Bleiben Sie auf dem Laufenden: Die Transformation der Radiologie dank strukturierter Befundung und datengesteuerter Ansätze

Erkundigen Sie sich über unsere Aktivitäten, Projekte und Produkt-Updates, informieren Sie sich über die neuesten Branchennachrichten, und erfahren Sie, was uns als Unternehmen und als Team ausmacht.

Ärzte halten Puzzleteile in der Hand

Entwicklung standardisierter Befundungsvorlagen für Sarkome: Einblicke von Prof. Dr. Wolfgang Kunz

Sarkome sind eine seltene und heterogene Gruppe bösartiger Tumore, die sowohl bei der Diagnose als auch bei der Behandlung erhebliche Herausforderungen darstellen. Im Rahmen des Bayerischen Onkologischen Radiologie Netzwerks (BORN) wird intensiv daran gearbeitet, standardisierte Befundungsvorlagen für Sarkome zu entwickeln.

In einem Interview spricht Prof. Dr. Wolfgang Kunz von der LMU München über die Komplexität der Erstellung solcher Vorlagen aufgrund der Vielfalt der Sarkom-Subtypen und anatomischen Unterschiede. Er hebt die Notwendigkeit maßgeschneiderter Vorlagen hervor und betont die Bedeutung standardisierter Datenerhebung und Befunderstellung.

Lesen Sie das vollständige Interview hier.

 

BORN Interoperabilität Strukturierte Befundung Standardisierte Befundungen Interview mintLesion

Ähnliche Inhalte

Ähnliche Inhalte

Puzzleteile verbinden sich zu einem interoperablen System

FHIR im Gesundheitswesen: Das Potenzial der Interoperabilität

Im Gesundheitswesen ist die Interoperabilität ein wichtiger Wegbereiter: Interoperable Systeme ermöglichen die nahtlose Kommunikation von…

Drei wichtigen Sequenzen (FLAIR, T2, T1 mit Kontrastmittel) in der Glioblastom-Bewertung

Optimierung der Bildgebung bei Glioblastomen: Verbesserung der MRT-Effizienz und -Qualität durch Deep Learning

Diese Studie untersucht den Einsatz von Deep Learning (DL) zur Optimierung von MRT-Protokollen bei Patient:innen mit Glioblastomen, mit dem Ziel, die…

Drei wichtigen Sequenzen (FLAIR, T2, T1 mit Kontrastmittel) in der Glioblastom-Bewertung

Universitätsklinikum Tübingen: Fortschritte in der Effizienz von MRT bei der Behandlung von Glioblastomen durch Deep Learning

Diese Studie untersucht den Einsatz von Deep Learning (DL) zur Optimierung von MRT-Protokollen für Patient:innen mit Glioblastomen. Glioblastome, die…