PathGPT Mesin Multimodal
Didukung oleh mesin multimodal PathGPT, divalidasi secara klinis dalam 500+ makalah SCI. Mencapai ketahanan standar emas (κ>0,92) dalam analisis histopatologi, memungkinkan lokalisasi lesi otomatis, grading, dan prediksi prognosis dengan peningkatan efisiensi 300% dibandingkan metode konvensional.
- Lokalisasi lesi otomatis dengan presisi sub-mikron
- Grading presisi untuk klasifikasi kanker
- Prediksi prognosis berdasarkan pola histopatologi
- Analisis real-time dengan aktivasi AI instan
Tervalidasi makalah SCI
Ketahanan standar emas
Peningkatan efisiensi
Tampilan alur kerja PathGPT yang diperbesar dengan pembingkaian kontras lebih tinggi untuk visualisasi jalur penalaran yang lebih jelas.
Kecerdasan Diagnostik Bertenaga AI
Algoritma AI kami melakukan analisis seluruh slide untuk secara otomatis menghitung persentase sel positif, membedakan sel tumor dari sel stroma, dan mengurangi variabilitas dalam penghitungan manual.
Lokalisasi Lesi Otomatis
AI secara otomatis mengidentifikasi dan menandai area yang diminati, mengurangi waktu skrining manual dan memastikan tidak ada area kritis yang terlewat.
Grading Presisi
Grading yang terstandarisasi dan konsisten di semua sampel, menghilangkan variabilitas antar-pengamat dan memastikan hasil yang andal.
Prediksi Prognosis
Model machine learning menganalisis pola untuk memprediksi hasil pasien dan memandu keputusan pengobatan dengan wawasan berbasis data.
Analisis Real-time
Pemrosesan instan dan penyampaian hasil, memungkinkan pengambilan keputusan lebih cepat dan alur kerja perawatan pasien yang lebih baik.
Analitik Seluler Presisi
Algoritma segmentasi proprietary mencapai presisi sub-mikron (Dice>0,95 untuk nukleus/membran/sitosol). Peningkatan AI meningkatkan SNR sebesar 10dB, dengan histogram intensitas sinyal yang menunjukkan perbandingan data mentah vs. data terproses.
Presisi Sub-mikron
Koefisien Dice >0,95 untuk deteksi dan segmentasi batas sel yang akurat.
Peningkatan AI
Rasio sinyal-terhadap-noise ditingkatkan 10dB melalui peningkatan gambar cerdas.
Histogram Intensitas Sinyal
Analisis kuantitatif komprehensif dengan metrik distribusi sinyal terperinci.
Segmentasi Seluler Bertenaga AI
Presisi sub-mikron dalam mengidentifikasi struktur nukleus, membran, dan sitosol dengan koefisien Dice >0,95
Integrasi & Alur Kerja
Proses yang efisien dari sampel hingga diagnosis, dirancang untuk efisiensi maksimum.
Unggah Slide
Slide digital diunggah ke platform
Analisis AI
PathGPT memproses dan menganalisis
Kontrol Kualitas
Pemeriksaan validasi otomatis
Hasil
Laporan komprehensif dihasilkan
Peninjauan Dokter
Validasi dan persetujuan ahli
Keamanan & Kepatuhan
Keamanan kelas perusahaan dengan sertifikasi regulasi global.
Sesuai HIPAA
Kepatuhan penuh terhadap standar perlindungan data kesehatan
ISO 27001
Tersertifikasi Manajemen Keamanan Informasi
NMPA Kelas III / CE IVDR
Registrasi perangkat medis untuk pasar global
Analisis AI yang Canggih Beraksi
Rasakan generasi berikutnya patologi digital dengan antarmuka bertenaga AI kami yang intuitif.
Publikasi
Penelitian kami telah diterbitkan di jurnal peer-reviewed terkemuka di seluruh dunia.
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
Siap Merasakan PathGPT?
Jadwalkan demo untuk melihat bagaimana teknologi bertenaga AI kami dapat mentransformasi alur kerja patologi Anda.