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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.

[Translate to German:] Radiologist reviewing whole-body MRI images with AI-supported tumor burden quantification for bone metastases and multiple myeloma using mint Lesion.
[Translate to German:] Mint Medical has integrated an AI algorithm developed by The Institute of Cancer Research and The Royal Marsden into mint Lesion. The solution supports bone disease assessment and treatment response evaluation in advanced prostate cancer and multiple myeloma.
Das ICR und The Royal Marsden arbeiten mit Mint Medical zusammen, um KI-gestützte Software für die Krebsbehandlung bereitzustellen
Das Institute of Cancer Research (ICR), London, und der Royal Marsden NHS Foundation Trust haben eine neue Lizenzvereinbarung mit dem…
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Onur Özek von Mint Medical im Interview mit RadMag über die Herausforderungen und Anforderungen des Lungenkrebsscreenings in Deutschland.
In der aktuellen RadMag-Sonderausgabe spricht Onur Özek über strukturierte Befundung, KI, Zweitbefundung und integrierte Workflows im deutschen Lungenkrebsscreening.
RadMag Spezial: Onur Özek über die Herausforderungen des Lungenkrebs-Screenings in Deutschland
Mit dem bundesweiten Start des Lungenkrebs-Screenings stehen radiologische Einrichtungen vor neuen Herausforderungen. Strukturierte Befundung,…
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Mint Medical und Coreline Teams kommen zusammen, um die gemeinsame Partnerschaft anzukündigen
Mint Medical und Coreline Soft integrieren AVIEW in mint Lesion, um KI-gestützte Workflows für strukturierte Befundung, Lung-RADS-Klassifikation und longitudinale Nachverfolgung im Lungenkrebsscreening zu unterstützen.
Coreline Soft und Mint Medical geben Partnerschaft zur Weiterentwicklung KI-gestützter Lungenkrebsscreening-Workflows bekannt
Coreline Soft und Mint Medical geben heute ihre Partnerschaft zur Weiterentwicklung KI-gestützter Workflows im Lungenkrebsscreening bekannt. Der…
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