19.11.2024, 4142 Zeichen
Nijmegen, Niederlande (OTS) - Transpara von ScreenPoint Medical
entdeckte in einer groÃen
retrospektiven Studie mit Daten aus der Screening-Bevölkerung genau
die Hälfte der falsch-negativen Krebsfälle - alle invasiv und häufig
bei einer hohen Brustdichte.
Die Ergebnisse einer UCLA-Studie, die kürzlich im Journal of
Breast Imaging veröffentlicht wurden, zeigen, dass die bewährte Brust
-KI von Transpara die Krebserkennung verbessern kann, indem sie
falsch-negative Krebsfälle verringert, wenn sie auf eine heterogene,
reale US-Screening-Population angewendet wird. Die Studie â
https://doi.org/10.1093/jbi/wbae058 " zeigte, dass Transpara fast 50
Prozent der falsch negativen Brustkrebserkrankungen korrekt
identifizierte, die meisten davon bei einer hohen Brustdichte.
Die durch Transpara entdeckten falsch negativen Krebsarten waren
alle invasiv und überwiegend (82 %) vom Subtyp Luminal A. Der Luminal
A Brustkrebs ist der häufigste Subtyp und macht 50-60 % aller
Brustkrebserkrankungen aus. In der Kohorte der digitalen
Brusttomosynthese (DBT) wurden alle Intervallkarzinome in Brüsten mit
einer hohen Dichte entdeckt. Da Brustgewebe mit einer hohen Dichte
häufig sowohl mit einer geringeren Feinheit bei der Mammographie als
auch mit einem erhöhten individuellen Risiko verbunden ist, könnte
die Fähigkeit von Transpara, diese Intervallkrebserkrankungen früher
zu erkennen, zu besseren Gesundheitsergebnissen führen.
Ziel der Studie war es, die Fähigkeit der KI zu bewerten, falsch-
negative Krebserkrankungen zu erkennen, die zum Zeitpunkt des
Screenings bei der alleinigen Untersuchung durch den Radiologen nicht
entdeckt wurden. Nach Angaben des Breast Cancer Screening Consortium
liegt die Falsch-Negativ-Quote in den Vereinigten Staaten bei 0,8 pro
1000 Untersuchungen.
âAuch wenn die Falsch-Negativ-Quote beim Brustkrebs-Screening
niedrig ausfällt, ist die Minimierung der Falsch-Negativ-Quote
entscheidend, um den gröÃten Nutzen des Screenings zu erzielen", so
Alejandro Rodriguez Ruiz, PhD, VP für Innovation und Clinical
Strategy bei ScreenPoint. âDiese Ergebnisse sind besonders
aussagekräftig, da in der Studie keine mit Krebs angereicherten
Datensätze verwendet wurden. Wie bei der MASAI-Studie wurden in
dieser Studie tatsächliche Screening-Populationen verwendet, was die
Ãbertragbarkeit der Ergebnisse auf den realen klinischen Einsatz
erleichtert.
Mit mehr als 35 begutachteten Studien ist Transpara der einzige
KI-Algorithmus, der in groÃen, realen Screening-Populationen mehrfach
evaluiert wurde (UCLA, niederländisches Brustkrebs-Screening-
Programm, britisches Brustkrebs-Screening-Programm, Hauptstadtregion
Dänemarks, Universität Lund, norwegisches Krebsregister, Krankenhaus
Reina Sofia Cordoba). Transpara unterstützt Radiologen beim Auswerten
von Mammographieuntersuchungen (sowohl DBT als auch FFDM), indem es
ein âzweites Paar Augen" zur Verfügung stellt, was hilft,
Krebserkrankungen früher zu erkennen und die Wiederrufquoten zu
reduzieren. Die Studie zeigt, dass mit Transpara bis zu 45 % der
Intervallkarzinome früher entdeckt werden können, während
gleichzeitig die Arbeitsbelastung reduziert und der Arbeitsablauf
optimiert wird.
Informationen zu ScreenPoint Medical
ScreenPoint Medical übersetzt modernste Forschung im Bereich des
maschinellen Lernens in eine für Radiologen zugängliche Technologie,
um den Screening ablauf , die Entscheidungs sicherheit und die
Risikobewertung für Brustkrebs zu verbessern. Transpara genieÃt das
Vertrauen von Radiologen auf der ganzen Welt, da es von Experten für
maschinelles Lernen und Bildgebungsanalyse entwickelt sowie durch das
Feedback von weltweit anerkannten Brustbildgebungsfachleuten
aktualisiert wurde. Alle Nachweise finden Sie auf:
https://screenpoint-medical.com/published-evidence/peer-review...
publications
Foto -
https://mma.prnewswire.com/media/2560960/US_Transpara_Use...
_2024.jpg
Logo -
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releases/transpara-verbessert-die-krebserkennung-durch-verringerung-
falsch-negativer-krebsfalle-302310573.html
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