Biohub用血细胞图像识别败血症
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Biohub用血细胞图像识别败血症
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AI 综述
Biohub构建Remo-ID模型，在自研成像流式细胞仪Remoscope上利用血细胞图像识别败血症，无需预先指定细胞特征。早期研究纳入47名患者及对照，模型正确区分其中43例的败血症、其他危重症与健康血液，训练仅使用样本级标签。 Remoscope处理10微升血样，约12分钟内拍摄约200万个血细胞并实时扫描感染迹象。这仍是样本规模较小的早期研究结果。
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最新进展10月31日 03:24
Biohub 用血细胞图像训练模型识别败血症，早期研究 47 例对 43 例报道时间线
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10月31日
- AGI HuntBiohub 用血细胞图像训练模型识别败血症，早期研究 47 例对 43 例
Biohub 构建 Remo-ID 模型，在自研成像流式细胞仪 Remoscope 上通过血液细胞图像识别败血症，无需预先指定细胞特征。早期研究覆盖 47 名患者与对照，模型正确区分败血症、其他危重症及健康血液 43 例，仅使用样本级标签训练。设备处理 10 微升血样，12 分钟内拍摄约 200 万个血细胞并实时扫描感染迹象；败血症每年全球致死约 1100 万人。
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