PathGPT 멀티모달 엔진
PathGPT 멀티모달 엔진 기반으로 500편 이상의 SCI 논문에서 임상 검증되었습니다. 조직병리학 분석에서 골드 스탠다드 견고성(κ>0.92)을 달성하여 기존 방법 대비 300% 효율 향상으로 자동 병변 위치 지정, 등급 분류 및 예후 예측을 가능하게 합니다.
- 서브마이크론 정밀도의 자동 병변 위치 지정
- 암 분류를 위한 정밀 등급 분류
- 조직병리학적 패턴 기반 예후 예측
- 즉각적 AI 활성화로 실시간 분석
SCI 논문 검증
골드 스탠다드 견고성
효율 향상
더 선명한 추론 경로 시각화를 위해 고대비 프레이밍으로 확대된 PathGPT 워크플로우 뷰.
AI 기반 진단 지능
AI 알고리즘은 전체 슬라이드 분석을 수행하여 양성 세포 비율을 자동 계산하고, 종양 세포와 기질 세포를 구별하며, 수동 계수의 변동성을 줄입니다.
자동 병변 위치 지정
AI가 관심 영역을 자동으로 식별하고 표시하여 수동 스크리닝 시간을 줄이고 중요한 영역을 놓치지 않도록 합니다.
정밀 등급 분류
모든 시료에 걸쳐 표준화되고 일관된 등급 분류를 제공하여 관찰자 간 변동을 제거하고 신뢰할 수 있는 결과를 보장합니다.
예후 예측
머신러닝 모델이 패턴을 분석하여 환자 예후를 예측하고 데이터 기반 인사이트로 치료 결정을 안내합니다.
실시간 분석
즉각적인 처리와 결과 제공으로 더 빠른 의사 결정과 향상된 환자 케어 워크플로우를 가능하게 합니다.
정밀 세포 분석
독자적 분할 알고리즘은 서브마이크론 정밀도(핵/막/세포질 Dice>0.95)를 달성합니다. AI 향상으로 SNR이 10dB 증가하며, 신호 강도 히스토그램이 원본 대 처리 데이터 비교를 보여줍니다.
서브마이크론 정밀도
정확한 세포 경계 탐지 및 분할을 위한 Dice 계수 >0.95.
AI 향상
지능형 이미지 향상을 통한 신호 대 잡음비 10dB 개선.
신호 강도 히스토그램
상세한 신호 분포 지표를 통한 포괄적인 정량 분석.
AI 기반 세포 분할
Dice 계수 >0.95로 핵, 막, 세포질 구조를 서브마이크론 정밀도로 식별
통합 및 워크플로우
시료에서 진단까지 최대 효율성을 위해 설계된 간소화된 프로세스.
슬라이드 업로드
디지털 슬라이드를 플랫폼에 업로드
AI 분석
PathGPT가 처리 및 분석
품질 관리
자동화된 검증 확인
결과
포괄적인 보고서 생성
의사 검토
전문가 검증 및 승인
보안 및 규정 준수
글로벌 규제 인증을 갖춘 엔터프라이즈급 보안.
HIPAA 준수
의료 데이터 보호 표준 완전 준수
ISO 27001
정보보안 경영 인증
NMPA Class III / CE IVDR
글로벌 시장을 위한 의료기기 등록
강력한 AI 분석 실제 동작
직관적인 AI 기반 인터페이스로 차세대 디지털 병리학을 경험하세요.
출판물
저희 연구는 전 세계 주요 동료 심사 저널에 게재되었습니다.
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