À l'occasion de la conférence de la RSNA, Transpara annonce une nouvelle autorisation de la FDA pour améliorer la détection du cancer du sein

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Dec 03, 2024, 11:49 ET

ScreenPoint Medical présentera des capacités novatrices approuvées par la FDA, notamment l'évaluation de la densité mammaire et la comparaison temporelle pour améliorer la performance des radiologues.

CHICAGO, 3 décembre 2024 /PRNewswire/ -- ScreenPoint Medical présente une nouvelle autorisation de la FDA pour de nouvelles capacités innovantes de Transpara, son système leader du secteur de dépistage du cancer du sein avec l'IA, ici à la 110e réunion annuelle de la Radiological Society of North America (RSNA), du 1er au 4 décembre 2024 (South Hall, stand n° 5316). Transpara, le système de dépistage du cancer de sein avec l'intelligence artificielle le plus cliniquement validé du marché, offre aux radiologues une « deuxième paire » d'yeux pour les aider à détecter les cancers plus tôt et à réduire les taux de rappel.

ScreenPoint présentera ses dernières avancées, y compris Transpara 2.1 : un algorithme mis à jour sur la base d'une formation supplémentaire et d'informations recueillies auprès d'utilisateurs de luminaires dans le monde entier. Transpara 2.1 est compatible avec les options de densité mammaire (BIRADS et volumétrique) et de comparaison temporelle. Permettant d'analyser les zones suspectes d'une étude en cours par rapport à un maximum de 3 examens antécédents sur 6 ans, la capacité de comparaison temporelle robuste sera la première de ce type sur le marché. L'algorithme Transpara 2.1 possède la marque CE et est autorisé par la FDA.

Avec les améliorations de l'algorithme, la performance autonome du système est démontrée comme étant dans les premiers 10 % des radiologues dans une présentation par Alejandro Rodriguez Ruiz, PhD à ECR 2024.

« La prise en compte des modifications tissulaires pour la caractérisation des résultats est une fonctionnalité de l'IA attendue depuis longtemps », a déclaré le professeur Nico Karssemeijer, PhD, cofondateur et directeur scientifique de ScreenPoint Medical. « Nous sommes très satisfaits de l'amélioration significative des performances de Transpara grâce à l'utilisation d'examens précédents, en particulier lorsqu'un plus grand nombre d'examens précédents avec un intervalle de temps plus long sont inclus, ce qui correspond à l'expérience des radiologues. Notre solution est conçue pour le dépistage et le diagnostic afin d'améliorer réellement le flux de travail clinique. L'utilisation des examens précédents n'augmente pratiquement pas le temps de calcul, et nous fournissons à l'utilisateur des informations sur l'effet des examens précédents sur le résultat final afin d'accroître la confiance et la transparence ».

Outre l'introduction de Transpara 2.1, les avantages cliniques et de flux de travail de Transpara sur l'amélioration du processus de dépistage par mammographie font l'objet de plusieurs études présentées cette semaine au RSNA dans le cadre de sessions scientifiques :

Dans l'étude prospective « Putting It In Perspective : AI Triage Streamlining Screening Mammogram Turnaround Time (Tat) Amid Staff Shortages » (Mise en perspectives : le triage IA rationalise les durées de dépistage par mammogramme en dépit des pénuries de personnel - S2-SSBR01-5, dimanche 1er décembre, 10h30-11h30), des chercheurs de UMass Memorial Health ont évalué le potentiel d'un logiciel d'IA pour prioriser l'interprétation afin de réduire le délai d'exécution (TAT) dans la détection et le diagnostic du cancer du sein. Les résultats ont démontré que l'utilisation du score de Transpara pour hiérarchiser les lectures présente des avantages considérables en termes de flux de travail et de charge de travail.
L'étude « Implementation Of A Convolutional Neural Network based Detection Software As An Independent Third Reader In the German Mammography Screening : A Prospective Study » (Application d'un logiciel de détection basé sur un réseau neural convolutionnel en tant que troisième lecteur indépendant dans le programme allemand de dépistage du cancer du sein : une étude prospective - S5-SSBR02-4, dimanche 1er décembre, 14h30-15h30), a évalué l'impact de l'utilisation d'un logiciel d'IA en mammographie en tant que troisième lecteur indépendant dans le programme allemand de dépistage du cancer du sein, sur les taux de détection et sur le processus de dépistage. L'utilisation de Transpara en guise d'aide à la décision a permis d'augmenter le taux de détection des cancers, en particulier des cancers invasifs.
La capacité de l'IA à aider les radiologues à améliorer la détection du cancer chez les femmes aux seins denses a été évaluée dans l'étude « Performance Of An Artificial Intelligence System On Screening Digital Breast Tomosynthesis Cases In Dense And Not Dense Breasts » (Performance d'un système d'intelligence artificielle dans le dépistage numérique des seins ; cas de tomosynthèse dans les seins denses et non denses - T7-SSBR07-6, mardi 3 décembre, de 15 h à 16 h). Les chercheurs ont montré que les études scorées par Transpara ont une forte valeur prédictive pour le cancer et que l'algorithme donne des résultats similaires pour les seins denses et non denses.

Avec plus de 35 publications évaluées par des pairs, Transpara est le seul algorithme de dépistage du cancer du sein avec l'IA évalué à plusieurs reprises dans des populations de dépistage à grande échelle et dans le monde réel (notamment UCLA, la régions de la capitale du Danemark, l'université de Lund en Suède, le registre norvégien du cancer, l'hôpital Reina Sofia à Cordoba). La recherche montre que jusqu'à 45 % des cancers d'intervalle peuvent être détectés plus tôt grâce à Transpara, tout en contribuant à réduire la charge de travail et à optimiser le flux de travail.

À propos de ScreenPoint Medical

ScreenPoint Medical traduit la recherche de pointe sur l'apprentissage automatique en une technologie accessible aux radiologues pour améliorer le flux de travail du dépistage, la confiance dans la décision et l'évaluation du risque de cancer du sein. Transpara jouit de la confiance des radiologues du monde entier, car il a été développé par des experts en apprentissage automatique et en analyse d'images, et mis à jour grâce aux commentaires d'utilisateurs de renommée mondiale dans le domaine de l'imagerie mammaire. Voir toutes les preuves sur : https://screenpoint-medical.com/published-evidence/peer-reviewed-publications

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