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DeepPathAI

Una base multimodale per l’analisi di immagini patologiche, le domande specialistiche e le applicazioni nei flussi di lavoro.

MODELLO FONDAMENTALE PER LA PATOLOGIA

Dalla comprensione delle immagini alla pratica quotidiana

DeepPathAI unisce immagini patologiche, informazioni sui casi e conoscenze specialistiche. Insieme a D-PathAI e D-PathPIS, supporta l’analisi specialistica, le domande e risposte in patologia e l’assistenza alla refertazione. Offre inoltre una base per lo sviluppo congiunto con ospedali e partner industriali.

Figura originale di CPath-Omni con porzioni di immagine e vetrini interi in ingresso, classificazione, descrizioni delle immagini, istruzioni per regione e domande e risposte visive
Sun et al. · CPath-Omni, CVPR 2025 · Figura 1. Quadro di ricerca ed esempi di attività.

CPath-Omni CVPR 2025

Un unico quadro per porzioni di immagine e vetrini interi

CPath-Omni riunisce classificazione, descrizione delle immagini, domande e risposte visive e istruzioni riferite a regioni specifiche in un quadro di ricerca unificato. Queste capacità sostengono lo sviluppo di applicazioni di patologia flessibili a diverse scale di immagine.

Rappresentazioni visive
Apprendere l’architettura tissutale e la morfologia cellulare per sviluppare applicazioni specialistiche di classificazione, ricerca e analisi delle immagini.
Allineamento immagine–testo
Collegare le immagini patologiche alle descrizioni specialistiche, ponendo le basi per la ricerca immagine–testo e lo sviluppo di applicazioni multimodali.
Interazione multimodale
Combinare immagini, contesto del caso e istruzioni testuali per domande sulle immagini, sintesi delle informazioni e assistenza alla refertazione.
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PathMMU ECCV 2024

Valutare la comprensione con l’esperienza dei patologi

PathMMU utilizza domande basate su immagini e spiegazioni delle risposte. Le domande dei set di validazione e test sono verificate da patologi. Esamina la comprensione specialistica, il ragionamento e la robustezza rispetto alle variazioni delle immagini, offrendo un riferimento per la valutazione dei modelli e l’adattamento specialistico.

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Panoramica originale di PathMMU sulle fonti di dati patologici, le domande multimodali verificate dagli esperti e la valutazione dei modelli
Sun et al. · PathMMU, ECCV 2024 · Figura 1. Fonti dei dati, progettazione delle domande e valutazione nella ricerca.

PathMMU è un benchmark di ricerca. I suoi punteggi non dimostrano le prestazioni diagnostiche cliniche.

D-PathPIS · IL MODELLO NEL FLUSSO DI LAVORO

Assistenza in patologia nel percorso del caso

Utilizzare le informazioni sul caso e una diagnosi preliminare per domande di patologia, bozze di referto e revisione dei contenuti. Il patologo esamina i suggerimenti e conferma il referto finale nel flusso di lavoro esistente.

  1. Contesto del caso
  2. Assistenza dell’IA
  3. Conferma del patologo

DeepPathAI

D-PathAI Analisi delle immaginiD-PathPIS Casi e referti

Le funzioni vengono configurate in base alla specialità, alla versione del software e al progetto.

Schermata originale dell’assistente D-PathPIS con una risposta sul flusso di lavoro in patologia
Domande sul flusso di lavoro in patologia nell’assistente D-PathPIS. Schermata originale del prodotto.
Un medico esamina un’immagine tissutale digitale su una stazione di lavoro accanto a uno scanner DiPath
Revisione in patologia digitale con uno scanner DiPath e una stazione di analisi delle immagini.

OSPEDALI E PARTNER INDUSTRIALI

Partire da un’esigenza specialistica precisa

Sviluppare un modello specialistico o integrare l’IA in un prodotto esistente. Lavoriamo con i partner sull’adattamento del modello, le conoscenze locali e l’integrazione nei flussi di lavoro, concordando la valutazione e l’ambito di messa in servizio.

Distribuzione e integrazione dei sistemi
  1. Definire l’attività

    Concordare l’uso specialistico, i dati disponibili e l’ambito della valutazione.

  2. Adattare il modello

    Adattare il modello alle immagini specialistiche, alle conoscenze locali e alle convenzioni di refertazione.

  3. Collegare le applicazioni

    Integrare i processi concordati di revisione delle immagini, refertazione o controllo qualità.

  4. Valutare insieme

    Verificare con i patologi e confermare l’ambito di utilizzo.

D-PathAI nella pratica

Esplorate la revisione dei vetrini assistita dall’IA

Esplora la schermata del prodotto, poi seleziona un campo per esaminare l’immagine e i risultati dell’analisi.

Panoramica del prodotto D-PathAI per la citologia cervicale, con cellule candidate contrassegnate dall’IA e risultati dell’analisi dell’intero vetrino.

Citologia cervicale

Esamini la panoramica del prodotto e i campi cellulari originali con le cellule candidate contrassegnate dall’IA.

Panoramica del prodotto D-PathAI per il tessuto gastrico H&E, con mappa termica del tessuto e classificazione originale.

Stomaco, H&E

Esamini la mappa termica del tessuto e la classificazione originale nella panoramica del prodotto.

Panoramica del prodotto D-PathAI per l’IHC HER2, con annotazioni della colorazione di membrana e conteggi cellulari dell’area analizzata.

HER2 IHC

Esamini le annotazioni della colorazione di membrana e i conteggi cellulari dell’area analizzata in questo esempio del prodotto.

Le analisi supportate e la destinazione d’uso dipendono dal modulo, dalla versione e dal mercato. I risultati devono essere esaminati da un utente qualificato.

Pianifica l'implementazione con il laboratorio e il team IT

Parti dallo scanner, dai formati delle immagini, dal LIS e dai requisiti di gestione dei dati. La configurazione finale dipende dal prodotto e dall'implementazione concordati.

Implementazione locale
Esamina con il team IT i requisiti di server e archiviazione, l'accesso degli utenti, gli aggiornamenti software e le responsabilità.
Implementazione nel cloud
Conferma l'ubicazione dell'hosting, l'accesso ai dati, i tempi di conservazione, i backup e gli accordi contrattuali per il tuo progetto.
Integrazione con scanner e LIS
Condividi i modelli degli scanner, i formati dei file e le interfacce del LIS per consentire al team di valutare la compatibilità e il lavoro necessario.

Dettaglio immagine

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