Publikacja na ten temat ukazała się na prestiżowym portalu CNS Neurosurgery.

Wyniki opierają się na badaniach prowadzonych w Uniwersyteckim Centrum Klinicznym. Opracowany model przewyższa skutecznością wykorzystywane do tej pory rozwiązania. To dla pacjentów bardzo dobra wiadomość i ważny krok do szybszej, skuteczniejszej i bardziej dostępnej diagnostyki tętniaków mózgu z wykorzystaniem AI.

Model powstawał przez dwa lata na podstawie ponad dwóch tysięcy skanów TK pacjentów z Bostonu oraz Gdańska (CMI). Jego skuteczność została potwierdzona w badaniach walidacyjnych z użyciem zewnętrznych danych.

W projekt zaangażowani byli:

  • dr hab. Piotr Zieliński, kierownik Katedry i Kliniki Neurochirurgii GUMed,
  • dr hab. Tomasz Szmuda z Katedry i Klinik Neurochirurgii GUMed,
  • Samuel Pettersson – student English Division, członek studenckiego koła naukowego ED Scientific Circle of Neurosurgery,
  • lek. Paulina Skrzypkowska z Katedry i Kliniki Neurochirurgii GUMed.

Źródło i zdjęcie: GUMed