Повышение эффективности диагностического процесса в части ранней диагностики рака молочной железы за счет применения методов поддержки принятия решений на основе результатов анализа изображения с использованием передовых инновационных технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.
Новые алгоритмы поиска патологий:
Распределение исследований по признаку норма / патология;
Поиск на снимках подозрительных участков;
Оценка вероятности признаков рака;
Определение категорий BI-RADS;
Классификация патологических изменений.
Характеристики:
Автоматический анализ и выявление обследований с патологией
Реализация 100% второго чтения обследований
Поиск и отображение подозрительных образований
Распределение потока задач между врачами, повышение качества и скорости диагностики
Оптимизация процесса, сокращение времени на описание обследований
Разметка патологий согласно методическим рекомендациям по использованию BI-RADS
Нейронная сеть, обученная на 20 000 верифицированных обследованиях