Why FuxiMind
不只是分类器，而是会“找证据”的 AI
传统病理 AI 多针对单一任务、单一视野输出标签；FuxiMind 面向整张切片和整个病例，像病理医师一样思考。
全片多尺度理解
从低倍组织结构到高倍细胞形态，在 WSI 级别完成通览与定位。
主动寻证
自动寻找支持诊断的关键证据区域并编号（CE），结论与证据一一对应。
病例级推理
对同一病例的多张切片综合判读，输出诊断结论与详细综合诊断。
多模态融合
融合病理图像、临床信息与报告文本，生成医师可直接引用的结构化文字。
多样本类型
一个底座支撑组织、免疫组化、穿刺细胞、脱落细胞与 DNA 定量等应用。
持续学习
医师复核意见回流，模型随院内数据持续优化，形成 AI 原生闭环。
Architecture
层层构建的病理 AI 能力底座
03
临床应用层
在多种临床场景中创造价值
02
模型层
FuxiMind 病理 AI 垂直原生多模态大模型
视觉编码 · 全片多尺度
图文对齐 · 病理语言
证据定位 · 推理生成
安全合规 · 可解释
01
数据层
多样化、大规模、高质量
自研扫描仪 · 标准化数字切片
多中心合作医院数据
结构化临床与报告文本
专家标注体系
Evidence Chain
一个真实病例的证据链
以下为平台实际界面：FuxiMind 对甲状腺病例 3333333 完成全片判读，并给出 6 处病例级关键证据。
诊断结论
甲状腺乳头状癌，呈浸润性乳头状及滤泡样生长伴显著间质纤维硬化，局部累及甲状腺被膜外纤维脂肪组织，背景伴慢性淋巴细胞性甲状腺炎。
CE-00048
切缘 · 文本支持
支持“甲状腺乳头状癌”的关键区域。
CE-00049
浸润 · 文本支持
肿瘤细胞核增大拥挤、重叠排列，核染色质呈毛玻璃样透亮浅染，伴核沟。
CE-00004
浸润 · 文本支持
肿瘤呈浸润性破坏生长，并向被膜外纤维脂肪组织浸润。
Cytology Reasoning
细胞学同样“有理有据”
在穿刺细胞场景中，FuxiMind 给出风险分层、病例级评分与 Bethesda 分类，同时列出支持当前诊断的形态学特征和推理过程，并附上全部关键证据图供医师逐一核对。
风险分层 · Bethesda 分类
病例级评分与分类建议，标本质量同步评估。
推理说明 + 证据图
每条形态学特征都附推理说明与证据图编号。
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