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.

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.

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…