КОМП'ЮТЕРНА ДІАГНОСТИКА
РАКУ МОЛОЧНОЇ ЗАЛОЗИ

QuData сервіс для точного виявлення раку за допомогою штучного інтелекту

Відкрийте нові можливості для медичної практики
з передовими технологіями QuData

Сервіс QuData на основі штучного інтелекту підвищує точність результатів діагностики раку молочної залози та зменшує ймовірність пропущених діагнозів і хибнопозитивних результатів. Система ШІ забезпечує раннє виявлення онкопатології, сприяє необхідному медичному втручанню, а також дозволяє фахівцям отримати незалежну експертну думку. Наш інноваційний підхід забезпечує економічну ефективність за рахунок мінімізації кількості медичних процедур і зниження пов'язаних з ними витрат. Визнаний за свій вплив, проєкт отримав грант від програми Seeds of Bravery для подальшого розвитку АІ в медичній діагностиці.

Головні переваги: Що робить наше рішення винятковим

01
Висока точність діагностики
  • Покращує точність виявлення раку молочної залози.
  • Зменшує ймовірність пропущених діагнозів та хибнопозитивних результатів.
02
Раннє виявлення та втручання
  • Діагностує рак молочної залози на ранніх стадіях, що сприяє ефективному лікуванню.
  • Підвищує шанси на повне одужання та покращує результати лікування пацієнтів.
03
Незалежна експертна думка
  • Пропонує надійний експертний висновок для практикуючих лікарів.
  • Надає додаткову інформацію та підтвердження у складних випадках.
04
Освітня платформа
  • Дає можливість студентам-медикам і професіоналам вдосконалювати свої діагностичні навички.
  • Створює новітнє навчальне середовище з доступом до реальних історій хвороб та медичних заключень.
05
Економічна ефективність
  • Зводить до мінімума надмірні медичні процедури та лікування.
  • Зменшує медичні витрати, пов'язані з діагностичними процедурами.

Від знімка до діагнозу: Як працює наш сервіс

2
Кожен знімок мамографії автоматично проходить через систему штучного інтелекту. Масштабована архітектура моделі дозволяє збільшувати загальну кількість зовнішніх запитів без обмеження кількості запитів від користувачів.

1
Мамографія проводиться в клініках або рентгенівських відділеннях лікарень. Наша модель відмінно працює в різних клінічних умовах і стійка до незначних модифікацій обладнання.

4
Ділянки ураження позначаються обмежувальними рамками. Карти активації класу використовуються для виявлення різних аномалій, таких як кальцифікація, зміна маси чи інші критичні показники.

3
Штучний інтелект присвоює для кожного знімку мамографії категорію за класифікацією Системи звітності та даних візуалізації грудей (BI-RADS). Він використовує вдосконалені нейронні мережі, включаючи згорткові нейронні мережі (CNN), для аналізу медичних зображень.

Наші досягнення:
Сучасна точність

Ми досягли значного рівня точності 0,8 для показника F1. Цей показник поєднує в собі точність і відтворення в єдиному вимірі. Показник F1 розраховується як середнє гармонійне значення при оцінці 5 категорій за класифікацією BI‑RADS і 4 категорій за класифікацією щільності.

Рішення QuData здобуває грант ЄС

Комп’ютерна діагностика раку молочної залози від QuData – учасник програми Seeds of Bravery, яка фінансується Європейським Союзом під егідою Європейської ради з інновацій (EIC). За результатами конкурсу наш проєкт був відібраний за напрямом Deep Tech Scale-up and Acceleration і отримав грант для подальшого розвитку QuData технології.

В рамках грантової програми UASEEDs проєкт одержав престижну відзнаку Seal of Excellence. Це підтверджує нашу відданість інноваціям та значний потенціал технології QuData для покращення ранньої діагностики раку молочної залози й підвищення ефективності лікування.

Description

Технічна документація: Інтеграція та протокол безпеки

Ознайомтеся з детальними технічними характеристиками та протоколами безпеки для Комп’ютерної діагностики раку молочної залози від QuData. Дізнайтеся, як легко інтегрувати сервіс автоматичного аналізу мамографії на основі штучного інтелекту з системами PACS, підвищуючи точність, ефективність і безпеку обробки медичних зображень.

ВІДКРИТИ ДОКУМЕНТ