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Wie man Befunderhebungen verbessert und Fehler reduziert in klinischen Studien mit Imaging Endpoints

Dr. Laura Oleaga vom Hospital Clinìc de Barcelona erklärt, wie sie und ihr Team angesichts einer steigenden Anzahl klinischer Studien von der Implementierung von mint Lesion™ profitiert haben. Sie betont, wie standardisierte Befunderhebungen und Befunde die Möglichkeit von Fehlern bei der Arbeit in klinischen Studien reduzieren, die Kommunikation zwischen Radiologie und Onkologie verbessern und die notwendige Dokumentation für Audits liefern.
 
Darüber hinaus beschreibt sie das Potenzial, welches sich durch den Einsatz von mint Lesion™ in der klinischen Routine ergibt – durch die Ausweitung der Exzellenz der klinischen Studien auf die Routineversorgung jedes onkologischen Patienten.

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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