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TRANSPARENZ VOR DER REGISTRIERUNG

So sieht eine Medical Evidence AI Fallanalyse aus

Fünf vollständig synthetische Musterfälle zeigen, welche strukturierte Auswertung ein Fachaccount erhält: klinische Ausgangslage, relevante Diagnostik, Evidenzabgleich, Evidenzlücken und Optionen für die ärztliche Diskussion.

Wichtig: Alle Angaben sind synthetisch. Die Beispiele sind keine realen Patienten, keine Behandlungserfolge und keine individuelle Therapieanweisung.
SYNTHETISCHER MUSTERFALL · MUSTER-01

Metastasiertes Mammakarzinom

HR-positiv · HER2-low · PIK3CA-mutiert · Lebermetastasen

57 Jahre · weiblich · ECOG 1

Was dieser Fall zeigt: Diagnostik wird nicht nur aufgelistet, sondern danach getrennt, welche Befunde etablierte Therapieentscheidungen tragen und welche nur ergänzende/explorative Informationen liefern.

SYNTHETISCHER MUSTERFALL · MUSTER-02

Metastasiertes kolorektales Karzinom

MSS/pMMR · KRAS G12V · Lebermetastasen

62 Jahre · männlich · ECOG 1

Was dieser Fall zeigt: Diagnostik wird nicht nur aufgelistet, sondern danach getrennt, welche Befunde etablierte Therapieentscheidungen tragen und welche nur ergänzende/explorative Informationen liefern.

SYNTHETISCHER MUSTERFALL · MUSTER-03

Metastasiertes NSCLC

Adenokarzinom · PD-L1 TPS 70 % · kein klassischer Treiber · Pneumonitisverdacht

66 Jahre · männlich · ECOG 1

Was dieser Fall zeigt: Diagnostik wird nicht nur aufgelistet, sondern danach getrennt, welche Befunde etablierte Therapieentscheidungen tragen und welche nur ergänzende/explorative Informationen liefern.

SYNTHETISCHER MUSTERFALL · MUSTER-04

Pankreasadenokarzinom mit Lebermetastasen

metastasiert · BRCA/PALB2-Abklärung · kombinierte Verlaufsdiagnostik

64 Jahre · weiblich · ECOG 1

Was dieser Fall zeigt: Diagnostik wird nicht nur aufgelistet, sondern danach getrennt, welche Befunde etablierte Therapieentscheidungen tragen und welche nur ergänzende/explorative Informationen liefern.

SYNTHETISCHER MUSTERFALL · MUSTER-05

Glioblastom WHO Grad 4

IDH-Wildtyp · MGMT methyliert · Rezidivverdacht · DZT-Evidenzdiskussion

54 Jahre · männlich · ECOG 1

Was dieser Fall zeigt: Diagnostik wird nicht nur aufgelistet, sondern danach getrennt, welche Befunde etablierte Therapieentscheidungen tragen und welche nur ergänzende/explorative Informationen liefern.

Was der Fachaccount erhält

Falldaten → Diagnostik → klinische Einordnung → Evidence Matches → Übertragbarkeit → Evidenzlücken → Optionen für die fachliche Diskussion → Fragen für das behandelnde Team → PDF.

Medical Evidence AI unterstützt die Evidenzaufbereitung. Diagnose, Verordnung und Therapieentscheidung verbleiben beim behandelnden medizinischen Fachpersonal.

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