1 von 8 Frauen bekommt in ihrem Leben die Diagnose Brustkrebs. Das Mammographie-Screening reduziert die Sterblichkeit um 25%*.
*Katalinic et al. (2019)
Aus diesem Grund wurden letztes Jahr weltweit 300+ Millionen Mammographien durchgeführt.
Aber nur 3 von 100 im Mammographie-Screening untersuchten Frauen haben tatsächlich einen auffälligen Befund und müssen weiter abgeklärt werden.
Was wäre, wenn ein Machine-Learning-Modell einen großen Teil der unauffälligen Befunde vorselektieren könnte?
Sodass die Befunderinnen und Befunder sich auf die übrigen, potentiell auffälligen Mammographien konzentrieren können.
Vara selektiert unauffällige Mammographien mit sehr hoher Sicherheit vor, damit Befunder sich auf das konzentrieren können, was für die Teilnehmerinnen im Screeningprogramm wirklich wichtig ist: Brustkrebs so früh wie möglich zu diagnostizieren.
Smart Classification Process
Vara unterstützt Befunder bei Mammographien die als unauffällig befundet wurden, Vara jedoch einen auffälligen Befund entdeckt hat.
Safety Net Image

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