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. 2025 Sep;65(9):700-704.
doi: 10.1007/s00117-025-01496-0. Epub 2025 Aug 1.

[Influence of artificial intelligence on decisions in radiology using the example of lung cancer screening]

[Article in German]
Marcel Opitz  1 , Luca Salhöfer  2 , Johannes Haubold  2 , Isabel Molwitz  3 , Marco Das  4
Affiliations

[Influence of artificial intelligence on decisions in radiology using the example of lung cancer screening]

[Article in German]
Marcel Opitz et al. Radiologie (Heidelb). 2025 Sep.
No abstract available

PubMed Disclaimer

Conflict of interest statement

Einhaltung ethischer Richtlinien. Interessenkonflikt: M. Opitz ist als Referent für Vertex, Boehringer Ingelheim und Insmed tätig und erhält Beratungshonorare von Insmed und Bayer. Es bestehen keine Interessenskonflikte. L. Salhöfer, J. Haubold, I. Molwitz und M. Das geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht. Für diesen Beitrag wurden von den Autor/-innen keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien.

Figures

Abb. 1
Abb. 1
Beispiele für Lungenläsionen unter Anwendung von Lung-CAD-Software mit Klassifikation gemäß Lung-RADS: 4A Solide endobronchiale Rundherde segmental im rechten Unterlappen (links) und Mittellappen (rechts) in der Baseline-LDCT, histologisch: typisches Karzinoid. 4B Multilokuläre Zyste mit deutlicher Größenzunahme und vermehrter Septierung in der 3‑Monats-Follow-up-LDCT, histologisch: adenoid-zystisches Lungenkarzinom. 4X Segmentale Obstruktion eines linken Oberlappenbronchus mit ipsilateraler mediastinaler Lymphadenopathie, histologisch: kleinzellig neuroendokrines Karzinom, Stadium T2aN2M0. Modifier S (Klinisch relevante Befunde ohne Hinweis auf Lungenkrebs). Links Interstitielle Lungenanomalien (ILA), Rechts Bronchiektasen
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