ລະບົບສະຫນັບສະຫນູນການຕັດສິນໃຈ Transpara AI ຂອງ ScreenPoint Medical ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ນັກ radiologists ກໍານົດມະເຮັງເຕົ້ານົມທີ່ເປັນໄປໄດ້ໄວແລະໄວ, ອີງຕາມການສຶກສາໃຫມ່ທີ່ຈັດພີມມາຢູ່ໃນ Radiology. ຊອບແວທີ່ອີງໃສ່ຫຼັກຖານພື້ນຖານແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ຢູ່ທາງດ້ານການຊ່ວຍໃນຫຼາຍກວ່າ 30 ປະເທດລວມທັງສະຫະລັດ, ຝຣັ່ງ, ເຢຍລະມັນແລະສະເປນ.
ອັດຕາການເກີດຂອງມະເຮັງເຕົ້ານົມແມ່ນເພີ່ມຂຶ້ນໃນທົ່ວໂລກເນື່ອງຈາກການປ່ຽນແປງດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມ, ອາຫານການກິນ ແລະວິຖີຊີວິດ ແຕ່ນັບມື້ນັບເພີ່ມຂຶ້ນ, ປະເທດຕ່າງໆກໍາລັງຂາດແຄນແພດຊ່ຽວຊານດ້ານລັງສີເຕົ້ານົມ. ໃນປະເທດອັງກິດແລະປະເທດອື່ນໆ, ທຸກໆ mammogram ແມ່ນອ່ານໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານ radiologist ສອງຄົນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ນີ້ແມ່ນລາຄາແພງແລະຢູ່ບ່ອນອື່ນ, radiologists ເຮັດວຽກຢ່າງດຽວ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໃນສະຫະລັດ, 60% ຂອງ radiologists ອ່ານ mammograms ແມ່ນ radiologists ທົ່ວໄປ.
ເປັນທີ່ຮູ້ກັນດີວ່າ ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ເຖິງ 25% ຂອງມະເຮັງເຕົ້ານົມແມ່ນຂາດຈາກການກວດ ແລະຖືວ່າສາມາດກວດພົບໄດ້ໃນດ້ານຫຼັງ. ການເປັນມະເຮັງໄດ້ຖືກຄົ້ນພົບກ່ອນໜ້ານັ້ນ, ຄົນເຈັບສາມາດປິ່ນປົວໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ໂອກາດທີ່ຈະລອດຊີວິດຈາກພະຍາດດັ່ງກ່າວໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.
ການສຶກສາໃຫມ່ນີ້ໄດ້ສືບສວນຫຼາຍກວ່າ 2,000 ມະເຮັງໄລຍະຫ່າງທີ່ພາດໂອກາດໃນການກວດສອບ. Transpara ສາມາດກໍານົດເປັນເອກະລາດໄດ້ເຖິງ 37.5% ຂອງການສອບເສັງເຫຼົ່ານີ້.
ສາດສະດາຈານ Nico Karssemeijer, CEO ຂອງ ScreenPoint Medical, ກ່າວວ່າ: "ພວກເຮົາໂຊກດີທີ່ໄດ້ເຮັດວຽກກັບແພດຊັ້ນນໍາໃນພາກສະຫນາມເພື່ອສືບສວນ AI ເຕົ້ານົມແລະເຂົ້າໃຈເຖິງຄວາມເຂັ້ມແຂງແລະຂໍ້ຈໍາກັດຂອງມັນ. ພວກເຮົາມຸ່ງຫມັ້ນທີ່ຈະສະຫນັບສະຫນູນການສຶກສາທີ່ສະຫນອງຫຼັກຖານທາງດ້ານຄລີນິກເພື່ອໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດແນະນໍາເຕັກໂນໂລຢີຂອງພວກເຮົາໄດ້ຢ່າງປອດໄພ. ການສຶກສາຂະຫນາດໃຫຍ່ນີ້ຢືນຢັນທ່າແຮງຂອງ AI ເພື່ອປັບປຸງການກວດພົບມະເຮັງທີ່ລະອຽດອ່ອນ. ນີ້ແມ່ນຕົວປ່ຽນແປງເກມທີ່ແທ້ຈິງແລະສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່ານັກລັງສີທີ່ເຮັດວຽກກັບ AI ສາມາດປັບປຸງການດູແລຄົນເຈັບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.”
ສາດສະດາຈານ Carla van Gils ຈາກສູນການແພດຂອງມະຫາວິທະຍາໄລ, ຜູ້ທີ່ນໍາພາການທົດລອງ DENSE ໃນປະເທດເນເທີແລນແລະຜູ້ທີ່ເປັນຫນຶ່ງໃນຜູ້ຂຽນຂອງເອກະສານ, ກ່າວຕື່ມວ່າ: "ໃນການສຶກສານີ້, ການເພີ່ມ AI ເຂົ້າໃນການວັດແທກຄວາມຫນາແຫນ້ນຂອງເຕົ້ານົມໄດ້ເຮັດໃຫ້ມີການປັບປຸງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການກໍານົດຄວາມສ່ຽງຂອງ. ມະເຮັງໄລຍະຫ່າງ. ການປະສົມປະສານຂອງວິທີການສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາກໍານົດກຸ່ມຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມການກວດເຕົ້ານົມຜູ້ທີ່ຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍທີ່ສຸດຈາກການກວດ MRI ເສີມ, ໃນແງ່ຂອງການຫຼຸດຜ່ອນການເປັນມະເຮັງໄລຍະຫ່າງ.”
ການສຶກສາຄົ້ນພົບວ່າໂດຍການລວມເອົາການດູແລເຕົ້ານົມ Transpara ກັບຄວາມຫນາແຫນ້ນຂອງເຕົ້ານົມ, ເຊິ່ງເປັນປັດໃຈຄວາມສ່ຽງທີ່ຮູ້ຈັກກັນດີ, ມັນສາມາດຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງ 51% ຂອງແມ່ຍິງທີ່ຖືກກວດພົບວ່າເປັນມະເຮັງໃນໄລຍະເວລາຫຼັງຈາກການກວດສອບທາງລົບ. ນີ້ແມ່ນບາດກ້າວທີ່ສໍາຄັນຕໍ່ການນໍາໃຊ້ Transpara AI ສໍາລັບການວັດແທກຄວາມສ່ຽງໄລຍະສັ້ນໂດຍອີງໃສ່ຮູບພາບ.
