Quantus Mama
Deskribapena
Erradiologoek bularretako patologiak izan ditzaketen pazienteei lehentasuna ematen laguntzen du. Bularreko irudiaren ehunduraren analisi kuantitatiboan oinarritzen da teknologia. Irudiak sailkatu eta kategoria bat ematen die, BI-RADS (Breast Imaging-Reporting and Data System) izeneko sisteman oinarrituta. Sistema horrek aztertutako bularraren gaiztotasun-probabilitatea zehazten du, sentsibilitate-balioetan oinarrituta, eta ez balio prediktibo positiboan. Klinikoei laguntzeko tresna gisa diseinatua, bereziki arrisku-faktoreak dituzten pazienteen baheketa-prozesu masiboetan, bularretako patologien detekzio goiztiarrean eta itxaron-zerrenden lehentasunean.
- Erakundea:
- Osakidetza - Osasun Saila.
- Arduraduna:
- Benjamín Juez Fernández.
- Kontaktua:
- Harremanetarako datuak.
- Erakunde arduraduna arlo teknikoan:
- Osakidetza (Informatika eta Informazio Sistemen Zuzendariordetza, Teknologia Zerbitzua).
- Domeinua edo gaia:
- Osasuna.
- Algoritmo edo sistemaren egoera:
- Produktiboa.
- Ezarpen-data:
- 2024
- Bazkide/enpresa hornitzailea:
- Transmural Biotech S.L..
Informazio gehiago
Sistema algoritmikoa zer daturekin entrenatzen ari den eta erabiltzen ari denean zer datu prozesatzen diren azaltzen da.
| Datu-multzoaren izenburua | URL (publikoa bada) | Ereduan datuak erabiltzearen helburua |
|---|---|---|
| Osakidetzako dataseta Lankidetza-hitzarmena Biodonostiarekin |
Ez da publikoa |
Mamografiak lehenesteko eta informatzeko sistema bat garatzea. |
Sistemak sarrerako datuak automatikoki nola prozesatzen dituen azaltzen da, ereduaren emaitzak sortzeko.
- Erabilitako teknologia eta zeinek garatu du:
- Trasmural Biotech SLk garatutako ikerketa-plataforma erabili zen ML algoritmoak/DL sareak irudi edo datu klinikoen datasetetan aplikatzeko.
- Algoritmo mota:
- Sailkapen bitarreko 2 algoritmo iragarle (noduluak eta mikro kaltzifikazioak)
- Algoritmoaren deskribapena:
Algoritmoak konfiantza bat itzultzen du, eta txostenean, atalase bakar batekin dikotomikoki agertu beharrean, 1etik 5era bitarteko sailkapen batean agertzen da, bi algoritmoen ROC kurba beraren gaineko 4 atalase erabiliz.
Era berean, algoritmoak irudiak zatitzen dituenez seinale patologikoa hobeto detektatzeko, txostenean erakusten du zein eremutan erregistratzen den klase handiena mamografia-azterlaneko 4 irudietako bakoitzerako (eskuineko eta ezkerreko KK eta eskuineko eta ezkerreko MLO)- Iturburu kodea eta auditoretza independentea:
- Ez, iturri-kodea Transmural Biotech S.L.rena da, baita entrenatutako sarearen eredua ere.
Auditoria baterako behar izanez gero, dagokion konfidentzialtasun-akordioaren ondoren eskuragarri jar daiteke
Hala badagokio, berdintasuna eta diskriminaziorik eza sustatzeko neurriren bat ezarri behar izan den azaltzen da, adina, jatorria, nazionalitatea, hizkuntza, erlijioa, sinesmena, iritzia, jarduera politikoa eta abar direla-eta.
- Alborapena
- Ez du aplikatzen.
- Irisgarritasuna
- Ez du aplikatzen.
Azaldu egiten da arduradunak nola dauden jakinaren gainean edo nola kontrolatzen duten sistema, eta ziurtatu behar da ez duela ondorio kaltegarririk edo desiorik sortzen.
Lan-zerrendak lehenesteko laguntza bat baino ez da. Azken erabakia beti erradiologoarena da.
Sistemarekin eta horiek arintzeko erabilitako metodoekin lotutako arrisku ezagunak.
- Deskribapena:
- Ez dago arrisku onartezinik; izan ere, erabilera klinikoaren kasua da erradiologoen egungo lan-zerrenda lehenestea, pazienteak lan-zerrendatik kanpo utzi gabe. Horrela, erradiologoak arreta handiagoa eskaini ahal izango die IAk katalogatutako irudiei, noduluak edo mikro kaltzifikazioak izateko arrisku handiagoa duten aldetik.
- Algoritmoaren deskribapena:
- Emaitzen txosten berantiarra edo absentea: pazienteari ez zaio kalterik eragiten planifikatutako probetan informazio hori klinikoki erabiltzeagatik, proba horien helburua ez bada premiazko egoera klinikoei erantzutea, eta quantusMMk emandako informazioa beste bide batzuetatik lor daiteke.
- Emaitza okerra: aurreikusitako erabilera mamografiak aztertzea eta aztertutako bularraren gaiztotasun-probabilitatea zehazten duen kategoria bat ematea da, arreta lehenesteko. QuantusMMk emandako emaitza ez da zuzeneko emaitza diagnostiko bat, baizik eta bularretako patologiak izateko arrisku-tresna lagungarri gisa erabilitako irudiaren kuantifikazio bat. Produktuak kaltea edo lesioa eragin diezaioke pazienteari, baldin eta erabilera kliniko txarra edo emandako informazioan konfiantza handiegia badu
- Emaitza okerra: ez zaio kalterik egiten pazienteari bularreko patologiaren arriskua aurreikusterakoan, eta pazientea zaintza medikoaren pean jartzen da, beharrezkoak ez diren kontrolekin. Arrisku-onura onargarriaren balantzea.
- Algoritmoaren arrisku-kategoria (onartezina, handia, murriztua edo minimoa):
- Gutxienekoa
- Erabiltzen al da sistemarik/prozedurarik algoritmoaren arriskua neurtzeko?
- EN ISO 14971 araua
Azken aldaketako data: