Zdravstveno varstvo
Kheiron lansira orodja AI za izboljšanje presejanja raka dojke
Kheiron Medical Technologies skupaj s sodelovanjem z Radiološkim društvom Severne Amerike (RSNA) lansira dva nova napredka umetne inteligence (AI), ki bosta imela velike posledice za presejanje raka dojke. Kheiron je podjetje za uporabno znanost, ki si prizadeva izboljšati in podpreti presejanje raka s strojnim učenjem.
Novi napredek bi lahko preoblikoval celotno pot odkrivanja raka dojke, ki vključuje dve kritični stopnji, kjer lahko umetna inteligenca izboljša rezultate.
Ti dve stopnji sta:
- Ko so ženske povabljene, da se naročijo na presejalni mamograf.
- Med postopkom pridobivanja slike in revizije.
Projekt Kaplan
Podjetje ima tudi razglasitve da sodeluje z univerzo Stanford pri uporabi umetne inteligence na novih področjih onkologije. Njihovo delo bo osredotočeno na oblikovanje funkcionalnih modelov globokega učenja za dokaz koncepta, ki bi jih lahko uporabili za reševanje kliničnih izzivov, pri čemer bo prvi vključeval ne-Hodgkinov limfom (NHL).
Novo sodelovanje, ki se imenuje The Kaplan Project, bo uporabilo Kheironovo tehnologijo globokega učenja za slike FDG-PET/CT bolnikov z limfomom. Cilj je izboljšati učinkovitost in natančnost radiologa.
Dr. Peter Kecskemethy je izvršni direktor podjetja Kheiron.
»Ta prelomni projekt označuje novo poglavje v uporabi umetne inteligence za preoblikovanje diagnostike raka na celotni poti bolnika,« pravi dr. Kecskemethy. "Združevanje novih tehnologij globokega učenja s kliničnim strokovnim znanjem akademskih raziskovalnih ustanov, kot je Stanford, bo privedlo do razvoja popolnoma nove kategorije diagnostike umetne inteligence in na koncu izboljšalo rezultate bolnikov."
RSViP
Kheiron je prav tako lansiran RSViP, novo orodje z umetno inteligenco, ki optimizira razporejanje programov presejalnih pregledov dojk za ogrožene ženske. Glede na prvotno raziskavo je orodje uspešno označilo ženske z večjim tveganjem za presejanje, z zgodnejšimi stopnjami odkrivanja pa je mogoče izboljšati preživetje in nižje stroške oskrbe.
"Klinične raziskave so pokazale, da lahko zamude pri diagnozi raka dojke povzročijo slabše rezultate, vključno s tveganjem metastaziranja raka, zmanjšanim preživetjem in povečanimi stroški zdravljenja," pravi dr. Kecskemethy. »Pri Kheironu je naš cilj pri uvedbi RSViP v skupnost presejalnih pregledov dojk izkoristiti moč umetne inteligence za identifikacijo tistih žensk, ki bi morale biti najprej naročene na mamograme, na podlagi njenega predhodnega mamograma, kar bi omogočilo premestitev tistih žensk, ki bi imele največ koristi. v ospredje vrste."
Orodje RSViP analizira slike s predhodnega pregleda vsake ženske, preden oceni vsak primer na podlagi signalov domnevnih lezij, ki jih zazna umetna inteligenca. Vpogled v strojno učenje kaže tudi na potencial za razvoj raka dojke. Orodje nato ustvari učinkovit seznam, ki ga lahko načrtovalec uporabi za rezervacijo terminov za najbolj ogrožene ženske.
Programska naprava Mia IQ
Zadnja objava, ki prihaja iz Kheirona, vključuje uvedbo njegovega novega Programska naprava Mia IQ v Združenih državah. Naprava bo izvajalcem pregledov dojk pomagala pri izboljšanju kakovosti slike, usposabljanju in pripravi na pregled.
Naprava deluje na AI in strojnem učenju, kar ji omogoča retrospektivno pregledovanje mamografov. Nato lahko prepozna morebitna neskladja v položaju in stiskanju dojk, ki so ključnega pomena za odkrivanje raka dojke.
»Pri Kheironu je naš cilj opolnomočiti skupnost presejalnih pregledov dojk z umetno inteligenco in globokim učenjem za izboljšanje zgodnjega odkrivanja raka,« pravi dr. Kecskemethy. »Položaj dojk med mamografijo je ključnega pomena za odkrivanje morebitnih malignomov. Mia IQ ponuja novo orodje za strokovnjake za slikanje, ki ga lahko uporabljajo pri pregledu in reviziji mamografskih slik, kar lahko prinese pomembne vpoglede za namene usposabljanja in izboljšanja kakovosti.
Ti trije novi napredki, ki jih je napovedal Kheiron, bodo veliko pripomogli k izboljšanju prsi presejanje raka in poudarjajo moč tehnologij umetne inteligence v zdravstvenem sektorju.
