Tecnologia
Basato su PathGPT — il motore IA di DiPath per i workflow di patologia digitale
PathGPT Motore Multimodale
- Workflow di classificazione a livello di immagine e punteggio strutturato
- Analisi multimodale del contesto dell’immagine, della regione e del referto
Vista ampliata del flusso di lavoro PathGPT con incorniciatura ad alto contrasto per una visualizzazione più chiara dei percorsi di ragionamento.
Funzionalità di analisi assistita dall’IA
I workflow configurati possono supportare suggerimenti di regioni, punteggi strutturati e risultati quantitativi destinati alla revisione dell’utente. La disponibilità e la destinazione d’uso variano in base al prodotto, alla versione e al mercato.
Suggerimenti di regioni di interesse
Evidenzia le regioni candidate per la revisione dell’utente; le aree pertinenti devono essere confermate dall’utente qualificato.
Supporto al punteggio strutturato
Presenta misurazioni configurate e risultati di punteggio a supporto della revisione; i risultati devono essere verificati rispetto al workflow applicabile.
Analisi contestuale dei pattern
Analizza le caratteristiche di immagine supportate e presenta i risultati per la revisione; non sostituisce il giudizio clinico né le indicazioni sulla destinazione d’uso specifiche del prodotto.
Quantificazione cellulare
Istogrammi di Intensità del Segnale
Presenta sintesi della distribuzione del segnale e risultati quantitativi configurabili per la revisione dell’utente.
Segmentazione Cellulare Basata su IA
Integrazione e Flusso di Lavoro
Una panoramica di caricamento, analisi, revisione e preparazione del referto; i dettagli di implementazione variano in base al prodotto e alla modalità di distribuzione.
Caricamento Vetrino
Vetrini digitali caricati sulla piattaforma
Analisi IA
PathGPT elabora e analizza
Controllo Qualità
Controlli di validazione automatizzati
Risultati
Bozza di referto preparata
Revisione del Medico
Validazione e approvazione dell'esperto
Analisi IA Avanzata in Azione
Scopri la nuova generazione della patologia digitale con la nostra interfaccia intuitiva basata su IA.
Pubblicazioni
La nostra ricerca è stata pubblicata nelle principali riviste peer-reviewed a livello mondiale.
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
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)
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)
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)
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)
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