Prezentare succintă a rezultatelor obținute:
În urma derulării proiectului a fost construit un model funcțional inovativ, bazat pe standardele UE, pentru sprijinirea deciziilor în procesul de asigurare a calității programelor organizate de screening al cancerului de sân. S-a obținut în întregime rezultatul scontat, și anume un sistem integrat de suport decizional pentru asigurarea calității în screening-ul cancerului de sân, bazat pe ghidurile europene care include:
- Un sistem de evaluare pentru programele de screening pentru cancerul de sân, bazat pe tehnicile de calcul a indicatorilor recomandați de UE și de inteligență artificială pentru analiza datelor;
- Un sistem de suport decizional pentru asistarea medicilor specialiști în interpretarea mamografiilor în cadrul programelor de screening pentru cancerul de sân bazat pe tehnici de procesare a imaginilor;
- Un sistem de business intelligence pentru minimizarea costurilor aferente procesului de depistare a cancerului de sân bazat pe tehnici inteligente de optimizare.
The QAScreen project general objective was to build a functional innovative model, based on EU standards, for supporting decision making in the quality assurance process of organized breast cancer screening programmes. Following this main objective, the research and development work of the project resulted in an integrated decision support system for quality assurance in breast cancer screening based on European guidelines enclosing:
- An assessment system for the breast cancer screening programmes, based on EU recommended indicators computation and artificial intelligence techniques for data analysis;
- A decision support system for assisting mammography readers within the breast cancer screening programmes based on image processing techniques;
- A business intelligence system for minimizing breast cancer screening process costs based on artificial intelligence optimization techniques.
The tools and the obtained results allow real-time adjustments within the breast cancer screening process. The proposed model has been developed to reach TRL3. For this purpose, analytical and experimental studies have been carried out to validate the predictions and assumptions regarding the efficiency of artificial intelligence techniques, image processing methods and business intelligence to obtain a functional innovative model for quality assurance in breast cancer screening.