ScreenPoint Medical présente Transpara® Breast AI conçu pour améliorer la détection du cancer et pour soutenir le dépistage par lecteur de carte unique à l'ECR

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Le dépistage assisté par l'IA fournit des résultats cliniques concrets dans des études de recherche présentées à l'ECR

VIENNE, 22 février 2024 /PRNewswire/ -- ScreenPoint Medical présentera son produit phare Transpara Breast AI lors de la réunion du Congrès européen de radiologie (ECR) 2024, du 28 février au 3 mars 2024 (stand #AI-31 dans le hall d'exposition X1). Transpara fournit aux radiologues une « deuxième paire » d'yeux qui les aide à détecter les cancers plus tôt et à réduire les taux de rappel.

Transpara continue d'apporter des avantages cliniques et de flux de travail prouvés dans le dépistage par mammographie dans la pratique mondiale et la recherche clinique. Ces avantages font l'objet de 4 présentations et de 3 affiches qui seront présentées à l'ECR 2024 :

Dans le premier essai contrôlé randomisé du genre, les chercheurs ont analysé les taux de détection du cancer et les types de cancers détectés dans l'ensemble de la population de l'étude MASAI. Le dépistage assisté par l'IA a permis des améliorations importantes et substantielles par rapport à la double lecture sans IA. Ces résultats peuvent être consultés à la présentation suivante : « Cancer detection in relation to type and stage in the randomized Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI) [Détection du cancer en fonction du type et du stade dans l'essai randomisé Mammography Screening with Artificial Intelligence (MASAI)] » (RPS-2002, ACV Research Stage 2, 2 mars, 14 h).

Dans un autre essai clinique prospectif, les chercheurs ont évalué l'IA pour réduire la charge de travail en excluant les cas à faible risque pour la lecture humaine et en appliquant une double lecture au reste. Cette présentation est la suivante : « Is it worth reading low-risk breast cancer screening mammograms as determined by an artificial intelligence (AI) system? A prospective, population-based study for DM and DBT (AITIC trial) [Est-ce la peine de lire les mammographies de dépistage du cancer du sein à faible risque déterminées par un système d'intelligence artificielle (IA) ? Une étude prospective, basée sur la population, pour le DM et la TCD (essai AITIC)] » (RPS-1202, ACV Research Stage 1, 1 mars, 8 h). Les résultats ont démontré que le triage basé sur l'IA, excluant les mammographies à faible risque de la lecture humaine, entraîne une réduction substantielle de la charge de travail en lecture dans le dépistage du cancer du sein sans affecter négativement la performance.

D'autres présentations sont prévues :

•  « How much has AI improved over the last five years? A benchmark evaluation of different versions of an AI mammography interpretation system [Dans quelle mesure l'IA s'est-elle améliorée au cours des cinq dernières années ? Évaluation de référence de différentes versions d'un système d'interprétation de mammographie par IA] » (RPS-1202, ACV Research Stage 1, 1 mars, 8 h).

•  « Are AI-detected interval cancers actionable for recall in a real screening setting? Les cancers à intervalles détectés par l'IA peuvent-ils faire l'objet d'un rappel dans le cadre d'un dépistage réel ? » Un examen éclairé de 120 cas de cancer d'intervalle avec des scores élevés d'IA dans le dépistage du cancer du sein en Norvège sera présenté (RPS-2405, ACV Research Stage 1, 3 mars, 11 h 30).

Les affiches électroniques comprennent :

•  « Enhancing Mammography Screening Sensitivity with AI-Assistance: Evidence from a Vietnamese Study Cohort  [Améliorer la sensibilité du dépistage par mammographie avec l'aide de l'IA : résultats d'une cohorte d'étude vietnamienne »]

•  « AI breast cancer detection as decision-support tool in mammography: what is the added value in a clinical population? [La détection du cancer du sein par IA comme outil d'aide à la décision en mammographie : quelle est la valeur ajoutée dans une population clinique ?] »

•  « Using AI to automatically compute volumetric breast density and BIRADS density grade in mammography and breast tomosynthesis images. [Utilisation de l'IA pour calculer automatiquement la densité mammaire volumétrique et le grade de densité BIRADS dans les images de mammographie et de tomosynthèse mammaire.] »

« Nous sommes heureux que les utilisateurs et les chercheurs continuent de voir la valeur de Transpara dans l'amélioration du processus de dépistage par mammographie. Il est important de noter que ces études reflètent la cohérence globale des performances de Transpara. En fait, nous disposons maintenant d'essais contrôlés rétrospectifs, prospectifs et randomisés qui montrent tous que Transpara permet aux radiologues de détecter efficacement le cancer à un stade précoce tout en maintenant des taux de rappel constants. Les femmes ne devraient pas avoir à faire de compromis », a déclaré Mark Koeniguer, PDG de ScreenPoint Medical.

Transpara est homologué par la FDA et approuvé par la réglementation européenne (marque CE) pour la détection d'anomalies et l'évaluation de la densité pour une utilisation avec les mammographies 2D et 3D de plusieurs fabricants. Utilisé par des centaines de centres de pointe dans plus de 30 pays, Transpara est conçu pour travailler en parallèle avec les radiologues. Les études montrent que Transpara permet de détecter plus tôt jusqu'à 45 % des cancers d'intervalle grâce à Transpara, tout en contribuant à améliorer le flux de travail de lecture.

À propos de ScreenPoint Medical 

ScreenPoint Medical traduit la recherche de pointe sur l'apprentissage automatique en technologie accessible aux radiologues, afin d'améliorer le flux de travail de dépistage, la confiance dans les décisions et l'évaluation du risque de cancer du sein. Les radiologues du monde entier font confiance à Transpara, car la solution a été mise au point par des experts en apprentissage automatique et en analyse d'images, et elle est mise à jour en tenant compte de l'avis de spécialistes en imagerie mammaire de renommée mondiale. Voir toutes les preuves sur le site : screenpoint-medical.com

Photo : https://mma.prnewswire.com/media/2344059/Research_Presentations_at_ECR_2024.jpg
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