Was ist Computational Pathology?

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Computational Pathology stützt sich auf die Leistung von Deep Learning, Bildanalyse und Integration von Big Data zur Verbesserung der Diagnosegenauigkeit und verwandelt die nächste Generation in der Pathologie.

Philips übernimmt die Vorreiterrolle in der Forschung der Computational Pathology mit innovativen Technologien zur Bildanalyse, die vollständig in die digitale Pathologielösung des Unternehmens zum Scannen, Speichern und Anzeigen integriert sind.

Computational Pathology Kompetenz für Pathologen zur Unterstützung einer besseren Patientenversorgung

Es ist eine aufregende Zeit in der Pathologie
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Bedarf an Computational Pathology 1

Wir bewegen uns schnell in ein neues Zeitalter und eine neue Generation der Pathologie, die durch die Einführung der digitalen Pathologie Realität wird. In der Krebsbehandlung eröffnen sich durch Präzisionsmedizin und immer mehr personalisierte Therapien neue Perspektiven. 
Pathologen stehen im Mittelpunkt dieses Traums einer personalisierten Medizin. Am Arbeitsplatz des Pathologen werden erste klinische Entscheidungen für Patienten getroffen, und das wird auch in Zukunft so bleiben. 

Zunehmende Arbeitsbelastung 2

70%

Flow-Pfeil
mehr neue Krebsfälle in den nächsten zwanzig Jahren erwartet

20%

Uhr
der Pathologen machen jede Woche Überstunden oder müssen Aufgaben extern vergeben

Mangel an Pathologen 3

60%

55+
der in der Pathologie tätigen Ärzte sind 55 Jahre oder älter

10%

Kontakt
Rückgang der in der Pathologie tätigen Ärzte zwischen 2008 und 2013

Expertenmeinungen

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Eine Transformation in Computational Pathology 4

Die Weiterentwicklung von Deep Learning und die immer bessere Genauigkeit der Bildmustererkennung haben in den vergangenen Jahren ganz erstaunliche Fortschritte gemacht. Alles von der Biometrie und Sicherheit, Stimmerkennung und intelligenter Werbung bis hin zu fahrerlosen Autos wird durch Deep-Learning-Technologien möglich.
Als Nächstes kommt die Pathologie. Wir glauben, dass die Kombination aus digitaler Pathologie und Machine Learning Pathologen neue Werkzeuge an die Hand geben und helfen kann, Verbesserungen im Arbeitsablauf und in der Diagnosegenauigkeit sowohl bei der Entdeckung als auch bei der Diagnose voranzutreiben.
Die jüngste Konvergenz von Technologien sowie die Innovationen von Philips im Bereich der Computational Pathology helfen uns, die Pathologie gemeinsam zu verwandeln.
Klinische Algorithmen

Klinische Algorithmen5

Wir haben eine umfassende Roadmap für die Bereitstellung von Algorithmen für IVDs mit CE-Kennzeichnung zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung in mehreren Gewebearten.  Zunächst stellen wir digitale Bildanalyseanwendungen für die Beurteilung von ER-, PR-, HER2- und Ki-67-Tests durch Pathologen zur Verfügung.
TissueMark

Weg durch die Molekularpathologie mit TissueMark6

Mit Hilfe von Deep Learning können wir Tumorgewebeproben schnell analysieren, die Tumorreinheit messen sowie die Qualität und Zuverlässigkeit der Makrodissektion, Nukleinsäureextraktion und des molekularen Profilings in soliden Tumoren verbessern.
Xplore

Forschung und Entdeckung mit Xplore7

Eine leistungsstarke und umfassende Bild- und Datenmanagementplattform zum Speichern und Abfragen digitaler Forschungsdaten aus der Pathologie, die Biomarkerentdeckung und gewebebasierte Forschung vorantreibt.
  1. Louis DN et al, Computational pathology: an emerging definition, Arch Pathol Lab Med, Volume 138, Issue 9, 2014
  2. Cancer Facts & Figures – US figures – AAMC 2014
  3. Sara Bainbridge et al. (2016). TESTING TIMES TO COME?. Verfügbar unter: http://www.cancerresearchuk.org/sites/default/files/testing_times_to_come_nov_16_cruk.pdf.
  4. Louis DN et al, Computational Pathology. A Path Ahead, Arch Pathol Lab Med, Vol 140,  2016
  5. Visiopharm ist Hersteller der IHC-Mamma-Anwendungen (HER2 APP, Breast Cancer; ER APP, Breast Cancer; PR APP, Breast Cancer; Ki67 APP, Breast Cancer). Die Anwendungen haben die CE-Kennzeichnung für IVDs in Europa und sind in den USA und dem Rest der Welt nur zu Forschungszwecken einsetzbar.
  6. TissueMark ist nicht für Diagnose-, Überwachungs- oder Behandlungszwecke oder für die anderweitige reguläre medizinische Praxis vorgesehen. 
  7. Xplore ist nicht für Diagnose-, Überwachungs- oder Behandlungszwecke oder für die anderweitige reguläre medizinische Praxis vorgesehen.
  8. Die Philips IntelliSite Pathologielösung hat in ungefähr 50 Ländern die Zulassung als IVD zur Primärdiagnose erhalten, darunter der Europäische Wirtschaftsraum (EWR), USA, Kanada, Japan, Südkorea und andere Länder in Asien, im Nahen Osten und in Südamerika.

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