Lunit

LunitINSIGHT MMG

유방촬영술 영상 분석 솔루션

온라인 데모 체험하기
  • 96%

    유방촬영술 영상 분석 AI 솔루션을 통한 유방암 검출 정확도는 96~99%에 달합니다.

  • 240,000

    조직 검사로 확진된 유방암 5만여 케이스가 포함된 양질의 빅데이터 24만 장을 학습했습니다.

  • 50%

    의료진이 유방촬영술 영상에서 유방암을 놓칠 확률이 50%가량 감소합니다.
    *JAMA Oncology 게재 논문 중

  • 2797

    한국과 유럽에서
    판매 허가를 취득했습니다.

  • Background
  • Product Description
  • Major Benefits
  • Example Cases
온라인 데모 체험하기

Background

유방암을 조기에
발견할 수 있다면?

  • 유방촬영술
    검사의
    성능을 고도화합니다.

  • 유방암 진단의
    정확도가 높아집니다.

  • 유방암 조기 진단의
    가능성을 높입니다.

    유방암 의심

    Lunit AI 점수
    71.2%

    정상 판정

    유방암 의심

    Lunit AI 점수
    91.8%

    정상 판정

    유방암 의심

    Lunit AI 점수
    99.9%

    유방암 판정

  • AI로 유방암 조기 진단 시 생존율이 향상됩니다.

    *5년 생존율
    *참고 자료 : AJCC 8th Edition

Product Description

Lunit INSIGHT MMG
유방암 검출에 특화된 솔루션입니다.

  • 유방촬영술 영상에서 유방암으로 의심되는 병변을 골라 검출합니다.

    Lunit INSIGHT MMG는 루닛의 독자적인
    딥러닝 기술을 사용합니다.

  • Lunit INSIGHT MMG가
    제공하는 정보

    • 비정상 영역 표시

      유방암으로 의심되는 영역을 히트맵 및 윤곽선으로 표시합니다.

    • 비정상 점수(%)

      각 유방에 대한 유방암 존재 가능성을 확률값으로 도출합니다.

    • 유방 밀도 분석

      유방 밀도를 4가지 카테고리로 분류합니다.

Major Benefits

유방암을 놓칠
확률이 줄어듭니다.

  • 유방암 검출률 향상

    1차 판독에 Lunit INSIGHT MMG를 활용할 경우, 1차 판독의 및 2차 판독의 뿐 아니라 이중 판독(double reading)과 비교해도 유방암 검출률이 높습니다.¹

  • 정상 케이스를
    신속히 선별

    의료진의 판독 없이 전체 케이스의 약 60%까지 분류가 가능합니다. 또한, 유방촬영술 영상 판독에 소요되는 시간을 반 이상 절감시킵니다.2

  • 일반 영상의학 전문의의
    판독 정확도 향상

    일반 영상의학 전문의의 판독 정확도를 유방 영상의학 전문의 수준으로 향상시킵니다.3

  • 유방암 조기 진단

    인공지능을 활용해 T1, 림프절 비(非) 전이 유방암을 각각 91%, 87% 정확도로 검출할 수 있습니다.4

  • BI-RADS 3, 4 케이스에
    대한 의사결정 지원

    판독이 어려운 케이스의 경우, AI 분석 결과와 비교하여 초음파, 조직검사 등의 추가 정밀검사 필요 여부를 결정할 수 있습니다.

  • 치밀유방
    진단 정확도 개선

    치밀유방과 비치밀 유방에 대한 진단 정확도를 각각 9%와 22% 향상시킵니다.5

Example Cases

유방암 진단,
AI와 함께라면
어렵지 않습니다.

  • 침윤성 유관암으로 진단된 우측 유방 내 종괴가 비정상 점수 98%로 검출되었습니다.

    비정상 점수

    98%

    상피내암으로 진단된 우측 유방 내 미세석회가 비정상 점수 58%로 검출되었습니다.

    비정상 점수

    58%

  • 파트너사

  • 주요 고객사

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유방촬영술 검사 현장의 모습을 확인하세요.

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참고 자료

  • Background

    1Myers ER, Moorman P, Gierisch JM, et al. Benefits and harms of breast cancer screening: a systematic review. JAMA 2015;314:1615-34.

    2Thurfjell EL, Lernevall KA, Taube A. Benefit of independent double reading in a population-based mammography screening program. Radiology 1994;191:241-4.

    3Yankaskas BC, Klabunde CN, Ancelle-Park R, et al. International comparison of performance measures for screening mammography: can it be done? J Med Screen 2004;11:187-93.

    4Ciatto S, Ambrogetti D, Risso G, et al. The role of arbitration of discordant reports at double reading of screening mammograms. J Med Screen 2005;12:125-7.

    5http://breastscreening.cancer.gov.

  • Major Benefits

    1Mattie Salim, Erik Wåhlin, Karin Dembrower, et al., External Evaluation of 3 Commercial Artificial Intelligence Algorithms for Independent Assessment of Screening Mammograms, JAMA Oncology, 2020

    2Karin Dembrower, Erik Wåhlin, et al., Effect of artificial intelligence-based triaging of breast cancer screening mammograms on cancer detection and radiologist workload: a retrospective simulation study, THE LANCET Digital Health 2020

    3 4 5Hyo-Eun Kim, Hak Hee Kim, et al., Changes in cancer detection and false-positive recall in mammography using artificial intelligence: a retrospective, multireader study, THE LANCET Digital Health 2020