Ее алгоритмы обучили на миллионах снимков
Управление по контролю качества пищевых продуктов и лекарственных средств США (FDA) одобрило к применению первую систему на основе алгоритмов машинного обучения для прогностического анализа скрининговых маммограмм, сообщает BCRF. Платформа Clairity Breast (Allix5) анализирует эти снимки до пиксельного уровня, определяет паттерны строения ткани, в том числе неразличимые глазом, и оценивает риск развития рака молочной железы в течение последующих пяти лет. Ее заключение не зависит от анамнеза, демографических и генетических данных.
Алгоритмы системы были обучены на миллионах маммограмм с данными по пятилетним клиническим исходам. Их успешно протестировали на 77 тысячах снимков из пяти географически отдаленных скрининговых центров (как стационарных, так и амбулаторных) с пациентками разного возраста, этнического происхождения и степени предрасположенности к раку груди. При выявлении высокого риска врач может назначить дополнительные методы исследования (например, МРТ и генетическое тестирование), более частый скрининг или профилактическое лечение. Система разработана так, чтобы интегрироваться в существующие клинические рабочие процессы без необходимости их модификации. Ожидается, что она появится на рынке до конца 2025 года.
Данные получены в рандомизированных перекрестных испытаниях
Грегори Маркус (Gregory Marcus) и его коллеги по Калифорнийскому университету в Сан-Франциско провели клинические испытания и выяснили, что в дни, когда регулярные потребители употребляют каннабис, у них значительно меньше эктопических сердечных сокращений и экстрасистол, чем в дни без употребления. В проспективных рандомизированных перекрестных испытаниях MARY-JANE приняли участие 108 взрослых привычных потребителей каннабиса (средний возраст 32 года, 59 процентов — женщины). Случайным образом они в сумме провели 713 дней употребления и 616 дней воздержания. Мониторинг электрокардиограмм проводили с помощью беспроводных датчиков. Результаты опубликованы в журнале JACC.