人工智能辅助诊断

康普(CUPU)AI
复杂肿瘤智能预测

  • 通过智能随访机器人线上智能医生助手,为患者提供超越传统检测、值得信赖的个体化服务,切实辅助患者的个人健康管理、疾病监测、治疗用药、心理疏导和营养管理,延长患者生存,提高生活质量。同时增加平台粘性,形成良好真实世界数据基础。
  • 基于随访和互联网医疗目的,患者主动上传的临床资料影像,通过智能去标识化、文字和语义识别(OCR+NLP)数据结构化处理后,形成高质量的真实世界临床数据,可用于未来真实世界研究和人工智能训练,同时保证患者隐私不被泄露。
  • 结合真实世界数据、组学数据和文献/知识图谱,通过数据虚拟化和联邦学习算法,保证数据在合规前提下构建出临床可用的AI辅助患者诊疗模型,给予患者临床试验匹配、疾病辅助诊断、治疗疗效预测等智能化诊疗服务,同时助力肿瘤新药研发,不断开拓中国肿瘤智慧医疗事业。
01.
Artificial
Intelligence
  • 康普 (CUPU) AI, 即复杂肿瘤智能预测

    康普(CUPU)是利用人工智能技术预测复杂肿瘤的一个模型,其产品包含CUPU溯佳、CUPU溯、CUPU溯真。核心技术架构是基于患者肿瘤部位变异信息或和病理图像,利用人工智能技术,创建自有深度学习算法,通过对中国人群临床癌症大数据(基因/病理图像,生活习惯,遗传史等上百个维度数据)的学习,训练出能够智能辅助诊断复杂肿瘤的模型。
  • 0%
    特异性 / 敏感性
  • 0
    常见肿瘤预测分析
02.
Diagnosis
Case

康普(CUPU)AI 预测模型

CUPU prediction model
  • 应用场景
    转移癌需要明确原发灶
    多病灶需要明确相互关系
    肺多结节需要明确相互关系
    肿瘤类型需要再明确(如肺腺癌/肺鳞癌)
    未分化/低分化癌等病理难以诊断肿瘤
03.
Prediction
Diagnosis

预测过程及精准确诊

Prediction process and accurate diagnosis
  • 复杂肿瘤(多病灶,肺多结节,转移癌/原发灶不明癌,未分化/低分化癌,肿瘤类型需要再明确(肺腺癌/肺鳞癌))约占所有肿瘤的20% ~ 30%。在临床上精确诊断它们有一定的挑战。
  • 多肿瘤发生的原因

    遗传:

    携带Li-Fraumeni综合症或者BRCA胚系突变的患者多发肿瘤风险较高

    荷尔蒙因素:

    接受激素治疗的子宫内膜癌患者

    先前的癌症诊断和治疗暴露

    有癌症诊断史的人群第二次恶性肿瘤的发病率更高

    病原菌

    携带HPV、E-BV病毒的人群多发肿瘤比例更高

    其他因素:饮酒、吸烟、特殊职业

    参考文献: ESMO Open 2017;2:e000172

  • 多肿瘤的临床实践

    确认是否是遗传。这些信息可能有助于评估同一部位和其他部位的癌症风险

    通常通过病理记录,确认每个肿瘤的发病部位和年龄 (如果可能的话通过病理记录),并获取患者的癌症家族史

    应该检查每个肿瘤的病理。这是为了确认癌症的部位,特征,并确认一种癌症不是另一种癌症的转移。

    如果有强烈的家族史暗示有某种特定的癌症基因,应当进行基因检测和溯源

    参考文献: Int. J. Cancer: 135, 1756–1763 (2014)

  • 康普(CUPU)AI基于深度学习技术(OrigiCUPU AI在注册商标中),利用人工智能技术辅助对原发灶不明癌症患者进行诊断为无数患者带来新的曙光。
  • 复杂肿瘤
    治疗效果不佳
    后续方案无法确定
  • NGS基因检测
    确认突变基因
    制定初步方案
  • 康普(CUPU)AI模型预测
    预测肿瘤
    可能性排序
  • 确定治疗方案
    结合病理,影响
    检测等多维结果
    确认治疗方案
04.

辅助临床诊断案例

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