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Densitas kündigt Präsentationen auf RSNA an, Forschung validiert intelliMammo™ zur Qualitätsverbesserung in der Mammographie

Halifax, Nova Soctia (ots/PRNewswire)

Densitas® Inc., ein weltweiter Anbieter von KI-Lösungen für die digitale Mammographie und das Brustscreening, gab bekannt, dass drei Studien zur Qualitätsverbesserung auf der wissenschaftlichen Jahrestagung 2022 der Radiological Society of North America (RSNA) in Chicago vorgestellt werden.

Bei der Brustkrebs-Früherkennung hängen die Diagnosesicherheit und die Erkennung von Brustkrebs von qualitativ hochwertigen Bildern ab. Frühere Audits haben gezeigt, dass bis zu 50 % der Mammographien nicht den Standards für die Bildqualität entsprechen. 80 % davon sind auf eine schlechte Positionierung zurückzuführen.

Die drei Präsentationen des Qualitätsverbesserungsberichts bewerten das KI-Instrument intelliMammo™ von densitas® zur Qualitätsverbesserung in der Mammographie.

Informationen zu den Abstracts finden Sie im Folgenden:

Can A.I. Support Mammography Image Quality Improvement? (Kann KI die Verbesserung der Bildqualität in der Mammographie unterstützen?) Hauptautorin: Georgia Spear, MD

Datum/Uhrzeit: Dienstag, 29. November 2022 / 9:00 bis 9:30 Uhr (Central Time)

Ort: Learning Center – QI DPS

Eine evidenzbasierte Bewertung der Qualitätsverbesserung bei der Positionierung erfordert ein Benchmarking der Fehlerraten auf Bevölkerungsebene, an denen die Initiativen zur Qualitätsverbesserung gemessen werden können. Eine nicht-subjektive und standardisierte Qualitätsbewertung ist die Grundlage für das Benchmarking. Als ersten Schritt zur Erstellung bevölkerungsbezogener Benchmarks für die Fehlerraten bei der Positionierung von Mammographiegeräten am NorthShore University HealthSystem soll diese Studie die Fähigkeit eines KI-Instruments validieren, das standardisierte Bewertungen der Positionierungsqualität erstellt, um die erwarteten Zusammenhänge zwischen Positionierungsfehlern und unterschiedlichen Patienten- und Aufnahmeparametern zu erfassen. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass Brustdichte, Brustvolumen, Brustfläche, Brustdicke und Kompressionsdruck mit zahlreichen Positionierungsfehlern verbunden waren.

Investigating the Feasibility of Using A.I. For Population-Level Mammography Image Quality Improvement Initiatives at Leeds Teaching Hospitals NHS Trust (Untersuchung der Durchführbarkeit des Einsatzes von KI für Initiativen zur Verbesserung der Mammographie-Bildqualität auf Bevölkerungsebene im Leeds Teaching Hospitals NHS Trust) Hauptautorin: Nisha Sharma, MBChD, FRCR

Datum/Uhrzeit: Mittwoch, 30. November 2022 / 12:45 bis 13:15 Uhr (Central Time)

Ort: Learning Center – QI DPS

Die Studie untersucht den aktuellen Stand der Mammographie-Bildqualität in den Brustbildgebungsdiensten des Leeds Teaching Hospitals NHS Trust und präsentiert Ergebnisse zur Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit von KI-generierten, bevölkerungsbezogenen Fehlerraten und zur Übereinstimmung zwischen Radiologen und dem KI-Tool. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass die Übereinstimmung zwischen Radiologen und dem KI-Tool ausgezeichnet bis nahezu perfekt war und die von der KI generierten Fehlerraten bei der Positionierung mit den in der Literatur angegebenen Fehlerraten übereinstimmten.

Driving mammography Image Quality Improvement Using A.I. in Guyana During the COVID-19 Pandemic (Verbesserung der Bildqualität in der Mammographie durch KI in Guyana während der COVID-19-Pandemie) Hauptautor: Mohamed Abdolell, MSc

Datum/Uhrzeit: Sonntag, 27. November 2022 / 12:15 bis 12:45 Uhr (Central Time)

Ort: Learning Center – QI DPS

Diese Studie bewertet die Auswirkungen der Einführung eines KI-Instrumente auf die Qualität der Mammographiebilder im Georgetown General Hospital in Guyana, einem radiologisch unterversorgten Land mit niedrigem und mittlerem Einkommen. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass nach der Einführung des KI-Instruments die Fehlerraten bei der Positionierung erheblich gesunken sind und sich die Kommunikation zwischen MIT und Radiologen verbessert hat, wodurch ein effektives Training für die Positionierung bei der Fernmammographie ermöglicht wurde.

Densitas® wird intelliMammo™ auf der kommenden Jahrestagung der Radiological Society of North America (RSNA) vom 27. bis 30. November 2022 vorstellen (Stand Nr. 2605, South Hall Level 3).

Informationen zu Densitas®

Densitas® ist ein weltweit führender Anbieter von Lösungen der künstlichen Intelligenz für das Brustkrebs-Screening, der sich auf Qualität, Sicherheit, Effizienz und Präzision zur Unterstützung der Brustgesundheit konzentriert. Densitas® entwickelt intuitive Lösungen, mit denen Krankenhäuser und Bildgebungszentren, die Mammographien durchführen, ihre Effizienz steigern, die Anforderungen der FDA/ACR erfüllen und die Früherkennung und Behandlung von Brustkrebs unterstützen können. Weitere Informationen erhalten Sie auf www.densitashealth.com.

Medienkontakt:

Densitas®, Jessie Allen,jessie.allen@densitashealth.com, 902-292-7159
View original content:https://www.prnewswire.com/news-releases/densitas-kundigt-prasentationen-auf-rsna-an-forschung-validiert-intellimammo-zur-qualitatsverbesserung-in-der-mammographie-301674978.html

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