Tecnología
Con tecnología PathGPT — el motor de IA de DiPath para flujos de trabajo de patología digital
Motor multimodal PathGPT
- Flujos de clasificación a nivel de imagen y puntuación estructurada
- Análisis multimodal del contexto de la imagen, la región y el informe
Vista ampliada del flujo de trabajo de PathGPT con enmarcado de mayor contraste para una visualización más clara de las rutas de razonamiento.
Funciones de análisis asistido por IA
Los flujos de trabajo configurados pueden ofrecer sugerencias de regiones, puntuación estructurada y resultados cuantitativos para la revisión del usuario. La disponibilidad y el uso previsto varían según el producto, la versión y el mercado.
Sugerencias de regiones de interés
Destaca regiones candidatas para la revisión del usuario; las áreas pertinentes deben ser confirmadas por un usuario cualificado.
Apoyo a la puntuación estructurada
Presenta mediciones configuradas y resultados de puntuación para facilitar la revisión; los resultados deben verificarse conforme al flujo de trabajo aplicable.
Análisis contextual de patrones
Analiza las características de imagen compatibles y presenta resultados para su revisión; no sustituye el juicio clínico ni las indicaciones de uso previsto específicas del producto.
Cuantificación celular
Histogramas de intensidad de señal
Presenta resúmenes de la distribución de señales y resultados cuantitativos configurables para la revisión del usuario.
Integración y flujo de trabajo
Vista general de la carga, el análisis, la revisión y la preparación del informe; los detalles de implementación varían según el producto y el despliegue.
Carga de laminillas
Laminillas digitales cargadas en la plataforma
Análisis de IA
PathGPT procesa y analiza
Control de calidad
Verificaciones de validación automatizadas
Resultados
Borrador de informe preparado
Revisión médica
Validación y aprobación del experto
Análisis de IA potente en acción
Experimente la próxima generación de patología digital con nuestra interfaz intuitiva impulsada por IA.
Publicaciones
Nuestra investigación ha sido publicada en las principales revistas revisadas por pares a nivel mundial.
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)
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