Глибоке навчання забезпечує наступне покоління скринінгу раку молочної залози

GE HealthCare отримала схвалення FDA на Pristina Recon DL, що є значним кроком уперед у технологіях мамографії, які використовують штучний інтелект для покращення діагностичної візуалізації. Ця остання інновація є важливим кроком у тому, як медичні фахівці можуть виявляти та діагностувати стан грудей з більшою точністю.

Клінічні виклики

Рак грудей залишається однією з провідних проблем охорони здоров’я у світі. За оцінками, один з восьми жінок отримає діагноз протягом життя, а прогнози показують, що до 2050 року щорічно помиратиме приблизно 1,1 мільйона людей, раннє та точне виявлення залишається критичним. Традиційні методи візуалізації часто мають труднощі з розрізненням важливої клінічної інформації від фонових шумів, що може погіршити впевненість у діагнозі та результати для пацієнтів.

Як працює Pristina Recon DL

Технологія використовує двошаровий підхід глибокого навчання для подолання цих обмежень. Перша нейронна мережа відновлює високоточні 3D-об’єми зображень з покращеною чіткістю, значно зменшуючи артефакти та візуальний шум, що може приховувати важливі деталі. Друга модель спеціалізується на ізоляції та підкресленні клінічно важливих ознак у оброблених 2D-переглядах, що дозволяє радіологам робити більш обґрунтовані оцінки.

Технічні інновації та практичні переваги

Як покращення платформи GE HealthCare Pristina Via, це рішення є першою системою мамографії, яка поєднує глибоке навчання з ітеративними методами реконструкції, при цьому зберігаючи стандарти якості цифрової томосинтезу грудей (DBT). Важливо, що система досягає такої продуктивності без необхідності збільшення опромінення пацієнтів — важливий аспект у медичній візуалізації.

Система Pristina використовує прискорені обчислення NVIDIA RTX для ефективної обробки складних реконструкцій, перетворюючи передові алгоритми у швидкі, високоякісні результати, доступні безпосередньо в клінічних умовах. Ця швидкість постановки діагнозу може оптимізувати робочі процеси і підтримувати клінічну впевненість.

Ширші наслідки для охорони здоров’я

Схвалення FDA підкреслює зростаюче визнання того, що технології візуалізації на основі штучного інтелекту можуть суттєво покращити виявлення захворювань і якість догляду. Оскільки навантаження від раку грудей продовжує зростати, інновації, що використовують машинне навчання для підтримки раннього виявлення та діагностичної точності, є необхідними інструментами сучасної онкології та профілактичної медицини.