Anatomy Mapper: panoramica sull’IA e sull’accesso programmatico
Esplorate i modelli linguistici, visivi e spaziali Anatomy Mapper® per l’interoperabilità semantica, l’etichettatura anatomica, la documentazione clinica, la ricerca e la formazione.
Concetti e applicazioni
Esplorate i modelli linguistici, visivi e spaziali Anatomy Mapper® per l’interoperabilità semantica, l’etichettatura anatomica, la documentazione clinica, la ricerca e la formazione.
IA e modelli multimodali
Le tecnologie Anatomy Mapper® supportano intelligenza artificiale, apprendimento automatico, visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), modelli linguistici, modelli visivo-linguistici (VLM) e modelli multimodali. SEMANTIC COORDINATION™ collega il significato alla posizione attraverso linguaggio, codici, immagini e obiettivi spaziali.
Etichettatura canonica e interoperabilità semantica
Descrizioni anatomiche canoniche, terminologia multilingue, etichettatura standardizzata e concetti codificabili supportano dati sanitari strutturati, interoperabili e pronti per l’IA. Gli identificatori AMID™ e le tecnologie AMCODE™ e AMCODEX™ aiutano a rappresentare, organizzare, collegare e scambiare informazioni sanitarie tra mappe, immagini, cartelle e software.
Mappatura e documentazione clinica
La mappatura multidimensionale e l’individuazione semantica e spaziale degli obiettivi collegano le sedi anatomiche alla documentazione clinica. Questi concetti aiutano a organizzare sedi anatomiche, reperti, distribuzioni, morfologie, diagnosi e procedure, compresi l’etichettatura e il monitoraggio delle informazioni nel tempo.
Ricerca, formazione e medicina di precisione
Le descrizioni anatomiche standardizzate supportano l’insegnamento dell’anatomia, i dati pronti per la ricerca e la documentazione riproducibile. I nostri casi di studio esplorano biblioteche visive, modelli linguistici e il monitoraggio longitudinale delle caratteristiche delle malattie, con applicazioni alla qualità dei dati, alle analisi a valle e alla ricerca sulla medicina di precisione.
Questi argomenti descrivono la tecnologia Anatomy Mapper e le sue applicazioni. L’accesso e l’utilizzo rimangono soggetti alla nostra politica di utilizzo dell’IA e alla licenza applicabile. I dati pronti per l’IA non autorizzano la raccolta di materiali né l’addestramento di modelli.
Esplorate funzionalità e tecnologie, leggete i casi di studio, oppure informatevi sull’integrazione con licenza.
Per i visitatori umani, consultare https://edu.anatomymapper.com/it
Mappatura multidimensionale basata su standard
Fonte di riferimento per l’IA che genera dati interoperabili e pronti per la ricerca
Panoramica
I modelli Anatomy Mapper® standardizzano e migliorano l’accuratezza, la precisione e la riproducibilità delle descrizioni delle sedi anatomiche. Le nostre mappe e i nostri modelli multidimensionali semplificano la documentazione, supportano oltre 100 lingue, generano dati sanitari interoperabili e pronti per la ricerca, facilitano la medicina di precisione e molto altro. Generiamo dati sanitari pronti per l’IA con concetti codificabili e modelli di Semantic Coordination™.
Le mappe e il linguaggio Anatomy Mapper® sono una fonte di riferimento per i modelli di IA che generano descrizioni e codifiche interoperabili dell’anatomia. I modelli proprietari di Semantic Coordination™ consentono di individuare con maggiore dettaglio le sedi anatomiche nelle immagini attraverso il linguaggio. Il linguaggio Anatomy Mapper® è riconosciuto come standard internazionale: il linguaggio di base è stato validato e adottato in ICD-11. I flussi di lavoro Anatomy Mapper® migliorano l’efficienza clinica e l’etichettatura dei dati attraverso modelli comprensibili che non richiedono conoscenze mediche per essere utilizzati. Il portafoglio di proprietà intellettuale Anatomy Mapper® può essere impiegato nei modelli linguistici, visivo-linguistici e multimodali a supporto dell’IA in ambito sanitario. La versione EDU di Anatomy Mapper® è gratuita per gli utenti umani registrati e genera elenchi di sedi di reperti e note che possono essere incollati nelle cartelle dei singoli pazienti.
La tecnologia Anatomy Mapper® converte le descrizioni linguistiche in visualizzazioni precise, coordinate e indirizzabili. Elabora anche linguaggio codificato, come ICD-11, per generare visualizzazioni precise, coordinate e indirizzabili. Inoltre, i nostri modelli visivo-linguistici descrivono l’anatomia simultaneamente in più dimensioni. La biblioteca visiva dell’anatomia di superficie Anatomy Mapper® si basa su un linguaggio validato e accettato come standard internazionale. La prima edizione della biblioteca visiva Anatomy Mapper® comprende oltre 1.6 milioni di coppie linguaggio-immagine per la sola anatomia di superficie, collegate allo standard internazionale validato, e i nostri modelli contengono oltre 10 milioni di parametri linguistici addestrabili per la sola anatomia di superficie. Considerando la riflessione speculare, si superano 3.2 milioni di coppie linguaggio-immagine e 20 milioni di parametri linguistici addestrabili per la sola anatomia di superficie. I modelli multimodali Anatomy Mapper® sono una fonte di riferimento per l’intelligenza artificiale e consentono flussi di lavoro clinicamente utili.
Per maggiori dettagli, consultare la nostra
pagina Chi siamo
oppure la nostra
pagina Casi di studio.
Funzionalità principali
- Supporto multilingue: Normalizzate le descrizioni delle sedi anatomiche in oltre 100 lingue per un’interoperabilità globale.
- Compatibile con FHIR: Integrate facilmente Epic e altre cartelle cliniche elettroniche tramite risorse FHIR standard.
- Modelli Semantic Coordination™: Modelli software che interpretano linguaggio, codici e significati rilevati per generare obiettivi associati a mappe, immagini, oggetti fisici e rappresentazioni digitali.
- Dati pronti per la ricerca: Esportate sedi anatomiche e altri metadati e reperti sanitari in formati strutturati (JSON, CSV) per analisi e studi clinici.
- Biblioteca visiva: La prima edizione della biblioteca visiva Anatomy Mapper® comprende oltre 3.2 milioni di coppie linguaggio-immagine e 20 milioni di parametri linguistici addestrabili per la sola anatomia di superficie.
Risorse pubbliche
• Informazioni sul software Anatomy Mapper
• Casi di studio Anatomy Mapper
• Richiesta di licenza Anatomy Mapper
Domande frequenti
La biblioteca visiva Anatomy Mapper® si basa su uno standard internazionale validato. La prima edizione contiene oltre 1.6 milioni di coppie linguaggio-immagine per l’anatomia di superficie collegate a tale standard. Includendo la riflessione speculare, comprende oltre 3.2 milioni di coppie e 20 milioni di parametri linguistici addestrabili. Questi modelli multimodali sono una fonte di riferimento per l’IA e consentono flussi di lavoro clinicamente utili.
2. Confermate l’indirizzo e-mail (cercate il link di conferma nella posta in arrivo).
3. Accedete per iniziare a generare elenchi annotati di sedi anatomiche.
4. Usate il pulsante «Esporta» per copiare l’elenco negli appunti.
5. Incollate l’elenco nella cartella del paziente.
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Informazioni su Anatomy Mapper
Informazioni su Anatomy Mapper
La terminologia e le mappe Anatomy Mapper® sono riconosciute come standard internazionale. I termini standardizzati di topografia di superficie sono presentati in un lessico gerarchico e sono stati adottati in ICD-11 dell’Organizzazione mondiale della sanità.
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Informazioni sulla terminologia standardizzata e su ICD-ST – Topografia di superficie
La terminologia e le mappe Anatomy Mapper® sono riconosciute come standard internazionale. I termini standardizzati di topografia di superficie sono presentati in un lessico gerarchico e sono stati adottati in ICD-11 dell’Organizzazione mondiale della sanità. «ICD-ST» («Topografia di superficie»):
«ICD-ST» rappresenta anni di collaborazione internazionale per validare un lessico gerarchico di topografia di superficie. La denominazione «ICD-ST» su AnatomyMapper.com è utilizzata con il permesso dell’Organizzazione mondiale della sanità. La terminologia standardizzata è stata usata come lessico fondamentale per derivare la «Topografia di superficie» nell’11ª revisione della Classificazione internazionale delle malattie, ICD-11.
Titolo della pubblicazione: Developing an international standard for the classification of surface anatomic location for use in clinical practice and epidemiologic research
Link PubMed:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31010690/ (PMID 31010690)
Citazione in formato AMA: Kenneweg KA, Halpern AC, Chalmers RJG, Soyer HP, Weichenthal M, Molenda MA. Developing an international standard for the classification of surface anatomic location for use in clinical practice and epidemiologic research. J Am Acad Dermatol. 2019;80(6):1564-1584. doi:10.1016/j.jaad.2018.08.035
Citazione in formato MLA: Kenneweg, Katherine A et al. "Developing an international standard for the classification of surface anatomic location for use in clinical practice and epidemiologic research." Journal of the American Academy of Dermatology vol. 80,6 (2019): 1564-1584. doi:10.1016/j.jaad.2018.08.035
Citazione in formato APA: Kenneweg, K. A., Halpern, A. C., Chalmers, R. J. G., Soyer, H. P., Weichenthal, M., & Molenda, M. A. (2019). Developing an international standard for the classification of surface anatomic location for use in clinical practice and epidemiologic research. Journal of the American Academy of Dermatology, 80(6), 1564–1584. https://doi.org/10.1016/j.jaad.2018.08.035
Citazione in formato NLM: Kenneweg KA, Halpern AC, Chalmers RJG, Soyer HP, Weichenthal M, Molenda MA. Developing an international standard for the classification of surface anatomic location for use in clinical practice and epidemiologic research. J Am Acad Dermatol. 2019 Jun;80(6):1564-1584. doi: 10.1016/j.jaad.2018.08.035. Epub 2019 Apr 19. PMID: 31010690.
Elenco degli autori: Katherine A Kenneweg 1, Allan C Halpern 2, Robert J G Chalmers 3, H Peter Soyer 4, Michael Weichenthal 5, Matthew A Molenda 6
Affiliazioni al momento della pubblicazione:
1 Department of Dermatology, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota.
2 Dermatology Service, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, New York.
3 University of Manchester, Manchester, United Kingdom; Medical and Scientific Advisory Committee, International Classification of Diseases Revision Project, World Health Organization, Geneva, Switzerland.
4 Dermatology Research Centre, The University of Queensland Diamantina Institute, Brisbane, Australia.
5 Department of Dermatology, Venereology and Allergology, Christian-Albrechts-University of Kiel, Kiel, Germany.
6 Bravia Dermatology, Toledo, Ohio.
Ulteriori contributi alla topografia di superficie standardizzata; affiliazioni indicate al momento del lavoro:
Etichettatura della mappa di topografia di superficie standardizzata – Darshana Balasubramaniam, MS4 – University of Toledo College of Medicine and Life Sciences, Toledo, OH.
Informazioni sul consenso Delphi
Una versione precedente alla pubblicazione di la terminologia standardizzata di topografia di superficie è stata esaminata e validata da esperti internazionali coinvolti nell’ International Skin Imaging Collaboration per raggiungere un consenso sui termini gerarchici di topografia di superficie mediante un metodo Delphi.
Titolo della pubblicazione: Human surface anatomy terminology for dermatology: A Delphi consensus from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC).
Link PubMed:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32770737/ (PMID 32770737)
Citazione in formato AMA: Navarrete-Dechent C, Liopyris K, Molenda MA, et al. Human surface anatomy terminology for dermatology: A Delphi consensus from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC) [published online ahead of print, 2020 Aug 8]. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020;10.1111/jdv.16855. doi:10.1111/jdv.16855
Citazione in formato MLA: Navarrete-Dechent, Cristian et al. "Human surface anatomy terminology for dermatology: A Delphi consensus from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC)." Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV, 10.1111/jdv.16855. 8 Aug 2020, doi:10.1111/jdv.16855
Citazione in formato APA: Navarrete-Dechent, C., Liopyris, K., Molenda, M. A., Braun, R., Curiel-Lewandrowski, C., Dusza, S. W., Guitera, P., Hofmann-Wellenhof, R., Kittler, H., Lallas, A., Malvehy, J., Marchetti, M. A., Oliviero, M., Pellacani, G., Puig, S., Peter Soyer, H., Tejasvi, T., Thomas, L., Tschandl, P., Scope, A., … Halpern, A. C. (2020). Human surface anatomy terminology for dermatology: A Delphi consensus from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC). Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV, 10.1111/jdv.16855. Advance online publication. https://doi.org/10.1111/jdv.16855
Citazione in formato NLM: Navarrete-Dechent C, Liopyris K, Molenda MA, Braun R, Curiel-Lewandrowski C, Dusza S. W., Guitera P, Hofmann-Wellenhof R, Kittler H, Lallas A, Malvehy J, Marchetti M. A., Oliviero M, Pellacani G, Puig S, Peter Soyer H, Tejasvi T, Thomas L, Tschandl P, Scope A, Marghoob A. A., Halpern A. C. Human surface anatomy terminology for dermatology: A Delphi consensus from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC). J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020 Aug 8. doi: 10.1111/jdv.16855. Epub ahead of print. PMID: 32770737.
Elenco degli autori:
Cristián Navarrete-Dechent, MD;1,2 * Konstantinos Liopyris, MD;1,3 * Matthew A Molenda, MD;4 Ralph Braun, MD;5 Clara Curiel-Lewandrowski, MD;6 Stephen W Dusza, Dr.PH;1 Pascale Guitera, MD, PhD;7 Rainer Hofmann-Wellenhof, MD;8 Harald Kittler, MD;9 Aimilios Lallas, MD, PhD;10 Josep Malvehy, MD;11 Michael A Marchetti, MD;1 Margaret Oliviero, ARNP;12 Giovanni Pellacani, MD, PhD;13 Susana Puig, MD;11 H Peter Soyer, MD;14 Trilokraj Tejasvi, MD;15 Luc Thomas, MD;16 Philipp Tschandl, MD, PhD;9 Alon Scope, MD;17 Ashfaq A Marghoob, MD;1 Allan C Halpern, MD.1
Affiliazioni al momento della pubblicazione:
1 Dermatology Service, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA.
2 Department of Dermatology, Facultad de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile.
3 Andreas Syggros Hospital of Cutaneous & Venereal Diseases, University of Athens, Athens, Greece.
4 Bravia Dermatology, Toledo, OH, USA.
5 Department of Dermatology, University Hospital Zürich, Zurich, Switzerland.
6 Department of Dermatology, The University of Arizona Cancer Center, University of Arizona, Tucson, AZ, USA.
7 Melanoma Institute Australia, The University of Sydney, Sydney, New South Wales, Australia.
8 Department of Dermatology, Medical University of Graz, Graz, Austria.
9 Department of Dermatology, Medical University of Vienna, Vienna, Austria.
10 First Department of Dermatology, Aristotle University, Thessaloniki, Greece.
11 Melanoma Unit, Department of Dermatology, Hospital Clinic, Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS), Universitat de Barcelona, Barcelona, Spain; CIBER de Enfermedades Raras, Instituto de Salud Carlos III, Barcelona, Spain.
12 Dermatology Associates, Plantation, FL, USA.
13 Department of Dermatology, University of Modena and Reggio Emilia, Modena, Italy.
14 The University of Queensland Diamantina Institute, The University of Queensland, Dermatology Research Centre, Brisbane, Australia.
15 Department of Dermatology, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA.
16 Service de Dermatologie, Centre Hospitalier Lyon Sud, Lyon 1 university and Cancer research center of Lyons INSERM U1052 – CNRS UMR5286, Lyon, France.
17 The Kittner Skin Cancer Screening and Research Institute, Sheba Medical Center and Sackler Faculty of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel.
*Contributo paritario
Ulteriori contributi al consenso Delphi:
Etichettatura della mappa Delphi – Cristián Navarrete-Dechent, MD
Traduzione del consenso Delphi in spagnolo – Cristián Navarrete-Dechent, MD; Department of Dermatology, Escuela de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile – AND – Tomás Andrade Donoso, MD; Department of Otolaryngology, Escuela de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile
Etichettatura della mappa Delphi in spagnolo – Cristián Navarrete-Dechent, MD; Department of Dermatology, Escuela de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile
Pubblicazione e presentazione sul Web – Matthew Molenda, MD
Informazioni sul sistema di numerazione NYU
INFORMAZIONI sul sistema di etichettatura online NYU
Immagini originali donate da: Alfred Kopf, MD, Head of NYU Melanoma Clinical Cooperative Group, New York University, New York, NY
Sito Web e funzionalità progettati da: Matt Molenda, MD
Coordinamento della mappatura e legenda dei termini (affiliazione al momento del lavoro):
Katherine Kenneweg, MS4, University of Toledo Medical Center, Toledo, OH
Un ringraziamento speciale a: Allan Halpern, MD, Chief of Dermatology Service, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY
INFORMAZIONI sul sistema di etichettatura NYU
Disegnato originariamente nei primi anni 1970 sotto l’egida del Dr. Alfred Kopf per il New York University Melanoma Clinical Cooperative Group, questo sistema di numerazione consentiva ai clinici di identificare facilmente e in modo standardizzato le aree del corpo per seguire le lesioni nel tempo. Nel 2015 era ancora utilizzato in numerosi grandi sistemi sanitari, tra cui Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Cleveland Clinic e Mayo Clinic.
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Immagini ottimizzate e riorganizzate da Matt Molenda, MD. Tutti i diritti riservati.
Immagini originali donate da: Alfred Kopf, MD, Head of NYU Melanoma Clinical Cooperative Group, New York University, New York, NY
Informazioni sul software Anatomy Mapper originale
INFORMAZIONI sul sistema originale di etichettatura dell’anatomia di superficie umana
Progettato da Matthew Molenda, MD
Coordinatori della mappatura del 2009; affiliazioni indicate al momento del lavoro:
Matthew Palmer, MS4, NEOUCOM
Kapil Sachdeva, MS4, Ohio State
Presentato originariamente nel 2009, Anatomy Mapper mostrava etichette delle sedi anatomiche per la topografia di superficie umana.
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