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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".

Radiologe nutzt mint Lesion für strukturierte Befundung und KI-gestützte Workflows im Lungenkrebsscreening
Wie radiologische Praxen mit mint Lesion strukturiert und effizient am Lungenkrebsscreening in Deutschland teilnehmen können – inklusive KI-gestützter Befundung und integrierter Zusammenarbeit mit Zweitbefundungszentren.
Wie radiologische Praxen mit mint Lesion am Lungenkrebs-Screening in Deutschland teilnehmen können
Neue Chancen – aber auch wirtschaftliche Unsicherheit Mit dem Start des Lungenkrebsscreenings (LCS) in Deutschland entsteht für radiologische Praxen…
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Krankenhausmitarbeitende nutzen mint Lesion für interoperable Workflows und Datenmanagement im Lungenkrebsscreening
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Lungenkrebs-Screening in Deutschland: Wie mint Lesion Krankenhäuser bei Infrastruktur, Integration und Skalierung unterstützt
Screening als strategische Herausforderung Mit dem Start des nationalen Lungenkrebs-Screenings ab 2026 stehen Krankenhäuser und Screening-Zentren vor…
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Radiologe analysiert Ganzkörper-MRT-Aufnahmen von Knochenmetastasen beim Prostatakarzinom mit KI-gestützter Tumorlastquantifizierung in mint Lesion
Wie mint Lesion Radiolog:innen bei der KI-gestützten Quantifizierung der Tumorlast von Knochenmetastasen beim Prostatakarzinom unterstützt – mit strukturierter Analyse, objektiven Messwerten und longitudinaler Verlaufskontrolle.
KI-gestützte Quantifizierung der Tumorlast bei Knochenmetastasen des Prostatakarzinoms
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