PathGPT Moteur multimodal
Propulsé par le moteur multimodal PathGPT, validé cliniquement dans plus de 500 articles SCI. Atteint une robustesse de référence (κ>0,92) en analyse histopathologique, permettant la localisation automatisée des lésions, la classification et la prédiction pronostique avec un gain d'efficacité de 300 % par rapport aux méthodes conventionnelles.
- Localisation automatisée des lésions avec précision sub-micrométrique
- Classification de précision pour le typage du cancer
- Prédiction pronostique basée sur les schémas histopathologiques
- Analyse en temps réel avec activation instantanée de l'IA
Articles SCI validés
Robustesse de référence
Gain d'efficacité
Vue agrandie du flux de travail PathGPT avec un cadrage à contraste élevé pour une meilleure visualisation des chemins de raisonnement.
Intelligence diagnostique alimentée par l'IA
Nos algorithmes d'IA effectuent une analyse de lame entière pour calculer automatiquement le pourcentage de cellules positives, distinguer les cellules tumorales des cellules stromales et réduire la variabilité du comptage manuel.
Localisation automatisée des lésions
L'IA identifie et marque automatiquement les régions d'intérêt, réduisant le temps de dépistage manuel et garantissant qu'aucune zone critique n'est omise.
Classification de précision
Classification standardisée et cohérente sur tous les échantillons, éliminant la variabilité inter-observateur et garantissant des résultats fiables.
Prédiction pronostique
Les modèles d'apprentissage automatique analysent les schémas pour prédire les résultats des patients et guider les décisions thérapeutiques avec des données probantes.
Analyse en temps réel
Traitement et livraison instantanés des résultats, permettant une prise de décision plus rapide et des flux de soins améliorés pour les patients.
Analyse cellulaire de précision
L'algorithme de segmentation propriétaire atteint une précision sub-micrométrique (Dice>0,95 pour le noyau/la membrane/le cytosol). L'amélioration par IA augmente le RSB de 10 dB, avec des histogrammes d'intensité du signal démontrant la comparaison entre données brutes et traitées.
Précision sub-micrométrique
Coefficient de Dice >0,95 pour une détection et une segmentation précises des limites cellulaires.
Amélioration par IA
Rapport signal/bruit amélioré de 10 dB grâce à l'amélioration intelligente d'image.
Histogrammes d'intensité du signal
Analyse quantitative complète avec des métriques détaillées de distribution du signal.
Segmentation cellulaire alimentée par l'IA
Précision sub-micrométrique dans l'identification des structures du noyau, de la membrane et du cytosol avec un coefficient de Dice >0,95
Intégration et flux de travail
Processus optimisé de l'échantillon au diagnostic, conçu pour une efficacité maximale.
Téléchargement de lames
Lames numériques téléchargées sur la plateforme
Analyse IA
PathGPT traite et analyse
Contrôle qualité
Vérifications de validation automatisées
Résultats
Rapport complet généré
Revue médicale
Validation et approbation par l'expert
Sécurité et conformité
Sécurité de niveau entreprise avec des certifications réglementaires mondiales.
Conforme HIPAA
Conformité totale aux normes de protection des données de santé
ISO 27001
Certifié en gestion de la sécurité de l'information
NMPA Classe III / CE IVDR
Enregistrement de dispositifs médicaux pour les marchés mondiaux
L'analyse IA puissante en action
Découvrez la prochaine génération de pathologie numérique avec notre interface intuitive alimentée par l'IA.
Publications
Nos recherches ont été publiées dans les principales revues à comité de lecture au niveau mondial.
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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