ИИ ежедневно анализирует ведущие российские и международные источники, отбирает значимые исследования, рекомендации и новости и представляет их врачу в кратком структурированном формате.
Клиническая группа
Распространённость
Исследование демонстрирует возможность вычисления показателей риска рака молочной железы (модель Gail) на основе данных ЭМК с использованием NLP-конвейеров для извлечения семейного анамнеза и данных биопсии. Средняя абсолютная ошибка между вычисленными и записанными в ЭМК показателями составила 0.29% для 5-летних и 1.41% для пожизненных прогнозов.
Качественное исследование с участием 20 специалистов выявило системные недостатки в оценке онкологических рисков у трансгендерных пациентов, проходящих гендерно-аффирмирующую мастэктомию.
Исследование предпочтений 893 участниц показало, что проактивные подходы к оценке риска рака молочной железы с использованием многофакторных моделей (BOADICEA/CanRisk) значительно предпочтительнее текущей практики, основанной на семейном анамнезе.
Исследование показало, что критерии NICE, основанные на семейном анамнезе, выявляют только 4,4% женщин, у которых развился рак молочной железы в течение 10 лет, в то время как многофакторная модель BOADICEA может идентифицировать до 35% случаев.