Sistema de diagnóstico de cáncer colorrectal asistido por IA

Sobre eso

El sistema de diagnóstico asistido por IA para biopsia colorrectal detecta y clasifica automáticamente el cáncer colorrectal y las lesiones adenomatosas.

Distingue adenocarcinoma, subtipos de adenoma y pólipos benignos, abordando lesiones serradas no detectadas y desafíos de clasificación.

Al reducir el tiempo de análisis y el sesgo, mejora la precisión del diagnóstico y respalda la evaluación del riesgo de adenoma-carcinoma.

Detección precisa de lesiones

Optimizado para detectar adenomas serrados de alto riesgo que a menudo pasan desapercibidos en el diagnóstico de rutina.

Clasificación del subtipo de adenoma

Identifica automáticamente los adenomas tubulares, vellosos y tubulovillosos y cuantifica los componentes vellosos para la evaluación de riesgos.

Calificación y evaluación automatizadas Segmentación

Segmenta visualmente las lesiones y clasifica las neoplasias intraepiteliales de bajo y alto grado.

Salida de informe estructurado

Genera informes con subtipo de adenoma, grado y visualización de mapas de calor, listos para la integración LIS/PIS.

Amplio conjunto de datos de entrenamiento

Capacitado en más de 20 000 diapositivas que cubren todas las regiones colorrectales y las etapas de progresión de adenoma-carcinoma.

Precisión clínica comprobada

Alcanza una sensibilidad del 99 % y una especificidad del 95 % en validaciones multicéntricas.

Tipos de lesiones reconocibles
Categoría primaria Atributo secundario
Positivo Cáncer Adenocarcinoma/carcinoma de células en anillo de sello/adenocarcinoma mucinoso/otros cánceres (en desarrollo)
Neoplasia intraepitelial de alto grado Lesión serrada / Adenoma tubular / Adenoma velloso / Adenoma tubulovelloso
Neoplasia intraepitelial de bajo grado Lesión serrada / Adenoma tubular / Adenoma velloso / Adenoma tubulovelloso
Cambios en la lesión glandular (en desarrollo)
Negativo Inflamación aguda Leve/Moderado/Severo
Inflamación crónica
Lesión Serrada sin Displasia
Pólipo hiperplásico

Impulsando la patología digital global con rendimiento, escala y confianza

Los números detrás de nuestra innovación

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Sensibilidad del 99 % Garantiza la detección precisa de lesiones neoplásicas colorrectales en múltiples centros.
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Más de 20000 diapositivas, conjunto de datos completo que cubre el colon sigmoide, el recto y otras regiones anatómicas.
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95% de especificidad, minimiza los falsos positivos manteniendo la precisión del diagnóstico.
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Precisión del 97,2%, confirmada por validación a gran escala en los laboratorios Adicon y hospitales terciarios.
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Tasa de detección de bajo grado del 96,72%, validada en ensayos clínicos en el Wuhan Union Hospital.
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89,47% VPN ， Garantiza la exclusión confiable de los casos negativos para una detección eficiente.

Requisitos del servidor de red y GPU

Categoría de parámetro Requisito mínimo Configuración recomendada Observaciones
Ancho de banda de la red local Entre servidor y cliente ≥100Mbps Entre servidor y cliente ≥1Gbps (preferiblemente óptico) El conmutador central admite un enlace ascendente de ≥10 Gbps
Latencia de red ≤50 ms (entre nodos LAN) ≤20 ms (entre nodos LAN) Admite agregación de enlaces (LACP) para mejorar la estabilidad
Topología de red Admite topología de estrella/árbol Admite redundancia (conmutador de doble núcleo) Los nodos clave (por ejemplo, el servidor de base de datos) requieren un enlace de red dual
Tipo de interfaz Cliente RJ45 (10/100BASE-T) Servidor RJ45 (1000BASE-T) + Puerto óptico (opcional) La interfaz óptica admite conectores LC/SC, distancia de transmisión ≤5 km
Categoría de parámetro Requisito mínimo Configuración de alto rendimiento (por ejemplo, entrenamiento/renderizado de IA) Observaciones
Modelo de GPU Nvidia 2080Ti ×1 Nvidia A4000 ×1
Memoria GPU 11 GB GDDR6 (ECC opcional) 16 GB HBM2e (se requiere ECC)
Cantidad de GPU GPU única por host GPU única por host
UPC Intel Xeon E-2274G (4 núcleos, 8 subprocesos, 3,8 GHz) Intel Xeon E-2274G (8 núcleos, 16 subprocesos, 3,8 GHz) Frecuencia principal ≥3,0 GHz, caché ≥24 MB
Memoria 32 GB DDR4-2666 (ECC) 64 GB DDR5-4800 (registrado ECC)
Interfaz de almacenamiento 1×SSD NVMe (PCIe 3.0) 2×SSD NVMe (PCIe 4.0, RAID 0) Admite intercambio en caliente, lectura/escritura continua ≥3000 MB/s
Potencia y potencia Enfriamiento Fuente de alimentación Gold de 900 W 80+, refrigeración por aire Fuente de alimentación Platinum de 1600 W 80+, sistema de refrigeración líquida
Compatibilidad del sistema operativo Admite la versión del servidor Ubuntu 22.04 Admite la versión del servidor Ubuntu 22.04 Docker preinstalado (listo para implementación de contenedores)