Aiforia

Aiforia ist eine spezialisierte Cloud-Plattform, die künstliche Intelligenz für die digitale Pathologie und Bildanalyse bereitstellt. Das System unterstützt Mediziner und Forscher dabei, große Mengen an Gewebeschnitten und mikroskopischen Bildern effizient zu analysieren und komplexe Muster zu erkennen. Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben werden manuelle Arbeitsabläufe in Laboren und Kliniken signifikant beschleunigt.

Die Software ermöglicht es Nutzern, eigene KI-Modelle ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse zu entwickeln und zu trainieren. Dabei werden hochauflösende Bilder hochgeladen, annotiert und durch neuronale Netze verarbeitet, um spezifische histologische Merkmale oder Tumorgrenzen zu identifizieren. Die Plattform ist so konzipiert, dass sie nahtlos in bestehende klinische Arbeitsumgebungen integriert werden kann und eine präzise sowie reproduzierbare Diagnoseunterstützung bietet.

Der Einsatz von Aiforia erstreckt sich von der akademischen Forschung über die präklinische Entwicklung bis hin zu klinischen Anwendungen in der Diagnostik. Unternehmen nutzen die Lösung, um den Zeitaufwand für Studien zu reduzieren und die Konsistenz der Ergebnisse durch standardisierte KI-gestützte Analysen zu erhöhen. Die Architektur der Plattform legt dabei hohen Wert auf Datensicherheit und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen im medizinischen Bereich.

• KI-Modell-Entwicklung ohne Coding — Nutzer können durch intuitive Werkzeuge eigene Deep-Learning-Modelle für spezifische Fragestellungen erstellen. Das System führt den Anwender durch den gesamten Prozess von der Annotation bis zum Training.
• Cloudbasierte Kollaborationsplattform — Die Plattform dient als zentraler Speicherort für pathologische Bilddaten, auf den berechtigte Fachkräfte weltweit zugreifen können. Dies erleichtert die Zusammenarbeit in internationalen Forschungsteams erheblich.
• Skalierbare Bildverarbeitung — Dank cloudbasierter Rechenleistung können selbst größte Bilddateien in hoher Auflösung schnell analysiert werden. Die Architektur sorgt für eine konstante Performance unabhängig von der lokalen Hardware.

Patholog:innen, Onkolog:innen, Pharmaforscher:innen und Biomarker-Teams in Kliniken und der Industrie.

Ein klinisches Labor möchte den Zeitaufwand für die Erkennung von Krebszellen in Gewebeschnitten reduzieren. Das Team lädt digitalisierte Objektträger auf die Aiforia-Plattform hoch und nutzt vorhandene oder selbst trainierte KI-Algorithmen, um tumoröse Areale automatisch zu markieren. Der Pathologe überprüft anschließend die KI-Ergebnisse anstatt manuell jeden Bereich zu untersuchen. Dies führt zu einer objektiveren Befundung und einer messbaren Verkürzung der Durchlaufzeit für die Patienten.

• Patholog:innen, Onkolog:innen, Pharmaforscher:innen und Biomarker-Teams in Kliniken und der Industrie.
• Ein klinisches Labor möchte den Zeitaufwand für die Erkennung von Krebszellen in Gewebeschnitten reduzieren.
• KI-Modell-Entwicklung ohne Coding: Nutzer können durch intuitive Werkzeuge eigene Deep-Learning-Modelle für spezifische Fragestellungen erstellen. Das System führt den Anwender durch den gesamten Prozess von der Annotation bis zum Training.
• Cloudbasierte Kollaborationsplattform: Die Plattform dient als zentraler Speicherort für pathologische Bilddaten, auf den berechtigte Fachkräfte weltweit zugreifen können. Dies erleichtert die Zusammenarbeit in internationalen Forschungsteams erheblich.
• Skalierbare Bildverarbeitung: Dank cloudbasierter Rechenleistung können selbst größte Bilddateien in hoher Auflösung schnell analysiert werden. Die Architektur sorgt für eine konstante Performance unabhängig von der lokalen Hardware.

Kein Ersatz für die klinische Beurteilung durch ausgebildete Patholog:innen; die KI liefert Entscheidungsunterstützung, keine endgültige Diagnose.

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• AlphaFold — Open Source · Sitz: London, Vereinigtes Königreich · DSGVO / EU
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