Одобрение платформы CLAIRITY BREAST
Управление по контролю за продуктами и лекарствами США (U.S. Food and Drug Administration) выдало разрешение на использование CLAIRITY BREAST — первой в своём классе платформы, основанной на анализе изображений, которая помогает прогнозировать риск развития рака молочной железы у женщин.
Как работает CLAIRITY BREAST
CLAIRITY BREAST разработана как прогностический инструмент, который может предсказать риск развития рака молочной железы в течение пяти лет, анализируя тонкие особенности изображений на обычных маммограммах. Это позволяет осуществлять раннее прогнозирование риска. Валидированный пятилетний показатель риска затем передаётся медицинским работникам через их текущие клинические системы.
Преимущества новой технологии
По словам Джеффа Любера (Jeff Luber), генерального директора компании Clairity, уникальность CLAIRITY BREAST заключается в том, что теперь можно предсказывать риск будущего развития рака по паттернам в тканях молочной железы ещё до появления заболевания в ходе обычного скрининга. Платформа разработана так, чтобы легко интегрироваться в текущую клиническую инфраструктуру.
Валидация и обучение модели
Искусственный интеллект, лежащий в основе CLAIRITY BREAST, прошёл обширное обучение на миллионах изображений. Его эффективность была подтверждена на наборе данных, включающем более 77 000 маммограмм, полученных из пяти географически разнесённых скрининговых центров. Эти центры включают как больницы, так и независимые учреждения, обслуживающие широкую и разнообразную популяцию пациентов.
Мнение эксперта
Роберт А. Смит (Robert A. Smith), старший вице-президент по науке раннего выявления рака в Американском обществе по борьбе с раком (American Cancer Society), отметил, что персонализированный скрининг на основе оценки риска имеет решающее значение для улучшения исходов при раке молочной железы, а инструменты искусственного интеллекта предоставляют наилучшие возможности для реализации этого потенциала. Интеграция моделей ИИ, оценивающих индивидуальный риск, позволит лучше выявлять женщин с повышенным риском и тех, кто может извлечь пользу из дополнительных методов скрининга, таких как МРТ, улучшая раннее выявление и стратегии профилактики.