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Transpara

Soluzione AI per il rilevamento e la diagnosi del cancro al seno

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Transpara assiste i radiologi nell’interpretazione di un esame mammografico. Transpara fornisce una probabilità di presenza di tumore al seno in base alle lesioni rilevate automaticamente e valutate dall’AI.

Rilevamento automatico delle lesioni: lesioni dei tessuti molli e microcalcificazioni

Segmentazione e contorno delle regioni sospette.

Valutazione del livello di malignità di ogni lesione rilevata.

Definizione di un punteggio regionale per ogni microcalcificazione e lesione di tessuto sospetto.

Analisi della probabilità complessiva che il cancro sia presente in una mammografia.

Categorizzazione dell’esame in base a un punteggio complessivo.

  • cancro al seno
  • microcalcificazioni
  • tomosintesi
  • mammografia
  • lesione dei tessuti molli
  • 3D
  • lesione

Aumenta la fiducia nella diagnosi

Aumenta la fiducia nella diagnosi, sia per i casi normali che per quelli sospetti, grazie alla doppia lettura dell’IA

Aggiunge un altro livello di sicurezza

Aggiunge un ulteriore livello di sicurezza con gli avvisi che forniscono i punteggi dei test globali.

Identificare più velocemente le lesioni sospette

Identificare e qualificare più rapidamente le lesioni benigne o maligne nelle regioni sospette.

Risparmia tempo, rassicura la tua diagnosi e snellisce il tuo flusso di lavoro con Incepto

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Testimonianza

Quando vedo un punteggio di 1 o 2, anche in un seno denso, mi tranquillizzo molto. Ovviamente analizzo la mammografia con molta attenzione, ma con più calma e rapidità di prima, il che mi lascia più tempo per concentrarmi sui risultati meno favorevoli. D’altra parte, quando i punteggi sono 8, 9 e 10, mi fido delle anomalie indicate da Transpara e sono ancora più attenta alla mia analisi.

Dr Marc Abehsera,

Senologo e radiologo
Paris American Hospital

Pubblicazioni

  1. Schaffter, T. et al. Evaluation of Combined Artificial Intelligence and Radiologist Assessment to Interpret Screening Mammograms. JAMA Netw Open 3, e200265 (2020).
  2. Sasaki, M. et al. Artificial intelligence for breast cancer detection in mammography: experience of use of the ScreenPoint Medical Transpara system in 310 Japanese women. Breast Cancer 27, 642–651 (2020).
  3. Lång, K. et al. Identifying normal mammograms in a large screening population using artificial intelligence. Eur Radiol (2020) doi:10.1007/s00330-020-07165-1.
  4. Rodriguez-Ruiz, A. et al. Can we reduce the workload of mammographic screening by automatic identification of normal exams with artificial intelligence? A feasibility study. Eur Radiol 29, 4825–4832 (2019).
  5. Rodriguez-Ruiz, A. et al. Stand-Alone Artificial Intelligence for Breast Cancer Detection in Mammography: Comparison With 101 Radiologists. 7 (2019).
  6. Le, E. P. V., Wang, Y., Huang, Y., Hickman, S. & Gilbert, F. J. Artificial intelligence in breast imaging. Clinical Radiology 74, 357–366 (2019).
  7. Bahl, M. Detecting Breast Cancers with Mammography: Radiology 2 (2019) doi:https://doi.org/10.1148/radiol.2018182404.
  8. Rodríguez-Ruiz, A. et al. Detection of Breast Cancer with Mammography: Effect of an Artificial Intelligence Support System. Radiology 181371 (2018) doi:10.1148/radiol.2018181371.
  9. Hupse, R. et al. Computer-aided Detection of Masses at Mammography: Interactive Decision Support versus Prompts. Radiology 266, 123–129 (2013).

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