Sistema de diagnóstico de cáncer de cuello uterino asistido por IA

Sobre eso

ElSistema de diagnóstico asistido por IA LBCestá diseñado paracitología cervical en base líquida.
Clasifica automáticamente portaobjetos, detecta células anormales y genera informes que cumplen conEl sistema Bethesda (TBS) estándares.
Validado clínicamente enmás de un millón de muestras, reduce la carga de trabajo de los patólogos, previene diagnósticos erróneos y apoya la detección y la investigación del cáncer de cuello uterino a gran escala.

Clasificación de lesiones basada en TBS

Detecta y clasifica las lesiones cervicales segúnEl sistema Bethesda (TBS), cubriendo un espectro completo de cambios patológicos.

Detección integral de infecciones

Identifica simultáneamenteTrichomonas, hongos, Actinomyces, y otras infecciones microbianas para obtener un diagnóstico más completo.

Revisión priorizada de riesgos

Clasifica automáticamente las diapositivas según la gravedad de la lesión, lo que permite a los patólogos centrarse en áreas de alto riesgo y mejorar la eficiencia de la lectura.

Alta compatibilidad clínica

Admite múltiples métodos de preparación de muestras, incluidas técnicas de membrana, sedimentación y centrifugación.

Adaptación de formato flexible

Compatible con formatos de diapositivas y salidas de imágenes de varios fabricantes y sistemas de escáner.

Certificado y certificado Obediente

La primera IA patológica en China con unCertificado de dispositivo médico clase II, totalmente compatible con los estándares de datos médicos e integrable con los sistemas LIS hospitalarios.

Tipos de lesiones e infecciones reconocibles
Categoría Tipos detectados Descripción
Lesiones epiteliales HSIL, ASC-H, LSIL, ASC-EE.UU. Cubre toda la gama de anomalías intraepiteliales escamosas basadas en el Sistema Bethesda (TBS).
Lesiones glandulares AGC-NOS, células glandulares endocervicales Detecta cambios glandulares anormales, incluidas células endocervicales o endometriales atípicas.
Infecciones microbianas Trichomonas, Candida, Células clave, Actinomyces, Virus del herpes simple (VHS) Identifica agentes infecciosos comunes e indicadores inflamatorios en citología cervical.

Impulsando la patología digital global con rendimiento, escala y confianza

Los números detrás de nuestra innovación

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Sensibilidad
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Tasa predictiva negativa
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Datos de células cervicales

Requisitos del servidor de red y GPU