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Digital Pathology Baseada em AI

Transformar o Diagnóstico do Cancro com Inteligência Artificial

A DiPath oferece soluções abrangentes de digital pathology, desde scanners de whole slide de alta precisão até plataformas de análise baseadas em AI, permitindo diagnósticos de cancro mais rápidos e precisos em todo o mundo.

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Patentes
Plataforma D-PathAI
PathGPT Engine
Dice >0.95 300% de Eficiência Mais de 40 Módulos
Deslize para explorar
As Nossas Soluções

Plataforma Abrangente de Digital Pathology

Da digitalização de lâminas à análise baseada em AI, fornecemos soluções de ponta a ponta para laboratórios de patologia modernos.

Scanner VisionX
Hardware

Scanners VisionX

Scanners de whole slide imaging de alta precisão com qualidade de imagem excecional, velocidades de digitalização rápidas e integração perfeita com plataformas de análise por AI.

Ampliação de 40x
60-240 lâminas
20s por lâmina
Deep learning
Saiba Mais sobre os Scanners VisionX
Interface da Plataforma D-PathAI
Software de AI

Plataforma D-PathAI

Plataforma avançada de análise patológica baseada em AI com algoritmos de deep learning para deteção, classificação e quantificação automatizadas de características patológicas.

Motor PathGPT
Mais de 40 módulos
Precisão de 99,5%
Real-time
Saiba Mais sobre a Plataforma D-PathAI
Quantificação de IHC D-PathAI
Análise

Quantificação de IHC

Análise precisa de imuno-histoquímica com pontuação automatizada, cálculo de percentagens e relatórios abrangentes para a avaliação de biomarcadores.

H-score automático
PD-L1, HER2, Ki-67
Quantificação
Relatórios
Saiba Mais sobre a Quantificação de IHC
Rastreio de Citologia D-PathAI
Rastreio

Rastreio de Citologia

Sistema inteligente de rastreio citológico para a deteção precoce de cancro, com classificação de células, deteção de anomalias e automação do controlo de qualidade.

Rastreio cervical
Precisão de 95%+
Classificação de células
Automação de QC
Saiba Mais sobre o Rastreio de Citologia
Tecnologia Essencial

Impulsionado pelo Motor PathGPT

O nosso motor proprietário PathGPT combina arquiteturas de deep learning de última geração com milhões de imagens patológicas anotadas para oferecer uma precisão de diagnóstico sem precedentes.

Análise Multi-Escala

Processa imagens em múltiplas ampliações para uma avaliação abrangente

Processamento em Real-Time

Análise em frações de segundo com inferência acelerada por GPU

Aprendizagem Contínua

Os modelos de AI melhoram a cada caso através de federated learning

AI Explicável

As visualizações em heatmap mostram exatamente onde a AI se foca

Explorar Tecnologia
Vista de Patologia em Baixa Ampliação
Vista de Patologia em Alta Ampliação
Análise por Deep Learning
PathGPT Engine
Casos de Sucesso

Com a Confiança de Instituições de Referência

Veja como as nossas soluções estão a transformar os workflows de patologia em todo o mundo.

"A colaboração com a DiPath facilitou o desenvolvimento e a implementação do nosso sistema de AI para o diagnóstico de pólipos nasais. O Sistema de Diagnóstico por Microscópio de AI para Sinusite Crónica, construído sobre scanners VisionX e a plataforma D-PathAI, está atualmente em ensaios clínicos em mais de 100 hospitais por toda a China, melhorando significativamente a eficiência e a padronização do diagnóstico de patologia nasal."

The Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University

The Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University

Parceiro de Colaboração Clínica

"As soluções de AI da DiPath melhoraram o nosso diagnóstico molecular. O sistema de análise de cariótipo cromossómico desenvolvido em conjunto alcança uma precisão >90% no diagnóstico de leucemia e síndrome de Down, enquanto o nosso sistema de identificação de células sanguíneas da medula óssea oferece uma taxa de deteção de 95% para doenças hematológicas."

West China Hospital of Sichuan University

West China Hospital of Sichuan University

Parceiro de Colaboração Clínica

"As soluções de AI da DiPath permitiram o desenvolvimento de uma plataforma de análise inteligente de PD-LI para NSCLC. O Software de Análise de Imagem de Digital Pathology de Imuno-histoquímica, codesenvolvido com instituições chinesas de referência e a AstraZeneca, obteve o registo NMPA de Classe II e é agora aplicado clinicamente em vários hospitais. A investigação relacionada foi destacada na MICCAI e no Journal of Translational Medicine (IF: 8.87)."

Fudan University Shanghai Cancer Center

Fudan University Shanghai Cancer Center

Parceiro de Colaboração Clínica

1500+

Hospitais em Todo o Mundo

10M+

Lâminas Analisadas

99,5%

Taxa de Precisão

60%

Tempo Poupado

Com a Confiança De

Líderes do Setor Escolhem a DiPath

Estabelecer parcerias com líderes globais de saúde e tecnologia para avançar a digital pathology.

Investigação

Publicado em Revistas de Referência

A nossa investigação foi publicada em revistas médicas e científicas de topo em todo o mundo.

IEEE TMI IF 11.3

ToPoFM: Topology-Guided Pathology Foundation Model for High-Resolution Image Synthesis

Um foundation model de patologia guiado por topologia que permite a síntese de imagens patológicas de alta resolução com controlo ao nível celular.

AAAI 2024 Oral · 59 cited

PathAsst: A Generative Foundation AI Assistant towards AGI of Pathology

Um assistente generativo de AI fundacional para patologia, que liga large language models ao conhecimento patológico especializado para apoio ao diagnóstico.

CVPR 2023 75 cited

Task-Specific Fine-Tuning via Variational Information Bottleneck for WSI Classification

Uma nova abordagem de variational information bottleneck para a classificação de whole slide images com supervisão fraca em patologia computacional.

Nature Mach. Intell. IF 18.8

Pathologist-level Interpretable Whole-slide Cancer Diagnosis with Deep Learning

Uma estrutura inovadora de deep learning que alcança precisão ao nível de patologista no diagnóstico de cancro em whole slide com explicações interpretáveis.

Pronto para Transformar o Seu Workflow de Patologia?

Junte-se a milhares de patologistas e instituições de saúde que já utilizam a DiPath para melhorar a precisão e a eficiência do diagnóstico.