Perimeter Medical Imaging AI, Inc. kündigt Ergebnisse einer neuen Studie1 an, die in den Annals of Surgical Oncology veröffentlicht wurde
Am 20. Februar 2024 um 14:30 Uhr
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Perimeter Medical Imaging AI, Inc. hat die Ergebnisse einer neuen Studie1 bekannt gegeben, die in den Annals of Surgical Oncology veröffentlicht wurde. Diese Studie liefert ein umfassendes und aktuelles Verständnis der Reoperationsraten auf Bevölkerungsebene und der zusätzlichen Kosten im Gesundheitswesen, die mit Patienten verbunden sind, die nach einer brusterhaltenden Operation (BCS) erneut operiert werden müssen. Die Forscher des University of Texas Health Science Center und des University of Texas MD Anderson Cancer Center kamen zu dem Schluss, dass der Senkung der Reoperationsraten mehr Aufmerksamkeit gewidmet werden sollte und dass weitere Anstrengungen unternommen werden sollten. Das Forschungsteam identifizierte 17.129 gesetzlich versicherte Frauen im Alter von 18 bis 64 Jahren und 6.977 Medicare-Begünstigte im Alter von 18 Jahren und älter, die sich zwischen 2017 und 2019 einer ersten brusterhaltenden Operation unterzogen.
Die einjährige Nachbeobachtung ergab eine Reoperationsrate von 21,1 % bei den privat versicherten Frauen und 14,9 % bei der Medicare-Kohorte.
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Perimeter Medical Imaging AI, Inc. ist ein Medizintechnikunternehmen, das sich zum Ziel gesetzt hat, die Krebschirurgie mit hochauflösenden Echtzeit-Bildgebungsinstrumenten zu verändern, um einen hohen ungedeckten medizinischen Bedarf zu decken. Das Unternehmen entwickelt und vermarktet medizinische Bildgebungsinstrumente für den Einsatz während des Eingriffs. Das Perimeter Optical Coherence Tomography (OCT) System des Unternehmens ermöglicht die Visualisierung von Gewebe-Mikrostrukturen während chirurgischer Eingriffe im Querschnitt in Echtzeit. Das Perimeter S-Series OCT wurde entwickelt, um Chirurgen die klinische Unterstützung zu bieten, die sie im OP benötigen. Das OCT-System für die medizinische Bildgebung umfasst ein intraoperatives Gerät für das automatische Scannen einer Gewebeprobe, das eine schnelle Darstellung des Untergrunds auf einer Fläche von bis zu 10 cm x 10 cm liefert, ein Verbrauchsmaterial für die Probenhandhabung, das die Probe hält und ausrichtet, sowie eine Bildbibliothek und ein Trainingsset. Seine Tools für maschinelles Lernen und die Technologie der künstlichen Intelligenz, ImgAssist AI genannt, werden im Rahmen des ATLAS AI-Projekts klinisch entwickelt.