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Wir freuen uns, einen weiteren großartigen Erfolg unseres Teams hervorzuheben: Unser Doktorand Yaqeen Ali ist Erstautor einer Publikation zur Weiterentwicklung der KI-basierten Vorhersage des Therapieansprechens bei Brustkrebs.

Diese Studie stellt ein Dual-Stream-Deep-Learning-Modell vor, das sowohl prätherapeutische als auch frühtherapeutische DCE-MRT-Daten integriert, um eine pathologische Komplettremission (pCR) vorherzusagen. Durch die Kombination räumlicher und zeitlicher Bildinformationen erzielt der Ansatz eine verbesserte Vorhersagegenauigkeit und liefert wertvolle Erkenntnisse für eine personalisierte Therapieplanung.

Ein wichtiger Schritt hin zur Nutzung multimodaler Bildgebung und Deep Learning zur Unterstützung klinischer Entscheidungen in der Brustkrebsbehandlung.

Herzlichen Glückwunsch an die Koautoren: Julia Müller, Tewele Weletnsea TAREKE. PhD., Alain Lalande, Fabrice Meriaudeau, Johannes Gregori!

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Wir freuen uns sehr, Acandis bei der Durchführung der CARESTAR-Studie zu unterstützen.

Die CARESTAR-Studie untersucht die klinische Sicherheit und Wirksamkeit des CARESTO® Heal Stents im klinischen Alltag bei Patienten mit symptomatischer, nicht-stenosierender Karotisstenose (SyNC). Bei dieser Erkrankung sind die Karotisarterien um weniger als 50 % verengt, weisen aber dennoch Hochrisikofaktoren auf, die zu einem erneuten stroke führen können.

Diese prospektive, randomisierte, multizentrische, internationale Studie untersucht, ob die Stentimplantation mit dem CARESTO® Heal Stent zusätzlich zur optimalen medikamentösen Therapie der alleinigen optimalen medikamentösen Therapie hinsichtlich der Prävention zukünftiger Schlaganfälle überlegen ist. CARESTAR hat das Potenzial, die beste Behandlungsstrategie zu identifizieren und zukünftige Therapieansätze zu optimieren. Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass der erste Patient in die Studie aufgenommen wurde – ein wichtiger Meilenstein für das gesamte Team.

Wir freuen uns auf die nächsten fünf Jahre der Partnerschaft, Innovation und des Fortschritts.

Erfahren Sie mehr über den CARESTO® Heal Stent.

Ein stolzer Moment für unser Team!
Unser Doktorand Yaqeen Ali hat gemeinsam mit Julia Müller, Andreas Weinmann und Johannes Gregori eine neue Studie zum erklärbaren und fairen föderierten Lernen zur Vorhersage des Therapieansprechens bei Brustkrebs veröffentlicht.

Die Studie nutzt den umfangreichen multizentrischen MAMA-MIA-DCE-MRI-Datensatz und zeigt, dass föderierte XGBoost-Modelle eine hohe Leistungsfähigkeit, verbesserte Fairness und den vollständigen Schutz der Patientendaten gewährleisten – unterstützt durch SHAP-basierte Interpretierbarkeit. Ein vielversprechender Schritt hin zu kollaborativer, vertrauenswürdiger KI in der medizinischen Bildgebung.

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Am Welt-Parkinson-Tag 2026 unterstützen wir die diesjährige Forderung:

„Es ist an der Zeit, dass Europa die Versorgungslücke schließt und Menschen mit Parkinson besser unterstützt.“

Wir engagieren uns für Innovationen im Bereich der Hirngesundheit. Unsere Beteiligung am EU-geförderten Projekt AEGEUS unterstützt die Entwicklung eines EEG-Ultraschallgeräts, das hochauflösendes EEG mit funktioneller Ultraschallbildgebung kombiniert, um sowohl kortikale als auch tiefe Hirnaktivität zu erfassen.

Dieses neuartige tragbare System ermöglicht präzisere Diagnostik und gezielte, nicht-invasive Neurostimulation – eine Technologie, die letztendlich den Weg für ein besseres Verständnis und eine verbesserte Behandlung neurologischer Erkrankungen ebnen kann, insbesondere solcher, die Menschen mit Parkinson betreffen.

Wir tragen weiterhin zu evidenzbasierter technologischer Innovation bei, die eine präzisere Diagnostik unterstützt und die klinische Entscheidungsfindung in der neurologischen Versorgung stärkt.

Gesundheit entsteht dort, wo Menschen, Technologie und Wissenschaft zusammenwirken. Am gestrigen Weltgesundheitstag möchten wir bei mediri die zentrale Rolle wissenschaftlicher Erkenntnisse für eine moderne, präzise und verlässliche Gesundheitsversorgung hervorheben.

Unsere Arbeit erinnert uns täglich daran: Medizinischer Fortschritt basiert auf Daten, Forschung und innovativen Technologien. Er basiert auch auf der Zusammenarbeit von Menschen, um Diagnostik und Therapie sicherer und effizienter zu gestalten. Genau das treibt uns an – mit unseren Lösungen für die medizinische Bildanalyse und KI-gestützte Auswertung.

Wir sind stolz darauf, diesen Weg gemeinsam mit unseren Partnern, Kunden und Teams weiterzugehen.

Wir freuen uns, unsere neueste Forschungsveröffentlichung vorzustellen! Unsere neue Studie „Performance of federated versus centralized learning for mammography classification across film–digital domain shift“ ist jetzt in Frontiers in Digital Health erschienen.

Worum geht es? Deep Learning in der Mammographie benötigt große, diverse Datensätze – doch klinische Daten bleiben oft isoliert. Federated Learning (FL) bietet eine datenschutzfreundliche Alternative, indem es kollaboratives Modelltraining ohne Austausch von Rohdaten ermöglicht. Doch wie gut schneidet FL ab, wenn Bilddaten aus sehr unterschiedlichen Bereichen stammen, z. B. von gescannten Filmen im Vergleich zu digitaler Mammographie?

Wichtigste Erkenntnisse unserer Studie:

• FL erzielt vergleichbare Ergebnisse wie Centralized Learning, wenn alle Daten aus ähnlichen Bereichen stammen.

• Bei einem starken Wechsel zwischen Film- und Digitaldaten behält FL seine hohe Leistungsfähigkeit bei digitalen Bildern bei, hat jedoch Schwierigkeiten mit filmbasierten Daten und zeigt eine geringere Präzision.

• Gängige FL-Varianten (FedAvg, FedProx, SCAFFOLD, FedBN) können diese Diskrepanz zwischen den Datenbereichen nicht vollständig ausgleichen.

• Eine höhere Bildauflösung hilft zwar, kann die Leistungslücke aber nicht schließen.

Die Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit domänenspezifischer und personalisierter Ansätze für föderiertes Lernen, um einen sicheren und zuverlässigen Einsatz in der Brustbildgebung zu gewährleisten.

Warum das wichtig ist: Da sich das Gesundheitswesen hin zu datenschutzfreundlicher KI entwickelt, ist das Verständnis der Grenzen des föderierten Lernens entscheidend – insbesondere in sensiblen Anwendungen wie der Brustkrebsfrüherkennung.

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Wir freuen uns, Ihnen eine neue wissenschaftliche Publikation unseres CEO, Prof. Matthias Günther, präsentieren zu können.

Das Verständnis der frühesten Veränderungen im alternden Gehirn ist essenziell für die Entwicklung wirksamer Interventionen gegen Alzheimer und vaskuläre kognitive Beeinträchtigungen. Eine kürzlich veröffentlichte Studie mit Beiträgen von Prof. Matthias Günther und einem internationalen Forscherteam beleuchtet einen vielversprechenden Biomarker: den Wasseraustausch an der Blut-Hirn-Schranke (BHS). Mithilfe einer nicht-invasiven Multi-Echo-Arterial-Spin-Labeling-Technik (ASL) untersuchte die Studie 160 Erwachsene ab 50 Jahren in verschiedenen kognitiven Stadien.

Wichtigste Erkenntnisse:

– Personen mit subjektivem kognitivem Abbau (SCD) und leichter kognitiver Beeinträchtigung (MCI) wiesen eine signifikant reduzierte Wasseraustauschzeit (Tex) an der BHS im Vergleich zu kognitiv gesunden Teilnehmern auf.

– Die Abnahme von Tex trat früher auf als Veränderungen traditioneller Perfusionsmarker wie der zerebralen Durchblutung.

– Der Wasseraustausch an der BHS zeigte einen stufenweisen Rückgang mit zunehmender zerebrovaskulärer Belastung, was auf eine hohe Sensitivität gegenüber Erkrankungen der kleinen Gefäße hindeutet.

– Nach Adjustierung für Alter und Geschlecht wurde kein Zusammenhang zwischen Tex und Amyloid-Positivität festgestellt.

– Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass vaskuläre und neurovaskuläre Veränderungen der Amyloid-bedingten Pathologie im Verlauf des kognitiven Abbaus vorausgehen können.

Warum das wichtig ist?
Die Kartierung des Wasseraustauschs in der Blut-Hirn-Schranke könnte sich zu einem leistungsstarken, nicht-invasiven Instrument zur Früherkennung neurovaskulärer Dysfunktionen entwickeln – lange bevor deutlichere Symptome oder strukturelle Veränderungen auftreten. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für die Früherkennung, die Risikostratifizierung und gezielte Interventionsstudien, die sich auf den vaskulären Beitrag zur Demenz konzentrieren.

Wenn Sie an der Evaluierung der ASL interessiert sind oder erfahren möchten, wie die moderne Perfusionsbildgebung Ihre Forschung oder klinischen Studien unterstützen kann, kontaktieren Sie uns gerne – wir besprechen gerne mit Ihnen, wie wir Ihre Arbeit unterstützen können.

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Wir freuen uns, bekanntzugeben, dass zwei Forschungsarbeiten von Yaqeen Ali, unserem Doktoranden im BosomShield-Projekt, für eine mündliche Präsentation auf der SPIE Medical Imaging 2026 in Vancouver, Kanada, angenommen wurden.

Besonders stolz sind wir darauf, dass eine dieser Arbeiten als Finalist für den Robert F. Wagner All-Conference Best Student Paper Award der SPIE Medical Imaging ausgewählt wurde – eine herausragende Anerkennung.

Die präsentierten Arbeiten umfassen:

• Erklärbares und faires föderiertes Lernen mit XGBoost zur Vorhersage des pathologischen Komplettansprechens bei Brustkrebs anhand multizentrischer DCE-MRI-Daten
  
• Vorhersage des pathologischen Komplettansprechens bei Brustkrebs mithilfe einer dualen 3D-ResNet-Transformer-Architektur mit multimodaler Datenfusion

Diese Beiträge unterstreichen unser Engagement für die Weiterentwicklung vertrauenswürdiger KI, föderierten Lernens und multimodalen Deep Learnings zur Verbesserung der Vorhersage des Therapieansprechens bei Brustkrebs anhand von MRI-Daten. Unser Ziel ist es, zuverlässigere, transparentere und kollaborativere medizinische KI-Systeme zu ermöglichen, die Ärzte unterstützen und die Patientenversorgung verbessern.

Mit dem Fortschritt von Therapien, die auf Amyloid abzielen, werden bildgebende Biomarker für ein effizientes und fundiertes Patientenmanagement bei Alzheimer immer wichtiger.

Mit der Zulassung von Lecanemab und Donanemab haben sich neue therapeutische Möglichkeiten eröffnet – aber auch neue Herausforderungen. Kliniker müssen nun hohe Behandlungskosten, uneinheitliche Therapieerfolge und erhebliche Risiken bewältigen und gleichzeitig sicherstellen, dass jeder Patient die bestmögliche Versorgung erhält.

Genau hier kann die Bildgebung entscheidende Hinweise liefern. Unsere ASL-MRI-Biomarker zeigen möglicherweise aussagekräftige Korrelationen mit späteren kognitiven Ergebnissen. Sie können Patienten und Neurologen zusätzliche Erkenntnisse liefern, wenn es darum geht, zu entscheiden, ob eine Therapie fortgesetzt, angepasst oder abgebrochen werden soll. In einem Behandlungsumfeld, in dem die Therapieergebnisse stark variieren, können solche Biomarker eine wertvolle Unterstützung für eine personalisierte und verantwortungsvolle Behandlung bieten.

Weitere Einblicke in dieses Thema finden Sie in der Aufzeichnung unseres Webinars “ Why do so many Alzheimer’s trials fail to deliver actionable insights“, das wir gemeinsam mit wemedo veranstaltet haben: LINK

Der 15. Februar ist der Internationale Kinderkrebstag.

Auch wenn klinische Studien zu Krebs bei Kindern eher selten sind, bleibt unser Engagement für deren Unterstützung ungebrochen. Die Forschung in diesem Bereich ist eine Herausforderung: Kleine Patientengruppen, komplexe biologische Gegebenheiten und strenge ethische Richtlinien erschweren die Durchführung von Studien.

Die Behandlung von Kindern stellt eine zusätzliche Hürde dar – Therapien müssen wirksam sein und gleichzeitig den wachsenden Körper schützen, und Familien benötigen umfassende emotionale Unterstützung.

Jede Studie zählt. Und wir helfen dabei, diese wichtige Arbeit voranzubringen.