DeepPathAI
病理画像解析、専門的な質疑応答、業務支援アプリケーションを支えるマルチモーダル基盤モデル。
病理基盤モデル
画像の理解から、日々の病理業務へ
CPath-Omni CVPR 2025
部分画像と全スライド画像を、ひとつの枠組みで
CPath-Omniは、分類、画像記述、視覚的な質疑応答、指定領域への指示を統一した研究フレームワークです。これらの機能は、画像のスケールをまたぐ柔軟な病理アプリケーション開発の基盤となります。
- 画像表現
- 組織構造と細胞形態を学習し、専門領域の分類、画像検索、画像解析アプリケーションの開発を支えます。
- 画像とテキストの対応付け
- 病理画像と専門的な記述を結びつけ、画像・テキスト検索やマルチモーダルアプリケーション開発の基盤を提供します。
- マルチモーダル対話
- 画像、症例の背景情報、テキスト指示を組み合わせ、画像に関する質疑応答、情報の整理、レポート作成を支援します。
PathMMU ECCV 2024
病理の専門知識で、モデルの理解を評価
PathMMUは、画像に基づく設問と解答の説明を用い、検証用・テスト用の設問は病理医が確認しています。専門知識の理解、推論、画像の変化に対する頑健性を調べ、モデルの評価や専門領域への適応の参考とします。
原論文を見る
PathMMUは研究用ベンチマークです。そのスコアは臨床診断性能を証明するものではありません。
D-PathPIS · 業務に組み込むモデル
症例ワークフローの中で病理業務を支援
症例情報と暫定診断を基に、病理に関する質疑応答、レポートの下書き、内容確認を支援します。病理医が既存のワークフローの中で提案を確認し、最終レポートを確定します。
- 症例の背景情報
- AIによる支援
- 病理医による確認
DeepPathAI
機能は専門領域、ソフトウェアのバージョン、プロジェクトに応じて構成します。
医療機関・産業パートナー向け
専門領域の課題に合わせて開発
専門領域向けモデルの開発から既存製品へのAI統合まで、パートナーとともにモデルの適応、施設内の知識の整備、業務フローとの連携に取り組みます。評価方法と導入範囲は共同で定めます。
導入とシステム連携課題を定める
専門領域の用途、利用可能なデータ、評価範囲を共有します。
モデルを適応させる
専門領域の画像、施設内の知識、レポートの規約に合わせて調整します。
アプリケーションを連携する
合意した画像確認、レポート作成、品質管理のフローに統合します。
共同で評価する
病理医とともに検証し、導入範囲を確定します。
AI支援スライドレビューを見る
製品画面を確認し、局所の視野を選んで画像と解析結果を詳しく見ることができます。
D-PathAI製品の使用例製品画像を読み込み中…元画像の視野を読み込めませんでした。別の視野または解析例を選んでください。
製品画面と元画像の視野例です。解析結果は病理医による確認が必要です。
子宮頸部細胞診
製品の全体画面と、AIが候補細胞を示すマーカーを含む元の細胞視野を確認します。
胃のH&E画像
製品の全体画面で、組織のヒートマップと元の分類結果を確認します。
HER2 IHC
この製品例の解析領域について、細胞膜の染色アノテーションと細胞数を確認します。
利用できる解析と使用目的は、モジュール、バージョン、市場により異なります。結果は有資格の専門職によるレビューが必要です。
検査室・ITチームと導入を計画する
スキャナー、画像形式、LIS、データ処理の要件を整理します。最終構成は、合意した製品と導入形態に応じて決まります。
- オンプレミス導入
- サーバーとストレージの要件、ユーザーアクセス、ソフトウェア更新、役割分担をITチームと確認します。
- クラウド導入
- プロジェクトのホスティング場所、データアクセス、保存期間、バックアップ、契約条件を確認します。
- スキャナー・LIS連携
- スキャナーの機種、ファイル形式、LISインターフェースを共有いただき、互換性と必要な作業を評価します。