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Potenzial der Nutzung strukturierter Daten aus klinischen Studien und Routine für KI und Radiomics

Dr. Nils Grosse Hokamp teilt in diesem Kurzinterview seine Erfahrungen mit der Verwendung von mint Lesion™ an der Universitätsklinik Köln mit. Er spricht darüber, wie sie die Verwendung von mint Lesion™ im Laufe der Jahre ausgeweitet haben, wie dies ihre klinischen Studien verändert hat und seine Ansicht über das Potenzial strukturierter Daten für die Forschung.

Anwendung von mint Lesion während einer Befundung in einer klinischen Studie, dargestellt mit dem TGRM-Export-Tool.
Die Lücke zwischen RECIST und der Überlebensprognose schließen: Warum die FDA-Analyse des g-Wertes bahnbrechend ist

Seit Jahrzehnten verlassen sich Onkologie-Studien auf RECIST 1.1, um die Wirksamkeit von Medikamenten zu bewerten. Diese kategorischen…

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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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