AI驅動的診斷智能
我們的AI算法可實現全切片智能分析，自動計算陽性細胞百分比，精準區分腫瘤細胞與間質細胞，顯著降低人工計數的變異性。
自動病灶定位
AI智能識別與標記感興趣區域，大幅縮短人工篩查時間，同時確保關鍵區域零遺漏。
精準分級
對全樣本進行標準化、一致性評分，有效消除觀察者間差異，確保診斷結果穩定可靠。
預後預測
機器學習模型通過分析病理模式來預測患者預後，並基於數據驅動的洞察，為治療決策提供指導。
實時分析
即時處理與結果交付，助力臨牀更快決策，優化患者護理工作流程。
精準細胞分析
專有的分割算法實現亞微米級精度（細胞核/細胞膜/細胞質 Dice>0.95）。AI增強將信噪比提升10dB，信號強度直方圖展示原始數據與處理後數據的對比。
亞微米級精度
Dice係數>0.95，實現精確的細胞邊界檢測和分割。
AI增強
通過智能圖像增強將信噪比提升10dB。
信號強度直方圖
全面的定量分析，提供詳細的信號分佈指標。
AI驅動的細胞分割
以Dice係數>0.95的亞微米級精度識別細胞核、細胞膜和細胞質結構
集成與工作流程
從樣本到診斷的流程化處理，為最大效率而設計。
切片上傳
數字切片上傳至平台
AI分析
PathGPT處理與分析
質量控制
自動化驗證檢查
結果輸出
生成綜合報告
醫師審核
專家驗證與審批
安全與合規
企業級安全保障，具備全球法規認證。
HIPAA 合規
全面符合醫療數據保護標準
ISO 27001
信息安全管理體系認證
NMPA III類 / CE IVDR
面向全球市場的醫療器械註冊
學術論文
我們的研究成果已發表於全球領先的同行評審期刊。
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