全息照相在检测乳房断层合成图像中潜在的细微癌症方面迈出了重要的一步。这家总部位于马萨诸塞州马尔堡的公司获得了其天才人工智能检测技术(一种基于深度学习的新软件)的许可。
该公司表示，新软件将在获取图像时提供关键指标，帮助放射科医生根据复杂性和预期阅读时间对病例进行分类和优先排序，从而优化工作流程，加快患者护理。
全息医学的乳房和骨骼健康解决方案部门总裁Jennifer Meade告诉MD DI:“考虑一下这个为期一天的工作流程：在获取患者图像后，Genius AI Detection可以在不到一分钟的时间内为技术人员提供结果。”“根据案例得分，该算法会标记出一定百分比的关注度较高的案例。如果患者的检查有标记，提供者可以选择优先病例立即阅读，并在检查期间保留患者。如果放射科医生检查后需要额外的成像，可以作为同一次就诊的一部分进行，而不是安排回电预约。”
在标准分辨率和高分辨率模式下，Genius AI检测的灵敏度为93%至94%，特异性为37%至41%。
该公司表示，最终将在欧洲申请该软件的批准。
Meade说：“事实上，Hologic在机器学习专业知识方面有着悠久的历史，这可以追溯到1998年，当时我们的第一个基于机器学习的CAD产品(ImageChecker CAD用于从乳房x光照片中检测癌症图像)获得了FDA的批准。"从那以后，全息一直是使用机器学习技术开发计算机辅助设计支持工具的行业领导者."
她补充道：“基于机器学习的这些进步，全息一直在努力建立应用深度学习的能力。为了开发Genius AI检测，全息已经使用安装的大规模断层合成系统(全息的3维和Selenia Dimensions系统)来收集必要的训练数据，以开发用于在断层合成图像中检测癌症的模型。”
最近，全息术复活了。该公司在最近一个财政季度实现了超过13亿美元的收入，这直接归功于其新冠产品的强劲销售。特别是，全息表示，其分子诊断部门(包括其新冠测试)本季度带来了8.19亿美元的收入，与2019年第四季度相比增长了376%。
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