КОМП'ЮТЕРНА ДІАГНОСТИКА
РАКУ МОЛОЧНОЇ ЗАЛОЗИ
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
Висока точність діагностики
- Покращує точність виявлення раку молочної залози.
- Зменшує ймовірність пропущених діагнозів та хибнопозитивних результатів.
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.
Незалежна експертна думка
- Пропонує надійний експертний висновок для практикуючих лікарів.
- Надає додаткову інформацію та підтвердження у складних випадках.
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.
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
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.
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 ДОКУМЕНТПоширені запитання про комп'ютерну даігностику раку молочної залози
Це сервіс на основі штучного інтелекту, розроблений у межах ініціативи QuMed компанії QuData. Створена модель аналізує мамограми та присвоює кожному знімку категорію BI-RADS. Система допомагає радіологам виявляти патології молочної залози на ранніх етапах, пропонує незалежну експертну думку для прийняття клінічних рішень та знижує ризик пропущених діагнозів і хибнопозитивних результатів.
QuData – компанія, яка працює у сфері штучного інтелекту та машинного навчання. QuMed – це спеціальна ініціатива QuData із застосування штучного інтелекту в медицині. У її межах розробляються рішення на основі ШІ для аналізу медичних зображень, підтримки діагностики та оптимізації робочих процесів у закладах охорони здоров’я, зокрема сервіс комп’ютерної діагностики раку молочної залози, описаний на цій сторінці.
Мамограми, зроблені в клініці або лікарні, передаються до системи ШІ, де зображення проходять попередню обробку та сегментацію, а потім класифікуються за допомогою згорткових нейронних мереж. Система визначає категорію BI-RADS для кожної проєкції та позначає підозрілі ділянки за допомогою обмежувальних рамок і карт активації класів (Grad-CAM). Ці візуалізації допомагають локалізувати потенційні утворення та кальцинати. Результати аналізу формуються у вигляді структурованого звіту для подальшого перегляду радіологом.
BI-RADS (Breast Imaging-Reporting and Data System) – це стандартна шкала для опису результатів мамографії. Розроблена модель класифікує мамограми за п’ятьма категоріями BI-RADS: 1 (негативний результат), 2 (доброякісні зміни), 3 (ймовірно доброякісні зміни), 4 (підозрілі зміни) та 5 (висока ймовірність злоякісного утворення). Також система визначає щільність тканини молочної залози за 4 класами.
Поточна модель досягає загальної точності понад 80%.
Ні. Сервіс призначений для підтримки клінічних рішень, а не для заміни медичного фахівця. Він надає другу думку, допомагає визначати пріоритетність термінових випадків і скорочує час на аналіз рутинних обстежень і знімків без патологій, а остаточний діагноз завжди встановлює лікар.
Сервіс призначений для діагностичних центрів, клінік мамографічної діагностики, багатопрофільних лікарень із відділеннями радіології, онкологічних центрів та приватних медичних закладів, обладнаних мамографами.
Лікарі-рентгенологи використовують його для отримання другої експертної думки, а молоді фахівці та студенти – як інструмент для навчання та розвитку навичок інтерпретації мамограм. Сервіс також може застосовуватися в телемедицині для віддалених регіонів і територій із обмеженим доступом до медичної допомоги.
Так. Рішення QuData для аналізу мамограм на основі ШІ розроблене для інтеграції з наявними робочими процесами медичної візуалізації за допомогою системи архівування та передачі зображень PACS (Picture Archiving and Communication System) і протоколу DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine).
Система сумісна з обладнанням різних виробників. Середній час обробки одного зображення становить 10-15 секунд, а обчислювальні ресурси автоматично масштабуються залежно від кількості одночасних запитів.
Дані пацієнта під час передачі шифруються за протоколом HTTPS, а DICOM-зображення зберігаються із шифруванням AES-256 на захищеній хмарній платформі. Після отримання результатів користувачем зображення видаляються із серверів QuData. Якщо результати не були отримані, вони автоматично видаляються протягом 24 годин. Сервіс розроблено з урахуванням вимог HIPAA та GDPR.
Так. Зареєструйтеся на платформі QuMed, щоб безкоштовно спробувати сервіс діагностики раку молочної залози. Ви зможете завантажити знімки мамографії та переглянути результати класифікації BI-RADS із візуальним позначенням підозрілих ділянок. Докладнішу інформацію про інтеграцію та безпеку дивіться в технічній документації сервісу.