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AI搭載デジタル病理

人工知能でがん診断を変革する

DiPathは、高精度ホールスライドスキャナーからAI搭載解析プラットフォームまで、包括的なデジタル病理ソリューションを提供し、世界中でより迅速かつ正確ながん診断を実現します。

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特許
D-PathAIプラットフォーム
PathGPT Engine
Dice >0.95 効率300%向上 40以上のモジュール
スクロールして探索
ソリューション

包括的デジタル病理プラットフォーム

スライドのデジタル化からAI搭載解析まで、現代の病理ラボのためのエンドツーエンドソリューションを提供します。

VisionXスキャナー
ハードウェア

VisionXスキャナー

優れた画質、高速スキャン、AI解析プラットフォームとのシームレスな統合を備えた高精度ホールスライドイメージングスキャナー。

40倍拡大
60~240スライド
1スライド20秒
ディープラーニング
VisionXスキャナーの詳細
D-PathAIプラットフォームインターフェース
AIソフトウェア

D-PathAIプラットフォーム

病理学的特徴の自動検出、分類、定量のためのディープラーニングアルゴリズムを搭載した高度なAI病理解析プラットフォーム。

PathGPTエンジン
40以上のモジュール
99.5%の精度
リアルタイム
D-PathAIプラットフォームの詳細
D-PathAI IHC定量解析
解析

IHC定量解析

自動スコアリング、パーセンテージ計算、バイオマーカー評価のための包括的レポートを備えた精密な免疫組織化学解析。

自動Hスコア
PD-L1、HER2、Ki-67
定量解析
レポート
IHC定量解析の詳細
D-PathAI細胞診スクリーニング
スクリーニング

細胞診スクリーニング

早期がん検出のためのインテリジェント細胞診スクリーニングシステム。細胞分類、異常検出、品質管理の自動化を備えています。

子宮頸がんスクリーニング
95%以上の精度
細胞分類
QC自動化
細胞診スクリーニングの詳細
コアテクノロジー

PathGPTエンジン搭載

当社独自のPathGPTエンジンは、最先端のディープラーニングアーキテクチャと数百万件のアノテーション済み病理画像を組み合わせ、前例のない診断精度を実現します。

マルチスケール解析

包括的な評価のために複数倍率で画像を処理

リアルタイム処理

GPU高速推論によるサブ秒解析

継続的学習

連合学習により症例ごとにAIモデルが改善

説明可能なAI

ヒートマップ表示でAIの注目箇所を正確に可視化

テクノロジーを見る
低倍率病理画像
高倍率病理画像
ディープラーニング解析
PathGPT Engine
導入事例

トップ医療機関から信頼されています

当社のソリューションが世界中でどのように病理ワークフローを変革しているかをご覧ください。

「DiPathとの協力により、鼻ポリープ診断のためのAIシステムの開発と実装が促進されました。VisionXスキャナーとD-PathAIプラットフォームを基盤とした慢性副鼻腔炎AI顕微鏡診断システムは、現在中国全土100以上の病院で臨床試験が行われており、鼻病理診断の効率と標準化を大幅に向上させています。」

中山大学附属第三医院

中山大学附属第三医院

臨床提携パートナー

「DiPathのAIソリューションは、私たちの分子診断を強化しました。共同開発した染色体核型分析システムは白血病およびダウン症候群の診断で90%以上の精度を達成し、骨髄血球識別システムは血液疾患において95%の検出率を実現しています。」

四川大学華西医院

四川大学華西医院

臨床提携パートナー

「DiPathのAIソリューションにより、NSCLC PD-L1インテリジェント解析プラットフォームの開発が可能になりました。中国の主要機関およびAstraZenecaと共同開発した免疫組織化学デジタル病理画像解析ソフトウェアは、NMPAクラスII登録を取得し、現在複数の病院で臨床応用されています。関連研究はMICCAIおよびJournal of Translational Medicine(IF: 8.87)に掲載されています。」

復旦大学上海がんセンター

復旦大学上海がんセンター

臨床提携パートナー

1500+

世界中の提携病院

10M+

解析済みスライド

99.5%

精度

60%

時間削減

信頼のパートナー

業界リーダーがDiPathを選ぶ理由

グローバルな医療・テクノロジーリーダーと連携し、デジタル病理を進化させています。

研究

一流ジャーナルに掲載

当社の研究は世界のトップクラスの医学・科学誌に掲載されています。

IEEE TMI IF 11.3

ToPoFM: 高解像度画像合成のためのトポロジーガイド病理基盤モデル

細胞レベルの制御による高解像度病理画像合成を可能にするトポロジーガイド病理基盤モデル。

AAAI 2024 Oral · 59 cited

PathAsst: 病理AGIに向けた生成型基盤AIアシスタント

病理のための生成型基盤AIアシスタント。大規模言語モデルと専門病理知識を結びつけ、診断支援を実現。

CVPR 2023 75 cited

WSI分類のための変分情報ボトルネックによるタスク特化ファインチューニング

計算病理学における弱教師ありホールスライド画像分類のための新しい変分情報ボトルネックアプローチ。

Nature Mach. Intell. IF 18.8

ディープラーニングによる病理医レベルの解釈可能なホールスライドがん診断

病理医レベルの精度と解釈可能な説明を備えたホールスライドがん診断のための画期的なディープラーニングフレームワーク。

病理ワークフローを変革する準備はできていますか?

すでに多くの病理医や医療機関がDiPathを活用して、診断の正確性と効率を向上させています。