DeepPathAI
Мультимодальная основа для анализа патоморфологических изображений, ответов на профессиональные вопросы и рабочих приложений.
ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ПАТОМОРФОЛОГИИ
От понимания изображений к повседневной практике
DeepPathAI объединяет патоморфологические изображения, сведения о случаях и профессиональные знания. Во взаимодействии с D-PathAI и D-PathPIS модель поддерживает специализированный анализ, ответы на вопросы по патоморфологии и подготовку заключений. Она также служит основой для совместной разработки с больницами и отраслевыми партнёрами.
CPath-Omni CVPR 2025
Единый подход к фрагментам изображений и полным цифровым препаратам
CPath-Omni объединяет классификацию, описание изображений, ответы на визуальные вопросы и запросы по отдельным областям в единую исследовательскую систему. Эти возможности создают основу для гибких патоморфологических приложений, работающих с изображениями разных масштабов.
- Визуальные представления
- Изучение тканевой архитектуры и клеточной морфологии создаёт основу для разработки специализированных приложений классификации, поиска и анализа изображений.
- Согласование изображений и текста
- Связывание патоморфологических изображений с профессиональными описаниями создаёт основу для поиска по изображениям и тексту и разработки мультимодальных приложений.
- Мультимодальное взаимодействие
- Объединение изображений, контекста случая и текстовых инструкций для ответов на вопросы по изображениям, обобщения информации и помощи в подготовке заключений.
PathMMU ECCV 2024
Оценка понимания с опорой на экспертизу патоморфологов
PathMMU использует вопросы по изображениям и объяснения ответов. Вопросы валидационной и тестовой выборок проверены патоморфологами. Оцениваются профессиональное понимание, рассуждение и устойчивость к изменениям изображений. Это даёт ориентир для оценки моделей и их адаптации к специализированным задачам.
Открыть оригинальную статью
PathMMU — исследовательский бенчмарк. Его результаты не подтверждают клиническую диагностическую эффективность.
D-PathPIS · МОДЕЛЬ В РАБОЧЕМ ПРОЦЕССЕ
Помощь патоморфологу при работе со случаем
Сведения о случае и предварительный диагноз используются для ответов на вопросы по патоморфологии, подготовки проекта заключения и проверки содержания. Патоморфолог рассматривает предложения и утверждает окончательное заключение в рамках привычного рабочего процесса.
- Контекст случая
- Помощь ИИ
- Подтверждение патоморфолога
DeepPathAI
Функции настраиваются с учётом специальности, версии программного обеспечения и проекта.
БОЛЬНИЦЫ И ОТРАСЛЕВЫЕ ПАРТНЁРЫ
Разработка под конкретную задачу специальности
Разработка специализированной модели или интеграция ИИ в существующий продукт. Вместе с партнёрами мы адаптируем модели, учитываем локальные знания и связываем приложения с рабочими процессами, совместно определяя порядок оценки и границы внедрения.
Развёртывание и интеграция системОпределить задачу
Согласовать специализированный сценарий, доступные данные и объём оценки.
Адаптировать модель
Адаптировать модель к специализированным изображениям, локальным знаниям и правилам оформления заключений.
Связать приложения
Интегрировать согласованные процессы просмотра изображений, подготовки заключений или контроля качества.
Провести совместную оценку
Проверить результаты с патоморфологами и подтвердить границы внедрения.
Просмотр препаратов с поддержкой ИИ
Изучите интерфейс продукта, затем выберите поле зрения, чтобы рассмотреть изображение и результаты анализа.
D-PathAIПримеры работы продуктаЗагрузка изображения продукта…Не удалось загрузить исходное поле. Выберите другое поле или пример анализа.
Снимки экрана продукта и исходные поля зрения. Результаты анализа требуют проверки врачом-патологоанатомом.
Цервикальная цитология
Просматривайте обзорный экран продукта и исходные клеточные поля зрения с отмеченными ИИ клетками-кандидатами.
H&E желудка
Просматривайте тепловую карту ткани и исходную классификацию на обзорном экране продукта.
HER2 IHC
Оцените метки мембранного окрашивания и количество клеток в проанализированной области этого примера работы продукта.
Поддерживаемые виды анализа и назначение зависят от модуля, версии и рынка. Результаты должен проверять квалифицированный специалист.
Спланируйте внедрение вместе с лабораторией и ИТ-командой
Начните со сканера, форматов изображений, LIS и требований к обработке данных. Итоговая конфигурация зависит от согласованных продукта и варианта внедрения.
- Локальное развёртывание
- Обсудите с ИТ-командой требования к серверам и хранению данных, доступ пользователей, обновления ПО и распределение ответственности.
- Облачное развёртывание
- Уточните расположение хостинга, доступ к данным, сроки хранения, резервное копирование и договорные условия вашего проекта.
- Интеграция со сканерами и LIS
- Укажите модели сканеров, форматы файлов и интерфейсы LIS, чтобы команда могла оценить совместимость и необходимый объём работ.