PathGPT マルチモーダルエンジン
PathGPTマルチモーダルエンジンを搭載し、500報以上のSCI論文で臨床的に検証済み。組織病理学解析においてゴールドスタンダードの堅牢性（κ>0.92）を達成し、従来法比300%の効率向上で自動病変局在化、グレーディング、予後予測を実現します。
- サブミクロン精度での自動病変局在化
- がん分類のための精密グレーディング
- 組織病理学的パターンに基づく予後予測
- 即時AI起動によるリアルタイム解析
SCI論文で検証
ゴールドスタンダードの堅牢性
効率向上
より鮮明な推論パス可視化のための高コントラストフレーミングを備えたPathGPTワークフロー拡大図。
AI搭載診断インテリジェンス
当社のAIアルゴリズムはホールスライド解析を実行し、陽性細胞の割合を自動計算し、腫瘍細胞と間質細胞を区別し、手動カウントのばらつきを低減します。
自動病変局在化
AIが関心領域を自動的に特定・マーキングし、手動スクリーニング時間を短縮するとともに、重要な領域の見落としを防ぎます。
精密グレーディング
全サンプルにわたる標準化された一貫したグレーディングにより、観察者間のばらつきを排除し、信頼性の高い結果を保証します。
予後予測
機械学習モデルがパターンを解析し、データに基づく洞察で患者の予後予測と治療方針の決定を支援します。
リアルタイム解析
即座の処理と結果提供により、迅速な意思決定と患者ケアワークフローの改善を実現します。
精密細胞解析
独自のセグメンテーションアルゴリズムがサブミクロン精度を達成（核/膜/細胞質でDice>0.95）。AIエンハンスメントによりSNRを10dB向上、信号強度ヒストグラムで生データと処理データの比較を示します。
サブミクロン精度
正確な細胞境界検出とセグメンテーションのためのDice係数>0.95。
AIエンハンスメント
インテリジェント画像強調によりSN比を10dB向上。
信号強度ヒストグラム
詳細な信号分布メトリクスによる包括的な定量分析。
AI搭載細胞セグメンテーション
核、膜、細胞質構造のサブミクロン精度での識別（Dice係数>0.95）
統合・ワークフロー
検体から診断まで、最大効率を実現するための合理化されたプロセス。
スライドアップロード
デジタルスライドをプラットフォームにアップロード
AI解析
PathGPTが処理・解析
品質管理
自動バリデーションチェック
結果
包括的レポートを生成
医師レビュー
専門医による検証・承認
セキュリティ・コンプライアンス
グローバルな規制認証を備えたエンタープライズグレードのセキュリティ。
HIPAA準拠
医療データ保護基準への完全準拠
ISO 27001
情報セキュリティマネジメント認証取得
NMPAクラスIII / CE IVDR
グローバル市場向け医療機器登録
パワフルなAI解析の実演
直感的なAI搭載インターフェースで次世代デジタル病理を体験してください。
研究論文
当社の研究は世界の主要な査読付きジャーナルに掲載されています。
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