Chuyển đổi chẩn đoán ung thư với Trí tuệ nhân tạo
DiPath cung cấp các giải pháp digital pathology toàn diện, từ whole slide scanner có độ chính xác cao đến các nền tảng phân tích ứng dụng AI, giúp chẩn đoán ung thư nhanh hơn và chính xác hơn trên toàn thế giới.
Nền tảng Digital Pathology toàn diện
Từ số hóa slide đến phân tích ứng dụng AI, chúng tôi cung cấp các giải pháp đầu cuối cho các phòng lab bệnh học hiện đại.
Scanner VisionX
Whole slide imaging scanner độ chính xác cao với chất lượng hình ảnh vượt trội, tốc độ scanning nhanh và tích hợp liền mạch với các nền tảng phân tích AI.
Nền tảng D-PathAI
Nền tảng phân tích bệnh học ứng dụng AI tiên tiến với các thuật toán deep learning để tự động phát hiện, phân loại và định lượng các đặc điểm bệnh học.
Định lượng IHC
Phân tích immunohistochemistry chính xác với chấm điểm tự động, tính toán tỷ lệ phần trăm và lập báo cáo toàn diện để đánh giá biomarker.
Sàng lọc Cytology
Hệ thống sàng lọc cytology thông minh để phát hiện sớm ung thư, với tính năng phân loại tế bào, phát hiện bất thường và tự động hóa quality control.
Được hỗ trợ bởi PathGPT Engine
PathGPT engine độc quyền của chúng tôi kết hợp các kiến trúc deep learning tiên tiến nhất với hàng triệu hình ảnh bệnh học được chú thích để mang lại độ chính xác chẩn đoán chưa từng có.
Phân tích đa tỷ lệ
Xử lý hình ảnh ở nhiều độ phóng đại để đánh giá toàn diện
Xử lý Real-Time
Phân tích dưới một giây với inference được tăng tốc bằng GPU
Học tập liên tục
Các model AI cải thiện theo từng ca bệnh thông qua federated learning
AI có thể giải thích
Hình ảnh trực quan heatmap cho thấy chính xác nơi AI tập trung
Được các tổ chức hàng đầu tin tưởng
Xem cách các giải pháp của chúng tôi đang chuyển đổi quy trình bệnh học trên khắp thế giới.
"Sự hợp tác với DiPath đã tạo điều kiện cho việc phát triển và triển khai hệ thống AI của chúng tôi để chẩn đoán polyp mũi. Hệ thống chẩn đoán kính hiển vi AI cho viêm xoang mạn tính, được xây dựng trên scanner VisionX và nền tảng D-PathAI, hiện đang được thử nghiệm lâm sàng tại hơn 100 bệnh viện trên khắp Trung Quốc, cải thiện đáng kể hiệu quả và tính chuẩn hóa của chẩn đoán bệnh học mũi."
The Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
Đối tác hợp tác lâm sàng
"Các giải pháp AI của DiPath đã nâng cao chẩn đoán phân tử của chúng tôi. Hệ thống phân tích karyotype nhiễm sắc thể được phát triển chung đạt độ chính xác >90% cho chẩn đoán leukemia và hội chứng Down, trong khi hệ thống nhận diện tế bào máu tủy xương của chúng tôi đạt tỷ lệ phát hiện 95% cho các bệnh huyết học."
West China Hospital of Sichuan University
Đối tác hợp tác lâm sàng
"Các giải pháp AI của DiPath đã giúp phát triển một nền tảng phân tích thông minh NSCLC PD-LI. Phần mềm phân tích hình ảnh bệnh học số immunohistochemistry, được đồng phát triển với các tổ chức hàng đầu Trung Quốc và AstraZeneca, đã đạt được đăng ký NMPA Class II và hiện đang được ứng dụng lâm sàng tại nhiều bệnh viện. Nghiên cứu liên quan đã được giới thiệu trên MICCAI và Journal of Translational Medicine (IF: 8.87)."
Fudan University Shanghai Cancer Center
Đối tác hợp tác lâm sàng
Bệnh viện trên toàn thế giới
Slide đã phân tích
Tỷ lệ chính xác
Thời gian tiết kiệm
Các nhà lãnh đạo trong ngành chọn DiPath
Hợp tác với các nhà lãnh đạo y tế và công nghệ toàn cầu để thúc đẩy digital pathology.
Được công bố trên các tạp chí hàng đầu
Nghiên cứu của chúng tôi đã được công bố trên các tạp chí y khoa và khoa học hàng đầu trên toàn thế giới.
ToPoFM: Topology-Guided Pathology Foundation Model for High-Resolution Image Synthesis
Một pathology foundation model dựa trên topology, cho phép tổng hợp hình ảnh bệnh học độ phân giải cao với khả năng kiểm soát ở cấp độ tế bào.
PathAsst: A Generative Foundation AI Assistant towards AGI of Pathology
Một trợ lý AI nền tảng (foundation) sinh tạo cho bệnh học, kết nối các large language model với kiến thức chuyên môn bệnh học để hỗ trợ chẩn đoán.
Task-Specific Fine-Tuning via Variational Information Bottleneck for WSI Classification
Một phương pháp variational information bottleneck mới cho phân loại whole slide image với giám sát yếu trong computational pathology.
Pathologist-level Interpretable Whole-slide Cancer Diagnosis with Deep Learning
Một framework deep learning mang tính cột mốc đạt độ chính xác ngang tầm bác sĩ giải phẫu bệnh trong chẩn đoán ung thư whole-slide kèm theo các giải thích có thể diễn giải.
Sẵn sàng chuyển đổi quy trình bệnh học của bạn?
Hãy tham gia cùng hàng nghìn bác sĩ giải phẫu bệnh và cơ sở y tế đang sử dụng DiPath để cải thiện độ chính xác và hiệu quả chẩn đoán.