Publikationen im NUM
Hier finden Sie eine Liste der Publikationen, die im Zusammenhang mit dem Netzwerk Universitätsmedizin in der ersten und zweiten Förderphase entstanden sind.
J. Nawabi,
S. Schulze-Weddige,
G. L. Baumgärtner,
T. Orth,
A. Dell’Orco,
A. Morotti,
F. Mazzacane,
H. Kniep,
C. H. Nolte,
U. Hanning,
M. Scheel,
J. Fiehler,
M. P. Wattjes and
T. Penzkofer,
"Reliability and predictors of automated volume quantification with neural networks in intracerebral hemorrhage",
European Journal of Radiology Artificial Intelligence,
vol. 5,
pp. 100067,
Mä.
2026.
| DOI: | 10.1016/j.ejrai.2025.100067 |
| Datei: | https://doi.org/10.1016/j.ejrai.2025.100067 |
[en]
M. Mirus,
A. Dietze,
O. Tiebel,
J. Beyer-Westendorf,
O. Grottke,
F. Tesch,
P. M. Spieth and
L. Heubner,
"Viscoelastic point-of-care testing for monitoring unfractionated
heparin in critically ill patients: a prospective observational
study comparing ClotPro™ IN/HI-Test, aPTT
and Anti-Xa activity",
BMC Anesthesiol.,
vol. 26,
no. 1,
Mä.
2026.
Springer Science and Business Media LLC.
Abstract:
In dieser Studie wurde untersucht, wie die Blutverdünnung mit unfraktioniertem Heparin bei schwer kranken Intensivpatientinnen und -patienten am besten überwacht werden kann. Die Forschenden verglichen dabei einen modernen Gerinnungstest direkt am Krankenbett (ClotPro®) mit den bisher üblichen Labormethoden. Die Ergebnisse zeigen, dass der neue Test die tatsächliche Heparinwirkung genauer widerspiegelt als die häufig verwendete aPTT-Messung und besser zwischen zu niedriger, passender und zu hoher Dosierung unterscheiden kann. Dadurch könnte die Behandlung künftig schneller und gezielter angepasst werden, insbesondere wenn spezielle Laboruntersuchungen nicht sofort verfügbar sind. Die Autorinnen und Autoren sehen in dem Verfahren daher eine vielversprechende Ergänzung für die Überwachung der Blutgerinnung auf Intensivstationen.
Abstract:
In dieser Studie wurde untersucht, wie die Blutverdünnung mit unfraktioniertem Heparin bei schwer kranken Intensivpatientinnen und -patienten am besten überwacht werden kann. Die Forschenden verglichen dabei einen modernen Gerinnungstest direkt am Krankenbett (ClotPro®) mit den bisher üblichen Labormethoden. Die Ergebnisse zeigen, dass der neue Test die tatsächliche Heparinwirkung genauer widerspiegelt als die häufig verwendete aPTT-Messung und besser zwischen zu niedriger, passender und zu hoher Dosierung unterscheiden kann. Dadurch könnte die Behandlung künftig schneller und gezielter angepasst werden, insbesondere wenn spezielle Laboruntersuchungen nicht sofort verfügbar sind. Die Autorinnen und Autoren sehen in dem Verfahren daher eine vielversprechende Ergänzung für die Überwachung der Blutgerinnung auf Intensivstationen.
[en]
J. Leberzammer,
W. T. Abplanalp,
K. Grikscheit,
E. G. Solomonidis,
S. Glaser,
B. Schuhmacher,
M. Merten,
G. Jeremijev,
A. Wilken-Schmitz,
L. Korth,
D. John,
S. G"unther,
C. Kuenne,
M. Looso,
C. Valasarajan,
V. Benes,
F. Jung,
V. Niehaus,
G. Anton,
C. Stellbrink,
C. R"ommele,
S. G"opel,
S. S. Pullamsetti,
J. Vehreschild,
M. Vehreschild,
S. Ciesek,
D. M. Leistner,
A. M. Zeiher,
S. Dimmeler and
S. Cremer,
"Atherosclerosis licenses for an exceeding immune response in
COVID-19 disease by interferon priming in circulating myeloid
cells",
Cardiovasc. Res.,
vol. 122,
no. 1,
pp. 81—97,
Feb.
2026.
Oxford University Press (OUP).
Abstract:
AIMS: Patients with cardiovascular disease (CVD) have an increased risk of developing severe respiratory infections, including COVID-19. However, the underlying molecular mechanisms are not completely understood. It has been previously shown that CVD predisposes to an altered responsiveness to subsequent inflammatory triggers by an imprinted epigenetic memory in innate immune cells. Therefore, we hypothesized that patients with pre-existing atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) and COVID-19 display a dysregulated inflammatory response compared to patients without ASCVD due to epigenetically altered immune cells leading to increased disease severity. METHODS AND RESULTS: Single-cell RNA sequencing revealed a dysregulated myeloid immune response with hyperinflammatory and immunosuppressive features in patients with ASCVD and moderate COVID-19. Assay for Transposase-Accessible Chromatin sequencing and in vitro experiments with isolated monocytes infected with SARS-CoV-2 showed epigenetic priming of monocytes from patients with ASCVD towards increased expression of inflammatory mediators and type I interferon signalling. In a German nationwide cohort (NAPKON), using multiplex cytokine assays, enzyme-linked immunosorbent assays, and bulk-RNA sequencing, we confirmed that patients with ASCVD display an exaggerated inflammatory response during moderate COVID-19. CONCLUSION: This study demonstrates that patients with ASCVD show a dysregulated myeloid immune response in moderate COVID-19 disease. Mechanistically, epigenetic imprinting sensitizes myeloid cells of patients with ASCVD to an exaggerated type I interferon-associated immune response.
Abstract:
AIMS: Patients with cardiovascular disease (CVD) have an increased risk of developing severe respiratory infections, including COVID-19. However, the underlying molecular mechanisms are not completely understood. It has been previously shown that CVD predisposes to an altered responsiveness to subsequent inflammatory triggers by an imprinted epigenetic memory in innate immune cells. Therefore, we hypothesized that patients with pre-existing atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) and COVID-19 display a dysregulated inflammatory response compared to patients without ASCVD due to epigenetically altered immune cells leading to increased disease severity. METHODS AND RESULTS: Single-cell RNA sequencing revealed a dysregulated myeloid immune response with hyperinflammatory and immunosuppressive features in patients with ASCVD and moderate COVID-19. Assay for Transposase-Accessible Chromatin sequencing and in vitro experiments with isolated monocytes infected with SARS-CoV-2 showed epigenetic priming of monocytes from patients with ASCVD towards increased expression of inflammatory mediators and type I interferon signalling. In a German nationwide cohort (NAPKON), using multiplex cytokine assays, enzyme-linked immunosorbent assays, and bulk-RNA sequencing, we confirmed that patients with ASCVD display an exaggerated inflammatory response during moderate COVID-19. CONCLUSION: This study demonstrates that patients with ASCVD show a dysregulated myeloid immune response in moderate COVID-19 disease. Mechanistically, epigenetic imprinting sensitizes myeloid cells of patients with ASCVD to an exaggerated type I interferon-associated immune response.
M. Lindholz,
R. Bülow,
I. G. Schoots,
M. Kölln,
S. Nolte,
G. L. Baumgärtner,
J. Chenot,
C. O. Schmidt,
M. Burchardt,
M. Nauck,
H. Völzke,
M. O. Wielpütz,
T. Penzkofer,
N. Hosten and
C. A. Hamm,
"Clinical and Liquid Biomarkers of 20-Year Prostate Cancer Risk in Men Aged 45 to 70 Years",
JAMA network open,
vol. 9,
no. 2,
pp. e2556732,
Feb.
2026.
Abstract:
Prostate cancer incidence is projected to double by 2040, yet optimal risk stratification approaches for screening remain unclear despite recent international endorsements of organized programs that call for risk-adapted algorithms using readily available biomarkers. To identify biomarkers for risk-adapted prostate cancer screening in men without prostate cancer. This cohort study used data from the Study of Health in Pomerania (SHIP), a prospective population-based research initiative in Germany that randomly invited participants aged 20 to 79 years who underwent comprehensive examinations with structured 20-year follow-up. Data were collected from October 17, 1997, through September 14, 2021, with final analysis completed November 16, 2025. Baseline clinical and liquid biomarkers, including body mass index, waist-to-hip ratio, and glycated hemoglobin, together with prostate cancer-specific biomarkers of serum prostate-specific antigen (PSA) and magnetic resonance imaging-derived prostate volume and PSA density. The primary outcome was long-term prostate cancer incidence. Cumulative incidence functions for prostate cancer and death were treated as competing risks. Cause-specific Cox models were used to estimate risk and assess the association between baseline biomarkers and long-term incidence. Among 2651 men included in the study (median [IQR] age, 54.0 [48.0-62.0] years), 1482 (55.9%) had low baseline PSA levels (<1.00 ng/mL), with a cumulative prostate cancer incidence of 0.1% (95% CI, 0.0%-0.4%), 0.6% (95% CI, 0.3%-1.2%), and 3.3% (95% CI, 2.1%-4.8%) at 5, 10, and 20 years, respectively. In 958 men (36.1%) with intermediate PSA levels (1.00-3.00 ng/mL), prostate cancer incidence was 1.4% (95% CI, 0.7%-2.3%), 5.0% (95% CI, 3.6%-6.6%), and 11.8% (95% CI, 9.2%-14.8%) at 5, 10, and 20 years, respectively. In 211 men (8.0%) with high PSA levels (>3.00 ng/mL), prostate cancer incidence was 14.5% (95% CI, 10.1%-19.7%), 28.3% (95% CI, 22.2%-34.8%), and 34.8% (95% CI, 27.5%-42.2%) at 5, 10, and 20 years, respectively. Cumulative prostate cancer incidence differed significantly among the PSA groups (P < .001). In univariable and multivariable Cox regression, age (hazard ratio [HR], 1.04; 95% CI, 1.02-1.07), PSA (HR, 1.06; 95% CI, 1.04-1.07), and PSA density (HR, 1.41; 95% CI, 1.30-1.52) remained consistently associated with prostate cancer risk, whereas other variables showed either no association or inconsistent results across models. This cohort study found that a low baseline PSA level was associated with low long-term prostate cancer risk among men aged 45 to 70 years, supporting risk-adapted screening with extended intervals for men with low PSA levels.
| DOI: | 10.1001/jamanetworkopen.2025.56732 |
| Datei: | https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41627816/ |
Abstract:
Prostate cancer incidence is projected to double by 2040, yet optimal risk stratification approaches for screening remain unclear despite recent international endorsements of organized programs that call for risk-adapted algorithms using readily available biomarkers. To identify biomarkers for risk-adapted prostate cancer screening in men without prostate cancer. This cohort study used data from the Study of Health in Pomerania (SHIP), a prospective population-based research initiative in Germany that randomly invited participants aged 20 to 79 years who underwent comprehensive examinations with structured 20-year follow-up. Data were collected from October 17, 1997, through September 14, 2021, with final analysis completed November 16, 2025. Baseline clinical and liquid biomarkers, including body mass index, waist-to-hip ratio, and glycated hemoglobin, together with prostate cancer-specific biomarkers of serum prostate-specific antigen (PSA) and magnetic resonance imaging-derived prostate volume and PSA density. The primary outcome was long-term prostate cancer incidence. Cumulative incidence functions for prostate cancer and death were treated as competing risks. Cause-specific Cox models were used to estimate risk and assess the association between baseline biomarkers and long-term incidence. Among 2651 men included in the study (median [IQR] age, 54.0 [48.0-62.0] years), 1482 (55.9%) had low baseline PSA levels (<1.00 ng/mL), with a cumulative prostate cancer incidence of 0.1% (95% CI, 0.0%-0.4%), 0.6% (95% CI, 0.3%-1.2%), and 3.3% (95% CI, 2.1%-4.8%) at 5, 10, and 20 years, respectively. In 958 men (36.1%) with intermediate PSA levels (1.00-3.00 ng/mL), prostate cancer incidence was 1.4% (95% CI, 0.7%-2.3%), 5.0% (95% CI, 3.6%-6.6%), and 11.8% (95% CI, 9.2%-14.8%) at 5, 10, and 20 years, respectively. In 211 men (8.0%) with high PSA levels (>3.00 ng/mL), prostate cancer incidence was 14.5% (95% CI, 10.1%-19.7%), 28.3% (95% CI, 22.2%-34.8%), and 34.8% (95% CI, 27.5%-42.2%) at 5, 10, and 20 years, respectively. Cumulative prostate cancer incidence differed significantly among the PSA groups (P < .001). In univariable and multivariable Cox regression, age (hazard ratio [HR], 1.04; 95% CI, 1.02-1.07), PSA (HR, 1.06; 95% CI, 1.04-1.07), and PSA density (HR, 1.41; 95% CI, 1.30-1.52) remained consistently associated with prostate cancer risk, whereas other variables showed either no association or inconsistent results across models. This cohort study found that a low baseline PSA level was associated with low long-term prostate cancer risk among men aged 45 to 70 years, supporting risk-adapted screening with extended intervals for men with low PSA levels.
H. Düsing,
R. Otto,
M. Raschke,
F. Walcher,
S. Drynda,
C. Waydhas and
S. Oeckenpöhler,
"Orthopädie und Unfallchirurgie in deutschen Notaufnahmen",
Die Unfallchirurgie,
Feb.
2026.
Abstract:
Notaufnahmen sind zentraler Bestandteil der Notfallversorgung in Deutschland. Der vom Gemeinsamen Bundesausschuss (G-BA) beschlossene Aufbau von Zentralen Notaufnahmen und die geforderten Qualifikationen des ärztlichen Personals verändern die deutschlandweite Notfallversorgung. Über die verschiedenen in der Notaufnahme versorgten Patientengruppen ist bisher allerdings nicht viel bekannt.
| DOI: | 10.1007/s00113-026-01685-z |
| Datei: | https://doi.org/10.1007/s00113-026-01685-z |
Abstract:
Notaufnahmen sind zentraler Bestandteil der Notfallversorgung in Deutschland. Der vom Gemeinsamen Bundesausschuss (G-BA) beschlossene Aufbau von Zentralen Notaufnahmen und die geforderten Qualifikationen des ärztlichen Personals verändern die deutschlandweite Notfallversorgung. Über die verschiedenen in der Notaufnahme versorgten Patientengruppen ist bisher allerdings nicht viel bekannt.
M. Chaturvedi,
A. Bartz,
C. Denkinger,
C. Klett-Tammen,
M. Kretzschmar,
A. Kuhlmann,
B. Lange,
F. Marx,
R. Mikolajczyk,
I. Monsef,
H. Nguyen,
J. Suer,
N. Skoetz,
V. Jaeger and
A. Karch,
"Guidelines on reporting and assessing dynamic mathematical models of infectious diseases: a scoping review",
BMC Infect Dis,
vol. 26,
no. 1,
pp. 182,
Jan.
2026.
| DOI: | 10.1186/s12879-025-12211-8 |
M. Glock,
A. Erdekian,
M. Rueb,
F. Uhl,
R. Husemann,
J. Stoffers-Winterling,
S. Lindner,
O. Tüscher,
L. Hölzel,
K. Lieb,
K. Adorjan and
H. Wiegand,
"Utilization of mental health services during the first year of the COVID-19 pandemic - a systematic review and meta-analysis.",
Eur Psychiatry,
vol. 69,
no. 1,
pp. e10,
Jan.
2026.
| DOI: | 10.1192/j.eurpsy.2025.10119. |
M. Riera-Marin,
J. Kleiss,
A. Aubanell,
A. Antolin,
J. Moreno-Vedia,
J. Rodriguez-Comas,
S. O K,
M. May,
J. Garcia-Lopez,
A. Galdran and
M. A. González Ballester,
"A MultiRater MultiOrgan Abdominal CT Dataset for Calibration Analysis and Uncertainty Modeling in Segmentation",
Scientific data,
vol. 13,
no. 1,
pp. 156,
Jan.
2026.
Abstract:
In medical imaging, deep learning (DL) models often struggle to delineate ambiguous structures such as tumors or organ boundaries, leading to uncertainty in defining precise contours. This challenge is amplified by inter-rater variability, where experts may disagree on boundary delineations, resulting in inconsistent segmentation outcomes. Addressing these issues requires robust algorithms capable of quantifying uncertainty, standardizing annotation practices, and improving calibration to ensure reliable predictions, particularly in multi-class and multi-rater scenarios. When models are miscalibrated and overconfident, their outputs can mislead clinical decision-making, potentially influencing radiologists to over- or under-estimate malignancy risks. The CURVAS challenge (Calibration and Uncertainty for multiRater Volume Assessment in multiorgan Segmentation) was established to address these challenges by jointly assessing uncertainty, calibration, and segmentation quality, as well as promoting clinical relevance by evaluating organ volumes while accounting for annotation variability. To support this, a dataset of 90 contrast-enhanced CT scans from University Hospital Erlangen was curated, containing pancreas, liver, and kidney segmentations annotated by three experts. This resource provides a foundation for developing and benchmarking algorithms that balance segmentation accuracy, calibration, and reliability. A quantitative analysis of the annotations shows that kidney and liver segmentations exhibit strong consistency, whereas the pancreas remains challenging, emphasizing the need for refined labeling protocols and improved training strategies.
| DOI: | 10.1038/s41597-025-06473-9 |
| Datei: | https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41513702/ |
Abstract:
In medical imaging, deep learning (DL) models often struggle to delineate ambiguous structures such as tumors or organ boundaries, leading to uncertainty in defining precise contours. This challenge is amplified by inter-rater variability, where experts may disagree on boundary delineations, resulting in inconsistent segmentation outcomes. Addressing these issues requires robust algorithms capable of quantifying uncertainty, standardizing annotation practices, and improving calibration to ensure reliable predictions, particularly in multi-class and multi-rater scenarios. When models are miscalibrated and overconfident, their outputs can mislead clinical decision-making, potentially influencing radiologists to over- or under-estimate malignancy risks. The CURVAS challenge (Calibration and Uncertainty for multiRater Volume Assessment in multiorgan Segmentation) was established to address these challenges by jointly assessing uncertainty, calibration, and segmentation quality, as well as promoting clinical relevance by evaluating organ volumes while accounting for annotation variability. To support this, a dataset of 90 contrast-enhanced CT scans from University Hospital Erlangen was curated, containing pancreas, liver, and kidney segmentations annotated by three experts. This resource provides a foundation for developing and benchmarking algorithms that balance segmentation accuracy, calibration, and reliability. A quantitative analysis of the annotations shows that kidney and liver segmentations exhibit strong consistency, whereas the pancreas remains challenging, emphasizing the need for refined labeling protocols and improved training strategies.
[en]
A. Abolhassani,
T. M. Alawathurage,
A. Schmidt,
F. Brand,
L. L. Kilarski,
H. Altmann,
E. Dahl,
S. Frank,
S. G"opel,
F. Hanses,
J. C. Hellmuth,
C. Herr,
A. J. Kaasch,
R. Kobbe,
M. J. Konik,
I. Pink,
C. R"ommele,
J. Rupp,
C. S. Scheer,
M. A. Schneider,
C. Stellbrink,
H. C. Stubbe,
P. Tepasse,
A. Teufel,
I. Vadasz,
M. J. G. T. Vehreschild,
M. Witzenrath,
G. Anton,
I. Br"ohl,
S. Herold,
T. Illig,
S. Jiru-Hillmann,
P. Krawitz,
L. Mitrov,
A. Philipsen,
S. M. P"utz,
M. M. Noethen,
P. Nuernberg,
J. Reese,
O. Riess,
S. Schreiber,
J. Schultze,
F. Steinbeis,
J. J. Vehreschild,
C. Wildberg,
K. U. Ludwig and
E. C. Schulte,
"Genetic contribution to severe COVID-19 in adults under 60
years without major comorbidities in the German National Pandemic
Cohort Network (NAPKON)",
Hum. Genomics,
vol. 20,
no. 1,
pp. 23,
Jan.
2026.
Abstract:
While genome-wide association studies (GWAS) have linked common genetic variants to COVID-19 susceptibility and severity, rare high-impact variants may also contribute to phenotypic heterogeneity. Inborn errors of type I interferon immunity (IFN-I-IEIs), including X-linked TLR7 deficiency, account for ~ 2% of critical COVID-19 cases. In this study, we investigated rare potentially deleterious variants in IFN-I-IEI and GWAS-prioritized genes in young, severely affected COVID-19 patients from the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON). Genome sequencing was performed on 110 hospitalized COVID-19 patients, including 82 males and 28 females, all under 60 years of age and without relevant pre-existing medical conditions. Rare potentially deleterious variants in TLR7 and 25 additional IFN-I-IEI genes, as well as 23 GWAS risk genes for COVID-19 severity, were analyzed based on allele frequency, predicted functional impact, and inheritance pattern models and subsequently classified based on the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) criteria. Polygenic Risk Scores (PRS) were additionally calculated as an exploratory and case-only analysis to assess the contribution of common variant-derived genetic predisposition for severe COVID-19. Consistent with prior findings from other studies in German cohorts, no candidate variants or large deletions were identified in TLR7. However, 7 variants of uncertain significance in IFN-I-IEI genes as well as 13 candidate variants of potential deleterious effect in GWAS risk genes were present in 19 individuals (17.3%). We observed nominally significant differences in PRS distributions, with younger individuals (< 40 years) having higher PRS (p = 0.045) compared to older individuals, and carriers of rare variants having lower PRS compared to non-carriers (p = 0.037). These patterns are consistent with an age-dependent contribution of polygenic risk to severe COVID-19 and a potentially lower polygenic burden among rare-variant carriers, although confirmation in larger well-controlled cohorts will be required. The candidate variants identified in IFN-I-IEI and GWAS risk genes represent targets for further functional studies to clarify their potential contribution to disease risk. These findings highlight the need for future integrative genomic approaches to better understand the joint contribution of common and rare variants to COVID-19 severity.
Abstract:
While genome-wide association studies (GWAS) have linked common genetic variants to COVID-19 susceptibility and severity, rare high-impact variants may also contribute to phenotypic heterogeneity. Inborn errors of type I interferon immunity (IFN-I-IEIs), including X-linked TLR7 deficiency, account for ~ 2% of critical COVID-19 cases. In this study, we investigated rare potentially deleterious variants in IFN-I-IEI and GWAS-prioritized genes in young, severely affected COVID-19 patients from the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON). Genome sequencing was performed on 110 hospitalized COVID-19 patients, including 82 males and 28 females, all under 60 years of age and without relevant pre-existing medical conditions. Rare potentially deleterious variants in TLR7 and 25 additional IFN-I-IEI genes, as well as 23 GWAS risk genes for COVID-19 severity, were analyzed based on allele frequency, predicted functional impact, and inheritance pattern models and subsequently classified based on the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) criteria. Polygenic Risk Scores (PRS) were additionally calculated as an exploratory and case-only analysis to assess the contribution of common variant-derived genetic predisposition for severe COVID-19. Consistent with prior findings from other studies in German cohorts, no candidate variants or large deletions were identified in TLR7. However, 7 variants of uncertain significance in IFN-I-IEI genes as well as 13 candidate variants of potential deleterious effect in GWAS risk genes were present in 19 individuals (17.3%). We observed nominally significant differences in PRS distributions, with younger individuals (< 40 years) having higher PRS (p = 0.045) compared to older individuals, and carriers of rare variants having lower PRS compared to non-carriers (p = 0.037). These patterns are consistent with an age-dependent contribution of polygenic risk to severe COVID-19 and a potentially lower polygenic burden among rare-variant carriers, although confirmation in larger well-controlled cohorts will be required. The candidate variants identified in IFN-I-IEI and GWAS risk genes represent targets for further functional studies to clarify their potential contribution to disease risk. These findings highlight the need for future integrative genomic approaches to better understand the joint contribution of common and rare variants to COVID-19 severity.
[en]
M. L. Benesch Vidal,
A. Haack,
S. Anders-Lohner,
J. Munzinger,
L. D. Keil,
J. N. Albrecht,
L. Borger,
R. Twerenbold,
B. Ondruschka,
S. Blankenberg and
P. M. Becher,
"Implementation of post-mortem examinations within a large population-based cohort: results from the Hamburg City Health Study",
Clinical Research in Cardiology,
pp. Epub ahead of print,
Jan.
2026.
Abstract:
Die Studie untersucht die Durchführung konventioneller Obduktionen innerhalb der Hamburg City Health Study (HCHS) und deren Bedeutung für die Bestimmung von Todesursachen. Insgesamt verstarben während der Beobachtungszeit 354 Teilnehmende, von denen jedoch nur ein kleiner Teil (23 Fälle) obduziert wurde. In etwa 43 % dieser Fälle bestätigte die Autopsie die zuvor angenommene Todesursache, während in rund 17 % Abweichungen oder Unklarheiten zwischen klinischer Diagnose und Obduktionsbefund bestanden. In den übrigen Fällen war die Todesursache allein anhand äußerer Befunde nicht eindeutig feststellbar, weshalb eine Obduktion durchgeführt wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass Obduktionen zwar organisatorisch und ethisch herausfordernd sind, aber wichtige zusätzliche Informationen zur genaueren Bestimmung von Todesursachen liefern.
| DOI: | 10.1007/s00392-025-02829-8 |
| Datei: | https://doi.org/10.1007/s00392-025-02829-8 |
Abstract:
Die Studie untersucht die Durchführung konventioneller Obduktionen innerhalb der Hamburg City Health Study (HCHS) und deren Bedeutung für die Bestimmung von Todesursachen. Insgesamt verstarben während der Beobachtungszeit 354 Teilnehmende, von denen jedoch nur ein kleiner Teil (23 Fälle) obduziert wurde. In etwa 43 % dieser Fälle bestätigte die Autopsie die zuvor angenommene Todesursache, während in rund 17 % Abweichungen oder Unklarheiten zwischen klinischer Diagnose und Obduktionsbefund bestanden. In den übrigen Fällen war die Todesursache allein anhand äußerer Befunde nicht eindeutig feststellbar, weshalb eine Obduktion durchgeführt wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass Obduktionen zwar organisatorisch und ethisch herausfordernd sind, aber wichtige zusätzliche Informationen zur genaueren Bestimmung von Todesursachen liefern.
E. Y. Yilmaz,
R. Schmidt,
L. Heidemann,
Y. He,
Y. Liu,
O. Sulejmani,
D. N. Müller,
A. Wilhelm,
T. A. Auer,
C. A. Hamm,
S. A. S. Abosabie,
S. A. Abosabie,
B. Gebauer and
L. J. Savic,
"Local and systemic cytokine signatures for outcome prediction after transarterial chemoembolization in hepatocellular carcinoma",
Theranostics,
vol. 16,
no. 11,
pp. 6099-6112,
2026.
Abstract:
Conventional transarterial chemoembolization (cTACE) is a guideline-approved therapy for unresectable hepatocellular carcinoma (HCC). This study aimed to characterize systemic and local cytokine changes induced by cTACE, and to evaluate their correlation with treatment response, Lipiodol deposition, and overall survival (OS). In this prospective single-center study, 46 patients with unresectable HCC underwent either cTACE followed by interstitial brachytherapy (iBT) after 24h (n = 23) or iBT alone (n = 23). Peripheral blood samples were obtained before treatment in both groups and 24h post-cTACE in the cTACE/iBT group. Additionally, tumor interstitial fluid (TIF) was isolated from tumor biopsies that were collected prior to iBT from untreated tumors (iBT group) or 24h post-cTACE (cTACE/iBT group). Serum and TIF cytokines were quantified using multiplex assays and correlated with radiologic response at 8-week MRI, Lipiodol patterns on CT 24h post-cTACE, and OS. Post-cTACE, serum IFN-γ, MCP-1, TNF-α, MIP-1α, IL-17, IL-8, IL-4, and IL-5 significantly decreased, while IL-6 increased (p < 0.005). TIF analysis showed higher IL-17 in untreated tumors compared to post-cTACE (p = 0.038), but differences were modest. In the iBT group, responders had elevated TIF IL-8 (p = 0.0103) and VEGF-A (p = 0.0185) prior to treatment, whereas in the cTACE/iBT group, responders exhibited lower TIF bFGF post-cTACE than non-responders (p = 0.0449). Elevated baseline serum IL-6 (p = 0.052), IL-8 (p = 0.036), and IFN-γ (p = 0.0508) were associated with shorter OS, while higher TIF IFN-γ (p = 0.051) correlated with improved OS. Baseline serum IL-1β (p = 0.0266) and post-cTACE serum level of VEGF-A (p = 0.0318) were higher in patients with homogeneous Lipiodol deposition in tumors, which correlated with longer OS. cTACE induces distinct systemic and local immune alterations that influence patient outcomes. Specifically, elevated serum IL-6 predicted poor survival, while homogeneous Lipiodol deposition marks favorable immune modulation and outcomes. Combining cytokine profiling with imaging biomarkers may enable improved, personalized treatment strategies in HCC.
| DOI: | 10.7150/thno.130031 |
| Datei: | https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42094598/ |
Abstract:
Conventional transarterial chemoembolization (cTACE) is a guideline-approved therapy for unresectable hepatocellular carcinoma (HCC). This study aimed to characterize systemic and local cytokine changes induced by cTACE, and to evaluate their correlation with treatment response, Lipiodol deposition, and overall survival (OS). In this prospective single-center study, 46 patients with unresectable HCC underwent either cTACE followed by interstitial brachytherapy (iBT) after 24h (n = 23) or iBT alone (n = 23). Peripheral blood samples were obtained before treatment in both groups and 24h post-cTACE in the cTACE/iBT group. Additionally, tumor interstitial fluid (TIF) was isolated from tumor biopsies that were collected prior to iBT from untreated tumors (iBT group) or 24h post-cTACE (cTACE/iBT group). Serum and TIF cytokines were quantified using multiplex assays and correlated with radiologic response at 8-week MRI, Lipiodol patterns on CT 24h post-cTACE, and OS. Post-cTACE, serum IFN-γ, MCP-1, TNF-α, MIP-1α, IL-17, IL-8, IL-4, and IL-5 significantly decreased, while IL-6 increased (p < 0.005). TIF analysis showed higher IL-17 in untreated tumors compared to post-cTACE (p = 0.038), but differences were modest. In the iBT group, responders had elevated TIF IL-8 (p = 0.0103) and VEGF-A (p = 0.0185) prior to treatment, whereas in the cTACE/iBT group, responders exhibited lower TIF bFGF post-cTACE than non-responders (p = 0.0449). Elevated baseline serum IL-6 (p = 0.052), IL-8 (p = 0.036), and IFN-γ (p = 0.0508) were associated with shorter OS, while higher TIF IFN-γ (p = 0.051) correlated with improved OS. Baseline serum IL-1β (p = 0.0266) and post-cTACE serum level of VEGF-A (p = 0.0318) were higher in patients with homogeneous Lipiodol deposition in tumors, which correlated with longer OS. cTACE induces distinct systemic and local immune alterations that influence patient outcomes. Specifically, elevated serum IL-6 predicted poor survival, while homogeneous Lipiodol deposition marks favorable immune modulation and outcomes. Combining cytokine profiling with imaging biomarkers may enable improved, personalized treatment strategies in HCC.
S. Eminovic,
B. Levita,
R. Schmidt,
M. Lindholz,
D. Desser,
T. Penzkofer,
M. P. Wattjes and
J. Nawabi,
"Open-source versus proprietary large language models for academic writing in medicine: A controlled evaluation of DeepSeek-R1 and ChatGPT-o1 in neuroradiology",
Digital health,
vol. 12,
pp. 20552076261464745,
2026.
Abstract:
Large language models (LLMs) are being used to facilitate academic writing. We aimed (1) to assess the quality, integrity, and factual reliability of LLM-assisted academic writing in medicine, and (2) to compare the performance of open-source versus proprietary LLMs, reflecting differences in model transparency. In this prospective, controlled evaluation study, an open-source model (DeepSeek-R1) and proprietary model (ChatGPT-o1) completed ten academic tasks: generating five scientific essays and five evidence-based question-answers covering clinical topics in neuroradiology. Two radiologists rated outputs using 14 Likert and 7 binary criteria across the domains of academic quality, linguistic expression, factual reliability. Paired Wilcoxon/McNemar (Holm) assessed differences; ICC/Cohen's κ assessed reliability. DeepSeek-R1 achieved higher overall mean Likert scores than ChatGPT-o1 (mean ratings ± standard deviation: 3.23 ± 0.44 vs 3.02 ± 0.30, p = 0.021). It significantly outperformed in reasoning depth (p = 0.015), contextual coherence (p = 0.043), subtlety (p = 0.037), and evidence integration (p = 0.027). Although both models cited sources in every output, citation reliability was poor. DeepSeek-R1 cited more real publications (55.1% vs. 33.3%, p=0.053) but showed a higher confirmed fabrication rate (36.7% vs. 2.6%, p<0.001). DeepSeek-R1 respected word limits in 90%, ChatGPT-o1 only in 50%. Neither reviewer reliably noticed AI-generated text features. Inter-rater reliability was poor for Likert criteria (ICC = 0.466) and substantial for binary items (κ = 0.746). DeepSeek-R1 outperformed ChatGPT-o1 in generating academic content for neuroradiology, highlighting the potential of transparent, locally deployable models. However, moderate quality, citation errors and hallucinations indicate that LLMs are not yet sufficient for unsupervised academic writing and demand rigorous human review.
| DOI: | 10.1177/20552076261464745 |
| Datei: | https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42694319/ |
Abstract:
Large language models (LLMs) are being used to facilitate academic writing. We aimed (1) to assess the quality, integrity, and factual reliability of LLM-assisted academic writing in medicine, and (2) to compare the performance of open-source versus proprietary LLMs, reflecting differences in model transparency. In this prospective, controlled evaluation study, an open-source model (DeepSeek-R1) and proprietary model (ChatGPT-o1) completed ten academic tasks: generating five scientific essays and five evidence-based question-answers covering clinical topics in neuroradiology. Two radiologists rated outputs using 14 Likert and 7 binary criteria across the domains of academic quality, linguistic expression, factual reliability. Paired Wilcoxon/McNemar (Holm) assessed differences; ICC/Cohen's κ assessed reliability. DeepSeek-R1 achieved higher overall mean Likert scores than ChatGPT-o1 (mean ratings ± standard deviation: 3.23 ± 0.44 vs 3.02 ± 0.30, p = 0.021). It significantly outperformed in reasoning depth (p = 0.015), contextual coherence (p = 0.043), subtlety (p = 0.037), and evidence integration (p = 0.027). Although both models cited sources in every output, citation reliability was poor. DeepSeek-R1 cited more real publications (55.1% vs. 33.3%, p=0.053) but showed a higher confirmed fabrication rate (36.7% vs. 2.6%, p<0.001). DeepSeek-R1 respected word limits in 90%, ChatGPT-o1 only in 50%. Neither reviewer reliably noticed AI-generated text features. Inter-rater reliability was poor for Likert criteria (ICC = 0.466) and substantial for binary items (κ = 0.746). DeepSeek-R1 outperformed ChatGPT-o1 in generating academic content for neuroradiology, highlighting the potential of transparent, locally deployable models. However, moderate quality, citation errors and hallucinations indicate that LLMs are not yet sufficient for unsupervised academic writing and demand rigorous human review.
L. Misera,
S. Nebelung,
Z. I. Carrero,
K. Bressem,
M. Ligero,
J. Kühn,
R. Hoffmann,
D. Truhn and
J. N. Kather,
"Reducing manual workload in CT and MRI annotation with the Segment Anything Model 2",
BMC medical imaging,
vol. 26,
no. 1,
pp. 54,
Jan.
2026.
Abstract:
BACKGROUND: Volumetric segmentation in CT and MRI is valuable for artificial intelligence workflows in radiology, yet creating the large, precisely annotated datasets required for training segmentation models remains laborious. METHODS: Here, we tested in simulation whether the foundation model “Segment Anything Model 2” (SAM 2) can reduce expert annotation workload. In our workflow, annotators provide a single box at the object’s center, and SAM 2 automatically segments the object across slices; annotators then review and correct the masks as needed. Workload reduction was defined as the proportion of SAM 2’s predicted segmentation masks that were accepted without modification. Downstream segmentation models were then trained on the SAM 2-assisted masks and compared with reference models trained on ground truth masks. RESULTS: For femoral bone segmentation in MRI and liver tumor segmentation in CT, 36,614 sagittal and 16,311 axial slices were annotated, with 30% and 53% of SAM 2-generated masks accepted as is, respectively, indicating workload reduction. Crucially, segmentation models trained on SAM 2-assisted masks performed comparably to reference models, with a median dice similarity coefficient of 98.5% compared with 98.7% for femoral bone segmentation, and 77.3% compared with 77.0% for liver tumor segmentation. CONCLUSION: Using SAM 2 could thus expedite 3D medical imaging dataset annotation and segmentation model development for both research and clinical applications.
| DOI: | 10.1186/s12880-025-02075-4 |
| Datei: | https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41507872/ |
Abstract:
BACKGROUND: Volumetric segmentation in CT and MRI is valuable for artificial intelligence workflows in radiology, yet creating the large, precisely annotated datasets required for training segmentation models remains laborious. METHODS: Here, we tested in simulation whether the foundation model “Segment Anything Model 2” (SAM 2) can reduce expert annotation workload. In our workflow, annotators provide a single box at the object’s center, and SAM 2 automatically segments the object across slices; annotators then review and correct the masks as needed. Workload reduction was defined as the proportion of SAM 2’s predicted segmentation masks that were accepted without modification. Downstream segmentation models were then trained on the SAM 2-assisted masks and compared with reference models trained on ground truth masks. RESULTS: For femoral bone segmentation in MRI and liver tumor segmentation in CT, 36,614 sagittal and 16,311 axial slices were annotated, with 30% and 53% of SAM 2-generated masks accepted as is, respectively, indicating workload reduction. Crucially, segmentation models trained on SAM 2-assisted masks performed comparably to reference models, with a median dice similarity coefficient of 98.5% compared with 98.7% for femoral bone segmentation, and 77.3% compared with 77.0% for liver tumor segmentation. CONCLUSION: Using SAM 2 could thus expedite 3D medical imaging dataset annotation and segmentation model development for both research and clinical applications.
J. Bienzeisler,
M. K. Hertwig,
H. Heidemeyer,
M. Alhaskir,
R. W. Majeed,
A. Kombeiz,
W. Hoy,
S. Huening,
F. Goettgens,
J. Unterkofler,
S. Rademacher,
D. Panagiotidis,
V. Marewski,
A. Sommer,
W. Schirrmeister,
F. Walcher,
R. Otto,
S. Ehrentreich,
H. H. Beyel,
V. Peeva,
C. T. Schwanen,
M. Pegoraro,
B. Zoch-Lesniak,
J. Pollmanns,
R. Wittmar,
D. G. Stillfried,
R. Röhrig,
S. K. Beckers,
W. M. P. Aalst and
J. C. Brokmann,
"Trans-sectoral patient pathways in urgent and emergency care (TRANSPARENT study): protocol for a prospective, mixed-methods study in Germany",
BMJ Open,
vol. 16,
no. 2,
2026.
British Medical Journal Publishing Group.
Abstract:
Introduction Urgent and emergency care in Germany is delivered across multiple, loosely connected sectors. In the absence of coherent, time-resolved data on patient movements between emergency medical services (EMS), out-of-hours ambulatory care, emergency departments (EDs) and inpatient care, inefficiencies and coordination gaps remain difficult to quantify. A process-centric, trans-sectoral analysis is required to characterise real-world patient pathways and identify actionable levers for improvement. The study aims to reconstruct, model and analyse patient pathways for urgent health complaints across all relevant sectors of the healthcare system in a German model region.Methods and analysis We will employ a mixed-methods observational study design. Routine data from EMS, out-of-hours ambulatory care, EDs and subsequent inpatient care will be pseudonymised at source, linked via a trusted third party and analysed within a trusted research environment. Time-stamped event logs will support process mining for discovery, conformance and performance analysis alongside descriptive statistics with stratification by context, such as setting, time of day, urgency and patient cohorts. Anonymous cross-sectional surveys of patients and front-line professionals, complemented by quarterly snapshot surveys in out-of-hours ambulatory care and interviews, will provide convergent evidence on the motives, barriers and coordination of utilisation behaviour. Enrolment for surveys is anticipated from the fourth quarter of 2025; routine data capture covers 1 January\textendash31 December 2026; analyses and dissemination run until 31 December 2027.Ethics and dissemination The study received ethical approval from the Ethics Committee of the Medical Faculty at RWTH Aachen University (EK 25-351). Survey modules are conducted anonymously with voluntary participation and without collection of direct identifiers; routine care data are processed in pseudonymised form and analysed within a trusted research environment. Stakeholder interviews will be conducted with informed consent. Results will be disseminated through peer-reviewed publications, conference presentations and summary reports for participating institutions and stakeholders, complemented by plain-language materials to support patient-centred navigation.Trial registration number DRKS00035916.
| DOI: | 10.1136/bmjopen-2025-114590 |
Abstract:
Introduction Urgent and emergency care in Germany is delivered across multiple, loosely connected sectors. In the absence of coherent, time-resolved data on patient movements between emergency medical services (EMS), out-of-hours ambulatory care, emergency departments (EDs) and inpatient care, inefficiencies and coordination gaps remain difficult to quantify. A process-centric, trans-sectoral analysis is required to characterise real-world patient pathways and identify actionable levers for improvement. The study aims to reconstruct, model and analyse patient pathways for urgent health complaints across all relevant sectors of the healthcare system in a German model region.Methods and analysis We will employ a mixed-methods observational study design. Routine data from EMS, out-of-hours ambulatory care, EDs and subsequent inpatient care will be pseudonymised at source, linked via a trusted third party and analysed within a trusted research environment. Time-stamped event logs will support process mining for discovery, conformance and performance analysis alongside descriptive statistics with stratification by context, such as setting, time of day, urgency and patient cohorts. Anonymous cross-sectional surveys of patients and front-line professionals, complemented by quarterly snapshot surveys in out-of-hours ambulatory care and interviews, will provide convergent evidence on the motives, barriers and coordination of utilisation behaviour. Enrolment for surveys is anticipated from the fourth quarter of 2025; routine data capture covers 1 January\textendash31 December 2026; analyses and dissemination run until 31 December 2027.Ethics and dissemination The study received ethical approval from the Ethics Committee of the Medical Faculty at RWTH Aachen University (EK 25-351). Survey modules are conducted anonymously with voluntary participation and without collection of direct identifiers; routine care data are processed in pseudonymised form and analysed within a trusted research environment. Stakeholder interviews will be conducted with informed consent. Results will be disseminated through peer-reviewed publications, conference presentations and summary reports for participating institutions and stakeholders, complemented by plain-language materials to support patient-centred navigation.Trial registration number DRKS00035916.
D. Wolf,
H. Hillenhagen,
B. Taskin,
A. Bäuerle,
M. Beer,
M. Götz and
T. Ropinski,
"Your other Left! Vision-Language Models Fail to Identify Relative Positions in Medical Images",
Lecture Notes in Computer Science,
pp. 691-701,
2026.
| DOI: | 10.1007/978-3-032-04971-1_65 |
| Datei: | https://doi.org/10.1007/978-3-032-04971-1_65 |
M. Chaturvedi,
A. Bartz,
C. M. Denkinger,
C. Klett-Tammen,
M. Kretzschmar,
A. Kuhlmann,
B. Lange,
F. M. Marx,
R. Mikolajczyk,
I. Monsef,
H. T. Nguyen,
J. Suer,
N. Skoetz,
V. K. Jaeger and
A. Karch,
Guidelines on reporting and assessing dynamic mathematical models of infectious diseases: a scoping review,
2026.
C. Bartenschlager,
R. Frey,
M. Freitag and
et al,
"Managing hospital visitor admission during Covid-19: A discrete-event simulation by the data of a German University Hospital".
Gehalten auf der Hawaii International Conference on System Sciences 2022.
| DOI: | 10.24251/HICSS.2022.449 |
C. Klein,
M. Borsche,
A. Balck and
et al,
"One-year surveillance of SARS-CoV-2 transmission of the ELISA Cohort: A model for population-based monitoring of infection risk",
Science Adv.
M. Jukic,
A. Dunkel,
B. Haller and
et al,
"Persistent loss of smell and taste perception in subjects with anti-SARS-CoV-2 antibodies".
M. Kahn,
S. Zellmer,
A. Ebigbo and
et al,
"Progress of the vaccination campaign among HCW in AGP in Germany".
K. O. Yusuf,
S. Hanss and
D. Krefting,
"Towards a Consistent Representation of Contradictions Within Health Data for Efficient Implementation of Data Quality Assessments.",
Studies in Health Technology and Informatics, eBook Serie,
vol. 302.
A. Wulff,
P. Biermann,
T. von Landesberger and
et al,
"A Smart Infection Control System for COVID-19 Infections in Hospitals"
in Conference on 66. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS) 2021.
| Datei: | https://www.egms.de/static/de/meetings/gmds2021/21gmds058.shtml |
B. Lorenz-Depiereux,
S. Hopff,
H. Valentin,
M. Scherer,
S. Berger,
G. Anton,
B. Balzuweit,
T. Bahmer,
T. Illig,
A. Blumentritt,
C. Schäfer,
S. Hanss,
M. Nauck,
D. Krefting,
S. Schreiber,
M. Witzenrath,
J. Schaller,
W. Lieb,
D. Stahl,
J. Vehreschild,
M. Kraus,
On Behalf Of The Napkon Study Group and
N. Ethics Coordination,
"Poster Biobank-Symposium: Ethik-Koordination in NUKLEUS am Beispiel von NAPKON – Herausforderungen und Chancen".
M. Kraus,
C. Hampf,
T. Bahls,
W. Hoffmann,
M. Bialke,
A. Blumentritt,
F. Moser,
S. Lang,
E. Sargsyan and
A. Stehn,
"Poster Biobank-Symposium: Semantic Consent Code (SCC) Optionen für mehr Einheitlichkeit bei der Codierung und Abfrage von Einwilligungsinhalten".
[en]
A. Schramm,
J. Raidt,
S. Riepenhausen,
C. M. T. Nygaard,
R. Tenardi-Wenge,
T. Qvist,
P. Witt,
M. Storck,
H. Olbrich,
K. G. Nielsen and
H. Omran,
"Limitations of PICADAR as a diagnostic predictive tool for
primary ciliary dyskinesia",
Front. Mol. Biosci.,
vol. 12,
no. 1691758,
pp. 1691758,
Dez.
2025.
Frontiers Media SA.
Abstract:
Die Primary Ciliary Dyskinesia Rule (PICADAR) ist ein diagnostisches Prognoseinstrument, das derzeit von der European Respiratory Society (ERS) empfohlen wird, um die Wahrscheinlichkeit einer Diagnose der primären ziliären Dyskinesie (PCD) zu beurteilen. Trotz ihrer Empfehlung gemäß der aktuellen ERS-Diagnoseleitlinie für PCD ist die Leistungsfähigkeit der PICADAR noch nicht ausreichend untersucht. Die Studie zeigt, dass der PICADAR eine begrenzte Sensitivität, insbesondere bei Personen ohne Lateralitätsdefekte (61 %) oder ohne charakteristische ultrastrukturelle Defekte (59 %), hat. Daher sollte der PICADAR nicht als einziger Faktor für die Einleitung einer diagnostischen Abklärung herangezogen werden und mit Vorsicht als primärer Faktor für die Einschätzung der Wahrscheinlichkeit einer PCD verwendet werden. Es werden alternative Prognoseinstrumente benötigt, insbesondere für PCD-Patienten mit normaler Körperzusammensetzung und normaler Ultrastruktur.
Abstract:
Die Primary Ciliary Dyskinesia Rule (PICADAR) ist ein diagnostisches Prognoseinstrument, das derzeit von der European Respiratory Society (ERS) empfohlen wird, um die Wahrscheinlichkeit einer Diagnose der primären ziliären Dyskinesie (PCD) zu beurteilen. Trotz ihrer Empfehlung gemäß der aktuellen ERS-Diagnoseleitlinie für PCD ist die Leistungsfähigkeit der PICADAR noch nicht ausreichend untersucht. Die Studie zeigt, dass der PICADAR eine begrenzte Sensitivität, insbesondere bei Personen ohne Lateralitätsdefekte (61 %) oder ohne charakteristische ultrastrukturelle Defekte (59 %), hat. Daher sollte der PICADAR nicht als einziger Faktor für die Einleitung einer diagnostischen Abklärung herangezogen werden und mit Vorsicht als primärer Faktor für die Einschätzung der Wahrscheinlichkeit einer PCD verwendet werden. Es werden alternative Prognoseinstrumente benötigt, insbesondere für PCD-Patienten mit normaler Körperzusammensetzung und normaler Ultrastruktur.
[eng]
A. Hamdan,
Y. El-Amri,
F. Heinrich,
O. A. A. Mohamed,
D. Sepulveda-Falla,
M. Glatzel,
J. Matschke and
S. Krasemann,
"ApoE4 Homozygosity Is Associated With Increased Microglia Activation in Fatal COVID-19",
Neuropathology: Official Journal of the Japanese Society of Neuropathology,
vol. 45,
no. 6,
pp. e70033,
Dez.
2025.
Abstract:
Das Protein Apolipoprotein E4 (APOE4) ist ein bekannter Risikofaktor für Alzheimer und könnte auch den Verlauf von COVID-19 beeinflussen. In dieser Studie wurden Gehirn- und Lungenproben von 38 Menschen untersucht, die an COVID-19 gestorben waren, um den Zusammenhang zwischen APOE4 und Entzündungsreaktionen im Gehirn zu klären. Dabei zeigte sich, dass APOE4-Träger, besonders aus der ersten Infektionswelle, häufiger vorkamen und eine stärkere Aktivierung von Mikroglia (Immunzellen des Gehirns) aufwiesen. Diese verstärkte Entzündung war vor allem im Kleinhirn zu sehen und betraf Männer stärker als Frauen. Zudem hing eine hohe Virusmenge in der Lunge mit einer stärkeren Entzündungsreaktion im Kleinhirn zusammen, weshalb das Kleinhirn bei der Erforschung von Infektionskrankheiten stärker berücksichtigt werden sollte.
| DOI: | 10.1111/neup.70033 |
Abstract:
Das Protein Apolipoprotein E4 (APOE4) ist ein bekannter Risikofaktor für Alzheimer und könnte auch den Verlauf von COVID-19 beeinflussen. In dieser Studie wurden Gehirn- und Lungenproben von 38 Menschen untersucht, die an COVID-19 gestorben waren, um den Zusammenhang zwischen APOE4 und Entzündungsreaktionen im Gehirn zu klären. Dabei zeigte sich, dass APOE4-Träger, besonders aus der ersten Infektionswelle, häufiger vorkamen und eine stärkere Aktivierung von Mikroglia (Immunzellen des Gehirns) aufwiesen. Diese verstärkte Entzündung war vor allem im Kleinhirn zu sehen und betraf Männer stärker als Frauen. Zudem hing eine hohe Virusmenge in der Lunge mit einer stärkeren Entzündungsreaktion im Kleinhirn zusammen, weshalb das Kleinhirn bei der Erforschung von Infektionskrankheiten stärker berücksichtigt werden sollte.
M. Rempe,
L. Heine,
C. Seibold,
F. Hörst and
J. Kleesiek,
"De-identification of medical imaging data: a comprehensive tool for ensuring patient privacy.",
European radiology,
Dez.
2025.
Abstract:
Medizinische Bildgebungsdaten, die in der Forschung verwendet werden, umfassen häufig sensible geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) und personenbezogene identifizierbare Informationen (PII), die strengen Rechtsrahmen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder das Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) unterliegen. Daher müssen diese Datentypen vor der Nutzung de-identifiziert werden, was für viele Forscher eine große Herausforderung darstellt. Angesichts der Vielzahl von medizinischen Bildgebungsdaten ist es notwendig, eine Vielzahl von Entschlüsselungstechniken einzusetzen. Um den Ent-Identifizierungsprozess für medizinische Bildgebungsdaten zu erleichtern, haben wir ein Open-Source-Tool entwickelt, mit dem Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) Magnetresonanzbilder, Computertomographie-Bilder, ganze Dia-Bilder und Magnetresonanz-Twix-Rohdaten identifiziert werden können. Ferner ermöglicht die Implementierung eines neuronalen Netzes die Entfernung von Text innerhalb der Bilder. Das vorgeschlagene Tool erreicht vergleichbare Ergebnisse mit aktuellen hochmodernen Algorithmen zu reduzierter Rechenzeit (bis zu × 265). Das Tool schafft es auch, Bilddaten verschiedener Typen wie Neuroimaging Informatics Technology Initiative (NIfTI) oder Whole Slide Image (WSI-)DICOMS vollständig zu identifizieren. Das vorgeschlagene Tool automatisiert eine aufwendige Ent-Identifikations-Pipeline für mehrere Arten von Eingaben, wodurch die Notwendigkeit zusätzlicher Werkzeuge zur De-Identifizierung von Abbildungsdaten reduziert wird. Frage Wie können Forscher sensible medizinische Bildgebungsdaten effektiv entschlüsseln und dabei Rechtsrahmen zum Schutz von Patientengesundheitsinformationen einhalten? Ergebnisse Wir entwickelten ein Open-Source-Tool, das die De-Identifizierung verschiedener medizinischer Bildgebungsformate automatisiert und die Effizienz von De-Identifizierungsprozessen verbessert. Klinische Relevanz Dieses Tool befasst sich mit dem kritischen Bedarf an robusten und benutzerfreundlichen De-Identifikationslösungen in der medizinischen Bildgebung, wodurch der Datenaustausch in der Forschung und der Schutz der Patienten Privatsphäre erleichtert wird.
| DOI: | 10.1007/s00330-025-11695-x |
Abstract:
Medizinische Bildgebungsdaten, die in der Forschung verwendet werden, umfassen häufig sensible geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) und personenbezogene identifizierbare Informationen (PII), die strengen Rechtsrahmen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder das Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) unterliegen. Daher müssen diese Datentypen vor der Nutzung de-identifiziert werden, was für viele Forscher eine große Herausforderung darstellt. Angesichts der Vielzahl von medizinischen Bildgebungsdaten ist es notwendig, eine Vielzahl von Entschlüsselungstechniken einzusetzen. Um den Ent-Identifizierungsprozess für medizinische Bildgebungsdaten zu erleichtern, haben wir ein Open-Source-Tool entwickelt, mit dem Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) Magnetresonanzbilder, Computertomographie-Bilder, ganze Dia-Bilder und Magnetresonanz-Twix-Rohdaten identifiziert werden können. Ferner ermöglicht die Implementierung eines neuronalen Netzes die Entfernung von Text innerhalb der Bilder. Das vorgeschlagene Tool erreicht vergleichbare Ergebnisse mit aktuellen hochmodernen Algorithmen zu reduzierter Rechenzeit (bis zu × 265). Das Tool schafft es auch, Bilddaten verschiedener Typen wie Neuroimaging Informatics Technology Initiative (NIfTI) oder Whole Slide Image (WSI-)DICOMS vollständig zu identifizieren. Das vorgeschlagene Tool automatisiert eine aufwendige Ent-Identifikations-Pipeline für mehrere Arten von Eingaben, wodurch die Notwendigkeit zusätzlicher Werkzeuge zur De-Identifizierung von Abbildungsdaten reduziert wird. Frage Wie können Forscher sensible medizinische Bildgebungsdaten effektiv entschlüsseln und dabei Rechtsrahmen zum Schutz von Patientengesundheitsinformationen einhalten? Ergebnisse Wir entwickelten ein Open-Source-Tool, das die De-Identifizierung verschiedener medizinischer Bildgebungsformate automatisiert und die Effizienz von De-Identifizierungsprozessen verbessert. Klinische Relevanz Dieses Tool befasst sich mit dem kritischen Bedarf an robusten und benutzerfreundlichen De-Identifikationslösungen in der medizinischen Bildgebung, wodurch der Datenaustausch in der Forschung und der Schutz der Patienten Privatsphäre erleichtert wird.
T. Rothoeft,
A. T. Hoffmann,
C. Maier,
R. Denz,
R. Kobbe,
A. Friedrichs,
G. M. N. Behrens,
P. Behrens,
R. Berner,
A. Caliebe,
C. M. Denkinger,
K. Giesbrecht,
L. Hojenski,
O. Hovardovska,
A. Dopfer-Jablonka,
O. Iatseniuk,
A. J. Kaasch,
M. Kraus,
L. Mitrov,
M. Nauck,
S. N. Miranda,
M. Scherer,
Y. Schmiedel,
D. Stahl,
N. Timmesfeld,
N. Toepfner,
J. Vehreschild,
W. A. Wohlgemuth,
A. Petersmann,
M. J. G. T. Vehreschild and
F. Brinkmann,
"Performance of whole blood interferon-γ release assays in SARS-CoV-2 and tuberculosis is age dependent",
Infection,
vol. 53,
no. 6,
pp. 2669-2680,
Dez.
2025.
Abstract:
A lot of research has been done, mainly on tuberculosis (TB), on the extent to which cellular immune protection as measured by interferon-γ release assays (IGRA) is age-dependent. In a previous study we showed that following an Omicron infection, adolescents with a hybrid immunity had a higher probability of having a reactive SARS-CoV-2-specific IGRA than children. Therefore, we examined in a large group of minors and adults whether age influences cellular immunity as measured by IGRA in TB and SARS-CoV-2. Participants were recruited at 13 German study sites between September and December 2022. Cellular immunity was analyzed using SARS-CoV-2 and Tb-specific IGRA and humoral immunity against SARS-CoV-2 by measuring antibodies against spike (S) and nucleocapsid protein. Analysis was done depending on natural (convalescent, not vaccinated) or hybrid immunity (convalescent and vaccinated). Overall, 1401 adults and 392 minors were included. The amount of interferon-γ released by T cells, as well as the probability of a positive SARS-CoV-2 IGRA (OR 1.022) and a positive Tb IGRA (OR 1.047) were age dependent. Sensitivity of SARS-CoV-2 IGRA in natural immunity was lower in minors (0.45), especially in those less than 5 years (0.29) as compared to adults (0.66). The interferon-γ response to SARS-CoV-2 infections and/or vaccinations and to Tb infections as measured by IGRA is in quality and quantity dependent on age. The sensitivity of commercially available tests in young children seems to be suboptimal, limiting their use as a diagnostic or research tool in this age group.
| DOI: | 10.1007/s15010-025-02613-w |
| Datei: | https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40739412/ |
Abstract:
A lot of research has been done, mainly on tuberculosis (TB), on the extent to which cellular immune protection as measured by interferon-γ release assays (IGRA) is age-dependent. In a previous study we showed that following an Omicron infection, adolescents with a hybrid immunity had a higher probability of having a reactive SARS-CoV-2-specific IGRA than children. Therefore, we examined in a large group of minors and adults whether age influences cellular immunity as measured by IGRA in TB and SARS-CoV-2. Participants were recruited at 13 German study sites between September and December 2022. Cellular immunity was analyzed using SARS-CoV-2 and Tb-specific IGRA and humoral immunity against SARS-CoV-2 by measuring antibodies against spike (S) and nucleocapsid protein. Analysis was done depending on natural (convalescent, not vaccinated) or hybrid immunity (convalescent and vaccinated). Overall, 1401 adults and 392 minors were included. The amount of interferon-γ released by T cells, as well as the probability of a positive SARS-CoV-2 IGRA (OR 1.022) and a positive Tb IGRA (OR 1.047) were age dependent. Sensitivity of SARS-CoV-2 IGRA in natural immunity was lower in minors (0.45), especially in those less than 5 years (0.29) as compared to adults (0.66). The interferon-γ response to SARS-CoV-2 infections and/or vaccinations and to Tb infections as measured by IGRA is in quality and quantity dependent on age. The sensitivity of commercially available tests in young children seems to be suboptimal, limiting their use as a diagnostic or research tool in this age group.
S. Buchka,
A. Hapfelmeier,
J. S. Kirschke,
V. Steuerwald,
M. Naumann,
I. Soto-Rey,
S. O. Rohr,
F. Kramer,
L. Behrens,
E. Oswald,
T. Kümpfel,
H. Zimmermann,
V. S. Hoffmann,
M. Hagedorn,
F. Albashiti,
M. Krumbholz,
U. Ziemann,
O. Kohlbacher,
B. Sailer,
V. Braunmüller,
S. Biergans,
M. Herr,
U. Ernemann,
E. Bürkle,
B. Bender,
A. Daul,
C. Ruff,
J. Römhild,
B. Wiestler,
D. Sepp,
H. Spengler,
P. Pallaoro,
M. Boeker,
F. Kohlmayer,
V. Dehmelt,
A. Berthele,
M. Mühlau,
P. Uibel,
J. Wauschkuhn,
K. Kuhn,
M. Senel,
I. Vardakas,
D. Taranu,
H. A. Kestler,
N. Sollmann,
B. I. Ön,
S. Bilger,
U. Mansmann,
A. Bayas,
J. Havla,
M. C. Kowarik,
H. Tumani and
B. H. and,
"External validation of a multiple sclerosis treatment decision score using data from the ProVal-MS cohort study",
Therapeutic Advances in Neurological Disorders,
vol. 18,
pp. 17562864251391095,
Nov.
2025.
Abstract:
Es wurde ein Multiple-Sklerose-Behandlungsentscheings-Score (MS-TDS) mit Daten aus der ProVal-MS-Studie validiert. Der MS-TDS sagt die Wahrscheinlichkeit des Auftretens mindestens einer neuen oder sich vergrößernden T2-Läsion innerhalb von 6-24 Monaten nach Ausbruch der Erkrankung voraus und unterstützt die Entscheidung zwischen der Einleitung einer Plattformbehandlung oder einen "abwartenden" Ansatz. Ein sekundäres Ziel war die Machbarkeit von datenschutzkonformen Verbundkonzepten bei der Zusammenarbeit von mehreren Datenintegrationszentren aufzuzeigen.
| DOI: | 10.1177/17562864251391095 |
Abstract:
Es wurde ein Multiple-Sklerose-Behandlungsentscheings-Score (MS-TDS) mit Daten aus der ProVal-MS-Studie validiert. Der MS-TDS sagt die Wahrscheinlichkeit des Auftretens mindestens einer neuen oder sich vergrößernden T2-Läsion innerhalb von 6-24 Monaten nach Ausbruch der Erkrankung voraus und unterstützt die Entscheidung zwischen der Einleitung einer Plattformbehandlung oder einen "abwartenden" Ansatz. Ein sekundäres Ziel war die Machbarkeit von datenschutzkonformen Verbundkonzepten bei der Zusammenarbeit von mehreren Datenintegrationszentren aufzuzeigen.
A. S. L. Graefe,
F. Rehburg,
S. Alkarkoukly,
D. Danis,
A. Gr"onke,
M. R. H"ubner,
A. Bartschke,
T. Debertshäuser,
S. A. I. Klopfenstein,
J. Sass,
J. Fleck,
M. Rehberg,
J. Zsch"untzsch,
E. F. Nyoungui,
T. Kalashnikova,
L. Murgu\'ıa-Favela,
B. Derfalvi,
N. A. M. Wright,
S. Moosa,
S. Ogishima,
O. Semler,
S. Wiegand,
P. K"uhnen,
C. J. Mungall,
M. A. Haendel,
P. N. Robinson,
S. Thun and
O. Beyan,
"RareLink: scalable REDCap-based framework for rare disease
interoperability linking international registries to FHIR and
Phenopackets",
npj Genomic Medicine,
vol. 10,
no. 1,
pp. 72,
Nov.
2025.
Abstract:
Die Publikation stellt ein neuartiges Framework namens RareLink vor. REDCap wird zwar häufig in der Forschung zu seltenen Erkrankungen genutzt, bietet jedoch nur geringe Interoperabilität mit internationalen Gesundheitsstandards. RareLink, ein Open-Source-Framework auf Basis eines ontologiebasierten Common Data Models, ermöglicht einen standardisierten Datenaustausch zwischen REDCap, internationalen Registern und Analysewerkzeugen. Es verknüpft Daten mit GA4GH-Phenopackets und HL7-FHIR-Profilen. Das Framework wurde international entwickelt und anhand eines simulierten Kabuki-Syndrom-Patient Kohort erfolgreich getestet.
Abstract:
Die Publikation stellt ein neuartiges Framework namens RareLink vor. REDCap wird zwar häufig in der Forschung zu seltenen Erkrankungen genutzt, bietet jedoch nur geringe Interoperabilität mit internationalen Gesundheitsstandards. RareLink, ein Open-Source-Framework auf Basis eines ontologiebasierten Common Data Models, ermöglicht einen standardisierten Datenaustausch zwischen REDCap, internationalen Registern und Analysewerkzeugen. Es verknüpft Daten mit GA4GH-Phenopackets und HL7-FHIR-Profilen. Das Framework wurde international entwickelt und anhand eines simulierten Kabuki-Syndrom-Patient Kohort erfolgreich getestet.
M. Arruda Botelho,
C. Ata Baykara,
A. Burak "Unal,
N. Pfeifer and
M. Akg"un,
"Privacy-preserving AUC computation in distributed machine
learning with PHT-meDIC",
PLOS Digital Health,
vol. 4,
no. 11,
pp. e0000753,
Nov.
2025.
Public Library of Science.
Abstract:
In dieser Arbeit wurde eine Lösung entwickelt, um die Güte von KI-Modellen – gemessen über die AUC – auch dann sicher berechnen zu können, wenn verschiedene Einrichtungen ihre sensiblen Daten nicht miteinander teilen dürfen. Die Forschenden stellten zwei Methoden vor: eine, die die AUC völlig exakt und datenschutzkonform berechnet, und eine zweite, die schneller ist und trotzdem sehr genaue Ergebnisse liefert. Beide Verfahren nutzen moderne Verschlüsselungstechniken, damit weder die wahren Diagnosen noch die Modellvorhersagen offengelegt werden. In der Gesundheitsplattform PHT-meDIC konnten die Methoden erfolgreich getestet und ihre Praxistauglichkeit gezeigt werden. Der frei verfügbare Programmcode erleichtert es anderen, die Verfahren im Rahmen kooperativer, datenschutzfreundlicher KI-Lösungen zu übernehmen.
Abstract:
In dieser Arbeit wurde eine Lösung entwickelt, um die Güte von KI-Modellen – gemessen über die AUC – auch dann sicher berechnen zu können, wenn verschiedene Einrichtungen ihre sensiblen Daten nicht miteinander teilen dürfen. Die Forschenden stellten zwei Methoden vor: eine, die die AUC völlig exakt und datenschutzkonform berechnet, und eine zweite, die schneller ist und trotzdem sehr genaue Ergebnisse liefert. Beide Verfahren nutzen moderne Verschlüsselungstechniken, damit weder die wahren Diagnosen noch die Modellvorhersagen offengelegt werden. In der Gesundheitsplattform PHT-meDIC konnten die Methoden erfolgreich getestet und ihre Praxistauglichkeit gezeigt werden. Der frei verfügbare Programmcode erleichtert es anderen, die Verfahren im Rahmen kooperativer, datenschutzfreundlicher KI-Lösungen zu übernehmen.
L. Misera,
L. Schiemann,
J. N. Kather,
R. Hoffmann,
J. Kühn and
F. Schön,
"351P Non-invasive prediction of liver tumor entity from CT using artificial intelligence",
ESMO Real World Data and Digital Oncology,
vol. 10,
pp. 100547,
Nov.
2025.
| DOI: | 10.1016/j.esmorw.2025.100547 |
| Datei: | https://doi.org/10.1016/j.esmorw.2025.100547 |
N. A. Lackner,
A. Karius,
T. Brandt,
O. J. Ott,
F. Putz,
V. Strnad,
M. S. May,
R. Fietkau,
C. Bert and
J. Szkitsak,
"Automated quality assurance of imaging dose and protocol adherence in computed tomography radiotherapy planning using TotalSegmentator-based segmentation.",
Strahlentherapie und Onkologie : Organ der Deutschen Rontgengesellschaft ... [et al],
Nov.
2025.
Abstract:
Computed Tomography (CT) Scans sind für die Bestrahlungsplanung unerlässlich und liefern wesentliche Daten für Dosisberechnungen. Diese Studie untersuchte retrospektive Bildgebungsdosen, Scanlängen und Protokollhaftung zur Unterstützung der Bildoptimierung und zur Verringerung der Patientenstrahlung. Aus dem institutionellen Bildarchivierungs- und Kommunikationssystem (PACS) wurden CT-Daten von Patienten, die in der Zeit 04/2021 bis 12/2024 einer externen Strahlentherapie und einer Brachytherapie unterzogen wurden, abgerufen. Imaging-Dosen (volumetrischer CT-Dosenindex [CTDIvol] und Dosislängenprodukt [DLP]) wurden aus Dosisberichten extrahiert. Die Automatisierte Organsegmentierung wurde verwendet, um die Einhaltung der Standard-Betriebsverfahren (SOPs) durch Schätzung anatomischer Scanlängenunterschiede zu beurteilen. Zusätzliche Qualitätssicherung überprüft das geprüfte Protokoll und die Abbildungskonsistenz. Messprotokolle zeigten den höchsten CTDIvol (73 ± 12 mGy), während Kopf- und Halsprotokolle höhere DLP-Werte (3212 ± 757 mGy·cm hatten. Das Lungen 4D-Protokoll zeigte eine höhere effektive Dosis (23 ± 9 mSv) im Vergleich zum Standard Lungenprotokoll. Anatomische Abtastlängenunterschiede wurden an der unteren Grenze im oberen Bauch (120 ± 75 mm) und Wirbelsäule (155 ± 159 mm) beobachtet, was die Möglichkeiten zur Verbesserung des Arbeitsablaufs anzeigt. Die Verbesserung von CT-Workflows für Strahlentherapiepatienten ist wichtig und machbar. Dose- und Scan-Längenanalysen legen nahe, dass die Revision institutioneller SOPs, die Optimierung der Röntgenröhrenmodulation und die Verfeinerung der Scan-Längengrenzen für dieses Ziel berücksichtigt werden sollten.
| DOI: | 10.1007/s00066-025-02494-w |
Abstract:
Computed Tomography (CT) Scans sind für die Bestrahlungsplanung unerlässlich und liefern wesentliche Daten für Dosisberechnungen. Diese Studie untersuchte retrospektive Bildgebungsdosen, Scanlängen und Protokollhaftung zur Unterstützung der Bildoptimierung und zur Verringerung der Patientenstrahlung. Aus dem institutionellen Bildarchivierungs- und Kommunikationssystem (PACS) wurden CT-Daten von Patienten, die in der Zeit 04/2021 bis 12/2024 einer externen Strahlentherapie und einer Brachytherapie unterzogen wurden, abgerufen. Imaging-Dosen (volumetrischer CT-Dosenindex [CTDIvol] und Dosislängenprodukt [DLP]) wurden aus Dosisberichten extrahiert. Die Automatisierte Organsegmentierung wurde verwendet, um die Einhaltung der Standard-Betriebsverfahren (SOPs) durch Schätzung anatomischer Scanlängenunterschiede zu beurteilen. Zusätzliche Qualitätssicherung überprüft das geprüfte Protokoll und die Abbildungskonsistenz. Messprotokolle zeigten den höchsten CTDIvol (73 ± 12 mGy), während Kopf- und Halsprotokolle höhere DLP-Werte (3212 ± 757 mGy·cm hatten. Das Lungen 4D-Protokoll zeigte eine höhere effektive Dosis (23 ± 9 mSv) im Vergleich zum Standard Lungenprotokoll. Anatomische Abtastlängenunterschiede wurden an der unteren Grenze im oberen Bauch (120 ± 75 mm) und Wirbelsäule (155 ± 159 mm) beobachtet, was die Möglichkeiten zur Verbesserung des Arbeitsablaufs anzeigt. Die Verbesserung von CT-Workflows für Strahlentherapiepatienten ist wichtig und machbar. Dose- und Scan-Längenanalysen legen nahe, dass die Revision institutioneller SOPs, die Optimierung der Röntgenröhrenmodulation und die Verfeinerung der Scan-Längengrenzen für dieses Ziel berücksichtigt werden sollten.
[en]
J. H. J. Baum,
A. Dörre,
T. S. Boender,
K. Heldt,
H. Wilking,
S. Drynda,
B. Erdmann,
R. Grashey,
C. Grupp,
K. Habbinga,
E. Hamelmann,
A. Heining,
H. Höger-Schmidt,
C. Kill,
F. Reichert,
J. Riße,
T. Schilling,
A. R. Group,
M. Baacke,
J. Bauer,
M. Bernhard,
J. Bienzeisler,
S. Blaschke,
J. Brokmann,
V. Burst,
H. Busch,
H. Dormann,
C. Duesberg,
S. Ehrentreich,
A. Gries,
T. Händl,
E. Handmann,
F. Hans,
F. Hanses,
T. Henke,
M. Klein,
T. Hofmann,
M. Karg,
J. Kleinekorth,
A. Kombeiz,
B. Kumle,
P. Kümpers,
C. Lewejohann,
A. Dinse-Lambracht,
B. Lucas,
C. Mach,
R. W. Majeed,
J. Neubauer,
R. Otto,
T. Peschel,
N. Pfeufer,
R. Röhrig,
W. Schirrmeister,
D. Schunk,
W. Stahl,
H. Stefani,
L. Triefenbach,
B. Uirich,
F. Walcher,
M. Wehler,
H. Wenderoth,
S. Wolfrum,
C. Wrede,
M. Zimmermann and
M. Schranz,
"Establishing and validating syndromic surveillance of gastrointestinal infections using routine emergency department data, Germany, 2019–2023",
Scientific Reports,
vol. 15,
no. 1,
pp. 38281,
Nov.
2025.
Abstract:
Abstract Gastrointestinal infections in Germany account for 24.5 million outpatient visits annually. To enhance outbreak detection and trend monitoring, we developed and validated a syndrome definition for syndromic surveillance of gastrointestinal infections in emergency departments. We selected presenting complaints (Canadian Emergency Department Information System) and diagnoses (ICD-10) to develop the syndrome definition. Validation involved cross-correlation analysis of syndromic and laboratory-based surveillance trends (norovirus-gastroenteritis, rotavirus-gastroenteritis, campylobacteriosis and salmonellosis notifications). We included emergency departments from the German AKTIN registry with continuous data transmission (01/2019–06/2023). Our novel syndrome definition combined complaints (diarrhoea, vomiting, nausea) and diagnoses (intestinal infectious diseases). Across 864,353 visits in 7 emergency departments, 2.1% (n = 18,158) were gastrointestinal infection cases. Of those, 57% (n = 10,424) were female; 23% were aged 0–19 years (n = 4108); and 23% 20–39 years (n = 4116). Trends were similar between surveillance systems. Cross-correlation was 0.73 (95%-confidence interval 0.61–0.85; p \textless 0.001) at lag − 1, indicating a 1-week relative reporting delay of laboratory-based surveillance. Coherent trends and significant cross-correlation validated our syndrome definition. This novel automated syndromic surveillance complements laboratory-based surveillance while offering improved timeliness and reduced workload. Therefore, it was implemented in Germany’s national routine surveillance of emergency departments.
| DOI: | 10.1038/s41598-025-13675-z |
| Datei: | https://www.nature.com/articles/s41598-025-13675-z |
Abstract:
Abstract Gastrointestinal infections in Germany account for 24.5 million outpatient visits annually. To enhance outbreak detection and trend monitoring, we developed and validated a syndrome definition for syndromic surveillance of gastrointestinal infections in emergency departments. We selected presenting complaints (Canadian Emergency Department Information System) and diagnoses (ICD-10) to develop the syndrome definition. Validation involved cross-correlation analysis of syndromic and laboratory-based surveillance trends (norovirus-gastroenteritis, rotavirus-gastroenteritis, campylobacteriosis and salmonellosis notifications). We included emergency departments from the German AKTIN registry with continuous data transmission (01/2019–06/2023). Our novel syndrome definition combined complaints (diarrhoea, vomiting, nausea) and diagnoses (intestinal infectious diseases). Across 864,353 visits in 7 emergency departments, 2.1% (n = 18,158) were gastrointestinal infection cases. Of those, 57% (n = 10,424) were female; 23% were aged 0–19 years (n = 4108); and 23% 20–39 years (n = 4116). Trends were similar between surveillance systems. Cross-correlation was 0.73 (95%-confidence interval 0.61–0.85; p \textless 0.001) at lag − 1, indicating a 1-week relative reporting delay of laboratory-based surveillance. Coherent trends and significant cross-correlation validated our syndrome definition. This novel automated syndromic surveillance complements laboratory-based surveillance while offering improved timeliness and reduced workload. Therefore, it was implemented in Germany’s national routine surveillance of emergency departments.
S. Woo,
L. Russo,
S. J. Withey,
A. Dehghanpour,
R. García-Figueiras,
I. G. Schoots,
G. Petralia,
A. Lakhani,
T. Penzkofer,
M. Pecoraro,
C. Wu,
J. Walz,
M. Eiber,
W. P. Fendler,
S. Gillessen,
R. Perez-Lopez,
F. E. Lecouvet,
T. D. Barwick and
A. R. Padhani,
"ESUR: Opportunities for PSMA-PET/CT and whole-body MRI in advanced prostate cancer.",
European radiology,
Nov.
2025.
Abstract:
Prostataspezifische Membran-Antigen (PSMA) Positronen-Emissionstomographie (PET) berechnete Tomographie (CT) und Ganzkörper-Magnetresonanz-Bildgebung (WB-MRI) sind der herkömmlichen CT- und Knochenscan-Bildgebung überlegen, um metastasierende Krankheit bei Patienten mit Prostatakrebs zu erkennen. Während diese höherakustischen Bildgebungsverfahren bereits das Potenzial zur Verbesserung der Patientenergebnisse gezeigt haben, ist ein gründliches Verständnis der Beziehung zwischen der Behandlungslandschaft und dem Krankheitsvolumen bei konventioneller Bildgebung sowie der prognostischen Bedeutung der prostataspezifischen Antigenantwort entscheidend, um festzustellen, wie sie effektiver eingebunden werden können. Prospektive klinische Studien sind erforderlich, um zu bewerten, ob PSMA-PET/CT und WB-MRI durch präzise Therapieanpassungen klinisch relevante Endpunkte für Patienten wirklich verbessern können. In diesem Beitrag erforschen wir die spezifischen Möglichkeiten von PSMA-PET/CT und WB-MRI als Biomarker in mehreren klinischen Bereichen, einschließlich Metastasis-Erkennung und -Stufe, Krankheitscharakterisierung und Aggressivitätsbewertungen, Biopsiezielauswahl, Auswirkungen auf die Behandlungsplanung, Bewertung der therapeutischen Reaktion und Theranostik. Wir unterstreichen die zentralen Forschungsfragen, die Aufmerksamkeit erfordern. KEY POINTS: Frage Können PSMA-PET/CT und WB-MRI, mit ihrer überlegenen Fähigkeit, Metastasen in Prostatakrebs zu erkennen, wirklich verbessern Patientenergebnisse? Das Finden von hochgenauer Bildgebung verbessert die Metastasenerkennung, Inszenierung, Bewertung von Krankheitsarmut und ermöglicht eine personalisierte Behandlungsplanung für fortgeschrittene Prostatakrebspatienten. Klinische Relevanz PSMA-PET/CT und WB-MRI haben das Potenzial, das Management von Männern mit fortgeschrittenem Prostatakrebs zu verändern, aber prospektive klinische Studien sind erforderlich, um die Vorteile für das Überleben oder die Lebensqualität zu bestätigen, bevor man die Routinenutzung empfiehlt.
| DOI: | 10.1007/s00330-025-12089-9 |
Abstract:
Prostataspezifische Membran-Antigen (PSMA) Positronen-Emissionstomographie (PET) berechnete Tomographie (CT) und Ganzkörper-Magnetresonanz-Bildgebung (WB-MRI) sind der herkömmlichen CT- und Knochenscan-Bildgebung überlegen, um metastasierende Krankheit bei Patienten mit Prostatakrebs zu erkennen. Während diese höherakustischen Bildgebungsverfahren bereits das Potenzial zur Verbesserung der Patientenergebnisse gezeigt haben, ist ein gründliches Verständnis der Beziehung zwischen der Behandlungslandschaft und dem Krankheitsvolumen bei konventioneller Bildgebung sowie der prognostischen Bedeutung der prostataspezifischen Antigenantwort entscheidend, um festzustellen, wie sie effektiver eingebunden werden können. Prospektive klinische Studien sind erforderlich, um zu bewerten, ob PSMA-PET/CT und WB-MRI durch präzise Therapieanpassungen klinisch relevante Endpunkte für Patienten wirklich verbessern können. In diesem Beitrag erforschen wir die spezifischen Möglichkeiten von PSMA-PET/CT und WB-MRI als Biomarker in mehreren klinischen Bereichen, einschließlich Metastasis-Erkennung und -Stufe, Krankheitscharakterisierung und Aggressivitätsbewertungen, Biopsiezielauswahl, Auswirkungen auf die Behandlungsplanung, Bewertung der therapeutischen Reaktion und Theranostik. Wir unterstreichen die zentralen Forschungsfragen, die Aufmerksamkeit erfordern. KEY POINTS: Frage Können PSMA-PET/CT und WB-MRI, mit ihrer überlegenen Fähigkeit, Metastasen in Prostatakrebs zu erkennen, wirklich verbessern Patientenergebnisse? Das Finden von hochgenauer Bildgebung verbessert die Metastasenerkennung, Inszenierung, Bewertung von Krankheitsarmut und ermöglicht eine personalisierte Behandlungsplanung für fortgeschrittene Prostatakrebspatienten. Klinische Relevanz PSMA-PET/CT und WB-MRI haben das Potenzial, das Management von Männern mit fortgeschrittenem Prostatakrebs zu verändern, aber prospektive klinische Studien sind erforderlich, um die Vorteile für das Überleben oder die Lebensqualität zu bestätigen, bevor man die Routinenutzung empfiehlt.
S. Ehrentreich,
N. Kamer,
S. Drynda,
R. Otto,
F. Walcher and
B. Lucas,
"Impact of government pyrotechnics ban on emergency department usage rates around the turn of the years",
European Journal of Trauma and Emergency Surgery,
vol. 51,
no. 1,
pp. 337,
Nov.
2025.
Abstract:
Annual discussions concerning emergency department (ED) utilization during New Year due to avoidable emergencies and potential “pyrotechnic bans” often highlight media reports of severe injuries. However, limited data exist on the ED burden and specific injury patterns. This study aimed to investigate firework-related ED cases in Germany around the turn of the year owing to the pyrotechnic ban during the COVID-19 pandemic.
| DOI: | 10.1007/s00068-025-03002-6 |
| Datei: | https://doi.org/10.1007/s00068-025-03002-6 |
Abstract:
Annual discussions concerning emergency department (ED) utilization during New Year due to avoidable emergencies and potential “pyrotechnic bans” often highlight media reports of severe injuries. However, limited data exist on the ED burden and specific injury patterns. This study aimed to investigate firework-related ED cases in Germany around the turn of the year owing to the pyrotechnic ban during the COVID-19 pandemic.
[en]
M. Arruda Botelho,
C. Ata Baykara,
A. Burak "Unal,
N. Pfeifer and
M. Akg"un,
"Privacy-preserving AUC computation in distributed machine
learning with PHT-meDIC",
PLOS Digit. Health,
vol. 4,
no. 11,
pp. e0000753,
Nov.
2025.
Public Library of Science (PLoS).
Abstract:
Ensuring privacy in distributed machine learning while computing the Area Under the Curve (AUC) is a significant challenge because pooling sensitive test data is often not allowed. Although cryptographic methods can address some of these concerns, they may compromise either scalability or accuracy. In this paper, we present two privacy-preserving solutions for secure AUC computation across multiple institutions: (1) an exact global AUC method that handles ties in prediction scores and scales linearly with the number of samples, and (2) an approximation method that substantially reduces runtime while maintaining acceptable accuracy. Our protocols leverage a combination of homomorphic encryption (modified Paillier), symmetric and asymmetric cryptography, and randomized encoding to preserve the confidentiality of true labels and model predictions. We integrate these methods into the Personal Health Train (PHT)-meDIC platform, a distributed machine learning environment designed for healthcare, to demonstrate their correctness and feasibility. Results using both real-world and synthetic datasets confirm the accuracy of our approach: the exact method computes the true AUC without revealing private inputs, and the approximation provides a balanced trade-off between computational efficiency and precision. All relevant code and data is publicly available at https://github.com/PHT-meDIC/PP-AUC, facilitating straightforward adoption and further development within broader distributed learning ecosystems.
Abstract:
Ensuring privacy in distributed machine learning while computing the Area Under the Curve (AUC) is a significant challenge because pooling sensitive test data is often not allowed. Although cryptographic methods can address some of these concerns, they may compromise either scalability or accuracy. In this paper, we present two privacy-preserving solutions for secure AUC computation across multiple institutions: (1) an exact global AUC method that handles ties in prediction scores and scales linearly with the number of samples, and (2) an approximation method that substantially reduces runtime while maintaining acceptable accuracy. Our protocols leverage a combination of homomorphic encryption (modified Paillier), symmetric and asymmetric cryptography, and randomized encoding to preserve the confidentiality of true labels and model predictions. We integrate these methods into the Personal Health Train (PHT)-meDIC platform, a distributed machine learning environment designed for healthcare, to demonstrate their correctness and feasibility. Results using both real-world and synthetic datasets confirm the accuracy of our approach: the exact method computes the true AUC without revealing private inputs, and the approximation provides a balanced trade-off between computational efficiency and precision. All relevant code and data is publicly available at https://github.com/PHT-meDIC/PP-AUC, facilitating straightforward adoption and further development within broader distributed learning ecosystems.
F. Weber,
V. Pavel,
M. Müller,
P. Boor,
L. Läber,
S. Stillfried and
C. Buechler,
"Profiles of PCSK9, SREBP-2, and histopathology in COVID-19 and non-COVID-19 critical illness",
BMC Infectious Diseases,
vol. 25,
no. 1,
pp. 1573,
Nov.
2025.
Abstract:
Schwere COVID-19-Erkrankungen gehen mit Störungen im Cholesterinstoffwechsel einher, wobei das Protein PCSK9 eine wichtige Rolle spielt und vor allem in der Leber gebildet wird. In dieser Studie wurden Lebergewebe aus Obduktionen von COVID-19-Patienten mit Proben aus der Zeit vor der Pandemie verglichen sowie Blutwerte schwerkranker Patientinnen und Patienten analysiert. Dabei zeigte sich, dass PCSK9 und sein Regulator SREBP-2 mit bestimmten Leberveränderungen zusammenhängen, jedoch unabhängig davon, ob eine SARS-CoV-2-Infektion vorlag. Zwischen COVID-19- und Nicht-COVID-Patienten fanden sich weder relevante Unterschiede in der Leberstruktur noch in den gemessenen Leberwerten im Blut. Die Ergebnisse sprechen dafür, dass SARS-CoV-2 die Leber nicht direkt schädigt, auch wenn größere Studien nötig sind, um dies sicher zu bestätigen.
| DOI: | 10.1186/s12879-025-12129-1 |
| Datei: | https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12616961/ |
Abstract:
Schwere COVID-19-Erkrankungen gehen mit Störungen im Cholesterinstoffwechsel einher, wobei das Protein PCSK9 eine wichtige Rolle spielt und vor allem in der Leber gebildet wird. In dieser Studie wurden Lebergewebe aus Obduktionen von COVID-19-Patienten mit Proben aus der Zeit vor der Pandemie verglichen sowie Blutwerte schwerkranker Patientinnen und Patienten analysiert. Dabei zeigte sich, dass PCSK9 und sein Regulator SREBP-2 mit bestimmten Leberveränderungen zusammenhängen, jedoch unabhängig davon, ob eine SARS-CoV-2-Infektion vorlag. Zwischen COVID-19- und Nicht-COVID-Patienten fanden sich weder relevante Unterschiede in der Leberstruktur noch in den gemessenen Leberwerten im Blut. Die Ergebnisse sprechen dafür, dass SARS-CoV-2 die Leber nicht direkt schädigt, auch wenn größere Studien nötig sind, um dies sicher zu bestätigen.
[de]
S. Von Stillfried,
"Von der Obduktion zur Translation",
Die Pathologie,
vol. 47,
no. Suppl 1,
pp. 62-67,
Nov.
2025.
Abstract:
Obwohl sich die Obduktionstechnik seit über 150 Jahren kaum verändert hat, ist ihr wissenschaftlicher Nutzen durch moderne Analyse-, Bildgebungs- und Computerverfahren stark gewachsen. In den klinischen Obduktionsablauf wurden sowohl native als auch kontrastverstärkte postmortale Bildgebungen integriert, unter anderem zur Untersuchung von Gefäßveränderungen bei chronischen Nierenerkrankungen. Zusätzlich wurde gezeigt, dass Biomaterialien aus Obduktionen wertvolle Grundlagen für die translationale Forschung liefern. Der Aufbau eines nationalen Autopsieregisters ermöglichte außerdem eine systematische Auswertung großer Datenmengen aus Obduktionen. Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass postmortale Daten und Gewebe für die Erforschung komplexer und multisystemischer Erkrankungen unverzichtbar sind und innovative Methoden in der Obduktionspathologie weiter gefördert werden sollten.
| DOI: | 10.1007/s00292-025-01508-9 |
| Datei: | https://link.springer.com/10.1007/s00292-025-01508-9 |
Abstract:
Obwohl sich die Obduktionstechnik seit über 150 Jahren kaum verändert hat, ist ihr wissenschaftlicher Nutzen durch moderne Analyse-, Bildgebungs- und Computerverfahren stark gewachsen. In den klinischen Obduktionsablauf wurden sowohl native als auch kontrastverstärkte postmortale Bildgebungen integriert, unter anderem zur Untersuchung von Gefäßveränderungen bei chronischen Nierenerkrankungen. Zusätzlich wurde gezeigt, dass Biomaterialien aus Obduktionen wertvolle Grundlagen für die translationale Forschung liefern. Der Aufbau eines nationalen Autopsieregisters ermöglichte außerdem eine systematische Auswertung großer Datenmengen aus Obduktionen. Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass postmortale Daten und Gewebe für die Erforschung komplexer und multisystemischer Erkrankungen unverzichtbar sind und innovative Methoden in der Obduktionspathologie weiter gefördert werden sollten.
T. Hoffmann,
U. Teichgräber,
B. Lassen-Schmidt,
D. Renz,
L. B. Brüheim,
T. Weise,
M. Krämer,
J. Böttcher,
F. Güttler,
G. Wolf and
A. Pfeil,
"AI-based HRCT quantification reveals DLCO and TLC as key determinants of ILD severity in connective tissue diseases.",
RMD open,
Okt.
2025.
Abstract:
Interstitielle Lungenerkrankung (ILD) stellt die häufigste und schwere Organerscheinung dar, die bei Patienten beobachtet wird, die mit Bindegewebeerkrankungen (CTDs) diagnostiziert werden. Ziel dieser retrospektiven Querschnittsstudie war es, klinische Risikofaktoren wie Lungensymptome, Alter, Geschlecht, Labor- und Lungenfunktionstest (PFT)-Parameter zu identifizieren, die mit dem Ausmaß der ILD in Verbindung stehen, gemessen durch künstliche Intelligenz-basierte Quantifizierung der Lungenhochauflösung berechneten Tomographie (AIqpHRCT). Wir enthielten Patienten mit einer CTD-ILD-Diagnose; alle leiden unter PFT und HRCT, und auch Lungensymptome und Entzündungserscheinungen wurden dokumentiert. AIpqHRCT wurde verwendet, um Lungenvolumen zu quantifizieren und ILD-Funktionen einschließlich Bodenglas-Optik (GGO), Retikulationen, hochauflösendes Lungenvolumen (HAV), Emphysema und Gesamtumfang von ILD. Schließlich waren 76 CTD-ILD-Patienten für Regressionsanalysen geeignet, um den Einfluss von klinischen Parametern auf das ILD-Grad zu bewerten. Die Verringerung der Streufähigkeit der Lunge für Kohlenmonoxid (DLCO), Gesamtlungskapazität (TLC) und erhöhte Entzündungsparameter war maßgeblich mit dem Ausmaß von GGO, Retikulationen, HAV und Gesamterstreckung von ILD verbunden. Pulmonale Symptome, Alter und erzwungene Lebensfähigkeit wurden nicht mit dem Ausmaß der ILD, das von AIqpHRCT quantifiziert wurde, verbunden. Die Studie präsentierte, dass DLCO und TLC für die CTD-ILD Schwere prognostiziert wurden. Folglich schlagen unsere Ergebnisse die Leistung von PFT, einschließlich DLCO für alle Patienten mit CTD vor. Bei reduziertem DLCO und DC sind weitere Diagnosen, einschließlich HRCT, erforderlich.
| DOI: | 10.1136/rmdopen-2025-005963 |
Abstract:
Interstitielle Lungenerkrankung (ILD) stellt die häufigste und schwere Organerscheinung dar, die bei Patienten beobachtet wird, die mit Bindegewebeerkrankungen (CTDs) diagnostiziert werden. Ziel dieser retrospektiven Querschnittsstudie war es, klinische Risikofaktoren wie Lungensymptome, Alter, Geschlecht, Labor- und Lungenfunktionstest (PFT)-Parameter zu identifizieren, die mit dem Ausmaß der ILD in Verbindung stehen, gemessen durch künstliche Intelligenz-basierte Quantifizierung der Lungenhochauflösung berechneten Tomographie (AIqpHRCT). Wir enthielten Patienten mit einer CTD-ILD-Diagnose; alle leiden unter PFT und HRCT, und auch Lungensymptome und Entzündungserscheinungen wurden dokumentiert. AIpqHRCT wurde verwendet, um Lungenvolumen zu quantifizieren und ILD-Funktionen einschließlich Bodenglas-Optik (GGO), Retikulationen, hochauflösendes Lungenvolumen (HAV), Emphysema und Gesamtumfang von ILD. Schließlich waren 76 CTD-ILD-Patienten für Regressionsanalysen geeignet, um den Einfluss von klinischen Parametern auf das ILD-Grad zu bewerten. Die Verringerung der Streufähigkeit der Lunge für Kohlenmonoxid (DLCO), Gesamtlungskapazität (TLC) und erhöhte Entzündungsparameter war maßgeblich mit dem Ausmaß von GGO, Retikulationen, HAV und Gesamterstreckung von ILD verbunden. Pulmonale Symptome, Alter und erzwungene Lebensfähigkeit wurden nicht mit dem Ausmaß der ILD, das von AIqpHRCT quantifiziert wurde, verbunden. Die Studie präsentierte, dass DLCO und TLC für die CTD-ILD Schwere prognostiziert wurden. Folglich schlagen unsere Ergebnisse die Leistung von PFT, einschließlich DLCO für alle Patienten mit CTD vor. Bei reduziertem DLCO und DC sind weitere Diagnosen, einschließlich HRCT, erforderlich.
D. Thaploo,
L. Schmill,
N. Behrend,
S. Gerlach,
C. Fogel,
A. Ruß,
W. Lieb,
S. Schreiber,
W. Maetzler,
C. Maetzler,
M. Krawczak,
N. Weinert,
T. Bahmer,
S. Raquib,
K. Fiedler,
J. J. Vehreschild,
O. Jansen,
C. Mignot,
S. Aludin and
M. Laudien,
"Alterations of the amygdala in post-COVID olfactory dysfunction.",
Scientific reports,
Okt.
2025.
Abstract:
Olfaktorische Dysfunktion (OD) als Symptom von COVID-19 hat aufgrund seiner hohen Prävalenz in der Forschung große Aufmerksamkeit erhalten. Während es in den meisten Individuen transient ist, hält post-COVID OD in einer bemerkenswerten Teilmenge von Patienten sogar Monate bis Jahre nach der akuten Infektion. Ein tieferes Verständnis der zugrunde liegenden Faktoren, die dieses Phänomen führen, ist unerlässlich. Es gibt immer mehr Beweise für eine Einbeziehung des zentralen Nervensystems in dieses Defizit. Ziel dieser Studie war es, die strukturelle Konnektivität und Integrität von Weißstoffpfaden in Gehirnregionen zu untersuchen, die mit der olfaktorischen Verarbeitung unter Verwendung von MRT mit Diffusions Tensor-Bildgebung (DTI) bei Patienten mit persistentem Post-COVID OD verbunden sind. Die Studie umfasste 61 Patienten, unterteilt in zwei Gruppen: 31 Teilnehmer mit post-COVID OD (PC-OlfDys) und 30 post-COVID normosmic controls (PC-N). Bei MRI-Analysen wurde ein interessenorientierter Ansatz (ROI) und voxelweise statistische Vergleiche zwischen den Gruppen mit dem Alter als Kovariat verwendet. Die fraktionierte Anisotropie (FA) im linken Amygdala war in den PC-OlfDys höher als in der PC-N-Gruppe, und die radiale Diffusivität (RD) im rechten Amygdala war in der PC-OlfDys-Gruppe höher als in PC-N. Die PC-OlfDys-Gruppe zeigte höhere Depressionen und Angstwerte, gemessen durch die achtstufige Patienten-Gesundheits-Fragenskala und den allgemeinen Angststörungs- 7 Fragebogen. Diese Studie zeigt, dass post-COVID OD mit signifikanten Veränderungen der Myelierung oder des axonalen Durchmessers von olfaktorbezogenen Gehirnregionen verbunden ist. Da die amygdala, Putamen und piriforme Cortex (alle in olfaktorischer Funktion und emotionalem Wohlbefinden) Assoziationen mit Depressionen und Angstpunkten zeigten, vermuten wir, dass post-COVID OD und Depression und Angst miteinander verwandt sind, obwohl die Richtung dieser Beziehung noch geklärt werden muss.
| DOI: | 10.1038/s41598-025-23015-w |
Abstract:
Olfaktorische Dysfunktion (OD) als Symptom von COVID-19 hat aufgrund seiner hohen Prävalenz in der Forschung große Aufmerksamkeit erhalten. Während es in den meisten Individuen transient ist, hält post-COVID OD in einer bemerkenswerten Teilmenge von Patienten sogar Monate bis Jahre nach der akuten Infektion. Ein tieferes Verständnis der zugrunde liegenden Faktoren, die dieses Phänomen führen, ist unerlässlich. Es gibt immer mehr Beweise für eine Einbeziehung des zentralen Nervensystems in dieses Defizit. Ziel dieser Studie war es, die strukturelle Konnektivität und Integrität von Weißstoffpfaden in Gehirnregionen zu untersuchen, die mit der olfaktorischen Verarbeitung unter Verwendung von MRT mit Diffusions Tensor-Bildgebung (DTI) bei Patienten mit persistentem Post-COVID OD verbunden sind. Die Studie umfasste 61 Patienten, unterteilt in zwei Gruppen: 31 Teilnehmer mit post-COVID OD (PC-OlfDys) und 30 post-COVID normosmic controls (PC-N). Bei MRI-Analysen wurde ein interessenorientierter Ansatz (ROI) und voxelweise statistische Vergleiche zwischen den Gruppen mit dem Alter als Kovariat verwendet. Die fraktionierte Anisotropie (FA) im linken Amygdala war in den PC-OlfDys höher als in der PC-N-Gruppe, und die radiale Diffusivität (RD) im rechten Amygdala war in der PC-OlfDys-Gruppe höher als in PC-N. Die PC-OlfDys-Gruppe zeigte höhere Depressionen und Angstwerte, gemessen durch die achtstufige Patienten-Gesundheits-Fragenskala und den allgemeinen Angststörungs- 7 Fragebogen. Diese Studie zeigt, dass post-COVID OD mit signifikanten Veränderungen der Myelierung oder des axonalen Durchmessers von olfaktorbezogenen Gehirnregionen verbunden ist. Da die amygdala, Putamen und piriforme Cortex (alle in olfaktorischer Funktion und emotionalem Wohlbefinden) Assoziationen mit Depressionen und Angstpunkten zeigten, vermuten wir, dass post-COVID OD und Depression und Angst miteinander verwandt sind, obwohl die Richtung dieser Beziehung noch geklärt werden muss.
M. Riera-Marin,
S. O K,
J. Rodriguez-Comas,
M. S. May,
Z. Pan,
X. Zhou,
X. Liang,
F. X. Erick,
A. Prenner,
C. Hémon,
V. Boussot,
J. Dillenseger,
J. Nunes,
A. Qayyum,
M. Mazher,
S. A. Niederer,
K. Kushibar,
C. Martín-Isla,
P. Radeva,
K. Lekadir,
T. Barfoot,
L. C. Garcia Peraza Herrera,
B. Glocker,
T. Vercauteren,
L. Gago,
J. Englemann,
J. Kleiss,
A. Aubanell,
A. Antolin,
J. Garcia-Lopez,
M. A. González Ballester and
A. Galdran,
"Calibration and Uncertainty for multiRater Volume Assessment in multiorgan Segmentation (CURVAS) challenge results",
Computers in biology and medicine,
vol. 197,
no. Pt B,
pp. 111024,
Okt.
2025.
Abstract:
Deep learning (DL) has become the dominant approach for medical image segmentation, yet ensuring the reliability and clinical applicability of these models requires addressing key challenges such as annotation variability, calibration, and uncertainty estimation. This is why we created the Calibration and Uncertainty for multiRater Volume Assessment in multiorgan Segmentation (CURVAS), which highlights the critical role of multiple annotators in establishing a more comprehensive ground truth, emphasizing that segmentation is inherently subjective and that leveraging inter-annotator variability is essential for robust model evaluation. Seven teams participated in the challenge, submitting a variety of DL models evaluated using metrics such as Dice Similarity Coefficient (DSC), Expected Calibration Error (ECE), and Continuous Ranked Probability Score (CRPS). By incorporating consensus and dissensus ground truth, we assess how DL models handle uncertainty and whether their confidence estimates align with true segmentation performance. Our findings reinforce the importance of well-calibrated models, as better calibration is strongly correlated with the quality of the results. Furthermore, we demonstrate that segmentation models trained on diverse datasets and enriched with pre-trained knowledge exhibit greater robustness, particularly in cases deviating from standard anatomical structures. Notably, the best-performing models achieved high DSC and well-calibrated uncertainty estimates. This work underscores the need for multi-annotator ground truth, thorough calibration assessments, and uncertainty-aware evaluations to develop trustworthy and clinically reliable DL-based medical image segmentation models.
| DOI: | 10.1016/j.compbiomed.2025.111024 |
| Datei: | https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40934552/ |
Abstract:
Deep learning (DL) has become the dominant approach for medical image segmentation, yet ensuring the reliability and clinical applicability of these models requires addressing key challenges such as annotation variability, calibration, and uncertainty estimation. This is why we created the Calibration and Uncertainty for multiRater Volume Assessment in multiorgan Segmentation (CURVAS), which highlights the critical role of multiple annotators in establishing a more comprehensive ground truth, emphasizing that segmentation is inherently subjective and that leveraging inter-annotator variability is essential for robust model evaluation. Seven teams participated in the challenge, submitting a variety of DL models evaluated using metrics such as Dice Similarity Coefficient (DSC), Expected Calibration Error (ECE), and Continuous Ranked Probability Score (CRPS). By incorporating consensus and dissensus ground truth, we assess how DL models handle uncertainty and whether their confidence estimates align with true segmentation performance. Our findings reinforce the importance of well-calibrated models, as better calibration is strongly correlated with the quality of the results. Furthermore, we demonstrate that segmentation models trained on diverse datasets and enriched with pre-trained knowledge exhibit greater robustness, particularly in cases deviating from standard anatomical structures. Notably, the best-performing models achieved high DSC and well-calibrated uncertainty estimates. This work underscores the need for multi-annotator ground truth, thorough calibration assessments, and uncertainty-aware evaluations to develop trustworthy and clinically reliable DL-based medical image segmentation models.
M. Lindholz,
A. Burdenski,
R. Ruppel,
S. Schulze-Weddige,
G. L. Baumgärtner,
I. Schobert,
A. Haack,
S. Eminovic,
A. Milnik,
C. A. Hamm,
A. Frisch and
T. Penzkofer,
"Comparing large language models and text embedding models for automated classification of textual, semantic, and critical changes in radiology reports.",
European journal of radiology,
Okt.
2025.
Abstract:
Radiologie-Berichte können sich während des Workflows ändern, vor allem, wenn die Bewohner vorläufige Versionen erstellen, die die Ärzte abschließend behandeln. Wir untersuchten, wie große Sprachmodelle (LLMs) und Einbettungstechniken diese Veränderungen in textuellen, semantischen oder klinisch handlungsfähigen Typen kategorisieren können. Wir haben 400 adulte CT-Berichte ausgewertet, die von Bewohnern gegen abgeschlossene Versionen von Ärzten erstellt wurden. Änderungen wurden in einer fünf-Punkt-Skala von keiner Veränderung zu kritischen bewertet. Wir untersuchten Open-Source-LLMs neben traditionellen Metriken wie normalisierte Wortunterschiede, Levenshtein und Jaccard Ähnlichkeit und Texteinbettung Ähnlichkeit. Die Modellleistung wurde mit quadratisch gewichteten Cohen's kappa (κ), (balanced) Genauigkeit, F<sub>1</sub>, Präzision und Rückruf bewertet. Die Inter-Rater-Verlässlichkeit bei den Evaluatoren war ausgezeichnet (κ = 0.990). Von den analysierten Berichten enthielten 1,3 % kritische Veränderungen. Die getesteten Verfahren zeigten signifikante Leistungsunterschiede (P < 0,001). Das Qwen3-235B-A22B-Modell mit einer Null-Schuss-Prompt, die am besten mit menschlichen Einschätzungen von Veränderungen in klinischen Berichten fluchtet und einen κ von 0,822 (SD 0.031) erreicht. Die beste konventionelle Metrik, Wortdifferenz, hatte einen κ von 0,732 (SD 0,048), die Differenz zwischen den beiden zeigte statistische Bedeutung bei unjustierten Post-hoc-Tests (P = 0,038), aber verlorene Bedeutung nach Einstellung für Mehrfachtests (P = 0,064). Einbettungsmodelle im Vergleich zu LLMs und klassischen Methoden, die in den meisten Fällen statistische Bedeutung zeigen. Große Sprachmodelle wie Qwen3-235B-A22B zeigten eine moderate bis starke Ausrichtung mit Expertenauswertungen der klinischen Bedeutung von Veränderungen in Radiologieberichten. LLMs vertiefte Einbettungsmethoden und traditionelle String- und Wortansätze, wobei in den meisten Fällen statistische Bedeutung zukommt. Dies zeigt ihr Potenzial als Werkzeuge zur Unterstützung der Peer Review.
| DOI: | 10.1016/j.ejrad.2025.112316 |
Abstract:
Radiologie-Berichte können sich während des Workflows ändern, vor allem, wenn die Bewohner vorläufige Versionen erstellen, die die Ärzte abschließend behandeln. Wir untersuchten, wie große Sprachmodelle (LLMs) und Einbettungstechniken diese Veränderungen in textuellen, semantischen oder klinisch handlungsfähigen Typen kategorisieren können. Wir haben 400 adulte CT-Berichte ausgewertet, die von Bewohnern gegen abgeschlossene Versionen von Ärzten erstellt wurden. Änderungen wurden in einer fünf-Punkt-Skala von keiner Veränderung zu kritischen bewertet. Wir untersuchten Open-Source-LLMs neben traditionellen Metriken wie normalisierte Wortunterschiede, Levenshtein und Jaccard Ähnlichkeit und Texteinbettung Ähnlichkeit. Die Modellleistung wurde mit quadratisch gewichteten Cohen's kappa (κ), (balanced) Genauigkeit, F<sub>1</sub>, Präzision und Rückruf bewertet. Die Inter-Rater-Verlässlichkeit bei den Evaluatoren war ausgezeichnet (κ = 0.990). Von den analysierten Berichten enthielten 1,3 % kritische Veränderungen. Die getesteten Verfahren zeigten signifikante Leistungsunterschiede (P < 0,001). Das Qwen3-235B-A22B-Modell mit einer Null-Schuss-Prompt, die am besten mit menschlichen Einschätzungen von Veränderungen in klinischen Berichten fluchtet und einen κ von 0,822 (SD 0.031) erreicht. Die beste konventionelle Metrik, Wortdifferenz, hatte einen κ von 0,732 (SD 0,048), die Differenz zwischen den beiden zeigte statistische Bedeutung bei unjustierten Post-hoc-Tests (P = 0,038), aber verlorene Bedeutung nach Einstellung für Mehrfachtests (P = 0,064). Einbettungsmodelle im Vergleich zu LLMs und klassischen Methoden, die in den meisten Fällen statistische Bedeutung zeigen. Große Sprachmodelle wie Qwen3-235B-A22B zeigten eine moderate bis starke Ausrichtung mit Expertenauswertungen der klinischen Bedeutung von Veränderungen in Radiologieberichten. LLMs vertiefte Einbettungsmethoden und traditionelle String- und Wortansätze, wobei in den meisten Fällen statistische Bedeutung zukommt. Dies zeigt ihr Potenzial als Werkzeuge zur Unterstützung der Peer Review.
S. Schluessel,
B. Mueller,
O. Tausendfreund,
M. Rippl,
L. Deissler,
S. Martini,
R. Schmidmaier,
S. Stoecklein,
M. Ingrisch,
S. Blaschke,
G. Brandhorst,
P. Spieth,
K. Lehnert,
P. Heuschmann,
S. M. N. Miranda and
M. Drey,
"Impact of sarcopenia and obesity on mortality in older adults with SARS-CoV-2 infection: automated deep learning body composition analysis in the NAPKON-SUEP cohort.",
Infection,
Okt.
2025.
Abstract:
Schwere Atemwegsinfektionen stellen eine große Herausforderung in der klinischen Praxis dar, vor allem bei älteren Erwachsenen. Die Analyse der Körperzusammensetzung könnte eine entscheidende Rolle bei der Risikobewertung und der therapeutischen Entscheidungsfindung spielen. Diese Studie untersucht, ob Adipositas oder Sarkoopenie einen größeren Einfluss auf die Mortalität bei Patienten mit schweren Atemwegsinfektionen hat. Die Studie konzentriert sich auf die Kohorte National Pandemic Cohort Network (NAPKON-SUEP), die Patienten über 60 Jahre mit bestätigter schwerer COVID-19-Pneumonie umfasst. Ein innovativer Ansatz wurde angenommen, mit vortrainierten Tiefenlernmodellen zur automatisierten Analyse der Körperzusammensetzung auf Basis von Routine-Torakic-CT-Scans. Die Studie umfasste 157 Krankenhauspatienten (mittleres Alter 70 ± 8 Jahre, 41% Frauen, Mortalitätsrate 39%) aus der NAPKON-SUEP Kohorte an 57 Studienplätzen. Ein vortrainiertes Tiefenlernmodell wurde verwendet, um Körperzusammensetzung (Muskel, Knochen, Fett und intramuskuläre Fettvolumina) aus thorakalen CT-Bildern des NAPKON-SUEP Kohorts zu analysieren. Binäre logistische Regression wurde durchgeführt, um den Zusammenhang zwischen Fettleibigkeit, Sarkoopenie und Mortalität zu untersuchen. Nicht-Überlebende zeigten ein geringeres Muskelvolumen (p = 0,043), ein höheres intramuskuläres Fettvolumen (p = 0,041) und ein höheres BMI (p = 0,031) im Vergleich zu Überlebenden. Unter allen Körperzusammensetzungsparametern war das auf das Gewicht eingestellte Muskelvolumen der stärkste Mortalitätsvorhersage im logistischen Regressionsmodell, auch nach der Anpassung an Faktoren wie Geschlecht, Alter, Diabetes, chronische Lungenerkrankungen und chronische Nierenerkrankungen (Dosisverhältnis = 0,516). Im Gegensatz dazu zeigte BMI nach der Anpassung an Komorbiditäten keine signifikanten Unterschiede. Diese Studie identifiziert das Muskelvolumen, das von Routine-CT-Scans abgeleitet wird, als Hauptvorhersage des Überlebens bei Patienten mit schweren Atemwegsinfektionen. Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von AI unterstützten CT-basierten Körperzusammensetzungsanalysen zur Risikoschichtung und klinischen Entscheidungsfindung, nicht nur für COVID-19 Patienten, sondern auch für alle Patienten über 60 Jahre mit schweren akuten Atemwegsinfektionen. Die innovative Anwendung vortrainierter Tiefenlernmodelle eröffnet neue Möglichkeiten zur automatisierten und standardisierten Bewertung in der klinischen Praxis.
| DOI: | 10.1007/s15010-025-02555-3 |
Abstract:
Schwere Atemwegsinfektionen stellen eine große Herausforderung in der klinischen Praxis dar, vor allem bei älteren Erwachsenen. Die Analyse der Körperzusammensetzung könnte eine entscheidende Rolle bei der Risikobewertung und der therapeutischen Entscheidungsfindung spielen. Diese Studie untersucht, ob Adipositas oder Sarkoopenie einen größeren Einfluss auf die Mortalität bei Patienten mit schweren Atemwegsinfektionen hat. Die Studie konzentriert sich auf die Kohorte National Pandemic Cohort Network (NAPKON-SUEP), die Patienten über 60 Jahre mit bestätigter schwerer COVID-19-Pneumonie umfasst. Ein innovativer Ansatz wurde angenommen, mit vortrainierten Tiefenlernmodellen zur automatisierten Analyse der Körperzusammensetzung auf Basis von Routine-Torakic-CT-Scans. Die Studie umfasste 157 Krankenhauspatienten (mittleres Alter 70 ± 8 Jahre, 41% Frauen, Mortalitätsrate 39%) aus der NAPKON-SUEP Kohorte an 57 Studienplätzen. Ein vortrainiertes Tiefenlernmodell wurde verwendet, um Körperzusammensetzung (Muskel, Knochen, Fett und intramuskuläre Fettvolumina) aus thorakalen CT-Bildern des NAPKON-SUEP Kohorts zu analysieren. Binäre logistische Regression wurde durchgeführt, um den Zusammenhang zwischen Fettleibigkeit, Sarkoopenie und Mortalität zu untersuchen. Nicht-Überlebende zeigten ein geringeres Muskelvolumen (p = 0,043), ein höheres intramuskuläres Fettvolumen (p = 0,041) und ein höheres BMI (p = 0,031) im Vergleich zu Überlebenden. Unter allen Körperzusammensetzungsparametern war das auf das Gewicht eingestellte Muskelvolumen der stärkste Mortalitätsvorhersage im logistischen Regressionsmodell, auch nach der Anpassung an Faktoren wie Geschlecht, Alter, Diabetes, chronische Lungenerkrankungen und chronische Nierenerkrankungen (Dosisverhältnis = 0,516). Im Gegensatz dazu zeigte BMI nach der Anpassung an Komorbiditäten keine signifikanten Unterschiede. Diese Studie identifiziert das Muskelvolumen, das von Routine-CT-Scans abgeleitet wird, als Hauptvorhersage des Überlebens bei Patienten mit schweren Atemwegsinfektionen. Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von AI unterstützten CT-basierten Körperzusammensetzungsanalysen zur Risikoschichtung und klinischen Entscheidungsfindung, nicht nur für COVID-19 Patienten, sondern auch für alle Patienten über 60 Jahre mit schweren akuten Atemwegsinfektionen. Die innovative Anwendung vortrainierter Tiefenlernmodelle eröffnet neue Möglichkeiten zur automatisierten und standardisierten Bewertung in der klinischen Praxis.
B. Levita,
S. Eminovic,
W. M. Lüdemann,
D. Schnapauff,
R. Schmidt,
A. Haack,
A. Dell'Orco,
J. Nawabi and
T. Penzkofer,
"Large language models for patient education prior to interventional radiology procedures: a comparative study.",
CVIR endovascular,
Okt.
2025.
Abstract:
Diese Studie untersucht vier große Sprachmodelle (LLMs) in der Lage, häufige Patientenfragen vor der transarteriellen periartikulären Embolisierung (TAPE), der berechneten Tomographie (CT)-geführten High-Dosis-Rate (HDR) Brachytherapie und der Blutomycinelektrotherapie (BEST) zu beantworten. Ziel ist es, ihr Potenzial zur Verbesserung der klinischen Arbeitsabläufe und des Patientenverständnisses zu bewerten und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken zu bewerten. Thirty-five TAPE, 34 CT-HDR Brachytherapie, und 36 BEST bezogene Fragen wurden an ChatGPT-4o, DeepSeek-V3, OpenBioLLM-8b und BioMistral-7b gestellt. Die LLM-generierten Reaktionen wurden unabhängig von zwei Board-zertifizierten Radiologen bewertet. Die Genauigkeit wurde auf einer 5-Punkt-Skala von Likert bewertet. Statistiken verglichen LLM-Leistungen in Fragekategorien für Patienten-Erziehungstauglichkeit. DeepSeek-V3 erreichte die höchsten Durchschnittswerte für BEST [4.49 (± 0.77)] und CT-HDR [4.24 (± 0.81)] und demonstrierte vergleichbare Performance mit ChatGPT-4o für TAPE-bezogene Fragen (DeepSeek-V3 [4.20 (± 0.77)] vs. ChatGPT-4o [4.17 (± 0.64)]; p = 1.000). Im Gegensatz dazu führten OpenBioLLM-8b (BEST 3.51 (± 1.15), CT-HDR 3.32 (± 1.13), TAPE 3.34 (± 1.16)) und BioMistral-7b (BEST 2.92 (± 1.35), CT-HDR 3.03 (± 1.06), TAPE 3.33 (± 1.28) deutlich schlechter aus als DeepSeek-V3 und ChatGPT-4o. Vorbereitung/Planung war die einzige Kategorie ohne statistisch signifikante Unterschiede in allen drei Verfahren. DeepSeek-V3 und ChatGPT-4o über TAPE, BEST und CT-HDR Brachytherapie-Fragen, die das Potenzial zur Verbesserung der Patientenausbildung in der interventionellen Radiologie angeben, wo komplexe aber minimalinvasive Verfahren oft in kurzen Konsultationen erklärt werden. Allerdings zeigten OpenBioLLM-8b und BioMistral-7b häufigere Ungenauigkeiten, was darauf hindeutete, dass LLMs noch keine umfassenden klinischen Konsultationen ersetzen kann. Patientenfeedback und klinische Workflow-Implementierung sollten diese Ergebnisse validieren.
| DOI: | 10.1186/s42155-025-00609-z |
Abstract:
Diese Studie untersucht vier große Sprachmodelle (LLMs) in der Lage, häufige Patientenfragen vor der transarteriellen periartikulären Embolisierung (TAPE), der berechneten Tomographie (CT)-geführten High-Dosis-Rate (HDR) Brachytherapie und der Blutomycinelektrotherapie (BEST) zu beantworten. Ziel ist es, ihr Potenzial zur Verbesserung der klinischen Arbeitsabläufe und des Patientenverständnisses zu bewerten und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken zu bewerten. Thirty-five TAPE, 34 CT-HDR Brachytherapie, und 36 BEST bezogene Fragen wurden an ChatGPT-4o, DeepSeek-V3, OpenBioLLM-8b und BioMistral-7b gestellt. Die LLM-generierten Reaktionen wurden unabhängig von zwei Board-zertifizierten Radiologen bewertet. Die Genauigkeit wurde auf einer 5-Punkt-Skala von Likert bewertet. Statistiken verglichen LLM-Leistungen in Fragekategorien für Patienten-Erziehungstauglichkeit. DeepSeek-V3 erreichte die höchsten Durchschnittswerte für BEST [4.49 (± 0.77)] und CT-HDR [4.24 (± 0.81)] und demonstrierte vergleichbare Performance mit ChatGPT-4o für TAPE-bezogene Fragen (DeepSeek-V3 [4.20 (± 0.77)] vs. ChatGPT-4o [4.17 (± 0.64)]; p = 1.000). Im Gegensatz dazu führten OpenBioLLM-8b (BEST 3.51 (± 1.15), CT-HDR 3.32 (± 1.13), TAPE 3.34 (± 1.16)) und BioMistral-7b (BEST 2.92 (± 1.35), CT-HDR 3.03 (± 1.06), TAPE 3.33 (± 1.28) deutlich schlechter aus als DeepSeek-V3 und ChatGPT-4o. Vorbereitung/Planung war die einzige Kategorie ohne statistisch signifikante Unterschiede in allen drei Verfahren. DeepSeek-V3 und ChatGPT-4o über TAPE, BEST und CT-HDR Brachytherapie-Fragen, die das Potenzial zur Verbesserung der Patientenausbildung in der interventionellen Radiologie angeben, wo komplexe aber minimalinvasive Verfahren oft in kurzen Konsultationen erklärt werden. Allerdings zeigten OpenBioLLM-8b und BioMistral-7b häufigere Ungenauigkeiten, was darauf hindeutete, dass LLMs noch keine umfassenden klinischen Konsultationen ersetzen kann. Patientenfeedback und klinische Workflow-Implementierung sollten diese Ergebnisse validieren.
N. Trif,
C. Kloth,
S. M. Büttner,
N. Egenrieder,
D. Wolf,
S. A. Schmidt,
D. Vogele,
N. Sollmann,
F. Flack,
L. Peters,
B. Grüner,
B. Jungwirth,
S. Stenger,
T. Stamminger and
M. Beer,
"Semi-quantitative software evaluation of COVID-19 CT examinations-correlation with clinical parameters.",
Journal of thoracic disease,
Okt.
2025.
Abstract:
Softwaregeführte semi-quantitative Analyse der Koronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) Lungenentzündung in Lungenrechnertomographie (CT)-Datensätzen zur Schwerebewertung. Darüber hinaus werden bildgebende Erkenntnisse mit der Notwendigkeit intensiver Pflegemedizin und klinischer Parameter korreliert. Diese einzentige retrospektive Studie analysierte 66 aufeinanderfolgende Patienten (31 Frauen, mittleres Alter 64.6±16.2 Jahre) mit Lungen-CT-Datensätzen von 12/2020 bis 05/2021 und bestätigte COVID-19-Pneumonie. Lungen-CT-Datensätze wurden mit einer semiquantitativen Software zur Segmentierung und Quantifizierung ausgewertet. Die Korrelation mit zugrunde liegenden Krankheiten, Laborparametern und weiterem Kurs wurde bewertet, einschließlich Intubation und Notwendigkeit einer intensiven Pflege. Das Gesamtvolumen der Lungen betrug 3,903,65±1,185.67 mL, das mittlere Volumen der Trübungen betrug 866,52±829,29 mL, was 23,54%±21.92% des gesamten Lungenvolumens widerspiegelt. Das Volumen der hohen Trübungen betrug 186.88±208.15 mL, was 0,06%±0,07% des gesamten Lungenvolumens widerspiegelt. Insgesamt starben 12 Patienten (18,2%), 10 Patienten (15,2%) erforderlich Intubation und in 27 Fällen (40,9%) intensive Pflege war notwendig. Bei Patienten, die das Volumen an Opazitäten und hohen Opazitäten starben, waren deutlich höher (P<0.05). Wesentliche Unterschiede mit einem Risiko für eine intensive Pflegemedizin waren umfangreiche pulmonale Opazitäten, ein Volumen hoher Opazitäten und ein Prozentsatz hoher Opazitäten (P< 0,001 je). Die COVID-19-Pneumonie kann mittels eines künstlichen Intelligenz (AI)-basierten Software-Ansatzes halbquantifiziert werden. Quantitative Methoden könnten genaue Informationen über das Volumen der Trübungen liefern und die Erkennung von Verbindungen zur Patiententherapie ermöglichen, einschließlich der Notwendigkeit einer intensiven Pflege.
| DOI: | 10.21037/jtd-2025-655 |
Abstract:
Softwaregeführte semi-quantitative Analyse der Koronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) Lungenentzündung in Lungenrechnertomographie (CT)-Datensätzen zur Schwerebewertung. Darüber hinaus werden bildgebende Erkenntnisse mit der Notwendigkeit intensiver Pflegemedizin und klinischer Parameter korreliert. Diese einzentige retrospektive Studie analysierte 66 aufeinanderfolgende Patienten (31 Frauen, mittleres Alter 64.6±16.2 Jahre) mit Lungen-CT-Datensätzen von 12/2020 bis 05/2021 und bestätigte COVID-19-Pneumonie. Lungen-CT-Datensätze wurden mit einer semiquantitativen Software zur Segmentierung und Quantifizierung ausgewertet. Die Korrelation mit zugrunde liegenden Krankheiten, Laborparametern und weiterem Kurs wurde bewertet, einschließlich Intubation und Notwendigkeit einer intensiven Pflege. Das Gesamtvolumen der Lungen betrug 3,903,65±1,185.67 mL, das mittlere Volumen der Trübungen betrug 866,52±829,29 mL, was 23,54%±21.92% des gesamten Lungenvolumens widerspiegelt. Das Volumen der hohen Trübungen betrug 186.88±208.15 mL, was 0,06%±0,07% des gesamten Lungenvolumens widerspiegelt. Insgesamt starben 12 Patienten (18,2%), 10 Patienten (15,2%) erforderlich Intubation und in 27 Fällen (40,9%) intensive Pflege war notwendig. Bei Patienten, die das Volumen an Opazitäten und hohen Opazitäten starben, waren deutlich höher (P<0.05). Wesentliche Unterschiede mit einem Risiko für eine intensive Pflegemedizin waren umfangreiche pulmonale Opazitäten, ein Volumen hoher Opazitäten und ein Prozentsatz hoher Opazitäten (P< 0,001 je). Die COVID-19-Pneumonie kann mittels eines künstlichen Intelligenz (AI)-basierten Software-Ansatzes halbquantifiziert werden. Quantitative Methoden könnten genaue Informationen über das Volumen der Trübungen liefern und die Erkennung von Verbindungen zur Patiententherapie ermöglichen, einschließlich der Notwendigkeit einer intensiven Pflege.
C. Lohr,
J. Faller,
A. Riedel,
H. M. Nguyen,
M. Wolfien,
J. Hofenbitzer,
L. Modersohn,
J. Romberg,
F. Prasser,
J. Omeirat,
Y. Wen,
O. Galusch,
U. Hahn,
M. Seiferling,
C. Dieterich,
P. Kl"ugl,
F. Matthies,
J. Kind,
M. Boeker,
M. L"offler and
F. Meineke,
"GeMTeX's DE-identification in action: Lessons learned &
devil's details"
in Studies in Health Technology and Informatics,
IOS Press,
Sep.
2025.
Abstract:
Im Jahr 2024 startete das GeMTeX-Projekt die bislang größte Deidentifizierungsinitiative für deutschsprachige klinische Berichte und veröffentlichte im Rahmen einer Pilotstudie GraSCCoPHI, das erste de-identifizierte deutschsprachige Goldstandard-Korpus aus synthetischen Entlassungsberichten. Die Publikation beschreibt den De-Identifizierungs-Workflow, das Management der Annotationstools sowie der Erfahrungen in der Vorannotation, etwa beim Zusammenstellen und Schulen der Annotationsteams und bei der Weiterentwicklung der Richtlinien. Im ersten Jahr entstanden intern etwa 9.000 Dokumente mit ~20 Millionen Tokens, und die Autoren berichten über quantitative Befunde zur Menge identifizierbarer Informationen pro Dokument. Wichtige Erkenntnisse sind verschiedene ungeplante Schwierigkeiten beim Rollout an sechs Klinikstandorten und die Beobachtung, dass weniger als 20 % der Annotationen einen Großteil dieser Probleme verursachen (Pareto-Effekt).
Abstract:
Im Jahr 2024 startete das GeMTeX-Projekt die bislang größte Deidentifizierungsinitiative für deutschsprachige klinische Berichte und veröffentlichte im Rahmen einer Pilotstudie GraSCCoPHI, das erste de-identifizierte deutschsprachige Goldstandard-Korpus aus synthetischen Entlassungsberichten. Die Publikation beschreibt den De-Identifizierungs-Workflow, das Management der Annotationstools sowie der Erfahrungen in der Vorannotation, etwa beim Zusammenstellen und Schulen der Annotationsteams und bei der Weiterentwicklung der Richtlinien. Im ersten Jahr entstanden intern etwa 9.000 Dokumente mit ~20 Millionen Tokens, und die Autoren berichten über quantitative Befunde zur Menge identifizierbarer Informationen pro Dokument. Wichtige Erkenntnisse sind verschiedene ungeplante Schwierigkeiten beim Rollout an sechs Klinikstandorten und die Beobachtung, dass weniger als 20 % der Annotationen einen Großteil dieser Probleme verursachen (Pareto-Effekt).
M. Neidhardt,
L. Bosse,
V. Raudonis,
K. Allgoewer,
A. Heinemann,
B. Ondruschka and
A. Schlaefer,
"A Digital Twin for Robotic Post Mortem Tissue Sampling using Virtual Reality",
IEEE Robotics and Automation Letters,
vol. 10,
no. 11,
pp. 11141-11147,
Sep.
2025.
Abstract:
Gewebeproben aus Obduktionen gelten als Goldstandard, um Todesursachen festzustellen und Krankheiten besser zu verstehen. Bei hochinfektiösen Erregern können postmortale, minimalinvasive Gewebeentnahmen das Infektionsrisiko für Ärztinnen und Ärzte senken. In dieser Machbarkeitsstudie wird ein System vorgestellt, das mithilfe von Computertomographie und Virtual Reality die vollständig entfernte Planung und Steuerung robotischer Biopsien ermöglicht. Drei verschiedene Interaktionsmethoden zur Nadelplatzierung wurden durch Rechtsmedizininer*innen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Methode präzise, gut bedienbar und eine vielversprechende, sichere Alternative zu herkömmlichen Verfahren ist.
| DOI: | 10.1109/LRA.2025.3608655 |
| Datei: | https://ieeexplore.ieee.org/document/11154977 |
Abstract:
Gewebeproben aus Obduktionen gelten als Goldstandard, um Todesursachen festzustellen und Krankheiten besser zu verstehen. Bei hochinfektiösen Erregern können postmortale, minimalinvasive Gewebeentnahmen das Infektionsrisiko für Ärztinnen und Ärzte senken. In dieser Machbarkeitsstudie wird ein System vorgestellt, das mithilfe von Computertomographie und Virtual Reality die vollständig entfernte Planung und Steuerung robotischer Biopsien ermöglicht. Drei verschiedene Interaktionsmethoden zur Nadelplatzierung wurden durch Rechtsmedizininer*innen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Methode präzise, gut bedienbar und eine vielversprechende, sichere Alternative zu herkömmlichen Verfahren ist.
[en]
J. Matschke,
T. Huter,
T. Renné,
M. Lütgehetmann,
M. Glatzel and
B. Ondruschka,
"Fatal Cerebral Venous Sinus Thrombosis and Thrombocytopenia due to Anti-PF4 Disorder Following Adenovirus Infection in a 3-year-old Boy",
Thrombosis and Haemostasis,
vol. 125,
no. 9,
pp. 919-922,
Sep.
2025.
Abstract:
Vaccination against severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) has been crucial in managing the COVID-19 pandemic. In 2021, a rare syndrome characterized by thrombotic events and thrombocytopenia was identified in individuals who received the ChAdOx1 nCoV-19 or the Ad26.COV2.S vaccine, both of which use adenoviral vectors.[1] [2] [3] [4] [5] This syndrome, known as vaccine-induced immune thrombocytopenia and thrombosis (VITT), is linked to high levels of immunoglobulin G (IgG) antibodies targeting platelet factor 4 (PF4), a chemokine released from platelet α-granules.[6] Similar conditions associated with anti-PF4 antibodies include classic heparin-induced thrombocytopenia (HIT), autoimmune HIT (aHIT), and spontaneous HIT.[7] Additionally, prothrombotic, platelet-activating anti-PF4 antibodies not associated with heparin have been identified in a patient with monoclonal gammopathy.[8] These anti-PF4 disorders present with thrombosis and thrombocytopenia following exposure of PF4 to polyanions like DNA, heparin, or polyphosphate.[9] [10] Recently, anti-PF4 antibodies were detected in two individuals who developed a VITT-like syndrome after adenovirus infection, despite not receiving COVID-19 vaccination or heparin treatment.[11] In the meantime, further such cases, some of them with a preceding respiratory infection and positive testing for adenovirus, have been reported (see [Table 1]).[12] [13] [14] Here, we report the case of a 3-year-old boy who developed fatal cerebral venous sinus thrombosis (CVST) and thrombocytopenia several days after an adenovirus infection. Postmortem studies revealed the presence of anti-PF4 antibodies in his serum. This case further confirms the existence of adenovirus-triggered anti-PF4 antibodies, emphasizing the need to study anti-PF4 antibodies in patients with unexplained thrombosis and thrombocytopenia.
| DOI: | 10.1055/a-2510-6235 |
| Datei: | http://www.thieme-connect.de/DOI/DOI?10.1055/a-2510-6235 |
Abstract:
Vaccination against severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) has been crucial in managing the COVID-19 pandemic. In 2021, a rare syndrome characterized by thrombotic events and thrombocytopenia was identified in individuals who received the ChAdOx1 nCoV-19 or the Ad26.COV2.S vaccine, both of which use adenoviral vectors.[1] [2] [3] [4] [5] This syndrome, known as vaccine-induced immune thrombocytopenia and thrombosis (VITT), is linked to high levels of immunoglobulin G (IgG) antibodies targeting platelet factor 4 (PF4), a chemokine released from platelet α-granules.[6] Similar conditions associated with anti-PF4 antibodies include classic heparin-induced thrombocytopenia (HIT), autoimmune HIT (aHIT), and spontaneous HIT.[7] Additionally, prothrombotic, platelet-activating anti-PF4 antibodies not associated with heparin have been identified in a patient with monoclonal gammopathy.[8] These anti-PF4 disorders present with thrombosis and thrombocytopenia following exposure of PF4 to polyanions like DNA, heparin, or polyphosphate.[9] [10] Recently, anti-PF4 antibodies were detected in two individuals who developed a VITT-like syndrome after adenovirus infection, despite not receiving COVID-19 vaccination or heparin treatment.[11] In the meantime, further such cases, some of them with a preceding respiratory infection and positive testing for adenovirus, have been reported (see [Table 1]).[12] [13] [14] Here, we report the case of a 3-year-old boy who developed fatal cerebral venous sinus thrombosis (CVST) and thrombocytopenia several days after an adenovirus infection. Postmortem studies revealed the presence of anti-PF4 antibodies in his serum. This case further confirms the existence of adenovirus-triggered anti-PF4 antibodies, emphasizing the need to study anti-PF4 antibodies in patients with unexplained thrombosis and thrombocytopenia.
[de]
A. S. Schröder and
B. Ondruschka,
"Krematoriumsleichenschau: eine rechtsmedizinische Betrachtung im Kontext der COVID-19-Pandemie",
Rechtsmedizin,
vol. 35,
pp. 344–350,
Sep.
2025.
Abstract:
Die zweite Leichenschau vor einer Feuerbestattung dient nicht nur der forensischen Fallklärung, sondern hat auch epidemiologische und gesundheitspolitische Relevanz. Die COVID-19-Pandemie stellte hierbei neue Anforderungen an die Durchführung und Bewertung. Die Studie untersucht die rechtsmedizinische Praxis der Leichenschau vor der Einäscherung im Kontext der COVID-19-Pandemie. Dabei wurde festgestellt, dass eine attestierte SARS-CoV-2-Infektion nie alleiniger Grund für eine Zurückstellung des Leichnams vor der Einäscherung war. Die Untersuchung legt nahe, dass die Durchführung von Schwangerschaftsabbrüchen nach medizinisch-sozialer Indikation nicht immer in allen Einzelheiten der aktuellen Rechtslage entspricht. Die Ergebnisse betonen die Bedeutung einer sorgfältigen und rechtskonformen Dokumentation in der forensischen Praxis. Die Studie trägt zur Weiterentwicklung der rechtsmedizinischen Standards in Zeiten globaler Gesundheitskrisen bei.
| DOI: | 10.1007/s00194-025-00787-z |
| Datei: | https://doi.org/10.1007/s00194-025-00787-z |
Abstract:
Die zweite Leichenschau vor einer Feuerbestattung dient nicht nur der forensischen Fallklärung, sondern hat auch epidemiologische und gesundheitspolitische Relevanz. Die COVID-19-Pandemie stellte hierbei neue Anforderungen an die Durchführung und Bewertung. Die Studie untersucht die rechtsmedizinische Praxis der Leichenschau vor der Einäscherung im Kontext der COVID-19-Pandemie. Dabei wurde festgestellt, dass eine attestierte SARS-CoV-2-Infektion nie alleiniger Grund für eine Zurückstellung des Leichnams vor der Einäscherung war. Die Untersuchung legt nahe, dass die Durchführung von Schwangerschaftsabbrüchen nach medizinisch-sozialer Indikation nicht immer in allen Einzelheiten der aktuellen Rechtslage entspricht. Die Ergebnisse betonen die Bedeutung einer sorgfältigen und rechtskonformen Dokumentation in der forensischen Praxis. Die Studie trägt zur Weiterentwicklung der rechtsmedizinischen Standards in Zeiten globaler Gesundheitskrisen bei.