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ONKO 3.0 - digitale Diskurse mit Dr. Friedrich Overkamp Podcast
#17 Pairads beim Prostatakrebs - Bessere Risikovorhersage, weniger Biopsien

#17 Pairads beim Prostatakrebs - Bessere Risikovorhersage, weniger Biopsien

ONKO 3.0 - digitale Diskurse mit Dr. Friedrich Overkamp vor 1 Jahr

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30:57

Für eine sichere Diagnose von Prostatakrebs, der
häufigsten Krebserkrankung bei Männern, ist in der Regel eine
Gewebeprobe aus dem Organ nötig. Um zu entscheiden, ob und wann
eine solche Probe nötig ist, orientieren sich Urologen an
verschiedenen Prognoseparametern, zu denen u.a.
Kernspintomographiebilder gehören (MRT-Untersuchungen), die beim
Radiologen durchgeführt werden. Es sollte jedoch möglichst nur
bei den Patienten eine Gewebeprobe entnommen werden, bei denen
ein hochgradiger Verdacht auf ein Prostatakarzinom besteht.
Überflüssige Eingriffe sollten vermieden werden, da sie nicht
gänzlich frei von Risiken sind.

Künstliche Intelligenz (=Artificial
Intelligence=AI) kann neuerdings dazu beitragen, die
radiologischen Untersuchungen zu optimieren und damit die
Risikovorhersage zu verbessern.

Das hessische Start-up Gemedico hat sich auf
KI-Lösungen für die Radiologie spezialisiert. In
dem Forschungsprojekt PAIRADS, das gemeinsam mit
der Universität Siegen und dem Bundesministerium für Bildung und
Forschung durchgeführt wurde, beschäftigte man sich mit der
AI-unterstützten radiologischen Prostatakrebs-Diagnostik.
Ergebnis: Durch AI-Unterstützung könnte in einem Großteil der
Fälle eine Gewebeprobe vermieden werden. Für das aus diesem
Projekt hervorgegangene Produkt „Unvail“ ist nun eine Zulassung
als Medizinprodukt geplant.

Dr. Friedrich Overkamp unterhält sichmit Nils
Blaumer, CEO und Co-Founder der Gemedico
GmbH

https://unvail.me und https://gemedico.com und

Dr. med. David Werner, Radiologe, Master of
Health Business Administration (MHBA), u.a. mit
Spezialzertifizierung mpMR-Prostatographie

https://www.rrn.de/bad-kreuznach

Zum Forschungsprojekt: https://pairads.ai

LCS:

https://www.thieme-connect.de/products/ejournals/pdf/10.1055/a-2175-4580.pdf

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