Sabemos que una densidad mamaria alta aumenta el riesgo de cáncer de mama en mujeres.1 Por tanto, es fundamental realizar un análisis preciso y sin sesgo. El software de la tecnología Quantra, basado en aprendizaje automático, analiza las imágenes 2D™ y de tomosíntesis para determinar la distribución y la textura del tejido parenquimatoso. Clasifica las mamas en cuatro categorías de composición mamaria de acuerdo con las directrices del Atlas BI-RADS (5.ª edición) del American College of Radiology (ACR).2
Mejora en la predicción del riesgo
Además del volumen, el patrón y la textura del tejido fibroglandular pueden ser igualmente decisivos para la predicción mamográfica del riesgo de cáncer.3-5 Mediante el análisis y la clasificación de la textura y el patrón de la mama, nuestra tecnología puede ofrecer la información precisa que necesita para realizar una clasificación más fiable y completa y, de este modo, diseñar con seguridad una vía de detección específica para cada paciente.
Evaluaciones sin sesgo
El algoritmo de aprendizaje automático objetivo asigna una categoría de densidad de mama de acuerdo con los patrones y la textura del tejido de la mama.
Estandarización
Aumente el estándar asistencial y normalice los informes en toda la consulta de radiología.
Proceso asistencial más fluido para la paciente
Visualización de los datos de densidad de mama en la estación de trabajo de adquisición para facilitar los protocolos de gestión de pacientes y poder obtener imágenes complementarias.
Aprovechar la ventaja del tiempo
La asistencia continuada en la salud de la mama proporciona soluciones integradas que ofrecen fiabilidad clínica,