Onkologische Patientenversorgung im Wandel: Zukunftsweisende strukturierte Routine-Befundung mit mint Lesion am Universitätsspital Zürich
Das Universitätsspital Zürich (USZ) und Mint Medical arbeiten bereits seit vielen Jahren erfolgreich zusammen – nun gehen sie gemeinsam den nächsten Schritt: Die radiologische Softwareplattform mint…
Karriere
Möglichkeiten für Studierende bei Mint Medical Karriere Sollten Sie vor Ihrer Bewerbung noch Fragen haben, senden Sie diese bitte per E-Mail an recruiting.services @brainlab.com. Sie haben…
Universitätsklinikum Jena: Studie zur Eignung der Beschleunigung von Ganzkörper-MRT bei Kindern und Jugendlichen durch STIR DWI mit gleichzeitiger Multi-Slice-Anregung
Diese Studie[1] befasste sich mit den Herausforderungen bei der Durchführung von Ganzkörper-Magnetresonanztomographie (WB-MRT) bei pädiatrischen Patienten, insbesondere mit der verlängerten…
WUSTL: Unterschiedliche Beurteilungen des Krankheitsverlaufs in klinischen Studien zwischen klinischer Routine und offiziellen RECIST 1.1-Interpretationen
In dieser kürzlich durchgeführten retrospektiven Studie[1], bei der die Software mint Lesion™ zum Einsatz kam, stellten die Forscher fest, dass klinische Routinebefunde im Vergleich zu formellen…
Lungenkrebsfrüherkennung durch LDCT-Screening als potenzieller Weg zur Verbesserung der Patientenversorgung in Deutschland
Die Einrichtung eines bundesweiten Lungenkrebs-Screening-Programms in Deutschland stößt seit einiger Zeit auf großes Interesse und wird von Medizinern, Forschern und politischen Entscheidungsträgern…
RACOON FHIR-Workshop: Forschung im Gesundheitswesen durch verbesserte Interoperabilität fördern
Diese Woche fand im Brainlab der RACOON FHIR Workshop mit rund 40 Teilnehmern statt. Der Workshop wurde von Mint Medical organisiert und von Snke OS unterstützt. Hauptziel war es,…
Modellierung der Tumorwachstumsrate: Ein neuartiger Ansatz für eine frühere Wirksamkeitsbewertung von Krebstherapien
Der im Jahre 2020 publizierte Übersichtsartikel "Clinical Trial Evidence Supporting US Food and Drug Administrative Approval of Novel Cancer Therapies Between 2000 and 2016" zeigte, dass neue…
AI and Machine Learning in Cancer Imaging 3.0
ICIS-Meeting zur Verbesserung der Gesundheitssysteme durch KI
KI in der Radiologie: Brückenschlag zwischen Integrations-Schwierigkeiten und ungenutztem Potenzial
Der Einfluss künstlicher Intelligenz (KI) auf die Radiologie hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Heute kann KI auf viele Aspekte der täglichen Arbeit in einer Radiologieabteilung angewendet…