Program

Trendy rynkowe

Zautomatyzowana diagnoza nowotworów

Plany na przyszłość

Nasz zespół

Trendy Rynkowe

100 milionów eVisit w 2014
Globalny rynek produktów i usług w chmurze na rzecz służby zdrowia wzrośnie z $1.82 miliarda w 2011 do $6.79 miliardów do roku 2018
Rynek diagnozowania ze wsparciem komputera oczekuje się, że osiągnie $1.47 miliarda do roku 2020
Zaawansowane obrazowanie medyczne staje się osiągalne dla każdego
Kolaboracja pacjentów (Patient-to-patient) w mediach społecznościowych
Cyfrowe obrazowanie całych próbek histopatologicznych (Whole slide imaging)

Z pośród 600 milionów wizyt u lekarza rodzinnego mniej więcej połowa mogłaby być przeprowadzana przy pomocy eVisit

Trendy Rynkowe

100 milionów eVisit w 2014
Globalny rynek produktów i usług w chmurze na rzecz służby zdrowia wzrośnie z $1.82 miliarda w 2011 do $6.79 miliardów do roku 2018
Rynek diagnozowania ze wsparciem komputera oczekuje się, że osiągnie $1.47 miliarda do roku 2020
Zaawansowane obrazowanie medyczne staje się osiągalne dla każdego
Kolaboracja pacjentów (Patient-to-patient) w mediach społecznościowych
Cyfrowe obrazowanie całych próbek histopatologicznych (Whole slide imaging)

Centrum medyczne Uniwersytetu w Pittsburgu obniżyło koszty prowadzenia badań medycznych o 43% czyli o $14 milionów

Trendy Rynkowe

100 milionów eVisit w 2014
Globalny rynek produktów i usług w chmurze na rzecz służby zdrowia wzrośnie z $1.82 miliarda w 2011 do $6.79 miliardów do roku 2018
Rynek diagnozowania ze wsparciem komputera oczekuje się, że osiągnie $1.47 miliarda do roku 2020
Zaawansowane obrazowanie medyczne staje się osiągalne dla każdego
Kolaboracja pacjentów (Patient-to-patient) w mediach społecznościowych
Cyfrowe obrazowanie całych próbek histopatologicznych (Whole slide imaging)

Mammografia cyfrowa już osiąga lepsze wyniki w wykrywaniu nowotworów we wczesnym stadium

Trendy Rynkowe

100 milionów eVisit w 2014
Globalny rynek produktów i usług w chmurze na rzecz służby zdrowia wzrośnie z $1.82 miliarda w 2011 do $6.79 miliardów do roku 2018
Rynek diagnozowania ze wsparciem komputera oczekuje się, że osiągnie $1.47 miliarda do roku 2020
Zaawansowane obrazowanie medyczne staje się osiągalne dla każdego
Kolaboracja pacjentów (Patient-to-patient) w mediach społecznościowych
Cyfrowe obrazowanie całych próbek histopatologicznych (Whole slide imaging)

Od wejścia na rynek aplikacji Pocket Pathologist w 2013 cyfrowe obrazy histopatologiczne w wysokiej rozdzielczości są dostępne przy wykorzystaniu jedynie smartphona

Trendy Rynkowe

100 milionów eVisit w 2014
Globalny rynek produktów i usług w chmurze na rzecz służby zdrowia wzrośnie z $1.82 miliarda w 2011 do $6.79 miliardów do roku 2018
Rynek diagnozowania ze wsparciem komputera oczekuje się, że osiągnie $1.47 miliarda do roku 2020
Zaawansowane obrazowanie medyczne staje się osiągalne dla każdego
Kolaboracja pacjentów (Patient-to-patient) w mediach społecznościowych
Cyfrowe obrazowanie całych próbek histopatologicznych (Whole slide imaging)

Kolaboracja pomiędzy pacjentami oraz ekspertami będzie głównym trendem w nadchodzącej przyszłości*

* Pathology Informatics Summit 2015: Shaping the Future of Clinical Informatics Michael Riben, MD

Trendy Rynkowe

100 milionów eVisit w 2014
Globalny rynek produktów i usług w chmurze na rzecz służby zdrowia wzrośnie z $1.82 miliarda w 2011 do $6.79 miliardów do roku 2018
Rynek diagnozowania ze wsparciem komputera oczekuje się, że osiągnie $1.47 miliarda do roku 2020
Zaawansowane obrazowanie medyczne staje się osiągalne dla każdego
Kolaboracja pacjentów (Patient-to-patient) w mediach społecznościowych
Cyfrowe obrazowanie całych próbek histopatologicznych (Whole slide imaging)

Dzielenie się obrazami pełnych slajdów histopatologicznych jest z istotnych wyzwań społeczności medycznej dzisiejszego dnia

Trendy Rynkowe

100 milionów eVisit w 2014
Globalny rynek produktów i usług w chmurze na rzecz służby zdrowia wzrośnie z $1.82 miliarda w 2011 do $6.79 miliardów do roku 2018
Rynek diagnozowania ze wsparciem komputera oczekuje się, że osiągnie $1.47 miliarda do roku 2020
Zaawansowane obrazowanie medyczne staje się osiągalne dla każdego
Kolaboracja pacjentów (Patient-to-patient) w mediach społecznościowych
Cyfrowe obrazowanie całych próbek histopatologicznych (Whole slide imaging)

Zautomatyzowana diagnoza nowotworów

Miccai Digital Pathology Challenge 2015

Algorytm klasyfikacyjny

Oligodendroglioma 87%

Astrocytoma 13%

Diagnoza

Zautomatyzowana diagnoza nowotworów

Miccai Digital Pathology Challenge 2015

Algorytm klasyfikacyjny

Oligodendroglioma 87%

Astrocytoma 13%

Diagnoza

Winners of Combined Imaging and Digital Pathology Primary Tumor Classification MICCAI 2015

Algorytm klasyfikacyjny

Podział na ramki

Segmentacja ramek

Klasyfikacja ramek

Klasyfikacja próbki

Ekstrakcja istotnych ramek

Klasyfikacja komórek

Cały slajd histopatologiczny jest podzielony na małe ramki

Zautomatyzowana diagnoza nowotworów

Algorytm segmentacyjny jest użyty do ekstrakcji komórek

Algorytm klasyfikacyjny

Podział na ramki

Segmentacja ramek

Klasyfikacja ramek

Klasyfikacja próbki

Klasyfikacja komórek

Ekstrakcja istotnych ramek

Zautomatyzowana diagnoza nowotworów

n = 774

Ramki są porządkowane na podstawie ilości komórek w ramce a następnie najgęstsze ramki są wybierane

Algorytm klasyfikacyjny

Podział na ramki

Segmentacja ramek

Klasyfikacja ramek

Klasyfikacja próbki

Klasyfikacja komórek

Ekstrakcja istotnych ramek

Zautomatyzowana diagnoza nowotworów

n = 774

n = 115

n = 68

n = 774

n = 1023

n = 885

Każda komórka

jest klasyfikowana z pewnym prawdopodobieństwem

Algorytm klasyfikacyjny

Podział na ramki

Segmentacja ramek

Klasyfikacja ramek

Klasyfikacja próbki

Klasyfikacja komórek

Ekstrakcja istotnych ramek

Zautomatyzowana diagnoza nowotworów

Oligodendrocyty

Astrocyty

Bazując na procencie komórek określonego typu każda ramka jest klasyfikowana

Oligodendrocyty

Astrocyty

34%

66%

Astrocytoma

Algorytm klasyfikacyjny

Podział na ramki

Segmentacja ramek

Klasyfikacja ramek

Klasyfikacja próbki

Klasyfikacja komórek

Ekstrakcja istotnych ramek

Zautomatyzowana diagnoza nowotworów

Ramki z Astrocytomą > T

Astrocytoma

Jeżeli ilość ramek zaklasyfikowanych do pewnego typu nowotworu jest wieksza niż określony próg cała próbka jest klasyfikowana do tego typu

Algorytm klasyfikacyjny

Podział na ramki

Segmentacja ramek

Klasyfikacja ramek

Klasyfikacja próbki

Klasyfikacja komórek

Ekstrakcja istotnych ramek

Zautomatyzowana diagnoza nowotworów

Plany na przyszłość

Opracować algorytmy klasyfikujące do innych typów nowotworów
Włączyć MRI by jeszcze bardziej poprawić wyniki
Połączyć algorytmy klasyfikacyjne z naszymi innymi produktami w celu stworzenia platformy

Inne typy nowotworów mogą zostać zaklasyfikowane

korzystając z podobnego podejścia

Sarcoma

Medulloblastoma

Gangloglioma

Użycie Rezonansu Magnetycznego może pomóc poprawić dokładność zautomatyzowanej diagnozy oraz zwiększyć ilość przypadków do których można ją zastosować

Plany na przyszłość

Opracować algorytmy klasyfikujące do innych typów nowotworów
Włączyć MRI by jeszcze bardziej poprawić wyniki
Połączyć algorytmy klasyfikacyjne z naszymi innymi produktami w celu stworzenia platformy

Kolaboracja w mediach społecznościowych

Med Image Viewer

Zautomatyzowanediagnozowanie

Organizacje Medyczne

Eksperci

Pacjenci

Plany na przyszłość

Platforma

Narzędzie pozwalające na współpracę Ekspertów
Magazyn danych oraz usługa analityczna dla Ośrodków medycznych
Miejsce gdzie Pacjenci mogą szybko zasięgnąć drugiej opinii

Organizacje Medyczne mogą:

Magazynować wielkie ilości obrazów
Przeglądać obrazy z różnych lokalizacji jednocześnie
Poprawić współpracę między lekarzami zarówno wewnątrz organizacji jak i poza nią
Wykorzystać zaawansowane narzędzia komputerowego wsparcia diagnozy oraz dzielić się rezultatami analiz