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Quantitative Tumorbegleitung und ihre Einbettung in holistische Befundstrukturen

Wie können die Ergebnisse software-unterstützter Tumorbeurteilung gewinnbringend in die Routine-Kommunikation mit den klinischen Zuweisern und Patienten einfließen? Herr Prof. Dr. Daniel Boll, Stv. Chefarzt der Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin am Unispital Basel, teilt seine langjährige Erfahrung und gewährt Ihnen einen Einblick in die alltägliche Arbeit mit strukturierter Befundung in der klinischen Routine. Ganz konkret zeigt er, wie aus den erhobenen Befundelementen übersichtliche, ganzheitliche und ästhetische Befundstrukturen entstehen. Darüber hinaus wirft Herr Prof. Dr. Boll auch einen Blick in die Zukunft und beschreibt, welche Potentiale ein integrierender Befundungsansatz bietet.

 

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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