Medicinski savjetodavni odbor
Upoznajte ugledne medicinske stručnjake koji osiguravaju naše Analizator krvnih testova s umjetnom inteligencijom pruža točna, klinički relevantna tumačenja kojima vjeruju zdravstveni djelatnici diljem svijeta
Izvrsnost kroz stručni nadzor
Naš Medicinski savjetodavni odbor sastoji se od svjetski poznatih liječnika, kliničkih patologa i stručnjaka laboratorijske medicine koji vode razvoj i validaciju naših AI algoritama. Svaki član donosi desetljeća kliničkog iskustva i predanost unapređenju dijagnostičke točnosti kroz inovativnu tehnologiju.
Odbor se sastaje tromjesečno kako bi pregledao performanse algoritma, validirao nova tumačenja biomarkera i osigurao da naš sustav odražava najnovija medicinska istraživanja i kliničke smjernice. Njihova stručnost obuhvaća više specijalnosti, pružajući sveobuhvatan nadzor nad cijelim našim dijagnostičkim spektrom.
Zadnje ažuriranje: 3. veljače 2026.
Izvršno medicinsko vodstvo
Thomas Klein, dr. med.
Glavni medicinski direktor (CMO)
Sveučilište Nisantasi u Istanbulu, Odjel za hematologiju
Obrazovanje i osposobljavanje
- dr. med., specijalizacija kliničke hematologije
- Pripadnost: Sveučilište Istanbul Nisantasi, Odjel za hematologiju
- 15+ godina iskustva u laboratorijskoj medicini
- Specijalistička obuka za dijagnostiku potpomognutu umjetnom inteligencijom i sustave za podršku kliničkom odlučivanju
Uloga u Kantestiju
- Glavni medicinski službenik koji nadgleda sve procese kliničke validacije
- Glavni autor tehničkih izvješća o kliničkoj validaciji
- Glavni medicinski recenzent za sva ažuriranja AI algoritama
- Veza između Medicinskog savjetodavnog odbora i razvojnog tima
- Odgovoran za usklađenost s propisima i medicinsku točnost
Biografija
Dr. Thomas Klein je certificirani klinički hematolog koji obnaša dužnost glavnog medicinskog direktora u Kantesti AI. S više od 15 godina iskustva u laboratorijskoj medicini i dubokim stručnim znanjem u dijagnostici potpomognutoj umjetnom inteligencijom, dr. Klein premošćuje jaz između vrhunske tehnologije i kliničke prakse. Njegovo istraživanje usmjereno je na analizu biomarkera, sustave za podršku kliničkim odlukama i optimizaciju referentnog raspona specifičnog za populaciju. Kao direktor marketinga, vodi trostruko slijepe validacijske studije koje osiguravaju da Kantestijeva umjetna inteligencija postiže točnost od 98,7% u više od milijun validiranih testnih slučajeva iz 197 zemalja.
Istraživanje i publikacije
- Okvir za kliničku validaciju za interpretaciju krvnih testova pomoću umjetne inteligencije (2025.)
- Primjena umjetne inteligencije u hematološkoj dijagnostici
- Optimizacija referentnog raspona specifičnog za populaciju
- Strojno učenje u podršci kliničkom odlučivanju
Članovi medicinskog savjetodavnog odbora
Naš savjetodavni odbor pruža neovisan klinički nadzor i smjernice za razvoj i validaciju algoritama umjetne inteligencije.
Dr. Sarah Mitchell, dr. med., dr. sc.
Glavni medicinski savjetnik - predsjednik savjetodavnog odbora
Obrazovanje i osposobljavanje
- Doktor medicine, Medicinski fakultet Sveučilišta Stanford, 1998.
- Doktorat iz kliničke patologije, Sveučilište Johns Hopkins, 2003.
- Specijalizacija iz anatomske i kliničke patologije, Opća bolnica Massachusetts
- Specijalizacija iz laboratorijske medicine, klinika Mayo
Profesionalna postignuća
- Ovlašteni stručnjak za anatomsku i kliničku patologiju (ABPath)
- Član Koledža američkih patologa (FCAP)
- Nagrada za izvrsnost u laboratorijskoj medicini, 2022.
- Nagrada za istaknutu službu, Američko društvo za kliničku patologiju, 2020.
- 75+ recenziranih publikacija iz područja laboratorijske medicine
Biografija
Dr. Mitchell donosi više od dva desetljeća iskustva u kliničkoj patologiji na svoju ulogu predsjednice Medicinskog savjetodavnog odbora. Kao direktorica kliničkih laboratorija u velikoj bostonskoj sveučilišnoj bolnici, pionir je integracije dijagnostike potpomognute umjetnom inteligencijom u rutinske laboratorijske tijekove rada. Njezino istraživanje usmjereno je na standardizaciju referentnih raspona u različitim populacijama i poboljšanje dijagnostičke točnosti putem strojnog učenja.
Profesionalne pripadnosti
- Američko društvo za kliničku patologiju (ASCP)
- Koledž američkih patologa (CAP)
- Udruženje za molekularnu patologiju (AMP)
- Institut za kliničke laboratorijske standarde (CLSI)
Prof. dr. Hans Weber
Viši medicinski savjetnik - laboratorijska medicina
Obrazovanje i osposobljavanje
- Doktor medicine, Medicinski fakultet Sveučilišta u Münchenu, 1990.
- Habilitacija iz kliničke kemije, Sveučilište Ludwig Maximilian, 2000.
- Specijalizacija iz laboratorijske medicine, Sveučilišna bolnica München
- Istraživačka stipendija, Medicinski fakultet Harvard
Profesionalna postignuća
- Profesor laboratorijske medicine, Sveučilište u Münchenu
- Predsjednik, Njemačko društvo za kliničku kemiju (2018.-2022.)
- Članica odbora Europske federacije za kliničku kemiju
- Nagrada za izvrsnost u kliničkoj kemiji, IFCC 2021
- Više od 100 publikacija o automatizaciji laboratorija i kontroli kvalitete
Biografija
Profesor Weber jedan je od vodećih europskih autoriteta za automatizaciju laboratorija i kliničku kemiju. Njegov pionirski rad na standardizaciji laboratorijskih metodologija na različitim platformama izravno utječe na to kako naša umjetna inteligencija rješava varijabilnost između laboratorijske opreme i referentnih raspona. Osigurava da naš sustav točno interpretira rezultate bez obzira na instrumentaciju izvornog laboratorija.
Fokus istraživanja
- Automatizacija laboratorija i optimizacija tijeka rada
- Standardizacija metoda kliničke kemije
- Kontrola kvalitete u visokoučinkovitim laboratorijima
- Primjena umjetne inteligencije u laboratorijskoj medicini
Dr. Maria Rodriguez, dr. med., magistra javnog zdravstva
Medicinski savjetnik - Interna medicina
Obrazovanje i osposobljavanje
- Doktor medicine, Autonomni medicinski fakultet Sveučilišta u Barceloni, 2000.
- Magistar javnog zdravstva, Škola javnog zdravstva Johns Hopkins Bloomberg, 2005.
- Specijalizacija iz interne medicine, Bolnica Vall d'Hebron Barcelona
- Stipendija za klinička istraživanja, Europski institut za klinička istraživanja
Profesionalna postignuća
- Ovlašteni internist (ABIM)
- Član Američkog kolegija liječnika (FACP)
- Nagrada za izvrsnost u dijagnostičkoj medicini, 2023.
- Glavni istraživač, projekt digitalnog zdravstva EU Horizon 2020
- Više od 45 publikacija o preventivnoj medicini i dijagnostici
Biografija
Dr. Rodriguez kombinira kliničku izvrsnost sa strašću za preventivnu medicinu i zdravstvenu tehnologiju. Kao šefica interne medicine u bolnici Hospital del Mar Barcelona, implementirala je inovativne dijagnostičke protokole koji su značajno poboljšali ishode liječenja pacijenata. Njezino istraživanje usmjereno je na rano otkrivanje bolesti putem analize biomarkera, što njezino stručno znanje čini neprocjenjivim u validaciji preventivnih zdravstvenih uvida naše umjetne inteligencije.
Dr. Chen Wei, dr. med., magistar znanosti
Medicinski savjetnik - Endokrinologija
Obrazovanje i osposobljavanje
- Doktor medicine, Medicinsko sveučilište u Pekingu, 2001.
- Magisterij endokrinologije, Imperial College London, 2006.
- Specijalizacija iz interne medicine, Bolnica Medicinskog fakulteta Union u Pekingu
- Specijalizacija iz endokrinologije, bolnica Mount Sinai u New Yorku
Profesionalna postignuća
- Ovlašteni stručnjak za endokrinologiju i metabolizam
- Član Endokrinološkog društva
- Nagrada za mladog istraživača, Azijsko udruženje za proučavanje dijabetesa
- Više od 60 publikacija o metaboličkim poremećajima i dijabetesu
- Glavni istraživač, Nacionalni program prevencije dijabetesa
Biografija
Dr. Chen je vodeća stručnjakinja u metaboličkoj medicini s posebnim fokusom na dijabetes i poremećaje štitnjače. Kao direktorica odjela za endokrinologiju u bolnici Shanghai Ruijin, pionirka je personaliziranih pristupa liječenju temeljenih na sveobuhvatnim profilima biomarkera. Njena stručnost osigurava da naša umjetna inteligencija točno tumači složene hormonske obrasce i metaboličke markere, pružajući klinički primjenjive uvide za endokrina stanja.
Istraživački interesi
- Rani biomarkeri za komplikacije dijabetesa
- Primjena umjetne inteligencije u endokrinoj dijagnostici
- Personalizirana medicina kod metaboličkih poremećaja
- Integracija kontinuiranog praćenja glukoze s laboratorijskim podacima
Upiti Medicinskog savjetodavnog odbora
Iskusite analizu umjetne inteligencije medicinske razine
Uz podršku svjetski poznate medicinske ekspertize, naša umjetna inteligencija pruža dijagnostičke uvide kojima možete vjerovati