iCAD ProFound AI Tính năng
iCAD ProFound AI là một bộ giải pháp được chứng minh lâm sàng, sử dụng AI để phát hiện sớm ung thư vú, đánh giá độ dày và đánh giá rủi ro cá nhân hóa.
Xem thêmCác Tính năng Chính của iCAD ProFound AI
iCAD ProFound AI là một giải pháp toàn diện được hỗ trợ bởi AI cho việc phát hiện ung thư vú, đánh giá mật độ và đánh giá rủi ro. Nó cung cấp độ chính xác vượt trội trong việc phát hiện ung thư vú sớm hơn, cung cấp điểm số mật độ vú khách quan và tính toán rủi ro ung thư vú ngắn hạn cá nhân hóa. Bộ công cụ bao gồm các mô-đun cho phân tích mammography 2D và 3D, với những cải tiến đã được chứng minh lâm sàng về độ nhạy, độ đặc hiệu và hiệu quả thời gian đọc cho các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh.
Phát hiện ung thư nâng cao: Hiệu suất lâm sàng cải thiện lên đến 2 lần so với các nền tảng AI khác, cung cấp độ chính xác vô song trong việc phát hiện mật độ mô mềm ác tính và sự vôi hóa.
Đánh giá mật độ tự động: Cung cấp điểm số mật độ vú khách quan, đáng tin cậy và nhất quán để thông báo các kế hoạch sàng lọc và điều trị cá nhân hóa.
Đánh giá rủi ro ngắn hạn: Mô hình rủi ro dựa trên hình ảnh đầu tiên trên thế giới chính xác hơn 2.4 lần so với các mô hình truyền thống trong việc dự đoán rủi ro ung thư vú trong 1-2 năm.
Tối ưu hóa quy trình làm việc: Giảm thời gian đọc của bác sĩ chẩn đoán hình ảnh lên đến 52.7%, cải thiện hiệu quả trong việc giải thích mammogram.
Tương thích đa nhà cung cấp: Hỗ trợ nhiều hệ thống mammography và định dạng đầu ra, cung cấp sự linh hoạt trong việc tích hợp với các quy trình làm việc hiện có.
Các Trường hợp Sử dụng của iCAD ProFound AI
Sàng lọc ung thư vú: Cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các buổi sàng lọc mammography định kỳ tại các bệnh viện và trung tâm hình ảnh.
Quản lý bệnh nhân có nguy cơ cao: Xác định những phụ nữ có nguy cơ cao phát triển ung thư vú, cho phép các chiến lược sàng lọc và phòng ngừa cá nhân hóa.
Đào tạo và hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán hình ảnh: Đóng vai trò như một người đọc thứ hai để hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh ít kinh nghiệm hơn hoặc ở những khu vực thiếu bác sĩ chẩn đoán hình ảnh.
Nghiên cứu và thử nghiệm lâm sàng: Cung cấp các đánh giá khách quan, tiêu chuẩn hóa cho các nghiên cứu hình ảnh vú và phát triển các giao thức sàng lọc mới.
Ưu điểm
Được chứng minh lâm sàng là cải thiện tỷ lệ phát hiện ung thư và giảm số dương tính giả
Tăng cường hiệu quả của bác sĩ chẩn đoán hình ảnh và giảm thời gian đọc
Cung cấp một bộ công cụ toàn diện cho việc phát hiện, đánh giá mật độ và đánh giá rủi ro
Nhược điểm
Cần tích hợp với các hệ thống hình ảnh và quy trình làm việc hiện có
Có thể có một đường cong học tập cho các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh để sử dụng hiệu quả tất cả các tính năng
Chi phí liên tục cho việc cập nhật phần mềm và bảo trì
Bài viết phổ biến
12 Ngày Cập Nhật Nội Dung OpenAI 2024
Dec 12, 2024
ChatGPT Hiện Đang Không Khả Dụng: Chuyện Gì Đã Xảy Ra và Điều Gì Tiếp Theo?
Dec 12, 2024
X của Elon Musk giới thiệu Grok Aurora: Công cụ tạo hình ảnh AI mới
Dec 10, 2024
Hunyuan Video và Kling AI và Luma AI và MiniMax Video-01(Hailuo AI) | Trình tạo video AI nào là tốt nhất?
Dec 10, 2024
Xem thêm