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