Transpara kündigt auf dem RSNA eine neue FDA-Zulassung zur Verbesserung der Erkennung von Brustkrebs an

ScreenPoint Medical präsentiert innovative, von der FDA zugelassene Funktionen wie die Bewertung der Brustdichte und den zeitlichen Vergleich zur Steigerung der Leistung von Radiologen

CHICAGO, 3. Dezember 2024 /PRNewswire/ – ScreenPoint Medical stellt auf der 110. Jahrestagung der Radiological Society of North America (RSNA) vom 1. bis 4. Dezember 2024 (South Hall #5316) eine neue FDA-Zulassung für innovative neue Funktionen seines branchenführenden Breast AI Transpara vor. Transpara ist die klinisch am besten validierte Brust-KI auf dem Markt und bietet Radiologen ein „zweites Paar Augen", um Krebserkrankungen früher zu erkennen und die Rückrufraten zu senken.

ScreenPoint wird seine neuesten Entwicklungen vorstellen, zu denen auch Transpara 2.1 gehört: ein aktualisierter Algorithmus, der auf zusätzlichem Training und Erkenntnissen von Koryphäen aus aller Welt basiert. Transpara 2.1 ist mit Optionen für die Brustdichte (BIRADS und volumetrisch) und den zeitlichen Vergleich kompatibel. Mit der Möglichkeit, verdächtige Bereiche einer aktuellen Studie mit bis zu 3 Prioritäten über einen Zeitraum von 6 Jahren zu vergleichen, wird die robuste zeitliche Vergleichsfunktion die erste ihrer Art auf dem Markt sein. Der Transpara 2.1 Algorithmus ist sowohl CE-gekennzeichnet als auch FDA-zugelassen.

Mit den Verbesserungen des Algorithmus liegt die Leistung des Systems in einer Präsentation von Alejandro Rodriguez Ruiz, PhD, auf dem ECR 2024 unter den besten 10 % der Radiologen.

„Die Berücksichtigung von Gewebeveränderungen zur Charakterisierung von Befunden ist eine lang erwartete Funktion der KI", sagt Professor Nico Karssemeijer, PhD, Mitbegründer und Chief Scientific Officer von ScreenPoint Medical. „Wir sind sehr erfreut über die deutliche Verbesserung der Leistung von Transpara bei Verwendung von Voraufnahmen, insbesondere wenn mehr Voraufnahmen mit einem längeren Zeitintervall einbezogen werden, was der Erfahrung von Radiologen entspricht. Unsere Lösung ist für das Screening und die Diagnose konzipiert, um den klinischen Arbeitsablauf zu verbessern. Die Verwendung von Voraufnahmen verlängert die Berechnungszeit kaum, und wir stellen dem Benutzer Informationen über die Auswirkungen von Prioren auf das Endergebnis zur Verfügung, um das Vertrauen und die Transparenz zu erhöhen."

Neben der Einführung von Transpara 2.1 sind die klinischen und Workflow-Vorteile von Transpara zur Verbesserung des Mammographie-Screening-Prozesses Gegenstand mehrerer Studien, die diese Woche auf der RSNA in wissenschaftlichen Sitzungen vorgestellt werden:

• In der prospektiven Studie „Putting It In Perspective: AI Triage Streamlining Screening Mammogram Turnaround Time (Tat) Amid Staff Shortages" (S2-SSBR01-5, Sonntag, 1. Dezember, 10:30 - 11:30 Uhr), haben Forscher von UMass Memorial Health das Potenzial von KI-Software für die Priorisierung der Interpretation bewertet, um die Durchlaufzeit (TAT) bei der Brustkrebserkennung und -diagnose zu reduzieren. Die Ergebnisse zeigten, dass die Verwendung der Transpara-Bewertung zur Priorisierung des Lesens enorme Vorteile für den Arbeitsablauf und die Arbeitsbelastung mit sich bringt.
• Die Studie „Implementation Of A Convolutional Neural Network based Detection Software As An Independent Third Reader In The German Mammography Screening: A Prospective Study" (S5-SSBR02-4, Sonntag, 1. Dezember, 14:30 - 15:30 Uhr) untersuchte die Auswirkungen des Einsatzes von KI-Software in der Mammographie als unabhängiges drittes Lesegerät im deutschen Brustkrebs-Screening-Programm auf die Entdeckungsraten und den Screening-Prozess. Der Einsatz von Transpara als Entscheidungshilfe erhöhte die Krebsentdeckungsrate, insbesondere bei invasiven Krebsarten.
• Die Fähigkeit der künstlichen Intelligenz, Radiologen bei der Verbesserung der Krebserkennung bei Frauen mit dichter Brust zu unterstützen, wurde in der Studie „Performance Of An Artificial Intelligence System On Screening Digital Breast Tomosynthesis Cases In Dense And Not Dense Breasts," (T7-SSBR07-6, Dienstag, 3. Dezember, 15:00 Uhr) untersucht. Die Forscher haben gezeigt, dass die von Transpara markierten Studien einen hohen Vorhersagewert für Krebs haben und dass der Algorithmus bei dichten und nicht dichten Brüsten ähnlich gut funktioniert.

Mit mehr als 35 von Experten begutachteten Publikationen ist Transpara der einzige Brust-KI-Algorithmus, der in großen, realen Screening-Populationen mehrfach evaluiert wurde (u. a. UCLA, Capital Region of Denmark, Lund University in Schweden, Norwegian Cancer Registry, Reina Sofia Hospital Cordoba). Die Studie zeigt, dass mit Transpara bis zu 45 % der Intervallkarzinome früher entdeckt werden können, während gleichzeitig die Arbeitsbelastung reduziert und der Arbeitsablauf optimiert wird.

Informationen zu ScreenPoint Medical 

ScreenPoint Medical übersetzt modernste Forschung im Bereich des maschinellen Lernens in eine für Radiologen zugängliche Technologie, um den Screeningablauf, die Entscheidungssicherheit und die Risikobewertung für Brustkrebs zu verbessern. Transpara genießt das Vertrauen von Radiologen auf der ganzen Welt, da es von Experten für maschinelles Lernen und Bildgebungsanalyse entwickelt sowie durch das Feedback von weltweit anerkannten Brustbildgebungsfachleuten aktualisiert wurde. Alle Nachweise finden Sie auf: https://screenpoint-medical.com/published-evidence/peer-reviewed-publications 

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