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.

[Translate to German:]

Data Analytics und Ad-Hoc-Forschung

Die kontextunterstützte Befunderhebung mit mint Lesion™ gewährleistet die Erhebung umfassender, vollstrukturierter Daten in großem Umfang. Auf der RSNA 2016 stellen wir eine web-basierte Schnittstelle zur Visualisierung und Analyse aller in mint Lesion erhobenen oder importierten Daten vor.

Für Patientenkohorten oder Studienkollektive werden beispielsweise Visualisierungen zum Ansprechverhalten der Patienten als übersichtliche Darstellung in Echtzeit angeboten. Des Weiteren erlauben flexibel anpassbare Abfrage- und Filtermöglichkeiten das Auffinden außergewöhnlicher Patientenfälle in einer Kohorte oder die Identifizierung von Patienten mit ähnlichem Erkrankungszustand und Erkrankungsmerkmalen.

Ähnliche Inhalte

Ähnliche Inhalte

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…

mint Lesion Screenshot mit HCC Diagnose laut APASL, AASLD, LI-RADS, LCA-NCC und EASL Leitlinien.

Multizentrische Studie: Vergleich diagnostischer Leitlinien für hepatozelluläres Karzinom

Neueste Fortschritte in MRT-Techniken und der Tumorbiologie haben zu aktualisierten Diagnoseleitlinien verschiedener Leberforschungsverbände für das…

Radiologe nutzt KI zur Auswertung medizinischer Bilder

Förderung des föderierten Lernens in der Radiologie in der Praxis

Federated Learning (FL) ermöglicht kollaboratives Modelltraining ohne Datenzentralisierung - ein entscheidender Aspekt für die radiologische…