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.
Почему она играет ключевую роль в процессе эволюции и как помогает развивать медицинские технологии
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора
В книге «Первая молекула: Как РНК раскрывает главные тайны биологии» («Альпина нон-фикшн»), переведенной на русский язык Павлом Купцовым и Марией Багоцкой, молекулярный биолог Томас Чек рассказывает о роли РНК в регуляции генов и борьбе с болезнями, а также почему она играет ключевую роль в процессе эволюции и как помогает изучать вопрос возникновения жизни на Земле.