Ark ve AI algoritmaları ile birlikte klinik olarak onaylanmış görüntülemenin üretimini hızlandırın
Dünyanın dört bir yanındaki en iyi sağlık sistemlerinin ve akademik araştırma merkezlerinin ARK'a neden güvendiğini görebilirsiniz.
ARK 3.0 Deneyimleyin.
Neden Kendi Al Algoritmalarımızı Oluşturmalıyız?
$ 40 Mn
Görüntülemede tanı hatalarının yıllık maliyeti
80,000
Her yıl yanlış tanıya bağlı ölümler
$ 1.8 Bn
Malpraktis ödemeleri 10 yıl içinde
Yapay zeka, klinik bulguların belirlenmesine, geri dönüş süresinden tasarruf edilmesine ve tanısal görüntülemenin analizinden tümör nüksü ve evrimi olasılığının tahmin edilmesine yardımcı olmaktadır.
Tüm Vücut Parçaları ve Anomaliler İçin Kritik Anomalileri Tespit edip kendi Al'lerinizi Oluşturun
Robust Görüntüleme
Güçlü bir zero-footprint görüntüleyici, görüntü analiz araçlarına ve çoklu uzmanlık ölçümlerine talep üzerine erişilebilirlik sunar. Kullanıcı dostu arayüzü, güçlü veri ek açıklamalarının oluşturulmasını ve model temel gerçeğinin oluşturulmasını kolaylaştırır. Ayrıca, çeşitli PACS, VNA ve araştırma arşivleri ile sorunsuz bir şekilde entegre olarak güçlü birlikte çalışabilirlik avantajı sağlar. Bu entegrasyon, sunum durumları ve sohbet robotu alışverişi yoluyla iş akışı verimliliğini artırır.
Veri İyileştirme ve Segmentasyonu
Anlamlı radyomik içgörüler elde
etmek ve segmentasyonlarınızı etiketler ve açıklamalarla
geliştirmek için veri ek açıklamalarınızdan yararlanın.
Hatalı örnekleri belirlemek ve kaldırmak için veri
kalitesi kontrolleri gerçekleştirerek optimum model
eğitimi sağlayın. Ark, çeşitli formatlarda dışa
aktarılabilen hem manuel hem de otomatik segmentasyon
için gelişmiş teknikler sunar.
AI Modelleme
Makine öğrenimi modellemesini çocuk
oyuncağı haline getirin! Çeşitli model kütüphanemizden
verileriniz için en iyi mimariyi seçin veya sıfırdan
özel bir yapay zeka modeli oluşturun. Modelinizin farklı
sürümlerine ince ayar yapın ve kontrol edin.
Klinik veri noktalarınızı entegre ederek ve çok modlu
kaynaklardan gelen verilerden yararlanarak modelinizin
eğitimini ve öngörülebilirliğini artırın.
Training and Validation
Gerektiği kadar eğitim deneyi
oluşturun ve eğitim ilerledikçe modelin performansı
hakkında tam görünürlük elde edin.
Hiperparametrelerinize ince ayar yapmak için anlayışlı
grafiklerden yararlanın.
Test ve Sonuç
Modelinizin yeni veri noktalarına genelleme
yapabilmesini sağlamak için farklı veri alt kümeleri
üzerindeki performansını test edin ve çapraz doğrulama
yapın.
Modelin tahmin sonuçları ve güven düzeyleri
hakkında çok önceden daha derin bilgiler edinin.
Güçlü ikili ve çok sınıflı karışıklık matrisi sonuçları
ile yanlış sınıflandırmaları erkenden
belirleyin.
Ayrıca, klinik iş akışınıza sorunsuz
entegrasyon için algoritmalarınızı Docker
konteynerlerine aktarın.
Servis Algoritmaları
Misyonumuz, yapay zekamızı demokratikleştirerek tıbbi görüntülemedeki teşhis hatalarını azaltmaya yardımcı olmak, onu erişilebilir, uygun fiyatlı, daha güvenli ve daha hızlı hale getirmek ve böylece genel sağlık hizmeti maliyetlerini azaltmaktır. Kullanıcıların AI/ML algoritmalarını baştan sona kendi kendilerine geliştirmelerine yardımcı olmak için tarafsız bir veri seti ile eksiksiz bir yazma araçları paketi sunuyoruz.
Sıfır Kodlama
Tüm olası modaliteler, vücut parçaları ve anomaliler için yapay zeka algoritmaları üretmek için kodlama gerektirmeyen bir Kendin Yap (DIY) yazma platformu sunuyoruz. Üst düzey modelleme, açıklama ve yerel veri iyileştirme araçlarıyla, kullanıcılar algoritmaları hızlı bir şekilde ve kapsamlı kodlama olmadan güvenli bir şekilde kendi kendilerine geliştirme yetkisine sahiptir.
Erişilebilir, Uygun Fiyatlı ve
Daha Güvenli Algoritma Oluşturma ve Dağıtma
Aramıza
Bugun Katılın