AI помогает сократить смертельные пробелы в лечении рака молочной железы

Ежегодно в США проводится около 40 миллионов маммографий, однако прогнозируемый дефицит десятков тысяч радиологов в ближайшие десять лет создает нагрузку на способность системы интерпретировать эти снимки.

Стартап iSono Health разработал FDA-одобренную платформу ATUSA — носимую автоматизированную 3D ультразвуковую систему, которая сканирует объем груди примерно за две минуты на каждую железу.

AI-система iSono Health, обученная на тысячах полных сканов груди и более чем 1,5 миллиона ультразвуковых кадров, автоматизирует процесс получения изображений с использованием ускорения на GPU от NVIDIA.

ATFORMА ATUSA обеспечивает повторяемое изображение тканей молочной железы при каждом обследовании, что может помочь клиницистам анализировать изменения между сканами и снижает ошибки оператора.

Стартап Whiterabbit.ai разработал FDA-одобренное ПО WRDensity для автоматической оценки плотности тканей по маммограммам и WRRisk — для оценки долгосрочного риска развития рака.

Ataraxis AI создает клинические ИИ-модели, которые анализируют цифровые гистологические срезы и стандартные клинические данные для прогнозирования ответа на терапию и риска рецидива.