Công nghệ
Được hỗ trợ bởi PathGPT — công cụ AI của DiPath cho các quy trình bệnh học số
PathGPT Engine đa phương thức
- Quy trình phân loại ở cấp độ hình ảnh và chấm điểm có cấu trúc
- Phân tích đa phương thức trên ngữ cảnh hình ảnh, vùng và báo cáo
Chế độ xem quy trình PathGPT được phóng to với khung hình có độ tương phản cao hơn để trực quan hóa rõ ràng hơn lộ trình suy luận.
Khả năng phân tích có AI hỗ trợ
Các quy trình được cấu hình có thể hỗ trợ gợi ý vùng, chấm điểm có cấu trúc và đầu ra định lượng để người dùng xem xét. Khả năng cung cấp và mục đích sử dụng thay đổi theo sản phẩm, phiên bản và thị trường.
Gợi ý vùng quan tâm
Làm nổi bật các vùng ứng viên để người dùng xem xét; các vùng liên quan phải được người dùng đủ năng lực xác nhận.
Hỗ trợ chấm điểm có cấu trúc
Trình bày các phép đo và đầu ra phân độ đã cấu hình để hỗ trợ xem xét; kết quả cần được xác minh theo quy trình áp dụng.
Phân tích mẫu hình theo ngữ cảnh
Phân tích các đặc trưng hình ảnh được hỗ trợ và trình bày đầu ra để xem xét; không thay thế phán đoán lâm sàng hoặc hướng dẫn về mục đích sử dụng riêng của sản phẩm.
Định lượng tế bào
Histogram cường độ tín hiệu
Hiển thị bản tóm tắt phân bố tín hiệu và đầu ra định lượng có thể cấu hình để người dùng xem xét.
Phân đoạn tế bào ứng dụng AI
Tích hợp & Quy trình làm việc
Tổng quan cấp cao về tải lên, phân tích, xem xét và chuẩn bị báo cáo; chi tiết triển khai thay đổi theo sản phẩm và phương thức triển khai.
Tải lên slide
Slide số được tải lên nền tảng
Phân tích AI
PathGPT xử lý và phân tích
Kiểm soát chất lượng
Kiểm tra xác thực tự động
Kết quả
Bản nháp báo cáo được chuẩn bị
Bác sĩ duyệt xét
Xác thực và phê duyệt bởi chuyên gia
Phân tích AI mạnh mẽ trong thực tế
Trải nghiệm thế hệ digital pathology tiếp theo với giao diện ứng dụng AI trực quan của chúng tôi.
Ấn phẩm
Nghiên cứu của chúng tôi đã được công bố trên các tạp chí peer-reviewed hàng đầu trên toàn thế giới.
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)
Sẵn sàng trải nghiệm PathGPT?
Yêu cầu bản trình diễn tập trung vào quy trình và trao đổi về bằng chứng, cấu hình cũng như phạm vi xem xét liên quan đến đánh giá của bạn.