Das Gesundheitswesen gehört nach wie vor zu den am wenigsten fortgeschrittenen Wirtschaftssektoren im Hinblick auf die Digitalisierung. Trotz signifikanter Fortschritte bei Diagnose- und Therapieverfahren, wie z. B. neue Bildgebungstechnologien und personalisierte Krebstherapien, haben sich die Darstellung und Interpretation medizinischer Bilder in den letzten Jahrzehnten nicht grundlegend verändert. Diese Lücke im technologischen Fortschritt und die fehlende Standardisierung der klinischen Prozesse erschweren die moderne Krebsversorgung. Infolgedessen sind die Patienten mit Unterschieden in der Behandlungsqualität konfrontiert.

Trotz zahlreicher Standardisierungsinitiativen gibt es immer noch kritische Unterschiede in der Art und Weise der Bilderfassung, -auswertung und -befundung. Diese Unterschiede führen zu Diagnosefehlern und behindern die Einführung neuer Methoden, wie z. B. Radiomics, in die klinische Praxis. Im Grunde genommen hindert der Mangel an Digitalisierung und Standardisierung Ärzte daran, die Fülle an Daten, die in medizinischen Bildern enthalten sind, voll auszuschöpfen.

Ein strukturierter Ansatz für die Erfassung und Analyse von Bilddaten sowie die Integration unterstützender Tools, wie z. B. eingebaute Leitlinien für Screening, Staging und Auswertung des Ansprechverhaltens, können das volle Potenzial dieser Daten freisetzen und qualitativ hochwertige, umfassende und patientenspezifische Befundberichte erstellen, die nur wesentliche Informationen enthalten und gleichzeitig die kognitive Belastung des Radiologen erheblich reduzieren.

Daten nutzen, um klinische Prozesse zu optimieren

Da die Radiologie bei der Krebsbehandlung eine entscheidende Rolle spielt, ist es das Ziel von Mint Medical, Radiologen die Werkzeuge zur Verfügung zu stellen, mit denen sie ihren Patienten eine präzisere und maßgeschneiderte Behandlung bieten können. Mit unseren Lösungen versetzen wir Radiologen in die Lage, aktiv zu werden und den Wandel herbeizuführen über den bisher nur geredet wurde: den Umgang mit Bilddaten grundlegend zu ändern und klinische Prozesse systematisch zu verbessern.

So unterstützen wir im Projekt Bayernweites-Onkologisches-Radiologie-Netzwerk (BORN) das Bayerische Zentrum für Krebsforschung (BZKF) und die sechs Universitätskliniken in Bayern dabei, eine einheitliche und strukturierte Befundung in der onkologischen Bildgebung zu etablieren und eine sichere IT-Infrastruktur für die Erfassung und den Austausch medizinischer Daten zu entwickeln. Diese standardisierte Erfassung und Auswertung von Bildgebungsdaten kann später auf Gesundheitseinrichtungen in der gesamten Region ausgeweitet werden - zum Nutzen aller Patienten in Bayern.

Den Weg für eine integrierte Diagnostik ebnen

Da die Qualität der Diagnose und die Überwachung des Wiederauftretens von Krebs in hohem Maße von der Zusammenarbeit verschiedener diagnostischer Bereiche wie der medizinischen Bildgebung, der Pathologie und der Labormedizin abhängt, ist es eines unserer wichtigsten Ziele, eine integrierte Diagnostik in der klinischen Routine zu ermöglichen.

Schon heute ermöglicht unsere Softwareplattform mint Lesion™ Medizinern einen multidisziplinären Ansatz bei der Diagnose und Behandlung, zum Beispiel bei Prostatakrebs. Darüber hinaus wollen wir durch die Entwicklung spezieller Templates die weitere Zusammenarbeit verschiedener Disziplinen und die Einrichtung gemeinsamer klinischer Entscheidungssysteme ermöglichen, die den Einsatz von maschinellem Lernen und KI erlauben. Dieser Ansatz verspricht, die diagnostische Genauigkeit weiter zu verbessern, eine solide Grundlage für die Präzisionsmedizin zu schaffen und die Qualität der Krebsversorgung auf das erhoffte Niveau zu bringen.