Dr. Mathias Seitel

Der Wandel hin zu werteorientierter Gesundheitsversorgung und evidenzbasierter Medizin stellt insbesondere die Radiologie vor große Herausforderungen. Der bewusste Einsatz neuer Technologien wie der künstlichen Intelligenz ist ein wesentlicher Faktor, um diesen Übergang erfolgreich zu gestalten. Genau zu diesem Zweck entwickeln wir mint Lesion™: eine zukunftsfähige Radiologie-Workstation, die zeitgemäße Bildverarbeitung mit intelligenten Reporting-Werkzeugen kombiniert und so den Radiologen dabei hilft, eine Schlüsselrolle in den Gesundheitssystemen von morgen zu übernehmen.

Studie mit mint Lesion™ deckt den Einfluss der Tumorwachstumsrate auf die Vorhersage der Wirksamkeit von CAR-T-Zelltherapie bei Lymphompatienten auf

11.2023

Eine kürzlich vom LMU Klinikum München durchgeführte Studie untersuchte den Zusammenhang zwischen der Dynamik der Tumorwachstumsrate von der…

ESOI-EORTC Hands-On Workshop 2023

02.11. bis 04.11.2023 MÜNCHEN, DEUTSCHLAND

Imaging in assessing response to cancer therapy – ein praktischer Kurs

Study Analyzing the Tumor Growth Rate as a Prognostic Biomarker in Lymphoma Patients Under CAR T-Cell Therapy

Universitätsklinikum München (LMU): Studie zur Analyse der Tumorwachstumsrate als prognostischer Biomarker bei Lymphompatienten unter CAR-T-Zelltherapie

10.2023

In einer aktuellen Studie [1] untersuchten Forscher des Universitätsklinikums München (LMU) die Rolle der Tumorwachstumsrate (TGR) bei der Vorhersage…

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

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