Esminė sprendžiama problema – didėjantis mamografijos tyrimų skaičius ir reikšmingas radiologų specialistų trūkumas bei inovatyvių sprendimų stoka neleidžia efektyviai organizuoti mamografijų vertinimo ir diagnostinių sprendimų priėmimo proceso realiu laiku, o diagnostikos procesų valdymas išlieka nepakankamai automatizuotas ir neparemtas realaus laiko duomenų analize. Augančios tyrimų apimtys, įskaitant planuojamą mobiliųjų mamografijos paslaugų plėtrą, lemia diagnostikos vėlavimus, netolygų darbo krūvio paskirstymą bei ribotas galimybes užtikrinti savalaikį tyrimų įvertinimą. Šiuo metu taikomi tradiciniai problemos sprendimo būdai, tokie kaip organizaciniai pakeitimai, papildomų etatų steigimas, darbo krūvio perskirstymas ir pan. problemos neišsprendžia, kadangi nėra realių galimybių greitai padidinti radiologų skaičiaus, o esamos informacinės sistemos neužtikrina automatizuoto mamografijų pirminio vertinimo, prioritetų nustatymo ir darbo krūvio optimizavimo. Rinkos analizės metu nustatyta, kad šiuo metu nėra sprendimo, kuris vienu metu integruotų dirbtinio intelekto pagrindu atliekamą mamografijų pirminį vertinimą, tyrimų prioritetų nustatymą, realaus laiko darbo krūvio paskirstymą ir būtų pritaikytas tiek stacionarių, tiek mobiliųjų paslaugų teikimo procesams. Atsižvelgiant į aukščiau paminėtą identifikuotą problemą ir galimus tradicinius sprendimo būdus, kurie šios problemos neišsprendžia, pageidaujamas problemos sprendimo būdas yra sukurti ir pilotiniu būdu išbandyti dirbtinio intelekto pagrindu veikiantį mamografijų vertinimo sprendimą, kuris leistų optimizuoti tiek stacionarių, tiek mobilių paslaugų diagnostikos procesus. Konkrečiu atveju, sprendimas bus grindžiamas medicininių vaizdų analizės modelių ir procesinių duomenų analizės algoritmų integracija, leidžiančia ne tik vertinti pavienius tyrimus, bet ir valdyti visą diagnostikos procesą: • atlikti pirminį automatizuotą mamografijos tyrimų vertinimą ir nustatyti didžiausios rizikos atvejus; • sudaryti prioritetines tyrimų eiles radiologams, optimizuojant darbo krūvį ir vertinimo tvarką; • taikyti realaus laiko analizę ir darbo krūvio planavimą tiek stacionarių, tiek mobilių mamografijos paslaugų kontekste; • sumažinti diagnostinių klaidų tikimybę, sutrumpinti laiką iki galutinio diagnostinio sprendimo ir padidinti paslaugų prieinamumą, ypač periferinėse vietovėse. Atsižvelgus į tai, kad rinkoje nėra sukurto sprendimo galinčio užtikrinti laukiamų rezultatų pasiekimą, projekto apimtyse numatoma vykdyti mokslinių tyrimų ir eksperimentinės plėtros (MTEP) veiklą. Ši veikla apims visus 3 ikiprekybinio pirkimo etapus: I etapas – koncepcijos sukūrimas ir patvirtinimas, kurio laukiamas rezultatas yra patvirtinta koncepcija ir tyrimų planas, pagrindžiantis sprendimo MTEP pobūdį; II etapas – prototipo sukūrimas, kurio laukiamas rezultatas yra sukurtas veikiantis prototipas, parengtas išbandymui realiomis veiklos sąlygomis; III etapas – produkto bandomosios partijos sukūrimas (pilotinis sprendimo taikymas realioje aplinkoje), kurio laukiamas rezultatas yra patvirtintas MTEP rezultatas, įrodantis inovatyvios technologijos veikimą realiomis sąlygomis. Vykdant ikiprekybinį pirkimą bei sėkmingai įgyvendinus planuojamas MTEP veiklas, numatoma sukurti ir išbandyti mamografijų vertinimo sprendimą, skirtą pirminiam vaizdų įvertinimui, aukštesnės rizikos tyrimų prioritetų nustatymui bei radiologų darbo krūvio optimizavimui.