In einer kollaborativen, multizentrischen Studie entwickelten und validierten Radiologieexpert:innen in mint Lesion ein softwaregestütztes Framework für die strukturierte Befundung (SR) von nicht-kleinzelligem Lungenkarzinom (NSCLC).
Die Ergebnisse zeigten, dass SR die TNM-Klassifizierungsgenauigkeit signifikant verbessert und häufige Fehler bei der T-, N- und M-Staging-Einteilung im Vergleich zu herkömmlichen Freitextbefunden reduziert. Radiolog:innen, die SR verwendeten, klassifizierten die Fälle häufiger richtig und bewerteten das Tool als sehr hilfreich für die Verbesserung der Befundqualität, der Vollständigkeit und der interdisziplinären Kommunikation. Diese Studie legt nahe, dass SR nicht nur die klinische Genauigkeit verbessern, sondern auch die Datenstandardisierung für die zukünftige Lungenkrebsforschung unterstützen kann.
