XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System乳房
开创性的 AI 为 Shin Imaging Center 的乳房 X 光检查患者带来更好的结果
cmAssist 是一款 CAD 软件，它使用 AI 帮助放射科医生识别、标记和评分筛查乳房 X 光检查中的感兴趣区域和可能异常。它标记的每个异常都会被分配一个独特的数据驱动的 neuScore ™，该 neuScore ™ 为放射科医生提供了标记感兴趣区域可疑程度的定量测量，范围从 0（最不可疑）到 100（高度可疑）。在一项已发表的研究中，cmAssist（研究性 SaaS）显示放射科医生的癌症检测率平均提高了 27%，而假阳性召回率没有显著增加。与传统 CAD 相比，cmAssist 有可能将假阳性率降低 69%，将钙化假标记率降低 83%，将肿块假标记率降低 56%。
临床监督可以增强学习并为新的转移性乳房护理护士提供支持
1。乳房服务，莫纳什健康，澳大利亚维克，东本特利； 2。McGrath基金会，澳大利亚新南威尔士州北悉尼； 3。 莫纳什护理和助产士，莫纳什大学，澳大利亚维克，莫纳什大学； 4。 墨尔本南部综合癌症服务部，澳大利亚维克，东本特利； 5。 莫纳什健康教育奖学金中心，克莱顿，维克，澳大利亚McGrath基金会，澳大利亚新南威尔士州北悉尼； 3。莫纳什护理和助产士，莫纳什大学，澳大利亚维克，莫纳什大学； 4。墨尔本南部综合癌症服务部，澳大利亚维克，东本特利； 5。莫纳什健康教育奖学金中心，克莱顿，维克，澳大利亚
资本健康计划（CHP）成员的吸奶泵
个人用途，单或双重包括：（2）24毫米乳房屏蔽，（2）28mm乳房盾，2个阀门，2个回流保护器，2瓶，1个电源适配器，2个管子内置可充电电池（大约3小时）每侧具有预设循环水平的独立真空可调性。每个乳房分开电动机。提供更有效和富有成效的泵送会话，超级，LCD触摸屏
有关CHEK2 GEN突变（一些突变，杂合）的信息，荷兰的CHEK2突变近7个女性B
有关荷兰乳腺癌和CHEK2突变的CHEK2 Gen突变（一些突变，杂合的）的信息，将近7个女性乳腺癌。乳腺癌通常不是遗传性。大约5％的乳腺癌女性（20分之一）遗传危险因素起作用。这些危险因素之一是CHEK2突变。然后，某人在CHEK2基因中有变化（突变或错误）。基因是遗传物质（DNA）的一部分。在荷兰，CHEK2基因，CHEK2 C.1100DELC突变有一定的变化。女性对乳腺癌的风险的高度取决于各种因素，例如： - 她是否是遗传性乳腺癌的携带者，例如CHEK2突变。- 家庭以及与谁和哪个年龄的乳腺癌经常发生。- DNA的300多个小变化的组合，每种变化都会影响乳腺癌的风险。这被称为“聚乙烯风险评分”。- 乳房组织有多近。这可以在乳房照片（乳房X线摄影）上看到。- 个人因素，例如您有多长时间和沉重。- 生活方式因素，例如您喝了多少酒精。知道乳腺癌的风险高于CHEK2突变的女性，我们使用了尽可能多的信息。因此，对于每个患有CHEK2突变的女性，乳腺癌的估计风险并不相同。这种风险在80岁之前为15％至55％。那里有哪些医疗建议？对于患有乳腺癌（乳腺癌）的CHEK2突变的女性来说，乳腺癌的风险大约是没有这种突变的乳腺癌女性的两倍。对于患有CHEK2突变的女性，乳腺癌的风险取决于上述因素。根据估计的风险，我们可以建议从35岁或40岁起的定期乳房控制。有时没有理由进行额外的乳房控制。然后，从50岁开始参加乳腺癌的人群筛查就足够了。定期检查旨在尽早发现乳腺癌。如果早点发现乳腺癌，治愈的机会通常更大。治疗也可能不太自由基。由于乳腺癌的个人估计风险有所不同，因此去除乳房不是CHEK2突变女性的标准建议。对于患有乳腺癌的CHEK2突变的女性，其治疗团队的后续作品首先适用。之后，可能有额外的乳房控制的原因。可以考虑每月乳房自我检查。尚不清楚乳房自我检查是否可以帮助患有CHEK2突变的女性尽早发现乳腺癌。没有CHEK2突变的女性家庭成员有时会根据其个人危险因素获得额外乳房控制的建议。除了对乳房检查的建议外，对于患有CHEK2突变的女性，没有其他医疗建议。对于患有CHEK2突变的男人也没有额外的建议。
Polytech团队
p nformation l Eaflet亲爱的患者，您会从外科医生那里收到此患者信息传单，因为您对植入物的塑料乳房手术感兴趣。与任何手术程序一样，由于个人健康状况，药物，手术技术和术后护理，可能与植入物相关的可能并发症与植入物相关。某些风险，例如麻醉，药物和感染，是一般的，并且有任何手术程序，而另一些则针对植入物的乳房手术。乳房植入物不是终身设备。有一些不包括使用植入物的乳房整形手术的替代方法，例如使用自体脂肪组织或肌肉皮瓣移植。您的外科医生应在您的决定之前充分，全面地通知您有关可用程序及其相关风险和收益的信息。您应该收到教育材料，花一些时间思考这些信息，与您的外科医生讨论并提出问题，以确保您完全了解所有风险和好处。您还应该随时提出第二意见：如果您不说服，请不要觉得自己要接受任何程序。在Polytech，我们相信向患者提供与安全相关的全面信息：您的决定应是个人的，并了解到。请仔细阅读此传单。在您的最终决定中，您应该考虑使用植入物进行乳房手术的风险和益处。请注意，不同的植入物类型具有不同的安全性和性能概况。您的明确且无条件的决定支持植入植入物的乳房整形手术，必须以外科医生提供的知情同意书记录。例如，光滑的植入物具有很高的胶囊染色率，但目前与BIA-ALCL无关。请进一步阅读有关这些主题的更多详细信息。，如果您选择植入物进行乳房整形手术，则手术后，您将从外科医生那里收到植入物护照。此植入物护照包括有关您的植入物以及我们的联系人的信息，以防您需要更多信息或需要报告问题：请始终与您安全地保留此文档。乳房植入手术后，重要的是要遵循外科医生的建议，并且每六个月或每年进行一次定期检查。此外，为了您自己的安全，您应该通知您的医生和对植入物进行乳房X线摄影的人。请注意，乳房植入物的寿命有限。需要去除或更换植入物，然后需要进行其他手术。如果您在乳房植入手术后遇到肿胀，美学障碍或疼痛等问题，则应立即通知外科医生，并考虑可用的解决方案。我们祝您在这一旅程中一切顺利，无论您选择什么方向，我们都可以提供信息和支持。
使用人工智能解释筛查...
筛查性乳房 X 光检查的解释，为筛查性乳房 X 光检查的临床实践做出贡献，以及如何将 AI 实际融入到大量临床工作流程中。这项研究始于一项回顾性研究，该研究对 2010 年至 2015 年期间在加州大学洛杉矶分校进行的 5,000 次筛查性乳房 X 光检查中的 ML 算法进行了测试。各种竞争性 ML 算法均已由其开发人员进行了测试，他们报告了他们的发现，并根据这些数据对其算法的准确性进行了声明。“然而，人们担心，使用供应商的测试用例对这些 ML 算法的性能指标进行评估可能无法完全推广到加州大学洛杉矶分校进行的筛查性乳房 X 光检查，”医学博士、放射学助理教授 Hannah Milch 解释说，他是这项研究的主要研究人员之一。“患者的多样性、乳房密度、医疗和手术史、种族、民族和乳腺癌风险可能存在差异。”在评估了不同的 ML 算法在我们自己的存档数据集上的表现后，加州大学洛杉矶分校将安装其中一个系统并进行前瞻性临床试验，以全面评估其在加州大学洛杉矶分校日常筛查乳房 X 线摄影工作流程中的表现。“虽然欧洲有一些有趣的临床试验，但我们期望走在实际使用和前瞻性研究 AI 读取筛查乳房 X 线摄影的前沿，”Milch 博士解释说。
2024 年 7 月卫生技术简报
帕妥珠单抗生物仿制药正在临床开发中，用于辅助和新辅助治疗人类表皮生长因子 2 (HER2) 阳性 (+) 的早期或局部晚期乳腺癌 (BC)。HER2 是一种存在于某些癌细胞上的蛋白质。新辅助治疗在主要治疗之前进行。辅助治疗在主要治疗之后进行。当乳房中的异常细胞开始以不受控制的方式生长和分裂并形成肿瘤时，就会发生 BC。早期 BC 意味着癌症尚未扩散到乳房或淋巴结之外。局部晚期意味着癌症已从乳房扩散到靠近乳房的淋巴结、乳房皮肤或胸壁。帕妥珠单抗等 HER2 靶向药物有助于提高 HER2 + BC 患者的生存率。然而，这种疗法可能很昂贵。生物仿制药是结构和功能与现有药物非常接近但成本通常要低得多的药物。
原创文章 一项利用人工智能驱动的乳腺癌医学图像分析的初步研究
摘要：本研究探索了如何建立一种深度学习模型，以准确判断乳房 X 光检查结果中的病变是良性还是恶性。数据来源于一家大型三级医院乳腺中心接受活检的女性的筛查乳房 X 光检查结果。从 215 张乳房 X 光检查中获取的 900 张乳房图像用于训练和建立基于深度学习的模型，该模型能够准确预测病变的良性还是恶性。与癌症诊断的金标准（即手术病理学）相比，所建立模型的敏感性为 95.7%，特异性为 87%，总体准确率为 90.7%，AUROC 为 0.76。放射科医生对这组患者的读数敏感性为 86%，特异性为 46%，总体准确率为 79%。基于深度学习的模型通过提高特异性和减少假阳性读数，显著提高了诊断准确率。该模型还可以对放射科医生报告中被归类为 BI-RADS 0 的乳房 X 光检查结果提供结论性解读，从而减少在做出最终诊断之前进行进一步影像学研究的需要。关键词：乳腺癌；计算机辅助诊断；深度学习；乳房 X 光检查解读
