Potenzial von longitudinalen Daten aus einzel- und multizentrischen klinischen Studien für die KI-Forschung

Prof. Dr. Hans-Christoph Becker von der Stanford University, ein langjähriger Nutzer von mint Lesion™, teilt in diesem Kurzinterview seine Erfahrungen im Umgang mit der Software. Er spricht über die Reaktion, die er erhielt, als er den mint-Befundbericht zum ersten Mal vorgestellt hat, darüber, wie Patienten von dem longitudinalen Überblick über ihre Krankheit profitieren und über seine Pläne, die strukturierten Daten für die KI-Forschung zu nutzen.

Klicken Sie hier oder auf das Bild oben, um das gesamte Video auf YouTube anzusehen.

Strukturierte Befundung Klinische Studien Klinische Forschung Standardisierte Befundungen Multizentrische klinische Studien KI Video

Ähnliche Inhalte

Ähnliche Inhalte

Postoperative Hirntumor-MRT mit Vergleich von TGSE-BLADE und RESOLVE DWI zur Darstellung von Artefakten und Resektionsareal

Verbesserung der postoperativen MRT bei Hirntumoren: TGSE-BLADE vs. RESOLVE DWI

Frühe MRT-Untersuchungen sind entscheidend für Patient:innen, die sich einer Hirntumorresektion unterzogen haben, um den Erfolg der Operation zu…

CRA fordert eine radiologische Befundung über das mint Lesion Clinical Trial Request Portal an

Zentralisiertes Management von Kommunikationsprozessen und Workflows in klinischen Studien

Die Anforderung radiologischer Befundungen für klinische Studien erfolgt häufig über fragmentierte Kanäle wie E-Mails, Telefonate und Excel-Listen.…

PET-Aufnahmen des Torsos mit relevanten falsch-positiven Befunden, markiert durch rote gestrichelte Kreise, und korrekt erkannten Läsionen (True Positives) in Grün

LMU Klinikum München: Künstliche Intelligenz für das TNM-Staging beim NSCLC – Wie gut sind KI-basierte Segmentierungen wirklich?

Die aktuelle Studie „Artificial intelligence for TNM staging in NSCLC – a critical appraisal of segmentation utility in [18F]FDG PET/CT“ untersucht…