La IA mamaria más validada clínicamente presentada en 4 estudios importantes revisados por homólogos en los últimos 6 meses, mejor flujo de trabajo para aumentar la capacidad de detección para radiólogos y mujeres.
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VALENCIA, España, 28 de septiembre de 2023 /PRNewswire/ — ScreenPoint Medical está mostrando el impulso global de Transpara, el software de inteligencia artificial (IA) mamaria líder en el mundo, aquí en la Reunión Científica Anual de la Sociedad Europea de Imágenes Mamarias (EUSOBI), del 28 al 30 de septiembre de 2023 (stand M02).
El valor clínico y operativo de Transpara para mejorar el proceso de la mamografía se ha documentado en varias publicaciones revisadas por homólogos de primer nivel en los últimos meses, incluidas Lancet Oncology, Journal of Clinical Oncology y European Radiology.
Encabezando las publicaciones se encuentran los resultados preliminares del primer ensayo controlado aleatorio en Breast AI: el estudio de mamografías con IA (MASAI) publicado este verano en Lancet Oncology. Este estudio investigó el uso de la IA en la detección del cáncer de mama para clasificar el 90 % de los casos en una sola lectura y los resultados fueron sorprendentes: el flujo de trabajo asistido por Transpara impulsó la detección del cáncer (20 %) y redujo de forma segura la carga de trabajo de lectura en un 44 % sin cambios en la recuperación o tasa de arbitraje. Transpara ya se está utilizando en regiones de tres países europeos para reemplazar de forma segura al segundo lector en mamografías de detección de bajo riesgo para ofrecer una atención más oportuna a las mujeres; La investigación en curso continúa afirmando el valor de Transpara en estos entornos.
MASAI se centró en mejorar el flujo de trabajo para abordar la escasez de capacidad radiológica global. A medida que los avances tecnológicos ofrecen más formas para que la radiología apoye el diagnóstico y la selección de tratamientos, el trabajo de los radiólogos está ganando importancia. La investigación que utiliza Transpara para mejorar el flujo de trabajo no se limita al volumen de lectura. Una mejor atención mamaria para las mujeres incluye una estratificación eficaz del riesgo; dos artículos que estudian Transpara y se publicaron este año demostraron que una evaluación de riesgos segura y eficaz puede no requerir un proceso manual de recopilación de datos que requiere mucha mano de obra.
A principios de este año, investigadores de la Clínica Mayo (Rochester, MN) y la Universidad de California en San Francisco confirmaron que combinar imágenes de inteligencia artificial (IA) y algoritmos volumétricos de densidad mamaria puede ayudar a predecir el riesgo a largo plazo de cáncer de mama, en particular la enfermedad invasiva. El estudio, “Impacto del sistema de Inteligencia Artificial y densidad volumétrica en la predicción del riesgo de cáncer de mama avanzado, detectado por detección y por intervalos” fue publicado en Journal of Clinical Oncology. Los resultados mostraron que la puntuación Transpara mejora la predicción del riesgo a largo plazo cuando se combina con factores de riesgo clínicos, incluida la densidad mamaria, para cánceres invasivos en general, cánceres detectados mediante pruebas de detección, avanzados y no avanzados.
Además, la utilidad de Transpara en la evaluación de riesgos basada en programas de detección eficaces y eficientes se evaluó y publicó como “Evaluación del riesgo de cáncer de mama mediante la combinación de IA para la detección de lesiones y la textura mamográfica.” Lauritzen, et al pudieron demostrar que la combinación de detección basada en Transpara, densidad volumétrica y un análisis de textura cuantitativo se combinaron para ofrecer una predicción de riesgo mejorada en comparación con los modelos de riesgo tradicionales que requieren mucha mano de obra y datos. Además, las imágenes adicionales ofrecidas a las mujeres con mayor riesgo de Transpara DUPLICÓ la detección temprana del cáncer (encontrando el cáncer de intervalo antes de las visitas posteriores) en relación con los modelos tradicionales.
Uno de los mayores factores de riesgo para las mujeres sigue siendo la densidad mamaria. Este hecho ha fomentado un impulso global para caracterizar y comunicar mejor la densidad. Transpara mitiga parte del riesgo de detección asociado con la densidad. En resumen: en el primer trimestre del año, el estudio, “Inteligencia Artificial en BreastScreen Norway: un análisis restrospectivo de una muestra enriquecida con cáncer que incluye 1.254 casos de cáncer de mama“, publicado en European Radiology, los investigadores demostraron el valor de Transpara para respaldar la detección más temprana en mujeres con senos densos, aumentando la sensibilidad del 63 % al 81 %. La alta proporción de cánceres con una puntuación de Transpara de 10 indica el rendimiento prometedor de Transpara, especialmente para mujeres con senos densos. Los resultados de mamografías anteriores con una puntuación de Transpara de 10 ilustran el potencial para la detección más temprana de cánceres de mama mediante el uso de IA en la lectura de la pantalla.
“A medida que llegamos a casi 5 millones de mamografías analizadas, estamos muy orgullosos de que Transpara continúe demostrando valor para los proveedores de atención médica mamaria y las mujeres cuando se evalúan rigurosamente. Estos estudios han validado el rendimiento de Transpara para ayudar a los radiólogos a detectar el cáncer antes y reducir de manera segura la carga de trabajo”, dijo Mark Koeniguer, consejero delegado de ScreenPoint Medical.
Acerca de ScreenPoint Medical
ScreenPoint Medical traduce la investigación de vanguardia sobre aprendizaje automático en tecnología accesible a los radiólogos para mejorar el flujo de trabajo de detección, la confianza en las decisiones y la evaluación del riesgo de cáncer de mama. Los radiólogos de todo el mundo confían en Transpara porque ha sido desarrollado por expertos en aprendizaje automático y análisis de imágenes y actualizado con comentarios de los usuarios de generadores de imágenes mamarias de renombre mundial.
Vea todas las pruebas en: https://screenpoint-medical.com/published-evidence/peer-reviewed-publications
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