Paige AI

Nền tảng bệnh lý kỹ thuật số được FDA chứng nhận kết hợp hỗ trợ AI trong chẩn đoán bệnh lý

Paige AI là nền tảng dành cho các tổ chức y tế sử dụng công nghệ học sâu để phân tích các slide mô bệnh học được số hóa nhằm cải thiện độ chính xác và hiệu quả của chẩn đoán ung thư. AI tự động phát hiện và chấm điểm các khu vực đáng ngờ, chủ yếu là ung thư tuyến tiền liệt và ung thư vú, đồng thời hoạt động như ý kiến ​​thứ hai cho các nhà nghiên cứu bệnh học. Điểm khác biệt lớn nhất so với các công cụ nghiên cứu là nó đáp ứng các yêu cầu quy định như một thiết bị y tế loại III (Paige Prostate Detect) được FDA Hoa Kỳ phê duyệt và có hồ sơ theo dõi triển khai tại các bệnh viện đại học và phòng thí nghiệm thử nghiệm ở Châu Âu và Hoa Kỳ.

Các tính năng chính

Phát hiện tuyến tiền liệt của Paige: AI phân tích WSI (Hình ảnh toàn bộ slide) của sinh thiết tuyến tiền liệt và trình bày các khu vực nghi ngờ ung thư dưới dạng bản đồ nhiệt. Dựa trên tài liệu, có báo cáo cho thấy tỷ lệ giám sát của các nhà nghiên cứu bệnh học đã giảm khoảng 70%, rút ​​ngắn thời gian quan sát từ vài phút trên mỗi slide xuống còn vài giây.

Paige Breast Suite: Cung cấp khả năng phát hiện IDC/DCIS của mô ung thư vú, đánh giá di căn hạch và phân tích phụ trợ ER/PR/HER2 trong một gói. Vì nó đi qua nhiều vết bẩn nên có thể giảm thiểu việc nhuộm lại và thực hiện lại các phép đo thủ công.

FullFocus Viewer: Một trạm làm việc của nhà nghiên cứu bệnh học có thể xử lý việc xem, chú thích và phát hiện AI của WSI trên một màn hình. Nó hoạt động với LIS/PACS hiện có và hỗ trợ các định dạng máy quét chính như Aperio/Hamamatsu/Philips.

Nền tảng Paige (lớp cơ sở): Nền tảng doanh nghiệp cho phép giới thiệu các mô-đun AI bổ sung trên cơ sở từng bệnh viện. Nó tách biệt việc sử dụng lâm sàng và sử dụng nghiên cứu, đồng thời được trang bị nhật ký kiểm tra và tuân thủ HIPAA/GDPR.

Biên bản xác minh của ban biên tập

So sánh thông tin có sẵn công khai, giá dựa trên hợp đồng riêng của từng tổ chức y tế (giấy phép hàng năm + thanh toán theo số lượng) và các trang web so sánh của bên thứ ba cung cấp các gói thấp hơn bắt đầu từ $99/tháng. Mặc dù mã nguồn mở như ImageJ là miễn phí nhưng nó không được FDA chấp thuận và không thể được sử dụng cho các quyết định lâm sàng, vì vậy "có thể sử dụng được trên lâm sàng và được FDA chấp thuận" là yếu tố khác biệt lớn nhất của Paige. Giả sử một phòng thí nghiệm bệnh lý quy mô trung bình xử lý 10.000 ca sinh thiết tuyến tiền liệt mỗi năm, nếu việc phân loại trước bằng AI có thể tiết kiệm 5 phút cho mỗi nhà nghiên cứu bệnh học, điều này sẽ tương đương với việc giảm khoảng 830 giờ mỗi năm và chi phí giấy phép có thể được phục hồi hoàn toàn về mặt chi phí nhân sự. Do chưa nhận được sự chấp thuận của PMDA ở Nhật Bản nên trọng tâm hiện tại là sử dụng nghiên cứu hoặc giới thiệu lâm sàng tại các cơ sở toàn cầu.

Người dùng dự định

Nó phù hợp cho các bệnh viện đại học có khối lượng chẩn đoán bệnh lý lớn về ung thư tuyến tiền liệt và ung thư vú, các phòng thí nghiệm bệnh lý thương mại và các nhóm y tế đang chuyển đổi sang bệnh lý kỹ thuật số. Mặt khác, hiện tại nó không phù hợp với các bác sĩ và bệnh viện nhỏ muốn sử dụng nó để chẩn đoán lâm sàng như một thiết bị y tế chẩn đoán trong ống nghiệm theo Đạo luật Thiết bị Y tế và Dược phẩm ở Nhật Bản và cho các nhà nghiên cứu đang tìm kiếm một công cụ chú thích nghiên cứu miễn phí.

Nền tảng chẩn đoán bệnh lý AI. Các slide bệnh lý kỹ thuật số được phân tích bằng phương pháp học sâu và mô bệnh lý của ung thư tuyến tiền liệt và ung thư vú được quét ở tốc độ cao để đưa ra ý kiến ​​thứ hai. Các thiết bị y tế AI được FDA Hoa Kỳ phê duyệt đã được triển khai tại nhiều bệnh viện lớn của Hoa Kỳ. Hiệu quả trong việc giảm nguy cơ bị các nhà nghiên cứu bệnh học giám sát và tăng hiệu quả của các báo cáo chẩn đoán. Việc giới thiệu nó vào các cơ sở y tế Nhật Bản vẫn còn hạn chế.