Mejora de los sistemas de diagnóstico y predicción de cáncer de mama, mediante sistemas semi automáticos que agilicen el proceso de los radiólogos.
A día de hoy, los radiólogos tienen que hacer una evaluación manual subjetiva del tejido denso en cada mamografía digital, desaprovechando los datos de pacientes disponibles para obtener información de valor que ayude en la toma de decisiones clínicas (pronóstico, diagnóstico, selección de tratamiento, pronóstico de la evolución…), además de la dedicación de bastante tiempo al trabajo rutinario de especialistas en radiología. Esto puede generar un pronóstico tardío, inexacto o poco fiable de enfermedades, siendo el cáncer un problema de salud prioritario y el cáncer de mama el de mayor prevalencia en mujeres
Referencia EOI
REDIT_33
Título de la Expresión de Interés
BREAST Calculate, Analyse & Predict: Big Data Analytics para salud en la predicción del riesgo de padecer cáncer de mama
Problemática a resolver
Propuesta de solución
Se propone la solución BREAST Calculate, Analyse & Predict: Big Data Analytics para salud, un prototipo de solución web basada en análisis de imagen y Machine Learning que permite segmentar con precisión y automáticamente el tejido denso de la mama y estimar, también de forma automática, el riesgo de padecer cáncer de mama en el futuro. Esta tecnología permite el procesamiento masivo y ágil de mamografías. A través de la utilización de técnicas estadísticas de los campos del reconocimiento de formas y de visión artificial y técnicas de Machine Learning es posible estimar el riesgo de padecer cáncer de mama y aliviar una parte del trabajo rutinario de especialistas en radiología mediante la automatización de la lectura de mamografías y la determinación de la superficie de tejido denso sobre la mama.
Prioridad sectorial en que se enmarca solución
OTROS
Perfil buscado
Hospitales y centros médicos, proveedores de servicios sociosanitarios, desarrolladores de soluciones médicas, centros de competencia y agentes científico tecnológicos, sector público y administraciones.