CloudKites
CloudKites
AI hình ảnh y khoa, ngay tại nơi chăm sóc.
AI lâm sàng đáng tin cậy, triển khai được tại chỗ hoặc lai — bắt đầu từ một PACS AI-native cho hình ảnh y khoa, phát triển thành trợ lý lâm sàng tác tử và cuối cùng là hiện thân.
public/images/home-hero.jpgPhotoreal ~16:11 landscape hero: a clinician at a modern workstation reviewing medical imaging, a large monitor showing an abstract clinical image with a soft green (#00BF63) assist highlight, an unobtrusive edge appliance on the desk. Cool clinical light, calm and confident mood, generous negative space for an overlaid headline. Consented or faceless model; no patient-identifiable data, no real medical-record text, no third-party or competitor logos/UI.
Thiết kế cho niềm tin lâm sàng
Bốn nguyên tắc xuyên suốt mọi thứ chúng tôi xây dựng.
Edge và pod
Hai lớp: edge tại điểm chăm sóc, pod đứng sau
CloudKites là một PACS AI-native xây dựng theo hai lớp. Phần mềm edge hỗ trợ nhân viên y tế theo thời gian thực ngay nơi chăm sóc diễn ra; pod là hệ thống thông tin và kho lưu trữ đứng sau — triển khai tại chỗ hoặc lai theo lựa chọn của bạn.
Phần edge — EndoEdge, PathoEdge, TomoEdge — chạy trên thiết bị nơi công việc diễn ra. Nó hỗ trợ bác sĩ trong khoảnh khắc và thu nhận nghiên cứu khi nó được tạo ra: hình ảnh, đoạn video, hình ảnh toàn lam. Vì nó hiện diện tại điểm chăm sóc, sự hỗ trợ đến theo nhịp của thủ thuật chứ không phải nhịp của mạng, hiện diện lặng lẽ bên trong khoảnh khắc thay vì làm gián đoạn nó. Bác sĩ không bao giờ nên phải chờ phần mềm; phần mềm chờ họ.
Phần pod — EndoPod, PathoPod, TomoPod — là hệ thống thông tin và kho lưu trữ: một EIS, LIS hay RIS tổ chức các nghiên cứu và siêu dữ liệu bệnh nhân của chúng, đóng gói theo DICOM và căn chỉnh theo HL7 với tư thế lưu tâm HIPAA. Nơi pod chạy là quyết định của khách hàng. Giữ nó hoàn toàn tại chỗ, để kho lưu trữ và hệ thống thông tin ở lại bên trong cơ sở; hoặc chạy lai, một pod tại chỗ ghép với một pod đám mây, với edge và đám mây đồng bộ bất đồng bộ để các nghiên cứu truy cập được ở bất cứ nơi nào cần.
Cùng một kiến trúc co giãn từ một phòng khám nhỏ đến một bệnh viện cỡ vừa và lớn, và nó sẵn sàng cho AI hỗ trợ: các mô hình cắm-vào, mở rộng được cắm vào dần dần cho những tác vụ cụ thể và có thể tùy biến theo từng khách hàng. Bạn bật những gì hữu ích và để phần còn lại. Dù triển khai thế nào, lần đọc đều kết thúc theo cùng một cách — một bác sĩ rà soát bản nháp có AI hỗ trợ, chỉnh sửa và ký. Edge và pod làm phần mang vác; bác sĩ giữ lấy quyết định.
public/images/home-edge-pod.jpgPhotoreal ~16:11 landscape illustrating edge-and-pod: in the foreground a compact edge appliance beside a clinical workstation; softly behind it, a tidy on-prem rack suggesting the pod archive, with a faint green (#00BF63) sync line linking them. Cool clinical light, dependable and engineered mood. No patient-identifiable data, no real medical-record content, no third-party or competitor logos/UI.
Edge và pod cho nội soi, giải phẫu bệnh và chẩn đoán hình ảnh.
Một công cụ edge hỗ trợ theo thời gian thực tại điểm chăm sóc; pod là hệ thống thông tin và kho lưu trữ — tại chỗ hoặc lai, với AI cắm-vào và một bác sĩ rà soát và ký.
- EndoEdge + EndoPod — real-time endoscopy AI and a full EIS.
- PathoEdge + PathoPod — whole-slide imaging and a pathology LIS.
- TomoEdge + TomoPod — an AI-native RIS and PACS.
Một lần đọc diễn ra thế nào
Từ thu nhận tại edge đến một báo cáo đã ký
Từ khoảnh khắc một nghiên cứu được thu nhận tại edge đến khi một báo cáo được ký, lộ trình là như nhau ở mọi phương thức — và một bác sĩ làm chủ ở mọi điểm trên lộ trình đó.
public/images/home-read.jpgPhotoreal ~16:11 landscape of the review-and-sign moment: a clinician at a reading workstation studying a study alongside an AI-assisted draft report panel (no readable text), pen or cursor poised to approve, a soft green (#00BF63) accent on the approved status. Cool clinical light, considered and accountable mood. Consented or faceless model; no patient-identifiable data, no real medical-record text, no third-party or competitor logos/UI.
Nó bắt đầu bằng thu nhận tại edge, trên thiết bị mà một khoa đã sử dụng. Công cụ edge hỗ trợ theo thời gian thực và ghi lại nghiên cứu — cùng siêu dữ liệu bệnh nhân đi kèm — vào cơ sở dữ liệu edge tại chỗ. Không có gì về cách bác sĩ làm việc phải thay đổi để hỗ trợ trở nên hữu ích; nền tảng gặp gỡ thiết bị hiện có ở nơi nó đang hiện diện thay vì yêu cầu một đội ngũ áp dụng một cách làm việc mới.
Rồi nghiên cứu đồng bộ về pod — tại chỗ, và cả tới một pod đám mây nếu bạn chạy lai — đóng gói theo DICOM và căn chỉnh theo HL7. Việc đồng bộ là bất đồng bộ, nên phần edge không bao giờ chờ mạng, và nghiên cứu trở nên truy cập được trong trình xem trên web ở bất cứ nơi nào cần. Các mô hình AI cắm-vào, bổ sung dần và tùy biến theo từng khách hàng, sàng lọc một cách hệ thống và soạn thảo một báo cáo bán tự động. Chúng đề xuất; chúng không quyết định.
Rà soát là nơi sự phán đoán ngự trị. Trong trình xem web, bác sĩ mang đến bối cảnh mà nghiên cứu không thể chứa đựng — bệnh nhân, tiền sử, lý do của nó — và cân nhắc bản nháp có AI hỗ trợ dựa trên đó. Chỉ sau lần rà soát của con người ấy, báo cáo mới được ký, dưới dạng một kết quả có cấu trúc mà bác sĩ tiếp theo có thể đọc và tin tưởng. Bốn bước, một nguyên tắc xuyên suốt tất cả: edge và pod hỗ trợ, và bác sĩ quyết định.
Miễn phí cho mọi người
AI lâm sàng thực sự hữu ích, tải về ngay hôm nay.
Họ sản phẩm
Một ý tưởng, thể hiện ở mọi nơi hình ảnh được đọc
CloudKites không phải một ứng dụng đơn lẻ. Nó là một họ — ba sản phẩm hình ảnh edge-và-pod trên một nền tảng chung, Myro là trợ lý tác tử làm việc xuyên suốt công việc lâm sàng thường ngày, và một bộ công cụ miễn phí đưa AI lâm sàng thực sự hữu ích vào tay bất kỳ ai.
Ở trung tâm là ba sản phẩm hình ảnh, mỗi cái là một công cụ edge cộng một pod — EndoEdge và EndoPod cho nội soi, PathoEdge và PathoPod cho giải phẫu bệnh, TomoEdge và TomoPod cho chẩn đoán hình ảnh. Trên bề mặt chúng trông khác nhau vì công việc chúng hỗ trợ là khác nhau, nhưng bên dưới chúng chia sẻ một nền tảng AI-native và một mô hình: hỗ trợ thời gian thực tại edge, một hệ thống thông tin và kho lưu trữ trong pod, tại chỗ hoặc lai theo lựa chọn, AI cắm-vào, và một bác sĩ rà soát và ký. Dù một khoa bắt đầu với phương thức nào, nó đều thừa hưởng cùng một cách làm việc, và điều đó không bị pha loãng khi bạn thêm nữa.
Bao quanh những sản phẩm đó là Myro, một trợ lý tác tử biết lắng nghe, quan sát và suy luận xuyên suốt công việc lâm sàng thường ngày — từ hành chính và chăm sóc điều dưỡng đến tóm tắt hình ảnh và xét nghiệm cùng công việc của một bác sĩ thực tập — trong khi luôn để quyết định cho con người. Và vượt ra ngoài nền tảng lâm sàng là một lớp miễn phí có chủ đích: MedPodGP cho khám đa khoa và Emu cho mọi người, những công cụ chạy trên thiết bị mà chúng tôi cho đi vì AI lâm sàng hữu ích không nên bị chặn sau một ngân sách. Cùng nhau, chúng là một ý tưởng, thể hiện ở bất cứ nơi nào hình ảnh được đọc và sự chăm sóc được trao đi.
Hướng phát triển
Từ hình ảnh AI-native đến trợ lý lâm sàng tác tử, và cuối cùng là AI hiện thân.
Xây dựng cho niềm tin
Dựa trên chuẩn, triển khai được tại chỗ hoặc lai, và thiết kế theo tiêu chuẩn lâm sàng và bảo mật.
Đưa AI lâm sàng về tại chỗ.
Trao đổi với chúng tôi về nội soi, giải phẫu bệnh và chẩn đoán hình ảnh — hoặc tải các công cụ miễn phí ngay hôm nay.