Tecnologia Quantra™
Padronizar a análise da densidade mamária com aprendizagem automática no local de prestação de cuidados.

Padronizar a análise da densidade mamária
Sabe-se que uma maior densidade mamária aumenta o risco de desenvolver cancro da mama.1 Consequentemente, é fundamental uma análise precisa e não enviesada. O software de tecnologia Quantra, com aprendizagem automática, analisa a distribuição e a textura do tecido parenquimático, tanto através de imagens de 2D™ como de tomossíntese. Este categoriza a mama em quatro categorias de composição da mama, em conformidade com as diretrizes da American College of Radiology (ACR) BI-RADS Atlas 5th Edition.2
Melhor avaliação do risco
O padrão e a textura do tecido fibroglandular pode desempenhar um papel tão importante quanto o volume na avaliação do risco de cancro na mamografia.3-5 Ao avaliar e categorizar a textura e o padrão da mama, a nossa tecnologia pode fornecer a informação precisa de que necessita para obter uma avaliação mais consistente e fiável e traçar com confiança um rastreio específico para cada paciente.
Avaliação não enviesada
Algoritmo de aprendizagem automática objetivo que define a categoria de densidade mamária com base na análise da textura e do padrão do tecido mamário.
Padronização
Eleve o padrão de cuidados prestados e padronize os relatórios em toda a prática de radiologia.
Percurso dos pacientes mais fácil
Exibe a densidade na estação de trabalho de aquisição para facilitar os protocolos de gestão dos pacientes para um potencial sistema de imagem complementar.

A importância de ganhar tempo em cada etapa dos Cuidados Contínuos
Os Cuidados Contínuos em Saúde Mamária oferecem soluções integradas para confiança clínica, eficiência do fluxo de trabalho e cuidados compassivos prestados às pacientes, proporcionando a cada vez mais mulheres mais tempo com melhores condições de saúde.
A tecnologia Quantra faz parte da solução de diagnóstico e rastreio da Hologic.
Objetivo do design e desempenho clínico
A Quantra analisa tanto imagens 2D como de tomossíntese para auxiliar a sua análise:
- Superando a subjetividade da avaliação visual, proporcionando uma avaliação mais consistente e mais fiável.*
- Elevando o padrão de cuidados e padronizando a elaboração de relatórios.
- Facilitando os protocolos de gestão de pacientes para sistema de imagem complementar.


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Soluções de Software Integrado com base em IA Hologic
Os nossos produtos são concebidos para trabalhar em conjunto e podem ser adaptados às suas necessidades. O nosso pacote integrado de soluções de IA futuristas está concebido para melhorar a deteção e o diagnóstico precoce do cancro da mama, ajudar a acelerar o fluxo de trabalho e permitir cuidados personalizados aos pacientes, com avaliação automatizada da densidade mamária. Discuta as suas necessidades clínicas com a nossa equipa experiente para encontrar a solução mais adequada para si.
Categorias de risco8
Evidências. Conhecimento. Colaboração.
O nosso portal educacional melhora o atendimento ao paciente através da excelência na formação, comunicação de evidência clínica e científica, e parcerias com a comunidade médica.
Perspetivas
*Os resultados baseiam-se nas categorias ACR BI-RADS, em conformidade com as orientações revistas da American College of Radiation (ACR) BI-RADS Atlas 5th Edition. Tal tem em conta o padrão e a textura, comparativamente ao volume, ao determinar a densidade.
**Estimativa baseada num período de interpretação de imagens diário de 8 horas.
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Rafferty EA, Durand MA, Conant EF, et al. Breast Cancer Screening Using Tomosynthesis and Digital Mammography in Dense and Nondense Breasts. JAMA. 2016 Apr 26;315(16):1784-6.
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ACR BI-RADS Atlas, 5th Edition. 2013, Disponível em - https://www.acr.org/Clinical-Resources/Reporting-and-Data-Systems/Bi-Rads - (Acedido em: nov. de 2019).
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Zuley M, Guo B, Catullo V, et al. “Comparison of Two-dimensional Synthesized Mammograms versus Original Digital Mammograms Alone and in Combination with Tomosynthesis Images.” Radiology. Junho de 2014;271(3):664-71. Publicação eletrónica de 21 de janeiro de 2014
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Durand M, Raghu M, Geisel J, et al. “Synthesized 2D Mammography + Tomosynthesis: Can We See Clearly?” (paper presented at the annual meeting of the Radiological Society of North America, Chicago, Il, December 2015).
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Choi J, Han B, Ko E, et al. “Comparison with Two-Dimensional Synthetic Mammography Reconstructed from Digital Breast Tomosynthesis and Full Field Digital Mammography for the Detection of T1 Breast Cancer.” European Radiology. Agosto de 2016;26(8):2538-46. Publicação eletrónica de dezembro de 2015.
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Ficheiro de Dados Hologic: DHM-08611 Rev 006.
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Ficheiro de dados: Relatório de estudo clínico CSR-00116 Rev. 004.
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Breast composition categories as described in ACR BI-RADS Atlas.
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