重磅!小济医生走出国门,赋能全球乳腺癌筛查公共卫生事业

 

背景

 

      肯尼亚的医疗资源非常不平衡。与富人聚集、医疗资源相对充足的一些大城市相比,在欠发达的广大农村地区,普遍缺少基本的医疗资源。肯尼亚的医院分为公立和私立。不少公立医院不达标,不论是医护人员能力还是培训体系以及设备数量和标准。但是,私立医院相对完善,人员技术水平和设备先进程度都优于公立医院,收费也更加高昂,导致穷人看病难上加难。



 

      当前,肯尼亚政府和各相关机构都在努力采取措施让肯尼亚的民众可以享受更高质量的医疗服务。

 

全球性的两癌筛查公益援非联盟正式成立

 

      近日,一个全球性的两癌筛查公益援非联盟正式成立。该组织由来自美国,欧洲的医疗机构,医疗器械公司,医疗服务人员,全球最大的医疗慈善机构以及肯尼亚和喀麦隆的癌症防治研究中心和非洲公益组织等共同组成,尚医云作为唯一的人工智能乳腺癌早筛医疗技术和服务提供方获邀参与联盟,为探索和推广人工智能技术在非洲及全球的乳腺癌筛查中的应用而贡献自己的力量。







 

      全球性两癌筛查公益援非联盟的成立,是针对全球日益增多的危害妇女健康的乳腺癌和和宫颈癌现状而采取的积极应对策略。当前全球每年超过30万妇女死于宫颈癌,超过50万妇女死于乳腺癌。而在一些贫穷落后、资源匮乏的国家和地区,女性两癌筛查和防治工作则面临更为严峻的挑战。在这样的背景下,乳腺癌筛查公益组织的成立,将为全球医疗资源欠缺,经济落后地区提供一个切实可行的低成本、高成效的人道主义援助方案,也是全球公共卫生领域利用人工智能技术实现公共医疗服务全覆盖的全新探索。

 

 

非洲人民即将受益于“小济医生”的人工智能乳腺癌筛查服务

 

      此次是小济医生自研发成功,投入一线临床应用以来的一次重要的国际亮相。小济医生和欧美医疗界专家,医疗器械和生物医药企业,医学研究中心一起,在肯尼亚癌症防治研究中心医护人员协助下,逐步开展肯尼亚51个州郡的两癌筛查服务,并延展到喀麦隆等南部非洲地区。肯尼亚癌症防治研究中心在丹尼尔医生领导下,开展了大量的宫颈癌筛查和疫苗接种服务。在小济医生团队加盟前,该中心苦于当地超声医生极为匮乏的现状,迟迟无法进行乳腺癌的早筛工作,随着小济医生加入团队,肯尼亚癌症防治研究中心紧锣密鼓,即将同步开展乳腺癌早筛工作。对此,肯尼亚癌症防治研究院首席执行官,资深医生丹尼尔医生认为小济医生团队的加入,将为不仅是肯尼亚当地妇女,甚至整个南部非洲的两癌筛查服务提供极大的帮助。

 



      在国际慈善组织的大力支持和参与下,肯尼亚癌症防治研究中心作为小济医生的非洲合作方,将提供小济医生的落地推广工作,并辅助各郡的社区医疗服务中心,培训他们操作和使用小济医生进行筛查。

 

 

赋能全球乳腺癌公益筛查,为什么是小济医生?

 

      在国内潜心研发,默默积淀数年的小济医生,是国内人工智能乳腺癌超声筛查领域的领先企业。国际多家医疗机构对小济医生都保持了密切的关注。最终,小济医生获得多家肿瘤防治机构和国际慈善基金的青睐,参与共同组建两癌筛查和防治的公益组织。这也进一步说明,小济医生的人工智能乳腺癌筛查技术方案,已经获得了国际医疗界的认可,并开始了为全球公益事业赋能的光荣征程,也是我国医疗人工智能企业开拓全球市场的一个标杆。



      小济医生历经7年艰辛研发,使用超过三十万份乳腺超声影像数据训练神经网络,实现人工智能机器人对病灶识别的灵敏度达到90%以上,特异度80%以上,比肩专业超声医生的乳腺癌筛查水平。随着筛查数据的积累,神经网络不断迭代升级,小济医生-人工智能超声乳腺癌筛查机器人的筛查能力必将进一步提高。

 


 


      小济医生对操作人员的医学背景要求不高,不需要B超医生进行筛查操作。经过培训后,稍微具有医学方面知识的人员都可以进行筛查操作,大大缓解了由于超声医生严重匮乏而导致的筛查覆盖瓶颈。小济医生严格把控筛查操作手法,使其标准化,从而杜绝人为失误。

 

摘取人工智能超声乳腺癌筛查领域的桂冠,跻身世界医疗圈

 

      金子总会发光的。

      小济医生不仅要做中国的助医者,更心怀造福全球,拯济苍生的愿景。正是拥有这样的发心和抱负,小济医生才会被素未谋面的国际医疗联盟团队辗转找到。小济医生不仅要做国内人工智能超声乳腺癌筛查领域的开创者,更要成为国际上这一领域的领军者。

      秉持“助医者,济苍生”的理想,小济医生团队将与更多有志于提升全球民众健康福祉的医疗组织和慈善机构一起,帮助全球更多有需要的地区和国家,实现两癌筛查的全民普及化服务。小济医生作为人工智能高危疾病筛查机器人,正在不断推出更多高危疾病筛查功能。

 

 

注:部分图片来源网络,如有侵权,立刻删除

 

乳腺健康 小济守护

小济医生-人工智能超声乳腺癌筛查机器人

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