КОМПЬЮТЕРНАЯ ДИАГНОСТИКА
РАКА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ

Сервис QuData для точного выявления рака с помощью искусственного интеллекта

Откройте новые возможности для медицинской практики с передовыми технологиями QuData

Сервис QuData на основе искусственного интеллекта повышает точность результатов диагностики рака молочной железы и уменьшает вероятность пропущенных диагнозов и ложноположительных результатов. Система ИИ обеспечивает раннее выявление онкопатологии, способствует необходимому медицинскому вмешательству, а также позволяет специалистам получить независимое экспертное мнение. Наш инновационный подход обеспечивает экономическую эффективность за счет минимизации количества медицинских процедур и снижения связанных с ними затрат.

Главные преимущества:
Что делает наше решение уникальным

01
Высокая точность диагностики
  • Улучшает точность обнаружения рака молочной железы.
  • Уменьшает вероятность пропущенных диагнозов и ложноположительных результатов.
02
Раннее выявление и вмешательство
  • Диагностирует рак молочной железы на ранних стадиях, что способствует эффективному лечению.
  • Повышает шансы на полное выздоровление и улучшает результаты лечения пациентов.
03
Независимое экспертное мнение
  • Предлагает надежное экспертное заключение для практикующих врачей.
  • Предоставляет дополнительную информацию и подтверждение в сложных случаях.
04
Образовательная
платформа
  • Дает возможность студентам-медикам и профессионалам совершенствовать свои диагностические навыки.
  • Создает современную образовательную среду с доступом к реальным историям болезней и медицинским заключениям.
05
Экономическая эффективность
  • Сводит к минимуму чрезмерные медицинские процедуры и лечение.
  • Уменьшает медицинские расходы, связанные с диагностическими процедурами.

От снимка к диагнозу: Как работает наш сервис

2
Каждый снимок маммографии автоматически проходит через систему искусственного интеллекта. Масштабируемая архитектура модели позволяет увеличивать общее количество внешних запросов без ограничения количества запросов от пользователей.

1
Маммография проводится в клиниках или рентгеновских отделениях больниц. Наша модель отлично работает в различных клинических условиях и устойчива к незначительным модификациям оборудования.

4
Участки поражения обозначаются ограничительными рамками. Карты активации класса используются для выявления различных аномалий, таких как кальцификация, изменение массы или другие критические показатели.

3
Искусственный интеллект присваивает для каждого снимка маммографии категорию по классификации Системы отчетов и данных визуализации груди (BI-RADS). Он использует усовершенствованные нейронные сети, включая сверточные нейронные сети (CNN), для анализа медицинских изображений.

Наши достижения:
Современная точность

Мы достигли значительного уровня точности 0,8 для показателя F1. Этот показатель сочетает в себе точность и воспроизведение в едином измерении. Показатель F1 рассчитывается как среднее гармоническое значение при оценке 5 категорий по классификации BI‑RADS и 4 категорий по классификации плотности.