Ubicación detectada: La información de ubicación del cáncer de mama detectado en forma de mapas de calor y contornos.

Puntuación de anomalías: Una puntuación de anomalías en cada lado de la mama, que refleja el cálculo de la IA (inteligencia artificial) respecto de la presencia real del cáncer de mama detectado.

Evaluación de densidad: Evaluación de la densidad mamaria según las diferentes de categorías.

¿Cuáles son los principales beneficios de Lunit INSIGHT MMG?

01 Mayor detección de cáncer de mama

La combinación de radiólogos que realizan la primera lectura y la IA de Lunit permite detectar más casos de cáncer de mama en comparación no solo con los radiólogos que realizan la primera y la segunda lectura, sino que también con los radiólogos que realizan lecturas dobles.

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02 Clasificación rápida de casos normales

Según las puntuaciones de anomalías generadas por la IA, los radiólogos pueden clasificar correctamente hasta el 60 % de todos los casos sin interpretación humana, lo que puede reducir su carga de trabajo en más de la mitad respecto a la interpretación de mamografías.

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03 Rendimiento de lectura mejorado de los radiólogos generales

Los radiólogos generales pueden utilizar los resultados del análisis por IA para mejorar su rendimiento de lectura al nivel de los especialistas en mamas.

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04 Diagnóstico temprano del cáncer de mama

Los radiólogos pueden detectar el cáncer de mama de categoría T1 y el cáncer de mama sin afectación ganglionar con una precisión del 91 % y del 87 %, respectivamente.

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05 Respaldo para la toma de decisiones en casos de categoría 3 y 4 según BI-RADS

En los casos difíciles clasificados como de categoría 3 o 4 según BI-RADS, los radiólogos pueden comparar el resultado de su lectura y decidir con confianza si se deben realizar exámenes adicionales, tales como ecografía y biopsia.

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06 Precisión diagnóstica mejorada para mamas densas

Los radiólogos pueden mejorar su precisión diagnóstica en mamas densas y con bastante tejido graso hasta en un 9 % y un 22 %, respectivamente.

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