1. Spremljanje bolnikov z rakom dojk po zaključenem zdravljenjuAndraž Perhavec, Simona Borštnar, 2024, published professional conference contribution Abstract: Prevalenca raka dojk hitro narašča, s tem pa tudi breme spremljanja bolnic z rakom dojk. Namen spremljanja bolnic z rakom dojk je odkrivanje zgodnje ponovitve bolezni in novega primarnega raka dojk, obvladovanje kratko- in dolgoročnih posledic zdravljenja in čim hitrejša vrnitev v normalen življenjski ritem, spodbujanje k nadaljevanju morebitnega zdravljenja in promocija zdravega življenjskega sloga. Pogostost kontrol je odvisna od ogroženosti za ponovitev bolezni. Bolnice prva tri leta spremljamo na 3-6 mesecev, od 3. do 5. leta na 6-12 mesecev in nato enkrat letno. Anamneza in klinični pregled sta osnova vsake kontrole, enkrat letno pa opravimo tudi mamografijo. Spremljanje z laboratorijskimi preiskavami, slikanjem prsnih organov, scintigrafijo skeleta, UZ trebuha in drugimi preiskavami ne izboljša preživetja pri asimptomatskih bolnicah, zato te preiskave opravimo le, če so navzoči klinični simptomi in znaki, sumljivi za ponovitev bolezni. V prispevku navajamo predloge za dolgoročno rešitev spremljanja bolnic z rakom dojk.
Keywords: bolniki, rak dojk, spremljanje bolnikov
Published in DiRROS: 06.06.2024; Views: 92; Downloads: 40
 Full text (201,56 KB) |
2. Prepoznavanje ogroženosti za nastanek raka dojk na mamografskih slikahŽan Klaneček, Andrej Studen, Katja Jarm, Mateja Krajc, Miloš Vrhovec, Robert Jeraj, 2024, published professional conference contribution Abstract: Za prehod s populacijskega na personalizirano presejanje za raka dojk je v prvi vrsti potrebno natančno prepoznavanje ogroženosti za razvoj raka dojk. Standardni modeli, ki temeljijo na klasičnih značilkah, niso najbolj zanesljivi. Z razvojem umetne inteligence, predvsem na področju globokega učenja, se je izkazalo, da modeli, ki so naučeni na mamografskih slikah, dosegajo signifikantno boljše rezultate pri napovedovanju ogroženosti. Trenutno je najboljši model za napovedovanje ogroženosti MIRAI, ki je bil uspešno validiran na različnih populacijah. A vendar so rezultati še daleč od popolnih in možnosti za izboljšave je ogromno, predvsem na področju razširitve uporabnosti modela za različne proizvajalce mamografskih aparatov, vključevanja longitudinalnih sprememb in uporabe segmentiranih slik dojke.
Keywords: obvladovanje raka, presejalni programi, rak dojk, mamografija
Published in DiRROS: 06.06.2024; Views: 83; Downloads: 38
Full text (85,28 KB) |
3. |
4. |
5. |
6. |
7. |
8. |
9. |
10. |
