เทคโนโลยี
ขับเคลื่อนด้วย PathGPT - AI engine ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเราสำหรับ digital pathology
PathGPT Multimodal Engine
ขับเคลื่อนด้วย PathGPT multimodal engine ได้รับการตรวจสอบทางคลินิกในผลงานตีพิมพ์ SCI กว่า 500 ฉบับ บรรลุความทนทานระดับ gold-standard (κ>0.92) ในการวิเคราะห์ histopathology ช่วยให้สามารถระบุตำแหน่งรอยโรค การ grading และการคาดการณ์การพยากรณ์โรคโดยอัตโนมัติ พร้อมเพิ่มประสิทธิภาพ 300% เมื่อเทียบกับวิธีการแบบเดิม
- การระบุตำแหน่งรอยโรคอัตโนมัติด้วยความแม่นยำระดับ sub-micron
- การ grading ที่แม่นยำสำหรับการจำแนกมะเร็ง
- การคาดการณ์การพยากรณ์โรคจากรูปแบบทาง histopathological
- การวิเคราะห์แบบ real-time พร้อมการเปิดใช้งาน AI ทันที
ผลงานตีพิมพ์ SCI ที่ตรวจสอบแล้ว
ความทนทานระดับ gold-standard
การเพิ่มประสิทธิภาพ
มุมมอง workflow PathGPT ที่ขยายใหญ่ขึ้นพร้อมการจัดเฟรมคอนทราสต์สูงเพื่อการแสดงเส้นทางการให้เหตุผลที่ชัดเจนยิ่งขึ้น
ความฉลาดในการวินิจฉัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI
อัลกอริทึม AI ของเราทำการวิเคราะห์แบบ whole-slide เพื่อคำนวณเปอร์เซ็นต์ของเซลล์ที่เป็นบวกโดยอัตโนมัติ แยกเซลล์มะเร็งออกจากเซลล์ stroma และลดความแปรปรวนในการนับด้วยมือ
การระบุตำแหน่งรอยโรคอัตโนมัติ
AI ระบุและทำเครื่องหมาย region of interest โดยอัตโนมัติ ลดเวลาในการคัดกรองด้วยมือและรับประกันว่าจะไม่พลาดบริเวณสำคัญ
การ Grading ที่แม่นยำ
การ grading ที่เป็นมาตรฐานและสม่ำเสมอในทุกตัวอย่าง ขจัดความแปรปรวนระหว่างผู้สังเกตการณ์และรับประกันผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้
การคาดการณ์การพยากรณ์โรค
โมเดล machine learning วิเคราะห์รูปแบบเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ของผู้ป่วยและชี้นำการตัดสินใจในการรักษาด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
การวิเคราะห์แบบ Real-time
การประมวลผลและการส่งมอบผลลัพธ์แบบทันที ช่วยให้ตัดสินใจได้รวดเร็วขึ้นและยกระดับ workflow การดูแลผู้ป่วย
การวิเคราะห์ระดับเซลล์ที่แม่นยำ
อัลกอริทึม segmentation ที่เป็นกรรมสิทธิ์บรรลุความแม่นยำในระดับ sub-micron (Dice>0.95 สำหรับ nucleus/membrane/cytosol) การเสริมประสิทธิภาพด้วย AI เพิ่ม SNR ขึ้น 10dB พร้อม histogram ความเข้มของสัญญาณที่แสดงการเปรียบเทียบข้อมูลดิบกับข้อมูลที่ผ่านการประมวลผล
ความแม่นยำระดับ Sub-micron
Dice coefficient >0.95 สำหรับการตรวจหาและ segmentation ขอบเขตเซลล์ที่แม่นยำ
การเสริมประสิทธิภาพด้วย AI
เพิ่มอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนขึ้น 10dB ผ่านการเสริมประสิทธิภาพภาพอัจฉริยะ
Histogram ความเข้มของสัญญาณ
การวิเคราะห์เชิงปริมาณที่ครบถ้วนพร้อมเมตริกการกระจายสัญญาณโดยละเอียด
Cellular Segmentation ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ความแม่นยำระดับ sub-micron ในการระบุโครงสร้าง nucleus, membrane และ cytosol ด้วยค่า Dice coefficient >0.95
การผสานรวมและ Workflow
กระบวนการที่คล่องตัวตั้งแต่ตัวอย่างจนถึงการวินิจฉัย ออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด
อัปโหลด Slide
อัปโหลด slide ดิจิทัลไปยังแพลตฟอร์ม
การวิเคราะห์ด้วย AI
PathGPT ประมวลผลและวิเคราะห์
การควบคุมคุณภาพ
การตรวจสอบความถูกต้องอัตโนมัติ
ผลลัพธ์
สร้างรายงานที่ครบถ้วน
การทบทวนโดยแพทย์
การตรวจสอบและอนุมัติโดยผู้เชี่ยวชาญ
ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
ความปลอดภัยระดับองค์กรพร้อมการรับรองด้านกฎระเบียบระดับโลก
สอดคล้องมาตรฐาน HIPAA
ปฏิบัติตามมาตรฐานการคุ้มครองข้อมูลด้านสุขภาพอย่างเต็มรูปแบบ
ISO 27001
ได้รับการรับรองการบริหารจัดการความมั่นคงปลอดภัยสารสนเทศ
NMPA Class III / CE IVDR
การขึ้นทะเบียนเครื่องมือแพทย์สำหรับตลาดทั่วโลก
การวิเคราะห์ AI อันทรงพลังในการใช้งานจริง
สัมผัส digital pathology ยุคใหม่ด้วยอินเทอร์เฟซที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ใช้งานง่ายของเรา
ผลงานตีพิมพ์
งานวิจัยของเราได้รับการตีพิมพ์ในวารสารที่ผ่าน peer-review ชั้นนำทั่วโลก
ToPoFM: Topology-Guided Pathology Foundation Model for High-Resolution Pathology Image Synthesis with Cellular-Level Control
Li, J., Zhu, C., Zheng, S., Chen, P., Sun, Y., Li, H., Yang, L. · IEEE Trans. Medical Imaging (IF 11.3)
PathAsst: A Generative Foundation AI Assistant towards Artificial General Intelligence of Pathology
Sun, Y., Zhu, C., Zheng, S., Zhang, K., Sun, L., Shui, Z., Zhang, Y., Li, H., Yang, L. · AAAI 2024 (CCF-A, Oral) · 59 cited
PathMMU: A Massive Multimodal Expert-Level Benchmark for Understanding and Reasoning in Pathology
Sun, Y., Wu, H., Zhu, C., Zheng, S., Chen, Q., Zhang, K., Zhang, Y., Wan, D., Lan, X., ... · ECCV 2024 (CCF-A, Oral) · 7 cited
Task-specific Fine-tuning via Variational Information Bottleneck for Weakly-supervised Pathology WSI Classification
Li, H., Zhu, C., Zhang, Y., Sun, Y., Shui, Z., Kuang, W., Zheng, S., Yang, L. · CVPR 2023 (CCF-A) · 75 cited
Pathologist-level Interpretable Whole-slide Cancer Diagnosis with Deep Learning
Zhang, Z., Chen, P., McGough, M., ..., Cui, L., ..., Yang, L. · Nature Machine Intelligence
WSI-VQA: Interpreting Whole Slide Images by Generative Visual Question Answering
Chen, P., Zhu, C., Zheng, S., Li, H., Yang, L. · ECCV 2024 (CCF-A) · 9 cited
พร้อมสัมผัสประสบการณ์ PathGPT แล้วหรือยัง?
นัดหมาย demo เพื่อดูว่าเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของเราสามารถพลิกโฉม pathology workflow ของคุณได้อย่างไร