Ibex Medical Analytics 宣布了一項涉及 Ibex 的 Galen™ Breast 的臨床研究，這是一種人工智能解決方案，可幫助醫生為乳腺癌患者提供高質量的診斷和更好的護理。

該研究將在回顧性研究中回顧 Galen Breast 算法的臨床表現，並評估 Galen Breast 二次讀取應用程序和數字工作流程在 Hartford HealthCare 的實時臨床使用中的使用。

乳腺癌是全世界女性最常見的惡性腫瘤。全球每年有超過 XNUMX 萬例新病例，預計大約八分之一的美國女性在其一生中會患上浸潤性乳腺癌。因此，準確及時的診斷是指導治療決策和提高生存率的關鍵。

在過去幾年中，癌症病例數量的增加與個性化醫療的快速發展相吻合。因此，病理實驗室和 Hartford HealthCare 等衛生系統的工作量越來越大，強調需要補充的臨床決策支持工具來幫助病理學家更快、更準確地檢測癌症。

Ibex 的 Galen Breast 通過提供 AI 見解來支持病理學家，這些見解有助於檢測和分級不同類型的侵襲性和非侵襲性乳腺癌。該解決方案由病理學家、數據科學家和軟件工程師團隊開發，他們在數十萬個圖像樣本上實施了先進的深度學習技術和訓練算法。 Galen Breast 在一項多地點、盲法臨床研究中展示了非常高的準確度水平1，並且已經在世界其他地區的日常臨床實踐中獲得批准，用於提高診斷質量2、檢測診斷錯誤並增強患者安全性和體驗.

該系統的副總裁兼首席臨床創新官 Barry Stein 博士指出，Ibex 解決方案有望極大地影響對乳腺癌患者的護理，突顯了 Hartford HealthCare 為尋求創新的患者護理新方法所做的承諾。

Hartford 醫院病理學和檢驗醫學主任 Srini Mandavilli 博士補充說，這種技術有可能支持病理學家對癌症進行的傳統顯微鏡評估。這可以以積極的方式補充這項工作，尤其是在病理學家人員配備和招聘在全球癌症病例增加的情況下面臨挑戰的時候。病理學部門已經開始使用帶有載玻片掃描儀的數字病理學（將載玻片上的組織切片數字化），Mandavilli 博士說這提供了人工智能技術評估的材料。

Hartford 醫院選擇性病理學獎學金項目主任 Margaret Assad 博士補充說，Hartford HealthCare 病理學家在顯微鏡上查看載玻片後可以開始使用 Galen 分析所有病例。

執行副總裁兼首席戰略與轉型大衛懷特黑德 (David Whitehead) 表示，該公告是 Hartford HealthCare 與以色列創新局 2020 年戰略合作夥伴關係的一部分，旨在推進改善可及性、質量和安全以及患者體驗的解決方案。 Hartford HealthCare 的官員。