Sistema de diagnóstico de cáncer gástrico asistido por IA
Sobre eso
ElSistema de diagnóstico asistido por IA para biopsia gástricaestá diseñado paraDetección y clasificación automática de cáncer gástrico y lesiones precancerosas..
Aborda desafíos clave en patología comolocalización lenta de la lesión ydificultad en la identificación del subtipo de tumor.
Al reducir significativamente el tiempo de análisis y admitir la generación de informes estructurados, mejora la precisión y la eficiencia del diagnóstico al tiempo que proporciona datos estandarizados para la investigación.
Reconocimiento de múltiples linajes
Cubre el carcinoma gástrico (adenocarcinoma, mucinoso, de células en anillo de sello), lesiones precancerosas y afecciones benignas.
Segmentación tumoral precisa
Delinea automáticamente los límites del tumor para ayudar a evaluar la extensión de la lesión.
Alta consistencia clínica
96 %+ de acuerdo con patólogos de los mejores hospitales; validado en más de 50.000 portaobjetos multicéntricos.
Base de datos integral
Capacitado en más de 50.000 portaobjetos de 10 hospitales que cubren diversos sitios gástricos.
Integración perfecta de informes
Genera informes estructurados con subtipo de tumor, grado y visualización de mapas de calor.
Flujo de trabajo optimizado
Reduce la carga de trabajo de los patólogos y acorta el tiempo de generación de informes hasta en un 80%.
Tipos de lesiones reconocibles
| Categoría primaria | Atributo secundario | |
| Positivo | Carcinoma de células en anillo de sello | |
| adenocarcinoma | ||
| Neoplasia intraepitelial de alto grado | ||
| Neoplasia intraepitelial de bajo grado | ||
| Positivo | Leve/Moderado/Severo | |
| Negativo | Inflamación activa | |
| Inflamación crónica | Leve/Moderado/Severo | |
| Metaplasia intestinal | ||
| Atrofia | ||
| Hemorragia | ||
Impulsando la patología digital global con rendimiento, escala y confianza
Los números detrás de nuestra innovación
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) |
