DeepPathAI
Un socle multimodal pour l’analyse d’images pathologiques, les échanges spécialisés et les applications métier.
MODÈLE DE FONDATION EN PATHOLOGIE
De la compréhension des images à la pratique quotidienne
DeepPathAI réunit les images pathologiques, les informations des dossiers et les connaissances spécialisées. Associé à D-PathAI et D-PathPIS, il accompagne l’analyse spécialisée, les questions-réponses en pathologie et l’aide à la rédaction des comptes rendus. Il sert aussi de base au développement conjoint avec les hôpitaux et les partenaires industriels.
CPath-Omni CVPR 2025
Un même cadre pour les fragments d’images et les lames entières
CPath-Omni réunit la classification, la description d’images, les questions-réponses visuelles et les consignes ciblant une région dans un cadre de recherche unifié. Ces capacités soutiennent le développement d’applications de pathologie adaptables à différentes échelles d’image.
- Représentations visuelles
- Apprendre l’architecture tissulaire et la morphologie cellulaire pour développer la classification, la recherche d’images et l’analyse propres à chaque spécialité.
- Alignement image–texte
- Relier les images pathologiques aux descriptions spécialisées pour poser les bases de la recherche image–texte et du développement d’applications multimodales.
- Interaction multimodale
- Associer images, contexte du dossier et consignes écrites pour les questions-réponses sur les images, la synthèse d’informations et l’aide aux comptes rendus.
PathMMU ECCV 2024
Évaluer la compréhension avec l’expertise en pathologie
PathMMU utilise des questions fondées sur des images et des explications des réponses. Les questions des jeux de validation et de test sont relues par des pathologistes. Il examine la compréhension spécialisée, le raisonnement et la robustesse aux modifications des images, offrant un repère pour l’évaluation des modèles et leur adaptation par spécialité.
Consulter l’article original
PathMMU est un référentiel d’évaluation pour la recherche. Ses scores ne démontrent pas les performances diagnostiques en clinique.
D-PathPIS · LE MODÈLE DANS LE PARCOURS MÉTIER
Une assistance intégrée au traitement des dossiers
Utiliser les informations du dossier et un diagnostic préliminaire pour les questions-réponses en pathologie, la rédaction d’un compte rendu et la relecture du contenu. Le pathologiste examine les suggestions et valide le compte rendu final dans son environnement de travail habituel.
- Contexte du dossier
- Assistance par l’IA
- Validation du pathologiste
DeepPathAI
Les fonctions sont configurées selon la spécialité, la version du logiciel et le projet.
HÔPITAUX ET PARTENAIRES INDUSTRIELS
Partir d’un besoin précis de la spécialité
Développer un modèle spécialisé ou intégrer l’IA à un produit existant. Avec nos partenaires, nous travaillons sur l’adaptation du modèle, les connaissances locales et l’intégration aux processus, en définissant ensemble l’évaluation et le périmètre de mise en service.
Déploiement et intégration aux systèmesDéfinir la tâche
Convenir de l’usage spécialisé, des données disponibles et du périmètre d’évaluation.
Adapter le modèle
Adapter le modèle aux images spécialisées, aux connaissances locales et aux règles de rédaction des comptes rendus.
Relier les applications
Intégrer les processus convenus de lecture d’images, de compte rendu ou de contrôle qualité.
Évaluer ensemble
Procéder à la relecture avec les pathologistes et confirmer le périmètre de déploiement.
Explorer la revue de lames assistée par IA
Explorez l’interface du produit, puis sélectionnez un champ pour examiner l’image et les résultats d’analyse.
D-PathAIExemples de produitsChargement de l’image du produit…Impossible de charger ce champ d’origine. Choisissez un autre champ ou un autre exemple d’analyse.
Captures du produit et champs d’observation d’origine. Les résultats d’analyse doivent être vérifiés par un pathologiste.
Cytologie cervicale
Consultez la vue d’ensemble du produit et les champs cellulaires d’origine avec les cellules candidates marquées par l’IA.
Estomac, H&E
Examinez la carte thermique du tissu et la classification d’origine dans la vue d’ensemble du produit.
HER2 IHC
Examinez les annotations de coloration membranaire et les comptages cellulaires de la région analysée dans cet exemple de produit.
Les analyses prises en charge et l’usage prévu dépendent du module, de la version et du marché. Les résultats doivent être vérifiés par un utilisateur qualifié.
Préparer le déploiement avec votre laboratoire et votre équipe informatique
Commencez par vos scanners, formats d’image, système d’information de laboratoire (LIS) et exigences de gestion des données. La configuration finale dépend du produit et du déploiement convenus.
- Déploiement sur site
- Examinez avec votre équipe informatique les besoins en serveurs et en stockage, les accès utilisateurs, les mises à jour logicielles et les responsabilités.
- Déploiement cloud
- Confirmez le lieu d’hébergement, les accès aux données, les durées de conservation, les sauvegardes et les dispositions contractuelles de votre projet.
- Intégration des scanners et du LIS
- Communiquez les modèles de scanners, les formats de fichiers et les interfaces du LIS pour permettre à l’équipe d’évaluer la compatibilité et le travail nécessaire.