Motor multimodal PathGPT
Impulsado por el motor multimodal PathGPT, validado clínicamente en más de 500 artículos SCI. Alcanza robustez de estándar de oro (κ>0,92) en análisis histopatológico, permitiendo localización automatizada de lesiones, clasificación y predicción de pronóstico con una ganancia de eficiencia del 300% sobre los métodos convencionales.
- Localización automatizada de lesiones con precisión submicrométrica
- Clasificación de precisión para la categorización del cáncer
- Predicción de pronóstico basada en patrones histopatológicos
- Análisis en tiempo real con activación instantánea de IA
Artículos SCI validados
Robustez estándar de oro
Ganancia de eficiencia
Vista ampliada del flujo de trabajo de PathGPT con enmarcado de mayor contraste para una visualización más clara de las rutas de razonamiento.
Inteligencia diagnóstica impulsada por IA
Nuestros algoritmos de IA realizan análisis de laminillas completas para calcular automáticamente el porcentaje de células positivas, distinguir células tumorales de células estromales y reducir la variabilidad en el conteo manual.
Localización automatizada de lesiones
La IA identifica y marca automáticamente las regiones de interés, reduciendo el tiempo de revisión manual y garantizando que no se pasen por alto áreas críticas.
Clasificación de precisión
Clasificación estandarizada y consistente en todas las muestras, eliminando la variabilidad interobservador y asegurando resultados fiables.
Predicción de pronóstico
Los modelos de aprendizaje automático analizan patrones para predecir los resultados del paciente y guiar las decisiones de tratamiento con información basada en datos.
Análisis en tiempo real
Procesamiento y entrega de resultados instantáneos, permitiendo una toma de decisiones más rápida y flujos de trabajo mejorados de atención al paciente.
Analítica celular de precisión
El algoritmo de segmentación propietario alcanza precisión submicrométrica (Dice>0,95 para núcleo/membrana/citosol). La mejora con IA incrementa la SNR en 10dB, con histogramas de intensidad de señal que demuestran la comparación entre datos sin procesar y procesados.
Precisión submicrométrica
Coeficiente Dice >0,95 para detección y segmentación precisa de límites celulares.
Mejora con IA
Relación señal-ruido mejorada en 10dB mediante mejora inteligente de imagen.
Histogramas de intensidad de señal
Análisis cuantitativo integral con métricas detalladas de distribución de señal.
Segmentación celular impulsada por IA
Precisión submicrométrica en la identificación de estructuras de núcleo, membrana y citosol con coeficiente Dice >0,95
Integración y flujo de trabajo
Proceso optimizado desde la muestra hasta el diagnóstico, diseñado para máxima eficiencia.
Carga de laminillas
Laminillas digitales cargadas en la plataforma
Análisis de IA
PathGPT procesa y analiza
Control de calidad
Verificaciones de validación automatizadas
Resultados
Informe completo generado
Revisión médica
Validación y aprobación del experto
Seguridad y cumplimiento
Seguridad de nivel empresarial con certificaciones regulatorias globales.
Compatible con HIPAA
Cumplimiento total con los estándares de protección de datos de salud
ISO 27001
Certificación en Gestión de Seguridad de la Información
NMPA Clase III / CE IVDR
Registro de dispositivos médicos para mercados globales
Análisis de IA potente en acción
Experimente la próxima generación de patología digital con nuestra interfaz intuitiva impulsada por IA.
Publicaciones
Nuestra investigación ha sido publicada en las principales revistas revisadas por pares a nivel mundial.
ToPoFM: Topology-Guided Pathology Foundation Model for High-Resolution Pathology Image Synthesis with Cellular-Level Control
Li, J., Zhu, C., Zheng, S., Chen, P., Sun, Y., Li, H., Yang, L. · IEEE Trans. Medical Imaging (IF 11.3)
PathAsst: A Generative Foundation AI Assistant towards Artificial General Intelligence of Pathology
Sun, Y., Zhu, C., Zheng, S., Zhang, K., Sun, L., Shui, Z., Zhang, Y., Li, H., Yang, L. · AAAI 2024 (CCF-A, Oral) · 59 cited
PathMMU: A Massive Multimodal Expert-Level Benchmark for Understanding and Reasoning in Pathology
Sun, Y., Wu, H., Zhu, C., Zheng, S., Chen, Q., Zhang, K., Zhang, Y., Wan, D., Lan, X., ... · ECCV 2024 (CCF-A, Oral) · 7 cited
Task-specific Fine-tuning via Variational Information Bottleneck for Weakly-supervised Pathology WSI Classification
Li, H., Zhu, C., Zhang, Y., Sun, Y., Shui, Z., Kuang, W., Zheng, S., Yang, L. · CVPR 2023 (CCF-A) · 75 cited
Pathologist-level Interpretable Whole-slide Cancer Diagnosis with Deep Learning
Zhang, Z., Chen, P., McGough, M., ..., Cui, L., ..., Yang, L. · Nature Machine Intelligence
WSI-VQA: Interpreting Whole Slide Images by Generative Visual Question Answering
Chen, P., Zhu, C., Zheng, S., Li, H., Yang, L. · ECCV 2024 (CCF-A) · 9 cited
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