Densitas annonce des présentations au RSNA, la recherche valide intelliMammotm pour l'amélioration de la qualité de la mammographie

HALIFAX, Nouvelle-Écosse, 10 novembre 2022 /PRNewswire/ -- Densitas^® Inc., un fournisseur mondial de solutions d'IA pour la mammographie numérique et le dépistage du cancer du sein, a annoncé que trois études d'amélioration de la qualité seront présentées lors de la réunion scientifique annuelle 2022 de la Radiological Society of North America (RSNA) à Chicago.

Pour le dépistage du cancer du sein, la fiabilité du diagnostic et la détection du cancer du sein reposent sur des images de haute qualité. Des audits antérieurs ont montré que jusqu'à 50 % des mammographies ne répondent pas aux normes de qualité d'image et que dans 80 % des cas, le problème est dû à un mauvais positionnement.

Les trois présentations sur le rapport d'amélioration de la qualité évaluent l'outil d'IA Densitas^® intelliMammotm pour l'amélioration de la qualité des mammographies.

Les informations sur les résumés sont les suivantes :

L'IA peut-elle contribuer à améliorer la qualité des images mammographiques ?
Auteur principal : Georgia Spear, MD
Date et heure : Mardi 29 novembre 2022 / 9 h à 9 h 30 (heure du Centre)
Lieu : Centre d'apprentissage ? QI DPS

L'évaluation fondée sur des données probantes de l'amélioration de la qualité du positionnement exige une analyse comparative des taux d'erreur au niveau de la population afin que l'on puisse mesurer l'efficacité des initiatives d'amélioration de la qualité. L'évaluation non subjective et normalisée de la qualité est essentielle à l'analyse comparative. Comme première étape vers l'établissement de repères basés sur la population pour les taux d'erreur de positionnement des mammographies au NorthShore University HealthSystem, cette étude vise à valider la capacité d'un outil d'IA qui génère des évaluations normalisées de la qualité du positionnement à saisir les associations attendues entre les erreurs de positionnement et les paramètres variables en ce qui a trait aux patients et à l'acquisition. Les résultats de l'étude montrent que la densité du sein, son volume, sa surface, son épaisseur et la pression de compression sont associés à de nombreuses erreurs de positionnement.

Étude de faisabilité de l'utilisation de l'IA pour les initiatives d'amélioration de la qualité des images mammographiques au niveau de la population au sein du Leeds Teaching Hospitals NHS Trust
Auteur principal : Nisha Sharma, MBChD, FRCR
Date et heure : Mercredi 30 novembre 2022 / 12 h 45 à 13 h 15 (heure du Centre)
Lieu : Centre d'apprentissage ? QI DPS

L'étude examine l'état actuel de la qualité des images mammographiques dans les services d'imagerie mammaire du Leeds Teaching Hospitals NHS Trust et présente les résultats sur la fiabilité et la reproductibilité des taux d'erreur basés sur la population générés par l'IA et la concordance entre les radiographes et l'outil d'IA. Les résultats de l'étude montrent que la concordance entre les radiographes et l'outil d'IA était excellente, voire presque parfaite, et que les taux d'erreur de positionnement générés par l'IA concordaient avec les taux d'erreur signalés dans la littérature.

Amélioration de la qualité des images mammographiques grâce à l'IA au Guyana pendant la pandémie de COVID-19
Auteur principal : Mohamed Abdolell, MSc
Date et heure : Dimanche 27 novembre 2022 / 12 h 15 à 12 h 45 (heure du Centre)
Lieu : Centre d'apprentissage ? QI DPS

Cette étude évalue l'impact de l'adoption d'un outil d'IA sur la qualité des images mammographiques à l'hôpital général de Georgetown, au Guyana, un pays à revenu faible et intermédiaire mal desservi sur le plan radiologique. Les résultats de l'étude montrent qu'après l'adoption de l'outil d'IA, les taux d'erreur de positionnement ont considérablement diminué et les communications entre le MIT et les radiologues se sont améliorées, ce qui a permis de guider une formation efficace sur le positionnement des mammographies à distance.

Densitas^® fera la démonstration d'intelliMammotm à la prochaine réunion annuelle de la Radiological Society of North America (RSNA), du 27 au 30 novembre 2022 (stand 2605, hall d'entrée Sud, niveau 3).

À propos de Densitas^®

Densitas^® est un leader mondial des solutions d'intelligence artificielle pour le dépistage du cancer du sein, axées sur la qualité, la sécurité, l'efficacité et la précision de la santé du sein. Densitas^® conçoit des solutions intuitives qui renforcent la capacité des hôpitaux et des centres d'imagerie qui réalisent des mammographies à améliorer l'efficacité, à répondre aux exigences de conformité de la FDA/de l'ACR et à soutenir la détection et le traitement précoces du cancer du sein. Pour en savoir plus, consultez le site www.densitashealth.com.

Contact pour les médias : Densitas^®, Jessie Allen, [email protected], 902-292-7159