ScreenPoint Medical präsentiert auf der EUSOBI die globale Dynamik von Transpara(R) Breast AI
Die klinisch am besten validierte Brust-KI-Lösung wurde in den letzten 6 Monaten in 4 bedeutenden Peer-Review-Studien vorgestellt und bietet Radiologen und Frauen dank optimierter Arbeitsabläufe erhöhte Screening-Kapazität.
VALENCIA, Spanien, 28. September 2023 /PRNewswire/ -- ScreenPoint Medical präsentiert auf der wissenschaftlichen Jahrestagung der European Society of Breast Imaging („Europäische Gesellschaft für Mammographie und bildgebende Diagnostik der weiblichen Brust", EUSOBI) vom 28. bis 30. September 2023 (Stand M02) die globale Dynamik von Transpara, der weltweit führenden Software für künstliche Intelligenz (KI) in der Brustdiagnostik.
Der klinische und operative Wert von Transpara zur Verbesserung des Mammographie-Screening-Prozesses wurde in den letzten Monaten in mehreren hochkarätigen Peer-Review-Publikationen dokumentiert, unter anderem in The Lancet Oncology, Zeitschrift für Klinische Onkologie und in European Radiology.
Im Mittelpunkt der Veröffentlichungen stehen die vorläufigen Ergebnisse der ersten randomisierten kontrollierten Studie zu Brust-KI: die Studie Mammography Screening with AI (MASAI), die in diesem Sommer in der Fachzeitschrift Lancet Onkology veröffentlicht wurde. Diese Studie untersuchte den Einsatz von KI in der Brustkrebsvorsorge, um 90 % der Fälle einer einzigen Untersuchung zuzuweisen. Die Ergebnisse waren verblüffend: Der durch Transpara gestützte Arbeitsablauf steigerte die Krebsentdeckung um 20 % und reduzierte gleichzeitig die Arbeitsbelastung der Untersucher um 44 %, ohne dass sich die Recall- oder Schlichtungsrate änderte. Transpara wird bereits in drei europäischen Ländern als sicherer Ersatz für das zweite Lesegerät bei Screening-Mammographien mit geringem Risiko eingesetzt, um eine zeitnahe Versorgung der Frauen zu gewährleisten. Laufende Untersuchungen bestätigen den Wert von Transpara in diesen Bereichen.
MASAI konzentrierte sich auf die Verbesserung der Arbeitsabläufe, um den weltweiten Kapazitätsmangel in der Radiologie zu beheben. Da der technologische Fortschritt der Radiologie mehr Möglichkeiten bietet, die Diagnose und die Auswahl der Behandlung zu unterstützen, gewinnt die Arbeit der Radiologen zunehmend an Bedeutung. Die Forschung mit Transpara zur Verbesserung des Arbeitsablaufs ist nicht auf das Lesevolumen beschränkt. Zu einer verbesserten Brustversorgung für Frauen gehört auch eine effektive Risikostratifizierung. Zwei in diesem Jahr veröffentlichte Artikel, die Transpara untersucht haben, zeigen, dass eine sichere und effektive Risikobewertung nicht unbedingt eine arbeitsintensive manuelle Datenerfassung erfordert.
Anfang dieses Jahres haben Forscher der Mayo Clinic (Rochester, Minnesota) und der University of California, San Francisco, bestätigt, dass die Kombination von Bildgebungsverfahren mit künstlicher Intelligenz (KI) und Algorithmen zur Bestimmung der volumetrischen Brustdichte bei der Vorhersage des Langzeitrisikos für Brustkrebs, insbesondere für invasive Erkrankungen, helfen kann. Die Studie „Impact of Artificial Intelligence System and Volumetric Density on Risk Prediction of Interval, Screen-Detected, and Advanced Breast Cancer" wurde im Journal of Clinical Oncology veröffentlicht. Die Ergebnisse zeigten, dass der Transpara Score die langfristige Risikovorhersage verbessert, wenn er mit klinischen Risikofaktoren, einschließlich der Brustdichte, für alle invasiven Krebsarten, im Screening entdeckte, fortgeschrittene und nicht fortgeschrittene Krebsarten kombiniert wird.
Darüber hinaus wurde der Nutzen von Transpara für eine effektive und effiziente Risikobewertung auf der Grundlage eines Screening-Programms bewertet und unter dem Titel „Assessing Breast Cancer Risk by Combining AI for Lesion Detection and Mammographic Texture" veröffentlicht. Lauritzen et al. konnten zeigen, dass die Kombination aus Transpara-basierter Erkennung, volumetrischer Dichte und einer quantitativen Texturanalyse eine bessere Risikoprognose liefert als herkömmliche arbeits- und datenintensive Risikomodelle. Darüber hinaus verdoppelte sich bei Frauen mit dem höchsten Transpara-Risiko die Krebsfrüherkennung (Entdeckung von Intervallkrebs vor den folgenden Untersuchungen) im Vergleich zu den traditionellen Modellen durch weitere Bildgebung.
Einer der stärksten Risikofaktoren für Frauen bleibt die Brustdichte. Diese Tatsache hat zu einem globalen Vorstoß geführt, die Dichte besser zu charakterisieren und zu kommunizieren. Transpara mindert einen Teil des mit der Dichte verbundenen Entdeckungsrisikos. Zusammenfassung: Im ersten Quartal des Jahres haben Forscher in der Studie „Artificial Intelligence in BreastScreen Norway: a retrospective analysis of a cancer-enriched sample including 1254 breast cancer cases", die in European Radiology veröffentlicht wurde, den Wert von Transpara bei der Unterstützung der Früherkennung bei Frauen mit dichter Brust nachgewiesen, wobei die Effektivität von 63 % auf 81 % erhöht wurde. Der hohe Anteil an Krebserkrankungen mit einem Transpara-Score von 10 weist auf die vielversprechende Leistung von Transpara hin, insbesondere bei Frauen mit dichter Brust. Die Ergebnisse früherer Mammographien mit einem Transpara-Score von 10 veranschaulichen das Potenzial für eine frühere Erkennung von Brustkrebs durch den Einsatz von KI beim Screen-Reading.
„Wir sind sehr stolz darauf, dass Transpara mit fast 5 Millionen ausgewerteten Mammogrammen weiterhin einen Mehrwert für Anbieter im Bereich Brustgesundheit und für Frauen bietet, wenn es streng ausgewertet wird. Diese Studien haben die Leistung von Transpara zur Unterstützung von Radiologen bei der Früherkennung von Krebs und der sicheren Reduzierung der Arbeitsbelastung bestätigt", sagte Mark Koeniguer, CEO von ScreenPoint Medical.
Informationen zu ScreenPoint Medical
ScreenPoint Medical setzt modernste Forschung im Bereich des maschinellen Lernens in eine für Radiologen zugängliche Technologie um, um den Arbeitsablauf beim Screening, die Entscheidungssicherheit und die Brustkrebs- Risikobewertung zu verbessern. Transpara genießt das Vertrauen von Radiologen auf der ganzen Welt, weil es von Experten für maschinelles Lernen und Bildanalyse entwickelt und mit Anwenderfeedback von weltbekannten Brustradiologen aktualisiert wurde.
Alle Nachweise finden Sie unter: https://screenpoint-medical.com/published-evidence/peer-reviewed-publications
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