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Bezahlt Low-Code 🇺🇸 US-Server Geprüft: April 2026

PathAI AISight

PathAI Inc.

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PathAI AISight ist eine cloud-native Plattform für digitale Pathologie, die Fallmanagement, Bildverwaltung und KI-gestützte Analysen in einem offenen Ökosystem verbindet. CE-Kennzeichnung für die EU seit 2025; FDA-Clearance für die primäre Diagnose ebenfalls 2025 erhalten. Besonderheit: AISight ist ein offenes System — Drittanbieter-KI-Algorithmen lassen sich einbinden, was Flexibilität bei der Algorithmenauswahl schafft.

Kosten: Enterprise-Plattform; Preise auf Anfrage. Abrechnung als Jahresvertrag, volumenstaffelt nach Slide-Aufkommen.

Stärken

  • Offene Plattform: Drittanbieter-Algorithmen integrierbar (nicht locked-in auf PathAI-Modelle)
  • CE-Kennzeichnung (EU) und FDA-Clearance (USA) — regulatorisch abgesichert für primäre Diagnose
  • Cloud-native: keine On-Premise-Server-Infrastruktur nötig
  • Kooperation mit Quest Diagnostics (2025) belegt Skalierbarkeit im Routinebetrieb
  • Kollaborationsfeatures: Remote-Consulting, Annotation, Zweitmeinung in einer Plattform

Einschränkungen

  • Kein deutschsprachiger Support
  • Datenhaltung US-seitig — für DSGVO-sensible Institutionen EU-Datenresidenz vertraglich klären
  • Offene Plattform bedeutet: Algorithmen-Auswahl und -Validierung liegt beim Institut
  • Einführungsprojekt mit 12–18 Monaten Vorlauf realistisch
  • Pricing intransparent — keine öffentlichen Listenpreise

Passt gut zu

Pathologieinstitute, die eine zentrale digitale Plattform für mehrere Einsendungstypen suchen Labs mit Bedarf an Remote-Consulting und Zweitmeinungsworkflow Institutionen, die Algorithmenflexibilität gegenüber Standardpaketen bevorzugen

So steigst du ein

Schritt 1: Demo-Anfrage über pathai.com. Teile dein Slide-Volumen, LIS-System und gewünschte Anwendungsfälle mit (Triage, Qualitätskontrolle, Remote-Konsultation). PathAI bewertet die Scanner-Kompatibilität.

Schritt 2: Proof-of-Concept mit eigenem Datensatz für die Algorithmen, die ihr aktivieren möchtet. AISight ist die Plattform — welche KI-Algorithmen ihr darauf betreibt, ist ein separater Schritt.

Schritt 3: LIS-Integration. AISight verbindet sich via HL7/FHIR mit gängigen LIS-Systemen. Pilotstart mit einem Gewebetyp oder Abteilung, dann stufenweise Ausweitung.

Ein konkretes Beispiel

Ein Pathologieinstitut mit 1.200 Einsendungen pro Woche (Dermatologie, Gastroenterologie, Urologie) nutzt AISight als zentrales Bildmanagementsystem. Alle digitalen Slides laufen durch AISight — für Prostata läuft ein Paige-Algorithmus, für Haut ein hauseigenes Modell. Die Prioritätsqueue im LIS wird automatisch aktualisiert. Zweitmeinungen laufen über die Kollaborationsfeatures: Der Referenzpathologe in Frankfurt sieht die gleiche Ansicht wie der Erstbefunder in München — kommentiert direkt auf dem Slide.

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Empfohlen in 1 Use Cases

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