Wissensportal für Fachkräfte der medizinischen Bildgebung: Radiologie durch strukturierte Befundung, datenbasierte Ansätze und multizentrische Forschung weiterentwickeln

Erhalten Sie Zugang zu wegweisender Forschung, innovativen Fallbeispielen und gemeinsamen Projekten, die die Radiologie weltweit vorantreiben. Entdecken Sie unsere Aktivitäten und Produktneuigkeiten und lernen Sie uns als Unternehmen und Team kennen.

Zwei Computerbildschirme zeigen die Benutzeroberfläche von mint Lesion™: eine Gegenüberstellung von Scans sowie eine Auswertung als Diagramm

Wissenschaftlich nachgewiesene Vorteile von mint Lesion™ in der täglichen klinischen Routine

Im Gegensatz zu klinischen Studien sind unstrukturierte Befundberichte in der klinischen Routine immer noch üblich. Solchen Befundberichten mangelt es oft sowohl an Inhalt als auch an Klarheit, was die Zuweiser mit der mühsamen Aufgabe belastet, wichtige Informationen zu finden und zu extrahieren und Schlussfolgerungen abzuleiten, anstatt die Ergebnisse der radiologischen Befundung sofort zu verstehen. Darüber hinaus erfordern neuartige Krebstherapien häufig die Anwendung geeigneter Kriterien zur Auswertung des Therapieerfolges, was mit einer computergestützten, standardisierten Befundung viel einfacher zu bewerkstelligen ist.

Zwei vor kurzem durchgeführte Vergleichsstudien haben den Vorteil einer computergestützten, kriterienbasierten, standardisierten Befundung gegenüber der nicht standardisierten Freitextbefundung unter Verwendung von mint Lesion™ als dedizierter Software nachgewiesen. 

Um die Unterschiede zwischen der Freitextbefundung und der computergestützten standardisierten Befundung des Tumoransprechens zu erkennen und zu quantifizieren, wurde in 2017 eine retrospektive Studie durchgeführt, in der die CTs von 100 Patienten mit mint Lesion™ unter Anwendung von RECIST 1.1 [1] neu ausgewertet wurden. Zu einem ähnlichen Zweck wurde Anfang dieses Jahres eine weitere Studie durchgeführt, in der CT-Scans von 50 Patienten mit metastasiertem Nierenzellkarzinom unter Anwendung von iRECIST [2] neu bewertet wurden.

Bei beiden Studien wurden signifikante Unterschiede in der Auswertung des Tumoransprechens festgestellt. Die Unterschiede wurden vor allem durch die Bewertung selbst kleiner Tumorveränderungen als PD oder PR oder durch den Vergleich mit dem letzten vorherigen CT-Scan anstelle des Vergleichs mit Nadir- oder Baseline-Werten verursacht. 

Beide Studien empfehlen daher den Einsatz einer kriterienbasierten standardisierten quantitativen radiologischen Befundung in der klinischen Routine, die datengetriebene Therapieentscheidungen fördert und mit mint Lesion™ erfolgreich umgesetzt werden kann.

 

 

[1] Goebel, J., Hoischen, J., Gramsch, C. et. al. Tumor Response Assessment: Comparison between unstructured free-text reporting in routine clinical workflow and computer-aided evaluation based on RECIST 1.1 Criteria. J. Cancer Res Clin Oncol (2017). 

[2] Schomburg, L., Malouhi, A., Grimm, MO. et al. iRECIST-based versus non-standardized free text reporting of CT scans for monitoring metastatic renal cell carcinoma: a retrospective comparison. J Cancer Res Clin Oncol (2022).

Ähnliche Inhalte

Ähnliche Inhalte

Bild eines Doktors, der sich eine Prostata in mint Lesion anschaut.

Strukturierte Befundung und KI in der Radiologie: Effizienz und Qualität in der Prostatadiagnostik

Wie verändern strukturierte Befundung und Künstliche Intelligenz den radiologischen Alltag? Prof. Dr. Thorsten Persigehl von der Uniklinik Köln…

Dr. Madelaine Hettler, Ärztin an der Universitätsmedizin Mannheim, spricht über das Forschungsprojekt RACOON-SAGA zur Verbesserung der Sarkomdiagnostik.

Seltene Tumoren, große Ziele: Wie RACOON-SAGA Therapieentscheidungen verbessern will

Seltene Tumoren, große Herausforderung: Das Projekt RACOON-SAGA erforscht, wie Bildgebung und klinische Daten die prätherapeutische Charakterisierung…

Porträt von Univ.-Prof. Dr. Thorsten Persigehl, Experte für onkologische Bildgebung an der Uniklinik Köln

Strukturierte Befundung und Künstliche Intelligenz in der Prostatadiagnostik: Prof. Dr. Thorsten Persigehl im Interview

Wie sieht Radiologie aus, wenn strukturierte Befundung und Künstliche Intelligenz aufeinandertreffen? Ein Blick in die Praxis von Prof. Dr. Thorsten…