Глубокое обучение обеспечивает следующего поколения скрининга рака молочной железы

GE HealthCare получила одобрение FDA на Pristina Recon DL, что является значительным шагом вперёд в технологии маммографии, использующей искусственный интеллект для повышения качества диагностической визуализации. Эта новинка представляет собой важное развитие в способах обнаружения и диагностики заболеваний груди с большей точностью.

Клиническая проблема

Рак груди продолжает оставаться одной из ведущих проблем здравоохранения во всём мире. По оценкам, одна из восьми женщин получит диагноз в течение жизни, а к 2050 году прогнозируется около 1,1 миллиона смертей ежегодно, что делает раннее и точное обнаружение критически важным. Традиционные методы визуализации часто сталкиваются с трудностями в различении релевантной клинической информации от фонового шума, что может снижать уверенность в диагнозе и влиять на исход лечения.

Как работает Pristina Recon DL

Технология использует двойной подход глубокого обучения для преодоления этих ограничений. Первый нейронный сет восстанавливает высокоточные 3D-объемы изображений с улучшенной ясностью, значительно уменьшая артефакты и визуальный шум, которые могут скрывать важные детали. Вторая модель специализируется на выделении и акцентировании клинически значимых особенностей на обработанных 2D-изображениях, что позволяет радиологам принимать более обоснованные решения.

Технические инновации и практические преимущества

В качестве улучшения платформы GE HealthCare Pristina Via, это решение является первой системой маммографии, которая сочетает глубокое обучение с итеративными методами реконструкции при сохранении стандартов качества цифровой томосинтезии груди (DBT). Особенно важно, что система достигает таких результатов без увеличения радиационной нагрузки на пациентов — важный аспект в медицинской визуализации.

Система Pristina использует ускоренные вычисления на базе NVIDIA RTX для эффективной обработки сложных реконструкций, превращая передовые алгоритмы в быстрые и высококачественные результаты, доступные прямо в клинических условиях. Эта способность быстро ставить диагноз способствует оптимизации рабочих процессов и повышению доверия специалистов.

Более широкие последствия для здравоохранения

Одобрение FDA подчеркивает растущее признание того, что технологии визуализации на базе ИИ могут значительно улучшить обнаружение заболеваний и качество ухода. По мере увеличения нагрузки по диагностике рака груди, инновации, использующие машинное обучение для поддержки ранней диагностики и повышения точности, становятся важнейшими инструментами современной онкологии и профилактической медицины.