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病理基础模型

DeepPathAI病理大模型

结合病理图像、病例信息与专业知识,为图像分析、病理问答和工作流应用提供多模态基础。

从基础模型到工作流应用

DeepPathAI结合病理图像、病例信息和专业知识,支持专科分析、病理问答及报告辅助开发。具体功能按专科、软件版本和项目配置。

模型与应用关系
组成 作用 评估范围
DeepPathAI 连接图像、病例信息与专业知识的多模态基础。 确认模型/应用版本及专科任务。
D-PathAI 提供图像分析、可视标注和可复核的定量结果。 确认所选模块、支持输入和预期用途。
D-PathPIS 在工作流中关联病例信息、病理问答和可复核的报告辅助。 由病理医生复核建议并确认最终报告。
DiAssistant 基于DeepPathAI的知识/文献检索、语音交互、内容工具及报告草稿。 配备于D-CleverEye DI-MSA-9,具体以项目配置为准。

了解图像分析模块 · 了解显微镜中的DiAssistant

研究依据

CPath-Omni · CVPR 2025

CPath-Omni研究在图像块和全切片尺度统一分类、图像描述、视觉问答和局部提示交互,为灵活病理应用开发提供研究依据。

CPath-Omni图1,展示图像块与全切片研究任务
Sun等 · CPath-Omni,CVPR 2025 · 图1。研究框架与任务示例。

阅读CPath-Omni原文 →

PathMMU · ECCV 2024

PathMMU使用病理图像问题与答案解释评估专业理解,验证和测试问题由病理医生审阅。它为理解、推理及稳健性评估提供参考,不是临床诊断性能证明。

PathMMU图1,展示数据来源、专家审阅问题及研究评估
Sun等 · PathMMU,ECCV 2024 · 图1。研究评估。

阅读PathMMU原文 →

以上为研究图,非已发布软件界面。论文任务与基准成绩不能自动证明特定部署版本的全部功能或临床性能。

病例阅片中的辅助流程

将病例信息和初步诊断带入病理问答、报告草拟与内容检查,由病理医生在既有工作流中复核建议并确认最终报告。

  • 提供相关病例信息。
  • 复核辅助回复或报告草稿。
  • 确认最终解释及报告。
D-PathPIS原始助手界面,展示病理工作流问答
原始产品界面。具体功能取决于专科、版本及项目。

商定专科适配与评估

确定任务
明确专科场景、可用数据与评估范围。
模型适配
结合专科图像、本地知识及报告规范。
应用对接
对接约定的图像阅片、报告或质控流程。
共同评估
与病理医生共同复核,确定部署范围及软件配置。

院内部署需复核服务器与存储、访问权限及更新职责;云部署需确认托管地点、访问、保留、备份及合同安排。扫描仪与LIS对接需结合实际型号、文件格式和接口评估。

查看部署评估安排 →

结合您的实际需求评估

请提供应用场景和现有配置,以便团队确认适合的产品配置、支持资料及评估范围。

公开内容核对日期:。软件和配置版本以拟选项目确认资料为准。