Tecnologia
Impulsionado pelo PathGPT - O nosso motor de AI proprietário para digital pathology
PathGPT Motor Multimodal
Impulsionado pelo motor multimodal PathGPT, validado clinicamente em mais de 500 artigos SCI. Alcança robustez de padrão de referência (κ>0.92) na análise de histopatologia, permitindo localização automatizada de lesões, graduação e previsão de prognóstico com um ganho de eficiência de 300% face aos métodos convencionais.
- Localização automatizada de lesões com precisão submicrométrica
- Graduação de precisão para a classificação do cancro
- Previsão de prognóstico com base em padrões histopatológicos
- Análise em real-time com ativação instantânea da AI
Artigos SCI validados
Robustez de padrão de referência
Ganho de eficiência
Vista ampliada do workflow do PathGPT com enquadramento de maior contraste para uma visualização mais clara do percurso de raciocínio.
Inteligência Diagnóstica Baseada em AI
Os nossos algoritmos de AI realizam análise de whole-slide para calcular automaticamente a percentagem de células positivas, distinguir células tumorais de células do estroma e reduzir a variabilidade na contagem manual.
Localização Automatizada de Lesões
A AI identifica e marca automaticamente regiões de interesse, reduzindo o tempo de rastreio manual e garantindo que nenhuma área crítica é negligenciada.
Graduação de Precisão
Graduação padronizada e consistente em todas as amostras, eliminando a variabilidade entre observadores e garantindo resultados fiáveis.
Previsão de Prognóstico
Os modelos de machine learning analisam padrões para prever os resultados dos doentes e orientar as decisões de tratamento com insights baseados em dados.
Análise em Real-time
Processamento instantâneo e entrega de resultados, permitindo uma tomada de decisão mais rápida e workflows de cuidados ao doente melhorados.
Análise Celular de Precisão
O algoritmo de segmentação proprietário alcança precisão submicrométrica (Dice>0.95 para núcleo/membrana/citosol). O melhoramento por AI aumenta o SNR em 10dB, com histogramas de intensidade de sinal a demonstrar a comparação entre dados em bruto e processados.
Precisão Submicrométrica
Coeficiente Dice >0.95 para deteção e segmentação precisas dos limites celulares.
Melhoramento por AI
Relação sinal-ruído aumentada em 10dB através de melhoramento inteligente de imagem.
Histogramas de Intensidade de Sinal
Análise quantitativa abrangente com métricas detalhadas de distribuição de sinal.
Segmentação Celular Baseada em AI
Precisão submicrométrica na identificação de estruturas de núcleo, membrana e citosol com coeficiente Dice >0.95
Integração e Workflow
Processo simplificado da amostra ao diagnóstico, concebido para a máxima eficiência.
Carregamento de Lâminas
Lâminas digitais carregadas na plataforma
Análise por AI
O PathGPT processa e analisa
Controlo de Qualidade
Verificações de validação automatizadas
Resultados
Relatório abrangente gerado
Revisão Médica
Validação e aprovação por especialista
Segurança e Conformidade
Segurança de nível empresarial com certificações regulamentares globais.
Conforme com HIPAA
Total conformidade com os padrões de proteção de dados de saúde
ISO 27001
Certificado em Gestão de Segurança da Informação
NMPA Classe III / CE IVDR
Registo de dispositivos médicos para mercados globais
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 (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
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