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    News

     
    18.01.2023

    Cancer Update CCC Vienna: State-of-the-Art Fortbildungsreihe für Ärzt:innen. 21. Februar 2023: Hautkrebs

     
    5.01.2023

    Fortgeschrittener Gebärmutterhalskrebs: Chancen durch personalisierte Brachytherapie

     
    23.12.2022

    Vienna International Summer School on Oncology for Medical Students 12th – 20th July 2023

     
    23.12.2022

    ORF Wien Serie zur modernen Krebsmedizin

     
    23.12.2022

    Season's Greetings from the Comprehensive Cancer Center Vienna!

     
    22.12.2022

    Cancer Update CCC Vienna: State-of-the-Art Fortbildungsreihe für Ärzt:innen. 17. Jänner 2023: Lungenkrebs

     
    16.12.2022

    8th Michael J. Marberger Meeting is a hybrid, intense, interactive, half-day educational program that brings together renowned international experts to discuss Frontiers in Urology.

     
    14.12.2022

    Zellschild schützt Gehirntumore vor Immunsystem. Bei Mittelliniengliom-Gehirntumoren klumpen bösartige Zellen zusammen und schotten sich ab

     
    3.12.2022

    2nd Vienna Pediatric Brain Tumor Symposium: Translating Science to Patient Benefit, 3rd December 2022, 8:30 am – 6:00 pm (9 DFP)

     
    30.11.2022

    Cancer School CCC Vienna: Krebswissen für alle Nächster Termin (hybrid): 30. November 2022, 16.30 – 18.00 Uhr Wie gehe ich mit den Nebenwirkungen der Krebstherapie um?

     
    23.11.2022

    Cancer School CCC Vienna: Krebswissen für alle Nächster Termin (hybrid): 23. November 2022, 16.30 – 18.00 Uhr Was versteht man unter Vorsorgemedizin?

     
    15.11.2022

    Cancer Update CCC Vienna: State-of-the-Art Fortbildungsreihe für Ärzt:innen. Nächster Termin am 15.11 um 17h im Josephinum und via Livestream: Prostata- und Hodenkrebs (2 DFP) (copy 1)

     
    2.11.2022

    Shahrokh F. Shariat ist neuer Leiter des Comprehensive Cancer Center Vienna

     
    2.11.2022

    Cancer School CCC Vienna: Krebswissen für alle Nächster Termin (hybrid): 2. November 2022, 16.30 – 18.00 Uhr Personalisierte Medizin, Immuntherapie und Präzisionsmedizin

     
    25.10.2022

    Krebsforschungslauf 2022: 200.000 Euro für die Krebsforschung. Der nächste Krebsforschungslauf findet am 7. Oktober 2023 statt.

     
    20.10.2022

    CCR Lecture Series Seminar: “Diet, Lifestyle and Metabolic Dysfunction in Colorectal Cancer Development”

     
    9.10.2022

    Das war der Krebsforschungslauf 2022: Wir bedanken uns bei allen Läufer:innen, Sponsor:innen und Unterstützer:innen!

     
    22.09.2022

    16. Krebsforschungslauf: Wir sind zurück auf der Originalrunde am Unicampus Altes AKH in Wien!

     
    12.07.2022

    Scheckübergabe für den Krebsforschungslauf 2021

     
    6.05.2022

    CCC-Forschungsförderung: Maschinelles Lernen könnte Risikoabschätzung beim Brustkrebsscreening verbessern

     
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CCC-Forschungsförderung: Maschinelles Lernen könnte Risikoabschätzung beim Brustkrebsscreening verbessern

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Die Magnetresonanztomographie hat sich als sensitivste Methode für das Brustkrebsscreening bei Hochrisikopatientinnen etabliert. Eine verbleibende Anzahl falsch positiver Befunde, aber auch die eingeschränkte Verfügbarkeit von MRT-Einheiten oder die Abhängigkeit von der Expertise der befundenen ÄrztInnen machen deutlich, dass es bei der Befundung der Bilder noch Raum für Verbesserungen gibt. Georg Langs, Universitätsklinik für Radiologie und Nuklearmedizin von MedUni Wien und AKH Wien sowie Mitglied des Comprehensive Cancer Center (CCC) der beiden Einrichtungen, beschäftigt sich im vom CCC geförderten Projekt damit, wie maschinelles Lernen zur Lösung dieser Herausforderungen beitragen kann. Dafür entwickeln sein Team und er Algorithmen, die künftig für die individuelle Risikoabschätzung von Hochrisikopatientinnen aber auch zur Vermeidung unnötiger Biopsien herangezogen werden könnten.

15 bis 20 Prozent der Brustkrebsfälle haben genetische Ursachen. Frauen, bei denen gewisse Mutationen nachgewiesen werden, haben ein 20-fach erhöhtes Risiko im Laufe ihres Lebens Brustkrebs zu entwickeln. Das Ziel der ForscherInnen um Langs ist es, Computerprogramme so zu trainieren, dass sie subtile Veränderungen des Gewebes besser erkennen und auch beurteilen können. Dafür entwickelt er unter anderem Algorithmen, die bei der Einschätzung helfen sollen, ob sich aus Anomalien im Gewebe, die im MRT sichtbar werden, Brustkrebs entwickeln könnte. Damit würde eine individualisierte Risikoabschätzung möglich werden.

In einer weiteren Forschungsfrage soll geklärt werden, ob Risikofaktoren wie genetische und klinische Informationen, aber auch Sterblichkeitsdaten mit den Risikoscores aus dem MRT-Bild verknüpft werden können. Damit könnten in Zukunft die Intervalle der Vorsorgeuntersuchung an das individuelle Risikoprofil der Brustkrebspatientinnen angepasst werden.

Last but not least sollen Machine-learning Methoden soweit verbessert werden, dass Läsionen, also Veränderungen im Gewebe, besser klassifiziert und bösartige Veränderungen treffsicher als solche erkannt werden. Langs: „Damit könnten Biopsien gezielter eingesetzt werden, was wesentlich für die Lebensqualität der Betroffenen ist, aber auch das Gesundheitssystem entlastet würde.“

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