Système de diagnostic du cancer colorectal assisté par IA

À propos

Le système de diagnostic assisté par IA pour la biopsie colorectale détecte et grade automatiquement le cancer colorectal et les lésions adénomateuses.

Il distingue l’adénocarcinome, les sous-types d’adénome et les polypes bénins, en répondant aux lésions festonnées manquées et aux défis de classement.

En réduisant le temps d’analyse et les biais, il améliore la précision diagnostique et soutient l’évaluation du risque adénome–carcinome.

Détection précise des lésions

Optimisé pour détecter les adénomes festonnés à haut risque souvent manqués en diagnostic de routine.

Classification des sous-types d’adénome

Identifie automatiquement les adénomes tubuleux, villeux et tubulovilleux et quantifie les composantes villeuses pour l’évaluation du risque.

Classement & segmentation automatisés

Segmente visuellement les lésions et classe la néoplasie intraépithéliale de bas vs haut grade.

Sortie de rapport structurée

Génère des rapports avec sous-type d’adénome, grade et visualisation par carte thermique, prêts à être intégrés au LIS/PIS.

Vaste jeu de données d’entraînement

Entraîné sur plus de 20 000 lames couvrant toutes les régions colorectales et stades de progression adénome–carcinome.

Précision clinique éprouvée

Atteint 99 % de sensibilité et 95 % de spécificité dans les validations multicentriques.

Types de lésions reconnaissables
Catégorie principale Attribut secondaire
Positif Cancer Adénocarcinome / Carcinome à cellules en bague à chaton / Adénocarcinome mucineux / Autres cancers (en cours de développement)
Néoplasie intraépithéliale de haut grade Lésion festonnée / Adénome tubuleux / Adénome villeux / Adénome tubulovilleux
Néoplasie intraépithéliale de bas grade Lésion festonnée / Adénome tubuleux / Adénome villeux / Adénome tubulovilleux
Modifications de lésion glandulaire (en cours de développement)
Négatif Inflammation aiguë Léger / Modéré / Sévère
Inflammation chronique
Lésion festonnée sans dysplasie
Polype hyperplasique

Au service de la pathologie numérique mondiale grâce à la performance, l’échelle et la confiance

Les chiffres derrière notre innovation

0%
99% Sensibilité Garantit la détection précise des lésions néoplasiques colorectales dans plusieurs centres.
0+
20000+ Lames，Ensemble de données complet couvrant le côlon sigmoïde, le rectum et d’autres régions anatomiques.
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95% Specificity，Minimizes false positives while maintaining diagnostic precision.
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97.2% Précision，Confirmée par une validation à grande échelle aux laboratoires Adicon et dans des hôpitaux tertiaires.
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96.72% Low-Grade Detection Rate , Validated in clinical trials at Wuhan Union Hospital.
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89.47% VPN，Garantit l’exclusion fiable des cas négatifs pour un dépistage efficace.

Exigences réseau et serveur GPU

Catégorie de paramètre Exigence minimale Configuration recommandée Remarques
Bande passante du réseau local Entre serveur et client ≥100 Mbps Entre serveur et client ≥1 Gbps (de préférence en fibre optique) Le commutateur central prend en charge une liaison montante ≥10 Gbps
Latence réseau ≤50 ms (entre les nœuds du LAN) ≤20 ms (entre les nœuds du LAN) Prend en charge l’agrégation de liens (LACP) pour une stabilité accrue
Topologie réseau Prend en charge la topologie en étoile/arbre Prend en charge la redondance (commutateur double cœur) Les nœuds clés (par ex. serveur de base de données) nécessitent une liaison réseau double
Type d’interface Client RJ45 (10/100BASE-T) Serveur RJ45 (1000BASE-T) + port optique (en option) L’interface optique prend en charge les connecteurs LC/SC, distance de transmission ≤5 km
Catégorie de paramètre Exigence minimale Configuration haute performance (par ex. entraînement IA / rendu) Remarques
Modèle de GPU NVIDIA 2080Ti ×1 NVIDIA A4000 ×1
Mémoire GPU 11 Go GDDR6 (ECC en option) 16 Go HBM2e (ECC requis)
Quantité de GPU GPU unique par hôte GPU unique par hôte
CPU Intel Xeon E-2274G (4 cœurs, 8 threads, 3,8 GHz) Intel Xeon E-2274G (8 cœurs, 16 threads, 3,8 GHz) Fréquence principale ≥3,0 GHz, cache ≥24 Mo
Memory 32 Go DDR4-2666 (ECC) 64 Go DDR5-4800 (ECC Registered)
Interface de stockage 1× SSD NVMe (PCIe 3.0) 2× SSD NVMe (PCIe 4.0, RAID 0) Prend en charge le hot-swap, lecture/écriture continue ≥3000 Mo/s
Alimentation & refroidissement Alimentation 900 W 80+ Gold, refroidissement par air Alimentation 1600 W 80+ Platinum, système de refroidissement liquide
Compatibilité OS Prend en charge Ubuntu 22.04 version serveur Prend en charge Ubuntu 22.04 version serveur Docker préinstallé (prêt au déploiement de conteneurs)