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 ИИ повышает точность диагностики рака молочной железы, снижая риск пропущенных диагнозов и ложноположительных результатов. Система формирует независимое экспертное мнение, обеспечивает раннее выявление онкопатологии и способствует необходимому медицинскому вмешательству. Наш подход повышает экономическую эффективность за счет минимизации количества медицинских процедур и связанных с ними затрат. Признанный за свой вклад, проект получил грант от программы Seeds of Bravery для дальнейшего развития ИИ в диагностике.

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.

Решение QuData получает грант ЕС

Компьютерная диагностика рака молочной железы от QuData – участник программы Seeds of Bravery, которая финансируется Европейским Союзом под эгидой Европейского совета по инновациям (EIC). По результатам конкурса наш проект был отобран по направлению Deep Tech Scale-up and Acceleration и получил грант для дальнейшего развития QuData технологии.

В рамках грантовой программы UASEEDs проект получил престижную награду Seal of Excellence. Это подтверждает нашу приверженность инновациям и значительный потенциал технологии QuData для улучшения ранней диагностики рака молочной железы и повышения эффективности лечения.

Description

Техническая документация: Интеграция и шифрование

Ознакомьтесь с подробными техническими характеристиками и протоколами безопасности для Компьютерной диагностики рака молочной железы от QuData. Узнайте, как легко интегрировать сервис автоматического анализа маммографии на основе искусственного интеллекта с системами PACS, повышая точность, эффективность и безопасность обработки медицинских изображений.

ОТКРЫТЬ ДОКУМЕНТ