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Objektive, reproduzierbare und zuverlässige Daten in klinischen Studien mit Imaging Endpoints

Dr. Anthony Tolcher, Onkologe und Geschäftsführer von NEXT Oncology, sprach mit uns über Objektivität als eine der größten Herausforderungen bei klinischen Studien und wie eine Softwarelösung für Tumorbeurteilung die Qualität und Reproduzierbarkeit von Daten verbessern kann, während gleichzeitig Zeit eingespart wird.

Darüber hinaus sind solche Softwarelösungen ein Schlüsselaspekt für die Zulassung neuartiger Medikamente auf der Grundlage kleiner Stichprobengrößen - wie z.B. der zielgerichteten oder gewebe-agnostischen Medizin, als bedeutender Fortschritt für Präzisionstherapien. Dr. Tolcher beschreibt zudem, wie mint Lesion™ dabei hilft, zuverlässige Daten zu generieren, "so dass [man] sicherstellen kann, dass die Medikamente, die zugelassen werden, auch wirklich wirken".

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?
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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…
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Bild eines Patienten, der einen MRT-Scan bekommt, um zu illustrieren, wie  die RACOON-Projekte in Deutschland, durch Bildgebung, strukturierte Befundung und KI gemeinsam die klinische Forschung verbessern.
Überblick über die wichtigsten RACOON-Projekte im Bereich Radiologie und klinische Forschung.
RACOON – Bildgebung, Daten & Zusammenarbeit für bessere Entscheidungen
Die moderne Radiologie steht vor einer zentralen Frage: Wie lassen sich Bildgebung und klinische Daten so verbinden, dass Diagnosen präziser,…
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