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[1] Mango, V.L., Sun, M., R. T., & Ha, R. Should We Ignore, Follow or Biopsy? Impact of Artificial Intelligence Decision Support on Breast Ultrasound Lesion Assessment. American Journal of Roentgenology, 214(6), 1445-1452 (2020).
[2] Barinov, L., Jairaj, A., Becker, M., Seymour, S., Lee, E., Schram, A., …&Paster, L. Impact of data presentation on physician performance utilizing artificial intelligence-based computer-aided diagnosis and decision support systems. Journal of digital imaging, 32(3), 408-416. (2019).
Diagnóstico de cáncer de mama usando IA en ultrasonido
Determinación de la probabilidad de malignidad de nódulos mamarios y clasificación de tumores alineados a BI-RADS.
KOIOS MEDICAL ha desarrollado un sistema de detección de senos por ultrasonido que analiza más de 17,900 características únicas por imagen. Ejecuta simultáneamente algoritmos entrenados por más de un millón de imágenes relacionadas con resultados de patologías y evalúa con precisión la probabilidad de tener un tumor maligno de mama. Y proporciona una clasificación de los tumores alineados con BI-RADS.
Aplicaciones y enfermedades
Esta herramienta es útil para ayudar a los radiólogos a interpretar una ecografía mamaria y agilizar la toma de decisiones. Facilita y mejora la valoración de los radiólogos a la hora de estudiar un examen de mama. Por lo tanto, permite a los médicos diagnosticar precozmente el cáncer de mama para obtener mejores resultados en los pacientes y eliminar tratamientos innecesarios.
Patologías detectables
Beneficios
Mayor productividad con menos estrés para los médicos. Reduce la carga de trabajo para la lectura de ultrasonido.
Mayor precisión y confianza. Puede reducir los falsos positivos y detectar más cánceres.
Mejores resultados para la paciente. Permite reducir las biopsias benignas hasta un 55%, tener un menor número de cánceres no detectados y hacer que la paciente acceda antes al tratamiento, reduciendo así los costes.
Referencias
[1] Mango, V.L., Sun, M., R. T., & Ha, R. Should We Ignore, Follow or Biopsy? Impact of Artificial Intelligence Decision Support on Breast Ultrasound Lesion Assessment. American Journal of Roentgenology, 214(6), 1445-1452 (2020).
[2] Barinov, L., Jairaj, A., Becker, M., Seymour, S., Lee, E., Schram, A., …&Paster, L. Impact of data presentation on physician performance utilizing artificial intelligence-based computer-aided diagnosis and decision support systems. Journal of digital imaging, 32(3), 408-416. (2019).
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