Transformation der Krebsdiagnostik mit Künstlicher Intelligenz
DiPath bietet umfassende Lösungen für die digitale Pathologie – von hochpräzisen Ganzobjektträger-Scannern bis hin zu KI-gestützten Analyseplattformen – für schnellere und genauere Krebsdiagnosen weltweit.
Umfassende Plattform für digitale Pathologie
Von der Objektträger-Digitalisierung bis zur KI-gestützten Analyse bieten wir End-to-End-Lösungen für moderne Pathologielabore.
VisionX Scanner
Hochpräzise Ganzobjektträger-Scanner mit herausragender Bildqualität, schnellen Scangeschwindigkeiten und nahtloser Integration mit KI-Analyseplattformen.
D-PathAI Plattform
Fortschrittliche KI-gestützte Pathologie-Analyseplattform mit Deep-Learning-Algorithmen für automatisierte Erkennung, Klassifikation und Quantifizierung pathologischer Merkmale.
IHC-Quantifizierung
Präzise Immunhistochemie-Analyse mit automatisierter Bewertung, Prozentberechnungen und umfassender Berichterstellung zur Biomarker-Beurteilung.
Zytologie-Screening
Intelligentes zytologisches Screening-System zur Krebsfrüherkennung mit Zellklassifikation, Anomalieerkennung und automatisierter Qualitätskontrolle.
Angetrieben von der PathGPT-Engine
Unsere proprietäre PathGPT-Engine kombiniert modernste Deep-Learning-Architekturen mit Millionen annotierter Pathologiebilder für eine bisher unerreichte diagnostische Genauigkeit.
Multiskalenanalyse
Verarbeitet Bilder bei mehreren Vergrößerungsstufen für eine umfassende Auswertung
Echtzeitverarbeitung
Analyse in Sekundenbruchteilen mit GPU-beschleunigter Inferenz
Kontinuierliches Lernen
KI-Modelle verbessern sich mit jedem Fall durch föderiertes Lernen
Erklärbare KI
Heatmap-Visualisierungen zeigen genau, worauf die KI fokussiert
Vertraut von führenden Institutionen
Erfahren Sie, wie unsere Lösungen Pathologie-Workflows weltweit transformieren.
"Die Zusammenarbeit mit DiPath hat die Entwicklung und Implementierung unseres KI-Systems zur Nasenpolypen-Diagnostik ermöglicht. Das KI-Mikroskop-Diagnosesystem für chronische Sinusitis, basierend auf VisionX Scannern und der D-PathAI Plattform, befindet sich derzeit in klinischen Studien in über 100 Krankenhäusern in China und verbessert die Effizienz und Standardisierung der nasalen Pathologiediagnostik erheblich."
The Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
Klinischer Kooperationspartner
"DiPath's KI-Lösungen haben unsere Molekulardiagnostik verbessert. Das gemeinsam entwickelte chromosomale Karyotyp-Analysesystem erreicht eine Genauigkeit von über 90% bei der Diagnose von Leukämie und Down-Syndrom, während unser Knochenmark-Blutzellen-Identifikationssystem eine Erkennungsrate von 95% bei hämatologischen Erkrankungen liefert."
West China Hospital of Sichuan University
Klinischer Kooperationspartner
"DiPath's KI-Lösungen ermöglichten die Entwicklung einer intelligenten NSCLC PD-L1-Analyseplattform. Die gemeinsam mit führenden chinesischen Institutionen und AstraZeneca entwickelte Software zur immunhistochemischen digitalpathologischen Bildanalyse hat die NMPA-Klasse-II-Registrierung erhalten und wird nun klinisch in mehreren Krankenhäusern eingesetzt. Zugehörige Forschung wurde bei MICCAI und im Journal of Translational Medicine (IF: 8,87) vorgestellt."
Fudan University Shanghai Cancer Center
Klinischer Kooperationspartner
Krankenhäuser weltweit
Analysierte Objektträger
Genauigkeitsrate
Zeitersparnis
Branchenführer vertrauen auf DiPath
Partnerschaften mit globalen Gesundheits- und Technologieführern zur Weiterentwicklung der digitalen Pathologie.
Veröffentlicht in führenden Fachzeitschriften
Unsere Forschung wurde in führenden medizinischen und wissenschaftlichen Fachzeitschriften weltweit veröffentlicht.
ToPoFM: Topology-Guided Pathology Foundation Model for High-Resolution Image Synthesis
Ein topologiegesteuertes Pathologie-Grundlagenmodell, das die Synthese hochauflösender Pathologiebilder mit Kontrolle auf Zellebene ermöglicht.
PathAsst: A Generative Foundation AI Assistant towards AGI of Pathology
Ein generativer KI-Assistent für die Pathologie, der große Sprachmodelle mit pathologischem Expertenwissen für die diagnostische Unterstützung verbindet.
Task-Specific Fine-Tuning via Variational Information Bottleneck for WSI Classification
Ein neuartiger Variational-Information-Bottleneck-Ansatz für die schwach überwachte Ganzobjektträger-Bildklassifikation in der computergestützten Pathologie.
Pathologist-level Interpretable Whole-slide Cancer Diagnosis with Deep Learning
Ein wegweisendes Deep-Learning-Framework, das pathologenniveaugleiche Genauigkeit bei der Ganzobjektträger-Krebsdiagnose mit interpretierbaren Erklärungen erreicht.
Bereit, Ihren Pathologie-Workflow zu transformieren?
Schließen Sie sich Tausenden von Pathologen und medizinischen Einrichtungen an, die DiPath bereits nutzen, um die diagnostische Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.