描述
Imagene AI 处于精准医学的前沿，利用多模态基础模型推动转化研究和临床开发。其肿瘤智能引擎不断从影像、分子和临床数据中学习，赋能生物制药和临床团队，提供先进的生物标志物发现、患者分层、反应预测和伴随诊断开发能力。Imagene AI 的病理检测将生物学洞察转化为患者选择和诊断策略，提供全面的精准肿瘤学方法。
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其显著的产品之一是肺预测面板，这是一种基于 CanvOI 基础模型的 AI 驱动研究用检测。该面板能够从 H&E 全切片图像中预测非小细胞肺癌 (NSCLC) 中八种基因改变生物标志物的存在，结果在几分钟内即可获得。该面板包括 EGFR、KRAS G12C、ERBB2 和 BRAF V600E 等突变，以及 ALK、RET 和 ROS1 等融合，和 MET 外显子 14 跳过。这些结果可以支持在各种研究应用中的样本优先级，包括回顾性研究和生物标志物分析。
Imagene AI 由一支多学科的科学家、AI 专家、医生和技术专业人士团队驱动，致力于以患者为中心的思维方式。领导团队包括首席执行官兼联合创始人 Dean Bitan、首席数据科学官兼联合创始人 Jonathan Zalach 和首席技术官兼联合创始人 Shahar Porat。公司得到了医疗顾问委员会的支持，该委员会由全球领先的医疗保健和精准肿瘤学专家组成，包括 David Agus 医生和 Natasha Leighl 医生。
Imagene AI 的使命是使精准医学民主化，使每个试验更具响应性，每个洞察更具可操作性，每个患者的旅程更具个性化。其创新的方法解锁了强大的洞察，推动新的发现，将癌症数据转化为可以帮助当今患者并加速明天疗法的智能。
- 类别科学发现与实验室工具
- 部署云端
- 平台网页版
Imagene AI的核心功能
多模态基础模型
肿瘤智能引擎
生物标志物发现
患者分层
反应预测
伴随诊断开发
AI 驱动的图像分析
肺预测面板
如何使用 Imagene AI？
配置：设置肿瘤智能引擎
使用：分析影像、分子和临床数据
优化：增强生物标志物发现和患者分层
应用：利用病理检测进行诊断策略
Imagene AI的使用案例
- 生物标志物发现
- 患者分层
- 反应预测
- 伴随诊断
- 组织管理
