Startpagina
Philips

Wat is
computational
pathologie?

Contact

Op zoek naar meer informatie?

Aanmelden voor updates
beeld-analyse

Computational pathologie maakt gebruik van de kracht van diepgaande machine learning, beeldanalyses en integratie van big data om de precisie van diagnoses te verbeteren en de volgende generatie van pathologen te transformeren.

Philips is toonaangevend in onderzoek naar computational pathologie en levert nieuwe technologieën voor beeldverwerking die volledig zijn ingebed in hun eigen digitale pathologieoplossing voor scannen, opslag en weergave.
video

Met computational pathologie kunnen pathologen betere patiëntenzorg bieden

Het zijn spannende tijden voor de pathologie

Behoefte aan computational pathologie 1

Met de de komst van digitale pathologie gaan we versneld naar de volgende generatie pathologie. In de kankerzorg worden paradigmaverschuivingen waargenomen met precisiegeneeskunde en het aantal gepersonaliseerde medische behandelingen dat dagelijks stijgt. 
Pathologen spelen absoluut een centrale rol in deze droom van gepersonaliseerde gezondheidszorg. Het is aan het bureau van de patholoog dat de eerste klinische beslissingen over de patiënt worden genomen en dit gaat niet veranderen. 

Toenemende werklast 2

70%

flow
verwachte toename van nieuwe gevallen van kanker in de komende twee decennia

20%

klok
van de pathologen werkt wekelijks over of moet diensten uitbesteden

Tekort aan pathologen 3

60%

55+
van de actieve artsen in de pathologie is 55 of ouder

10%

contact opnemen
afname van de actieve artsen in de pathologie tussen 2008 - 2013

Meningen van deskundigen

ian-ellis-video-l
jeroen-van-der-laak-video

Een transformatie in computational
pathologie 4

De ontwikkeling van deep learning en de verbetering van de nauwkeurigheid van beeldpatroonherkenning heeft de laatste jaren een hoge vlucht genomen. Alles van biometrie en beveiliging, spraakherkenning en intelligente advertenties tot zelfrijdende auto's wordt mogelijk gemaakt door deep-learningtechnologieën.
Nu is pathologie aan de beurt. Wij geloven dat een combinatie van digitale pathologie en machine learning pathologen nieuwe hulpmiddelen kan geven en kan leiden tot verbeteringen in de workflow en diagnostische precisie bij zowel opsporing als diagnoses.
Recente convergentie van technologieën, samen met innovaties van Philips in computational pathologie helpt ons om pathologie samen te transformeren.
Bekijk hieronder onze producten voor computational pathologie
klinische-algoritmen

Klinische algoritmen5

We hebben een uitgebreid stappenplan voor het leveren van door CE-IVD goedgekeurde algoritmen ter ondersteuning van de klinische besluitvorming voor meerdere weefsels.  In eerste instantie leveren we toepassingen voor digitale beeldanalyse om pathologen te ondersteunen bij klinische beoordelingen van ER, PR, HER2 en Ki-67.
tissuemark

Moleculaire pathologie begeleiden met TissueMark6

Met behulp van deep learning kunnen we monsters van tumorweefsel snel analyseren, het aandeel kankercellen in de tumor meten en de kwaliteit en betrouwbaarheid van macrodissectie, nucleïnezuurextractie en moleculaire profilering in vaste tumoren verbeteren.
Meer informatie
xplore

Onderzoek en opsporing met Xplore7

Een krachtig en uitgebreid platform voor beeld- en databeheer voor het opslaan en opvragen van onderzoeksgegevens van digitale pathologie dat opsporing via biomarkers en weefselgebaseerd onderzoek stimuleert.
Meer informatie

Gerelateerde producten

Afbeelding van Tissuemark

TissueMark

Analyseer monsters van weefsel van vaste tumoren snel en verbeter de kwaliteit en nauwkeurigheid van macrodissectie, nucleïnezuurextractie en moleculaire profilering met behulp van TissueMark
Meer informatie
Afbeelding van xplore

Xplore

Een webgebaseerd systeem dat onderzoekers overal ter wereld helpt om nieuwe medicijnen en biomarkers te ontdekken.
Meer informatie
Afbeelding van IntelliSite

Philips IntelliSite Pathology Solutions

Dé digitale pathologieoplossing voor eerstelijnsdiagnostiek met bewezen technologie. Een rijkere ervaring tijdens uw dagelijkse werk.
Meer informatie

Informatiebronnen

Verwante artikelen

Publicatie: Computational pathology of pre-treatment biopsies identifies lymphocyte density as a predictor of response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer

Publicatie: Deep learning algorithm diagnoses skin cancer as well as seasoned dermatologists

Publicatie: Artificial Intelligence Achieves Near-Human Performance in Diagnosing Breast Cancer

  1. Louis DN et al, Computational pathology: an emerging definition, Arch Pathol Lab Med, volume 138, uitgave 9, 2014
  2. Cancer Facts & Figures – US figures – AAMC 2014
  3. Sara Bainbridge et al. (2016). TESTING TIMES TO COME?. Beschikbaar op: 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 is de wettelijke fabrikant van IHC-toepassingen bij borstkanker (HER2 APP, borstkanker; ER APP, borstkanker; PR APP, borstkanker; Ki67 APP, borstkanker). De toepassingen zijn CE-IVD voor Europa en alleen bedoeld voor onderzoek voor de Verenigde Staten en de rest van de wereld.
  6. TissueMark is niet bestemd voor diagnostiek, monitoring of therapeutische doeleinden of op welke andere manier dan ook voor reguliere medische beroepsuitoefening. 
  7. Xplore is niet bestemd voor diagnostiek, monitoring of therapeutische doeleinden of op welke andere manier dan ook voor reguliere medische beroepsuitoefening.
  8. Philips IntelliSite Pathology Solution kan worden gebruikt voor in-vitro-diagnostiek (IVD) doeleinden. Het heeft toegang tot de markttoegang in meer dan 50 landen, waaronder de EER (Europese Economische Ruimte), de VS, Canada, Japan, Zuid-Korea en andere landen in Azië, het Midden-Oosten en Zuid-Amerika.
*

Contactinformatie

* Dit veld is verplicht
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Door uw reden voor contact op te geven, kunnen wij u beter van dienst zijn.
*
*

Wat betekent dit?
www.philips.nl/privacy

By clicking on the link, you will be leaving the official Royal Philips Healthcare ("Philips") website. Any links to third-party websites that may appear on this site are provided only for your convenience and in no way represent any affiliation or endorsement of the information provided on those linked websites. Philips makes no representations or warranties of any kind with regard to any third-party websites or the information contained therein.

I understand

By clicking on the link, you will be leaving the official Royal Philips Healthcare ("Philips") website. Any links to third-party websites that may appear on this site are provided only for your convenience and in no way represent any affiliation or endorsement of the information provided on those linked websites. Philips makes no representations or warranties of any kind with regard to any third-party websites or the information contained therein.

I understand