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Strukturierte Befunde für eine bessere Patientenversorgung in der Onkologie

Dr. Laurent Chapuis beschreibt, wie die Softwarelösung mint Lesion™ die Vielzahl von Erst- und Folgeuntersuchungen für onkologische Patienten, die sie an der Clinique de la Source Lausanne durchführen, einfacher zu handhaben macht. Der "sehr gute Ansatz zur Tumorbeurteilung", den mint Lesion™ bietet, unterstützt die Kliniker bei der Behandlung der Patienten und konnte in ihren Workflow integriert werden, ohne diesen zu verändern.

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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