jump to content jump to footer
Onur Özek von Mint Medical im Interview mit RadMag über die Herausforderungen und Anforderungen des Lungenkrebsscreenings in Deutschland.

RadMag Spezial: Onur Özek über die Herausforderungen des Lungenkrebs-Screenings in Deutschland

Mit dem bundesweiten Start des Lungenkrebs-Screenings stehen radiologische Einrichtungen vor neuen Herausforderungen. Strukturierte Befundung, verpflichtende Zweitbefundungen, longitudinale Verlaufskontrollen und die Integration von KI müssen nahtlos zusammenspielen, um eine qualitativ hochwertige Versorgung sicherzustellen.

In der aktuellen Sonderausgabe von Radiologie Magazin spricht Onur Özek, Managing Director bei Mint Medical, darüber, warum Lungenkrebsscreening weit mehr ist als die Befundung einer einzelnen Untersuchung:

„Screening ist ein Prozess – und braucht eine durchgängige Plattform.“

Im Interview erläutert er, welche Anforderungen das deutsche Screening-Programm an Radiologie, IT und Organisation stellt, welche Rolle strukturierte Befundung und KI dabei spielen und warum Interoperabilität und integrierte Workflows entscheidend für den langfristigen Erfolg von Screening-Netzwerken sind.

„Es reicht nicht, einzelne Technologien einzusetzen. Entscheidend ist, dass alle Prozesse nahtlos ineinandergreifen und in bestehende IT-Infrastrukturen wie RIS- und PACS-Systeme integriert sind.“

Themen des Interviews

Welche Rolle spielt KI im Lungenkrebs-Screening?

KI unterstützt die Detektion und Analyse von Lungenrundherden. Entscheidend ist jedoch die Integration der KI-Ergebnisse in den klinischen Workflow.

Warum ist Interoperabilität wichtig?

Screening-Programme verbinden Erstbefunder, Zweitbefunder und Register. Ohne standardisierte Datenflüsse entstehen Medienbrüche und ineffiziente Prozesse.

Wie unterstützt mint Lesion Radiolog:innen beim Lungenkrebs-Screening in Deutschland?

mint Lesion unterstützt Radiolog:innen bei zentralen Anforderungen des Lungenkrebs-Screenings – von strukturierter Befundung und KI-gestützter Analyse über Zweitbefundungs-Workflows bis hin zur langfristigen Nachverfolgung von Screening-Teilnehmenden.

 

Lesen Sie das vollständige Interview in der aktuellen RadMag-Sonderausgabe zum Lungenkrebs-Screening.

Setzen Sie auf KI-gestützte Lungenrundherden-Erkennung und -Analyse für eine umfassende Patientenversorgung
Entdecken Sie die Möglichkeiten eines KI-gestützten und optimierten Lungen-Screenings mit contextflow ADVANCE Chest CT integriert in mint Lesion. Mit…
Read more
Früherkennung des Behandlungserfolgs bei Lungenkrebs mithilfe von Delta-Radiomics-Features
Die Studie der Uniklinik Heidelberg untersucht die Nutzung der diffusionsgewichteten MRTs (DWI), um frühe Therapieergebnisse bei Patient:innen mit…
Read more
Vergleich von iRECIST und RECIST 1.1 zur Beurteilung der Immuntherapie bei Melanom und nicht-kleinzelligem Lungenkrebs
In einer retrospektiven Studie am Universitätsklinikum Köln wurden die radiologischen Kriterien iRECIST und RECIST 1.1 zur Beurteilung des…
Read more
scroll-top