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(yī)生助手,為患者提供超越傳統(tǒng)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(jiān)測、治療用藥、心理疏導和營養(yǎng)管理,延長患者生存,提高生活質(zhì)量。同時增加平臺粘性,形成良好真實世界數(shù)據(jù)基礎。
  • 基于隨訪和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)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(shù)據(jù)結構化處理后,形成高質(zhì)量的真實世界臨床數(shù)據(jù),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(shù)據(jù)、組學數(shù)據(jù)和文獻/知識圖譜,通過數(shù)據(jù)虛擬化和聯(lián)邦學習算法,保證數(shù)據(jù)在合規(guī)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(fā),不斷開拓中國腫瘤智慧醫(yī)療事業(yè)。
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(chǎn)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(chuàng)建自有深度學習算法,通過對中國人群臨床癌癥大數(shù)據(jù)(基因/病理圖像,生活習慣,遺傳史等上百個維度數(shù)據(jù))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(zhuǎn)移癌需要明確原發(fā)灶
    多病灶需要明確相互關系
    肺多結節(jié)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(jié),轉(zhuǎn)移癌/原發(fā)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(zhàn)。
  • 多腫瘤發(fā)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(fā)腫瘤風險較高

    荷爾蒙因素:

    接受激素治療的子宮內(nèi)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(fā)病率更高

    病原菌

    攜帶HPV、E-BV病毒的人群多發(fā)腫瘤比例更高

    其他因素:飲酒、吸煙、特殊職業(yè)

    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(fā)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(zhuǎn)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(fā)灶不明癌癥患者進行診斷為無數(shù)患者帶來新的曙光。
  • 復雜腫瘤
    治療效果不佳
    后續(xù)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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