AI驱动的诊断智能
我们的AI算法可实现全切片智能分析，自动计算阳性细胞百分比，精准区分肿瘤细胞与间质细胞，显著降低人工计数的变异性。
自动病灶定位
AI智能识别与标记感兴趣区域，大幅缩短人工筛查时间，同时确保关键区域零遗漏。
精准分级
对全样本进行标准化、一致性评分，有效消除观察者间差异，确保诊断结果稳定可靠。
预后预测
机器学习模型通过分析病理模式来预测患者预后，并基于数据驱动的洞察，为治疗决策提供指导。
实时分析
即时处理与结果交付，助力临床更快决策，优化患者护理工作流程。
精准细胞分析
专有的分割算法实现亚微米级精度（细胞核/细胞膜/细胞质 Dice>0.95）。AI增强将信噪比提升10dB，信号强度直方图展示原始数据与处理后数据的对比。
亚微米级精度
Dice系数>0.95，实现精确的细胞边界检测和分割。
AI增强
通过智能图像增强将信噪比提升10dB。
信号强度直方图
全面的定量分析，提供详细的信号分布指标。
AI驱动的细胞分割
以Dice系数>0.95的亚微米级精度识别细胞核、细胞膜和细胞质结构
集成与工作流程
从样本到诊断的流程化处理，为最大效率而设计。
切片上传
数字切片上传至平台
AI分析
PathGPT处理与分析
质量控制
自动化验证检查
结果输出
生成综合报告
医师审核
专家验证与审批
安全与合规
企业级安全保障，具备全球法规认证。
HIPAA 合规
全面符合医疗数据保护标准
ISO 27001
信息安全管理体系认证
NMPA III类 / CE IVDR
面向全球市场的医疗器械注册
学术论文
我们的研究成果已发表于全球领先的同行评审期刊。
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