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      人工智能輔助診斷

      康普(CUPU)AI
      復雜腫瘤智能預測

      • 通過智能隨訪機器人線上智能醫生助手,為患者提供超越傳統檢測、值得信賴的個體化服務,切實輔助患者的個人健康管理、疾病監測、治療用藥、心理疏導和營養管理,延長患者生存,提高生活質量。同時增加平臺粘性,形成良好真實世界數據基礎。
      • 基于隨訪和互聯網醫療目的,患者主動上傳的臨床資料影像,通過智能去標識化、文字和語義識別(OCR+NLP)數據結構化處理后,形成高質量的真實世界臨床數據,可用于未來真實世界研究和人工智能訓練,同時保證患者隱私不被泄露。
      • 結合真實世界數據、組學數據和文獻/知識圖譜,通過數據虛擬化和聯邦學習算法,保證數據在合規前提下構建出臨床可用的AI輔助患者診療模型,給予患者臨床試驗匹配、疾病輔助診斷、治療療效預測等智能化診療服務,同時助力腫瘤新藥研發,不斷開拓中國腫瘤智慧醫療事業。
      01.
      Artificial
      Intelligence
      • 康普 (CUPU) AI, 即復雜腫瘤智能預測

        康普(CUPU)是利用人工智能技術預測復雜腫瘤的一個模型,其產品包含CUPU溯佳、CUPU溯、CUPU溯真。核心技術架構是基于患者腫瘤部位變異信息或和病理圖像,利用人工智能技術,創建自有深度學習算法,通過對中國人群臨床癌癥大數據(基因/病理圖像,生活習慣,遺傳史等上百個維度數據)的學習,訓練出能夠智能輔助診斷復雜腫瘤的模型。
      • 0%
        特異性 / 敏感性
      • 0
        常見腫瘤預測分析
      02.
      Diagnosis
      Case

      康普(CUPU)AI 預測模型

      CUPU prediction model
      • 應用場景
        轉移癌需要明確原發灶
        多病灶需要明確相互關系
        肺多結節需要明確相互關系
        腫瘤類型需要再明確(如肺腺癌/肺鱗癌)
        未分化/低分化癌等病理難以診斷腫瘤
      03.
      Prediction
      Diagnosis

      預測過程及精準確診

      Prediction process and accurate diagnosis
      • 復雜腫瘤(多病灶,肺多結節,轉移癌/原發灶不明癌,未分化/低分化癌,腫瘤類型需要再明確(肺腺癌/肺鱗癌))約占所有腫瘤的20% ~ 30%。在臨床上精確診斷它們有一定的挑戰。
      • 多腫瘤發生的原因

        遺傳:

        攜帶Li-Fraumeni綜合癥或者BRCA胚系突變的患者多發腫瘤風險較高

        荷爾蒙因素:

        接受激素治療的子宮內膜癌患者

        先前的癌癥診斷和治療暴露

        有癌癥診斷史的人群第二次惡性腫瘤的發病率更高

        病原菌

        攜帶HPV、E-BV病毒的人群多發腫瘤比例更高

        其他因素:飲酒、吸煙、特殊職業

        參考文獻: ESMO Open 2017;2:e000172

      • 多腫瘤的臨床實踐

        確認是否是遺傳。這些信息可能有助于評估同一部位和其他部位的癌癥風險

        通常通過病理記錄,確認每個腫瘤的發病部位和年齡 (如果可能的話通過病理記錄),并獲取患者的癌癥家族史

        應該檢查每個腫瘤的病理。這是為了確認癌癥的部位,特征,并確認一種癌癥不是另一種癌癥的轉移。

        如果有強烈的家族史暗示有某種特定的癌癥基因,應當進行基因檢測和溯源

        參考文獻: Int. J. Cancer: 135, 1756–1763 (2014)

      • 康普(CUPU)AI基于深度學習技術(OrigiCUPU AI在注冊商標中),利用人工智能技術輔助對原發灶不明癌癥患者進行診斷為無數患者帶來新的曙光。
      • 復雜腫瘤
        治療效果不佳
        后續方案無法確定
      • NGS基因檢測
        確認突變基因
        制定初步方案
      • 康普(CUPU)AI模型預測
        預測腫瘤
        可能性排序
      • 確定治療方案
        結合病理,影響
        檢測等多維結果
        確認治療方案
      04.

      輔助臨床診斷案例

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