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.

ExploreCOVID: Eine explorative Kohortenstudie zur Identifizierung optimaler CT-Bildgebungs-Biomarker in Kombination mit klinischen Markern und PCR-RT für die Diagnose und Beurteilung des Therapieansprechens von COVID-19

Das ExploreCOVID Projekt, welches gefördert wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), hat als Ziel die Analyse von Patientenanamnese sowie von klinischen und bildgebenden Daten über mehrere medizinische Zentren hinweg, um standardisierbare diagnostische Kriterien zu identifizieren. Dadurch wird eine umfassende Datenbank voller strukturierter Daten etabliert, die für zukünftige epidemiologische Erkenntnisse und Risikostratifizierung von COVID-19 Patienten genutzt werden kann.
 
Aktuelle Erkenntnisse deuten darauf hin, dass die Thorax-CT-Bildgebung ein wertvolles Hilfsmittel bei der Diagnose, Epidemiologie und Bewertung des Therapieansprechens von COVID-19-Patienten sein kann. Sie bietet eine hohe Sensitivität, kurze Durchlaufzeiten und eine breite Verfügbarkeit. Daher kann ein Thorax-CT RT-PCR-Tests ergänzen, insbesondere in Situationen mit unklarem klinischen Bild, wie z.B. bei einem negativen RT-PCR trotz starker anamnestischer Evidenz für COVID-19. Noch wichtiger ist, dass es die Möglichkeit bietet, den Krankheitsverlauf direkt zu beurteilen und eine Methode für die Beurteilung des Therapieansprechens bei anstehenden Studien mit neuen Therapeutika sein kann. Um es zu einem geeigneten Instrument zu entwickeln, ist jedoch ein standardisierter quantitativer Ansatz erforderlich. Darüber hinaus ist eine multizentrische Zusammenarbeit unerlässlich, um eine ausreichend große Datenbank mit einer gleichbleibend hohen Datenqualität zu erzeugen, die für moderne Data-Mining-Methoden von entscheidender Bedeutung ist.
 
Alle Zentren, die an diesem Projekt beteiligt sind, erhalten Zugriff auf die COVID-19-Funktionalität der mint Lesion™ Plattform. Die Studienzentren können bereits verfügbare Thorax-CT-Bilder strukturiert befunden, eine breite Palette bildbasierter Parameter (einschließlich Radiomics Parameter) extrahieren, sie mit anderen klinischen und anamnestischen Daten verknüpfen und dann die resultierenden strukturierten Daten an die Projektpartner übertragen, um die für die Diagnose und das Staging von COVID-19 relevanten Parameter zu ermitteln. Trotz der sehr hohen Anzahl unterschiedlicher Datenquellen gewährleistet dieser Ansatz, dass bei der Extraktion der Daten einheitliche und homogene Kriterien angewendet werden.
 
Die Schlussfolgerungen können sofort in die Befundungsvorlage von mint Lesion™ umgesetzt und weltweit zur Verwendung in Diagnoseverfahren und zur Beurteilung des Therapieansprechens in klinischen Studien zur Verfügung gestellt werden.

Ähnliche Inhalte

Ähnliche Inhalte

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…

Schematische Darstellung der Federated-Learning Studie und ihrer Dateninfastruktur

RACOON: Ein Leitfaden zur Überbrückung der Kluft zwischen simulierter und realer Forschung im Bereich des föderalen Lernens

Deep Learning (DL) ist ein wichtiger Bestandteil der radiologischen Bildanalyse geworden. Um diese Deep-Learning-Modelle zu trainieren, ist der Zugang…