jump to content jump to footer

Einblicke in das BZKF BORN-Projekt – Dr. Mandy Wahlbuhl-Becker im Interview

Das Bayerische Onkologische Radiologienetzwerk (BORN) optimiert die Krebsdiagnostik in Bayern durch standardisierte Bildgebung und strukturierte Befundung.

In Zusammenarbeit mit den sechs bayerischen Universitätskliniken schafft das Projekt eine einheitliche Forschungsumgebung zur besseren Erfassung und Auswertung von Krebsvorsorgeuntersuchungen.

Im Interview erläutert Dr. Mandy Wahlbuhl-Becker, Geschäftsführerin des BZKF, die Hintergründe und Ziele des Projekts sowie die Rolle von Partnern wie Mint Medical bei der Umsetzung.

Lesen Sie das ganze Interview hier.

Interview mintLesion Standardisierte Messverfahren Klinische Routine Interoperabilität BORN KI Strukturierte Berichterstattung

Ähnliche Inhalte

Medizinisches Fachpersonal, das MRT-Bilder eines Patienten auf einem Computermonitor überprüft, während sich der Patient im Hintergrund im MRT-Gerät befindet.
TGSE-BLADE zeigt signifikant weniger Verzerrungen und Artefakte durch intrakranielle Luft und ermöglicht eine präzisere Beurteilung ischämischer Veränderungen. Die Ergebnisse sprechen für TGSE-BLADE als robuste Alternative in der klinischen Routine.
Postoperative MRT nach Hirntumor: Weniger Artefakte, höhere diagnostische Sicherheit
Postoperative MRT-Untersuchungen nach Hirntumor-Resektion sind häufig durch Luft-Artefakte beeinträchtigt – und erschweren die zuverlässige…
Teilnehmende beim RECIST and Beyond Workshop in Köln während des Hands-on Trainings in mint Lesion zur strukturierten Tumorresponse-Bewertung.
Der zweitägige Workshop „RECIST and Beyond“ am radCIO Köln bot ein intensives Hands-on Training zu RECIST, iRECIST, mRECIST und LI-RADS – mit praktischer Befundung direkt in mint Lesion.
Erfolgreicher Workshop „RECIST and Beyond“ in Köln: Präzise onkologische Bildgebung im Fokus
Wie lassen sich komplexe Tumorbefunde sicher, reproduzierbar und leitlinienkonform beurteilen?
Screenshot der mint-Lesion-Oberfläche mit RANO-2.0-Konfiguration, Tumorburden-Berechnung und strukturierten neuroonkologischen Bewertungstools.
mint Lesion unterstützt die vollständige Implementierung der RANO-2.0-Kriterien und bietet konfigurierbare Parameter, automatisierte Tumorburden-Berechnung und strukturierte Workflows für neuroonkologische Studien.
Implementierung von RANO 2.0 für neuroonkologische klinische Studien in mint Lesion
Die Bewertung des Tumoransprechens in neuroonkologischen klinischen Studien erfordert besondere Sorgfalt hinsichtlich der Messprotokolle und der…