摘要：这是一种基于云的SaaS，是AI和ML实时自动图像处理技术。这项技术改编自最初用于解密航空图像的*事技术，该技术具有在乳腺癌筛查程序中进行检测的能力。该平台旨在作为决策支持工具，通过对两个乳房X线照片进行精确比较来协助乳腺癌的早期诊断。
报告分享：
《年FDA新药审批报告》
书籍介绍：
FlashCrash:ATradingSavant,aGlobalManhuntandtheMostMysteriousMarketCrashinHistory
星际微光数据资源
摄影：Rocktosp
哈哈
第部分
Thefirststory
白
星际故事
市场需求
八分之一的女性会患乳腺癌。这是中国乃至全球第二大最常见的癌症。乳腺癌现已成为中国女性中最普遍的癌症。年，大陆地区报告了约,例乳腺癌新病例。中国市场是乳腺癌预防领域中增长最快的市场。由于中央*府的“健康中国计划”，疾病预防是主要目标，这是乳腺癌预防领域的决策支持信息中心和病历平台很好的机会。现有方案及其问题乳房X线照相术，作为一种在世界范围内进行早期检测的方法，是用于检测乳腺癌的最常见的影像学检查，每两年一次。到年，将有2.5亿次测试，市场规模为亿美元。虽然该技术已经较为先进，但是乳腺钼靶的读取、分析和比较仍然是手动完成的。这意味着并非总是很准确，而且耗时、昂贵、效率低下且无法扩展。从数百项研究中我们可以了解到，这项检测技术的错误率是25%~35%。年，将近万人被诊断出乳腺癌。但是，如果尽早发现和治疗，被诊断患有乳腺癌的人的死亡率有可能降低三分之一。在全球范围内，这意味着每年可以挽救近40万人的生命。目前，降低这种死亡率的障碍是：缺乏与密集乳房图像的可见性；乳房组织变化的对准和比较特别相关的技术和设备。
新型解决方案
该公司开发了一种自动决策支持系统，可为放射科医生和肿瘤科医生提供支持。这种系统使用AI和机器学习来开发乳腺癌预防领域的决策支持平台，并与SHEBA医院和ARC合作提供了整体解决方案。总结SHEBA医院的结果（以色列创新局授予该系统与SHEBA医院的合资项目）：
SHEBA医院正在使用这一系统，每年为,多名患者提供服务。
在SHEBA上完成的临床POC约有70例（准备完成更多研究，例），准确率达66％。
与医生一起，实现了：将不必要的活检率降低30％；将准确性和灵敏度提高到约90％。
新型技术概况
这是一种基于云的SaaS，是AI和ML实时自动图像处理技术。改编自最初用于解密航空图像的*事技术，该技术具有在乳腺癌筛查程序中进行检测的能力。该平台旨在作为决策支持工具，通过对两个乳房X线照片进行精确比较来协助乳腺癌的早期诊断。密集的乳房创新系统：40％-50％的女性乳房密实，这限制了常规乳房X线的使用。通过使用造影剂和这种新型的AI算法，该系统支持放射科医生做出针对年轻女性的致密乳房诊疗决策。该系统是在SHEBA医院开发并验证的。根据年上半年签署的许可协议，该公司拥有DENISE的商业化权利。系统组成：
乳房X线图像比较分析：智能的乳房X线图像读取器，利用新型SaaS的AI和ML算法显示随着时间变化的乳房X线图像的新变化。
移动应用程序：患者可以存储和访问他们的病历/信息，治疗意见，乳房X射线照片，MRI，超声，活检，BIRADS评分等的无限存储空间。
商业模式
B2B模式：按使用和自动分析付费，每次检查$0-$50。根据用于诊断性X线照相术的现有CPT代码（包括计算机辅助检测），$39-$72。客户分布：遍布中国、欧盟、美国、HMOs、医疗保险、医院、乳腺X射线诊所、*府医疗服务、乳腺摄影机制造商
合作需求
融资在不同的国家和地区进行市场开发。
哈哈
第2部分
Thesecondstory
白
报告分享
报告
今日报告：
《年FDA新药审批报告》
在
