Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVISInstitutsmitteilung
Eine aktuelle Studie unter Leitung von Max de Grauw aus dem Team von Alessa Hering am Radboud University Medical Center untersuchte den Einfluss einer von Fraunhofer MEVIS entwickelten KI-Unterstützung auf die RECIST-Auswertung in Verlaufs-CTs von 212 Krebspatient:innen. Über 23 Befundende aus 11 Institutionen hinweg verkürzte die KI-Unterstützung die Auswertezeit pro Patient:in im Vergleich zur manuellen Auswertung um rund ein Drittel und erhöhte die Übereinstimmung der RECIST-Ergebnisse zwischen den Befundenden um 7,7 Prozent.
Die in der Studie eingesetzte KI-Unterstützung basiert auf Registrierungs- und Segmentierungsalgorithmen, die den Kern der OncoChange-Lösung bilden. Sie ist darauf ausgelegt, die Tumornachsorge durch effizientere und verlässlichere Mess- und Vergleichsprozesse in klinischen Workflows zu unterstützen.
Die Studie zeigt, wie KI-gestützte Bildanalyse dazu beitragen kann, das Tumoransprechen schneller und konsistenter zu bewerten.
Zur Publikation:
-> https://doi.org/10.1093/radadv/umag028
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