Ein neues, vereinfachtes LI-RADS für die kontrastgestützte MR-Diagnostik kleiner HCC-Läsionen erweist sich als klinisch sinnvoll – und spart Befundungszeit.
Die Hinzunahme eines KI-Algorithmus zur HCC-Diagnostik auf Grundlage kontrastverstärkter CT-Bilder verbessert die diagnostische Genauigkeit des Befunds der RadiologInnen.
Eine Modellsimulation an Daten aus den USA und China zeigt: Die Primovist®-MRT ist dort das genaueste und zugleich schnellste Bildgebungsverfahren für die HCC-Diagnostik. Ihr vermehrter Einsatz könnte zu Kosteneinsparungen führen.
Bei HCC-PatientInnen detektiert die kontrastverstärkte Ganzkörper-CT mehr Tumormanifestationen außerhalb der Leber als die MRT mit leberspezifischem Kontrastmittel. Das hat aber keinen signifikanten Einfluss auf die Therapieentscheidung.
Die Befundung von HCC-RisikopatientInnen mit einer verkürzten, Kontrastmittel-verstärkten MRT weist eine gute Übereinstimmung zwischen BefunderInnen auf.
Eigene Daten des Ottawa Hospitals aus zehn Jahren Primovist®-Anwendung und eine Literaturanalyse zeigen: Unter 340 KrebspatientInnen mit schwer eingeschränkter Nierenfunktion oder unter Dialyse kam es nach Primovist®-Gabe in keinem Fall zu einer NSF.
Eine von KI gestützte HCC-Diagnose verbessert die Genauigkeit von RadiologInnen bei kontrastverstärkten CT-Bildern.
Nach lokoregionaler Therapie und vor Lebertransplantation ist der Behandlungserfolg zu beurteilen. Mit einem LI-RADS-basierten Treatment-Response-Algorithmus’ ist die MRT sensitiver als die CT, wie ein intraindividueller Vergleich zeigt.
Was brauchen HepatologInnen und Operateure, um bestmöglich über die Therapie eines HCC zu entscheiden? Die Erkennung von atypischen HCC und HCC-Vorstufen verbessert Staging und Therapieentscheidung.
