VoxelCloud

VoxelCloud работает на основе глубоких сверточных нейронных сетей, обученных на миллионах высококачественных клинических изображений, размеченных экспертами, и использует уникальные вариации многопотоковых сетей для классификации аномалий очень разных физических размеров. Вычислительная структура разделяет задачи обработки между тремя флагманскими сертифицированными приложениями: VoxelCloud Thorax (обнаруживает более девяноста процентов распространенных поражений грудной клетки), VoxelCloud Retina (автоматизирует оценку диабетической ретинопатии) и VoxelCloud DermX (картирует более 100 различных кожных патологий). Сочетая автоматизированный машинный контроль качества изображений с мгновенной сегментацией пикселей, он устраняет вариативность навыков пользователя из базовых рабочих процессов скрининга. Для корпоративных клинических сетей эта мультимодальная компоновка полностью минимизирует задержки в отчетности по случаям. Когда ультразвуковой аппарат, КТ-сканер или фундус-камера завершают сеанс обследования, бэкенд-архитектура обрабатывает параметры очистки данных, отслеживает состояния прогрессирования в истории и за секунды генерирует цветные сводные страницы. Этот автоматизированный конвейер оптимизации достиг значительного масштаба в реальном мире, получив крупные сертификаты NMPA Class III и MDR Class IIb, при этом успешно развернувшись более чем в двух тысячах действующих больничных учреждений. Эта экосистема соответствует современным ИТ-настройкам больниц, предлагая высокогибкие модели развертывания — включая полностью интегрированные облачные конвейеры, комплексные универсальные аппаратные массивы камер и безопасные локальные периферийные вычислительные узлы, которые безупречно работают в автономных средах. Она включает инструменты автоматического удаления идентификационных данных пациентов для защиты необработанных демографических полей, обеспечивая полную конфиденциальность данных в различных медицинских филиалах. Одна честная операционная характеристика, которую следует учитывать при планировании, — это дополнительный характер программного обеспечения. Поскольку модели глубоких нейронных сетей функционируют строго для безопасной оптимизации, приоритизации и информирования ваших диагностических списков, все визуальные тепловые карты и классификации поражений хранятся в очередях статусов до тех пор, пока лицензированный специалист не просмотрит экран и не нажмет кнопку для подтверждения записи в карте.