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.

Software-unterstützte strukturierte Befundung verbessert die Genauigkeit der TNM-Klassifikation beim NSCLC-Staging

11.2024

In dieser multizentrischen Zusammenarbeit entwickelten und evaluierten Expert:innen der Thoraxradiologie ein softwaregestütztes Framework zur…

KI-basierte Erkennung von Lungenknoten mit contextflow und Lung-RADS in mint Lesion

Setzen Sie auf KI-gestützte Lungenrundherden-Erkennung und -Analyse für eine umfassende Patientenversorgung

11.2024

Entdecken Sie die Möglichkeiten eines KI-gestützten und optimierten Lungen-Screenings mit contextflow ADVANCE Chest CT integriert in mint Lesion.…

[Translate to German:] Hands holding a glass lung

Vergleich von iRECIST und RECIST 1.1 zur Beurteilung der Immuntherapie bei Melanom und nicht-kleinzelligem Lungenkrebs

10.2024

In einer retrospektiven Studie am Universitätsklinikum Köln wurden die radiologischen Kriterien iRECIST und RECIST 1.1 zur Beurteilung des…

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

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