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mint Lesions Research Suite: moderne Plattform für die bildbasierte Forschung für akademische Teams
Die mint Lesion Research Suite ist eine moderne Plattform für die bildbasierte Forschung, die Forscher:innen ermöglicht, Bildgebungsstudien effizienter zu planen, zu konfigurieren und durchzuführen.

mint Lesion Research Suite: Die flexible Forschungsplattform für skalierbare, mono- und multizentrische Bildgebungsstudien

mint Lesions Research Suite ist eine moderne Plattform für die bildbasierte Forschung, die akademische Teams dabei unterstützt, ihre Studien sowohl mono- als auch multizentrisch effizienter und skalierbarer durchzuführen. Entwickelt für maximale Forschungsautonomie, ermöglicht die Plattform es Wissenschaftler:innen, Bildgebungsstudien unabhängig zu konzipieren, zu konfigurieren und zu verwalten – konsistent, flexibel und effizient.

Im Kern der Research Suite steht unser Template Designer, mit dem Forschende individuelle, studienspezifische Befundungsvorlagen entwickeln können. Vorgefertigte Workflows und definierte Nutzerrollen vereinfachen das Setup und die Koordination von Studien und fördern reibungslose Abläufe über Teams und Standorte hinweg.

 

Unabhängige Studienkonfiguration und Bereitstellung

• Vereinfachtes Studien-Setup

Forschende können mit dem Template Designer und vorkonfigurierten Workflows ihre Studien eigenständig einrichten. Die Plattform reduziert die Abhängigkeit vom IT-Support, da die nötigen Konfigurationstools direkt verfügbar sind.

• Weniger administrative Abhängigkeiten

Durch den Self-Service-Ansatz können Studienvorlagen und -konfigurationen unabhängig verwaltet werden – Wartezeiten durch IT- oder administrative Freigaben werden minimiert.

• Integrierte Testumgebung

Vorlagen können direkt nach ihrer Erstellung getestet werden, sodass Konfigurationsfehler erkannt und behoben werden können, bevor die Studie startet.

• Wiederverwendbare Templates

Erstellte Vorlagen lassen sich für unterschiedliche Studien adaptieren und wiederverwenden – ideal für skalierbare Forschungsprozesse und um repetitive Konfigurationsarbeit zu reduzieren.

 

Multizentrische Forschungskoordination

• Multizentrische Bereitstellung

Lokale Projektkonfigurationen können an mehrere Forschungsstandorte ausgespielt werden – harmonisiert, aber dennoch anpassbar an standortspezifische Anforderungen.

• Echtzeit-Überblick

Über ein zentrales Dashboard können Fortschritt und Datenqualität aller beteiligten Standorte überwacht werden – für proaktives Studienmanagement und umfassende Transparenz über alle teilnehmenden Standorte hinweg.

• Automatische De-Identifizierung

Die Plattform pseudonymisiert Patientendaten automatisch und erfüllt damit Datenschutzanforderungen, ohne die zentrale Analysefähigkeit einzuschränken.

 

Integriertes Datenmanagement und Analytics

• Integration von Bildgebung und EDC

Die Research Suite vereint Bildanalyse und elektronische Datenerfassung in einer Umgebung – getrennte Systeme werden überflüssig.

• Radiomics & Imaging-Biomarker integriert

Quantitative Bildmerkmale und Biomarker können direkt innerhalb der Plattform extrahiert werden – ohne zusätzliche Software oder Skripte. Die Analysefunktionen sind Teil des Standard-Workflows, sodass den Forschungsteams anspruchsvolle Bildanalysen zur Verfügung stehen.

• Sofortige Analysen

Studienkennzahlen, Qualitätsindikatoren und Forschungsergebnisse können ohne Programmierung oder externe Tools über den gesamten Sudienzeitraum visualisiert werden – dank integrierter Analysefunktionen und Dashboards.

 

Standardisiertes und zugleich flexibles Framework

• Standardisierte Workflow-Basis

Vorkonfigurierte Workflows und Rollen schaffen eine konsistente Grundlage und bieten gleichzeitig die Flexibilität, studienspezifische Anforderungen umzusetzen.

 

Die Research Suite löst typische operative Herausforderungen der bildbasierten Gesundheitsforschung, indem sie Forschenden direkte Kontrolle über den gesamten Lebenszyklus der Studienkonfiguration und Bereitstellungsprozesse gibt.

Ein Beispiel ist das RACOON-SAGA-Projekt im Rahmen des Netzwerk Universitätsmedizin (NUM). Ziel dieser Studie war es, die prätherapeutische Charakterisierung von Weichgewebesarkomen durch die Kombination aus Bildgebung und klinischen Daten zu verbessern.

Um mehr zu erfahren, kontaktieren Sie uns hier.

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