OvaCare AI

Działanie

Moja aplikacja Flutter, zaprojektowana do wczesnego wykrywania podtypów raka jajnika, korzysta z interfejsu Gemini API, aby zapewnić lekarzom potężne narzędzie. Rak jajnika jest piątą najczęstszą przyczyną zgonów związanych z rakiem wśród kobiet na całym świecie, głównie z powodu późnej diagnozy, ponieważ początkowe objawy są często niejasne i niejednoznaczne. Tradycyjne metody diagnostyczne polegające na analizie obrazów histopatologicznych przez patologów przy użyciu mikroskopu są skomplikowane i niejednolite, co prowadzi do umiarkowanej zgodności między specjalistami.
Ta aplikacja wprowadza system klasyfikacji podtypów raka jajnika na podstawie histotypu, który wykorzystuje algorytmy uczenia się na wielu przykładach i deep learning na obrazach histopatologicznych. Celem tego podejścia jest dokładna klasyfikacja podtypów raka jajnika, wykrywanie wartości odstających i dzielenie każdego obrazu na kategorie: guz, zdrowa komórka lub martwa komórka. W ten sposób patomorfolodzy mogą łatwiej diagnozować. Przetestowano różne modele w celu automatycznej klasyfikacji obrazów całych szkiełek zabarwionych hematoxyliną i eozyną oraz mikromacierzy tkankowych, co przyniosło obiecujące wyniki.
Ovarall, aplikacja flutter zawiera 2 ścieżki: jedną dla lekarza i drugą dla pacjenta z ekranem wczytywania i ekranem wprowadzania. Lekarz może przesłać obraz, a następnie uzyskać wyniki i przesłać je pacjentowi wraz z planem leczenia. Aplikacja zawiera też czat z lekarzem i pacjentem zorganizowany według konta FireBase, aby wysyłać, odbierać lub usuwać wiadomości między lekarzami i pacjentami na stronie głównej.