Мультимодальный движок PathGPT
На базе мультимодального движка PathGPT, клинически валидированного в более чем 500 публикациях SCI. Обеспечивает робастность золотого стандарта (κ>0.92) в гистопатологическом анализе, позволяя автоматизировать локализацию очагов, градацию и прогнозирование исходов с повышением эффективности на 300% по сравнению с традиционными методами.
- Автоматическая локализация очагов с субмикронной точностью
- Прецизионная градация для классификации рака
- Прогнозирование исходов на основе гистопатологических паттернов
- Анализ в реальном времени с мгновенной активацией ИИ
Валидировано в публикациях SCI
Робастность золотого стандарта
Повышение эффективности
Увеличенное представление рабочего процесса PathGPT с повышенной контрастностью для более чёткой визуализации пути рассуждений.
Диагностический интеллект на основе ИИ
Наши ИИ-алгоритмы выполняют анализ целых препаратов для автоматического расчёта процента положительных клеток, разграничения опухолевых и стромальных клеток и снижения вариабельности ручного подсчёта.
Автоматическая локализация очагов поражения
ИИ автоматически выявляет и отмечает области интереса, сокращая время ручного просмотра и обеспечивая отсутствие пропущенных критических зон.
Прецизионная градация
Стандартизированная и согласованная градация по всем образцам, исключающая межоператорскую вариабельность и обеспечивающая надёжные результаты.
Прогнозирование исходов
Модели машинного обучения анализируют паттерны для прогнозирования исходов лечения и принятия решений на основе данных.
Анализ в реальном времени
Мгновенная обработка и выдача результатов для ускорения принятия решений и улучшения рабочих процессов лечения пациентов.
Прецизионная клеточная аналитика
Проприетарный алгоритм сегментации обеспечивает субмикронную точность (Dice>0.95 для ядра/мембраны/цитозоля). ИИ-улучшение повышает SNR на 10 дБ с гистограммами интенсивности сигнала, демонстрирующими сравнение исходных и обработанных данных.
Субмикронная точность
Коэффициент Dice >0.95 для точного обнаружения и сегментации границ клеток.
ИИ-улучшение
Отношение сигнал/шум повышено на 10 дБ благодаря интеллектуальному улучшению изображений.
Гистограммы интенсивности сигнала
Комплексный количественный анализ с детальными метриками распределения сигнала.
Клеточная сегментация на основе ИИ
Субмикронная точность идентификации структур ядра, мембраны и цитозоля с коэффициентом Dice >0.95
Интеграция и рабочий процесс
Оптимизированный процесс от образца до диагноза, разработанный для максимальной эффективности.
Загрузка препаратов
Цифровые препараты загружаются на платформу
ИИ-анализ
PathGPT обрабатывает и анализирует
Контроль качества
Автоматизированные проверки качества
Результаты
Формирование комплексного отчёта
Заключение врача
Экспертная валидация и утверждение
Безопасность и соответствие требованиям
Безопасность корпоративного уровня с глобальными регуляторными сертификациями.
Соответствие HIPAA
Полное соответствие стандартам защиты данных в здравоохранении
ISO 27001
Сертифицированная система управления информационной безопасностью
NMPA Class III / CE IVDR
Регистрация медицинских изделий для международных рынков
Мощный ИИ-анализ в действии
Откройте для себя новое поколение цифровой патологии с нашим интуитивно понятным интерфейсом на основе ИИ.
Публикации
Наши исследования опубликованы в ведущих рецензируемых журналах мира.
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
Готовы испытать PathGPT?
Запланируйте демонстрацию, чтобы увидеть, как наши технологии на основе ИИ могут преобразовать ваш рабочий процесс в патологии.