Tecnologia
Com tecnologia PathGPT — o motor de IA da DiPath para fluxos de trabalho de patologia digital
PathGPT Motor Multimodal
- Fluxos de trabalho de classificação ao nível da imagem e pontuação estruturada
- Análise multimodal do contexto da imagem, da região e do relatório
Vista ampliada do workflow do PathGPT com enquadramento de maior contraste para uma visualização mais clara do percurso de raciocínio.
Funcionalidades de análise assistida por IA
Os fluxos de trabalho configurados podem apoiar sugestões de regiões, pontuação estruturada e resultados quantitativos para revisão pelo utilizador. A disponibilidade e a utilização prevista variam consoante o produto, a versão e o mercado.
Sugestões de regiões de interesse
Destaca regiões candidatas para revisão pelo utilizador; as áreas relevantes devem ser confirmadas pelo utilizador qualificado.
Apoio à pontuação estruturada
Apresenta medições configuradas e resultados de pontuação para apoiar a revisão; os resultados requerem verificação de acordo com o fluxo de trabalho aplicável.
Análise contextual de padrões
Analisa as características de imagem suportadas e apresenta resultados para revisão; não substitui o julgamento clínico nem as orientações de utilização prevista específicas do produto.
Quantificação celular
Histogramas de Intensidade de Sinal
Apresenta resumos da distribuição do sinal e resultados quantitativos configuráveis para revisão pelo utilizador.
Segmentação Celular Baseada em AI
Integração e Workflow
Uma visão geral do carregamento, análise, revisão e preparação do relatório; os detalhes de implementação variam consoante o produto e a instalação.
Carregamento de Lâminas
Lâminas digitais carregadas na plataforma
Análise por AI
O PathGPT processa e analisa
Controlo de Qualidade
Verificações de validação automatizadas
Resultados
Rascunho de relatório preparado
Revisão Médica
Validação e aprovação por especialista
Análise Poderosa por AI em Ação
Experimente a próxima geração de digital pathology com a nossa interface intuitiva baseada em AI.
Publicações
A nossa investigação foi publicada em revistas peer-reviewed de referência em todo o mundo.
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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