Produktneuigkeiten und lernen Sie uns als Unternehmen und Team kennen.

Medizinische Fachkräfte schauen auf ein technisches Gerät und diskutieren diagnostische Leitlinien

2.237 Patienten, 11 Krankenhäuser, vier HCC-Kriterien: Eine Vergleichsstudie

Eine aktuelle Studie, die in 11 südkoreanischen Krankenhäusern durchgeführt wurde, verglich die diagnostische Leistung von vier Leitlinien zur Diagnose von hepatozellulären Karzinomen (HCC) und die Einschätzungen der Befunder:innen.

Die retrospektive Studie umfasste 2.237 Patient:innen mit erhöhtem HCC-Risiko und 2.445 fokalen Leberläsionen (FLLs). Die FLLs wurden gemäß vier Leitlinien bewertet: AASLD/LI-RADS, KLCA-NCC, EASL und APASL, beurteilt nach Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, positivem Vorhersagewert und negativem Vorhersagewert.

Lesen Sie hier mehr über die Studie.

Ähnliche Inhalte

Ähnliche Inhalte

Ein Arzt schiebt einen liegenden Patienten in das LDCT-Gerät

Lungenkrebsfrüherkennung durch LDCT-Screening als potenzieller Weg zur Verbesserung der Patientenversorgung in Deutschland

Die Einrichtung eines bundesweiten Lungenkrebs-Screening-Programms in Deutschland stößt seit einiger Zeit auf großes Interesse und wird von…

Ein Screenshot eines strukturierten Reports aus mint Lesion™

Modellierung der Tumorwachstumsrate: Ein neuartiger Ansatz für eine frühere Wirksamkeitsbewertung von Krebstherapien

Der im Jahre 2020 publizierte Übersichtsartikel "Clinical Trial Evidence Supporting US Food and Drug Administrative Approval of Novel Cancer Therapies…

Ein Radiologe bearbeitet einen strukturierten Bericht in mint Lesion™

KI in der Radiologie: Brückenschlag zwischen Integrations-Schwierigkeiten und ungenutztem Potenzial

Der Einfluss künstlicher Intelligenz (KI) auf die Radiologie hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Heute kann KI auf viele Aspekte der täglichen…