Rada doradcza ds. medycznych
Poznaj wybitnych specjalistów medycznych, którzy zapewniają nam Analizator testów krwi AI zapewnia dokładne, klinicznie istotne interpretacje, którym ufają dostawcy usług opieki zdrowotnej na całym świecie
Doskonałość dzięki nadzorowi ekspertów
Nasza Rada Doradcza ds. Medycyny składa się ze światowej sławy lekarzy, patologów klinicznych i specjalistów medycyny laboratoryjnej, którzy kierują rozwojem i walidacją naszych algorytmów sztucznej inteligencji. Każdy członek Rady wnosi dziesięciolecia doświadczenia klinicznego i zaangażowanie w poprawę dokładności diagnostycznej poprzez innowacyjne technologie.
Zarząd spotyka się kwartalnie, aby analizować wydajność algorytmów, weryfikować nowe interpretacje biomarkerów i zapewnić, że nasz system odzwierciedla najnowsze badania medyczne i wytyczne kliniczne. Ich wiedza specjalistyczna obejmuje wiele specjalizacji, zapewniając kompleksowy nadzór nad całym naszym spektrum diagnostycznym.
Ostatnia aktualizacja: 3 lutego 2026 r.
Kadra kierownicza ds. medycyny
Thomas Klein, lekarz medycyny
Główny Lekarz (CMO)
Uniwersytet Nisantasi w Stambule, Katedra Hematologii
Edukacja i szkolenia
- Lekarz, specjalizacja z hematologii klinicznej
- Afiliacja: Uniwersytet Nisantasi w Stambule, Katedra Hematologii
- Ponad 15 lat doświadczenia w medycynie laboratoryjnej
- Szkolenia specjalistyczne w zakresie diagnostyki wspomaganej sztuczną inteligencją i systemów wspomagania decyzji klinicznych
Rola w Kantesti
- Główny Lekarz nadzorujący wszystkie procesy walidacji klinicznej
- Główny autor raportów technicznych dotyczących walidacji klinicznej
- Główny recenzent medyczny wszystkich aktualizacji algorytmów sztucznej inteligencji
- Łącznik między Radą Doradczą ds. Medycznych a zespołem ds. rozwoju
- Odpowiedzialny za zgodność z przepisami i dokładność medyczną
Biografia
Dr Thomas Klein jest certyfikowanym hematologiem klinicznym i pełni funkcję Dyrektora Medycznego w Kantesti AI. Dzięki ponad 15-letniemu doświadczeniu w medycynie laboratoryjnej i dogłębnej wiedzy w zakresie diagnostyki wspomaganej sztuczną inteligencją, dr Klein łączy najnowocześniejszą technologię z praktyką kliniczną. Jego badania koncentrują się na analizie biomarkerów, systemach wspomagania decyzji klinicznych oraz optymalizacji zakresów referencyjnych dla danej populacji. Jako Dyrektor ds. Marketingu (CMO) kieruje badaniami walidacyjnymi z potrójną ślepą próbą, które zapewniają dokładność sztucznej inteligencji Kantesti na poziomie 98,71 TP3T w ponad milionie zweryfikowanych przypadków testowych ze 197 krajów.
Badania i publikacje
- Ramy walidacji klinicznej dla interpretacji badań krwi wspomaganych sztuczną inteligencją (2025)
- Zastosowania sztucznej inteligencji w diagnostyce hematologicznej
- Optymalizacja zakresu odniesienia specyficznego dla populacji
- Uczenie maszynowe we wspomaganiu decyzji klinicznych
Członkowie Rady Doradczej ds. Medycznych
Nasza rada doradcza zapewnia niezależny nadzór kliniczny i doradztwo w zakresie rozwoju i walidacji algorytmów sztucznej inteligencji.
Dr Sarah Mitchell, lekarz medycyny, doktor filozofii
Główny doradca medyczny – przewodniczący rady doradczej
Edukacja i szkolenia
- Lekarz, Wydział Lekarski Uniwersytetu Stanforda, 1998
- Doktorat z patologii klinicznej, Uniwersytet Johnsa Hopkinsa, 2003
- Rezydentura z anatomii i patologii klinicznej, Szpital Ogólny w Massachusetts
- Staż w zakresie medycyny laboratoryjnej, Klinika Mayo
Osiągnięcia zawodowe
- Posiadacz certyfikatu specjalisty w zakresie anatomii i patologii klinicznej (ABPath)
- Członek College of American Pathologists (FCAP)
- Nagroda za doskonałość w medycynie laboratoryjnej, 2022
- Nagroda za Wybitną Służbę, Amerykańskie Towarzystwo Patologii Klinicznej, 2020
- Ponad 75 recenzowanych publikacji z zakresu medycyny laboratoryjnej
Biografia
Dr Mitchell wnosi ponad dwudziestoletnie doświadczenie w patologii klinicznej do swojej funkcji Przewodniczącej Rady Doradczej ds. Medycznych. Jako Dyrektor Laboratoriów Klinicznych w dużym szpitalu klinicznym w Bostonie, jest pionierką w zakresie integracji diagnostyki wspomaganej sztuczną inteligencją z rutynowymi procedurami laboratoryjnymi. Jej badania koncentrują się na standaryzacji zakresów referencyjnych w różnych populacjach i poprawie dokładności diagnostycznej poprzez uczenie maszynowe.
Powiązania zawodowe
- Amerykańskie Towarzystwo Patologii Klinicznej (ASCP)
- Kolegium Amerykańskich Patologów (CAP)
- Stowarzyszenie Patologii Molekularnej (AMP)
- Instytut Standardów Laboratoriów Klinicznych (CLSI)
Prof. dr Hans Weber
Starszy doradca medyczny – medycyna laboratoryjna
Edukacja i szkolenia
- Lekarz, Wydział Lekarski Uniwersytetu w Monachium, 1990
- Habilitacja z chemii klinicznej, Uniwersytet Ludwika i Maksymiliana, 2000
- Rezydent z medycyny laboratoryjnej, Szpital Uniwersytecki w Monachium
- Stypendium badawcze, Harvard Medical School
Osiągnięcia zawodowe
- Profesor medycyny laboratoryjnej, Uniwersytet w Monachium
- Prezes Niemieckiego Towarzystwa Chemii Klinicznej (2018-2022)
- Członek zarządu Europejskiej Federacji Chemii Klinicznej
- Nagroda za doskonałość w chemii klinicznej, IFCC 2021
- Ponad 100 publikacji na temat automatyzacji laboratoriów i kontroli jakości
Biografia
Profesor Weber jest jednym z czołowych europejskich autorytetów w dziedzinie automatyzacji laboratoriów i chemii klinicznej. Jego pionierska praca nad standaryzacją metodologii laboratoryjnych na różnych platformach bezpośrednio wpływa na sposób, w jaki nasza sztuczna inteligencja radzi sobie ze zmiennością między sprzętem laboratoryjnym a zakresami referencyjnymi. Gwarantuje on, że nasz system dokładnie interpretuje wyniki, niezależnie od sprzętu w laboratorium źródłowym.
Obszar badań
- Automatyzacja laboratorium i optymalizacja przepływu pracy
- Standaryzacja metod chemii klinicznej
- Kontrola jakości w laboratoriach o dużej przepustowości
- Zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie laboratoryjnej
Dr Maria Rodriguez, lekarz medycyny, magister zdrowia publicznego
Doradca medyczny - Medycyna wewnętrzna
Edukacja i szkolenia
- Lekarz, Autonomiczny Uniwersytet w Barcelonie, Wydział Lekarski, 2000
- MPH, Szkoła Zdrowia Publicznego im. Johnsa Hopkinsa Bloomberga, 2005
- Rezydentura z chorób wewnętrznych, Szpital Vall d'Hebron w Barcelonie
- Stypendium w zakresie badań klinicznych, Europejski Instytut Badań Klinicznych
Osiągnięcia zawodowe
- Certyfikowany specjalista medycyny wewnętrznej (ABIM)
- Członek Amerykańskiego Kolegium Lekarzy (FACP)
- Nagroda za Doskonałość w Diagnostyce Medycznej, 2023
- Główny badacz projektu UE Horyzont 2020 w dziedzinie zdrowia cyfrowego
- Ponad 45 publikacji na temat medycyny zapobiegawczej i diagnostyki
Biografia
Dr Rodriguez łączy doskonałość kliniczną z pasją do medycyny prewencyjnej i technologii medycznych. Jako Ordynator Oddziału Chorób Wewnętrznych w Szpitalu del Mar w Barcelonie, wdrożyła innowacyjne protokoły diagnostyczne, które znacząco poprawiły wyniki leczenia pacjentów. Jej badania koncentrują się na wczesnym wykrywaniu chorób poprzez analizę biomarkerów, co czyni ją nieocenioną w walidacji prewencyjnych wniosków zdrowotnych naszej sztucznej inteligencji.
Dr Chen Wei, lekarz medycyny, magister nauk
Doradca Medyczny - Endokrynologia
Edukacja i szkolenia
- Lekarz, Uniwersytet Medyczny w Pekinie, 2001
- Magister endokrynologii, Imperial College London, 2006
- Rezydentura z medycyny wewnętrznej, Szpital Kolegium Medycznego w Pekinie
- Staż w zakresie endokrynologii, Szpital Mount Sinai w Nowym Jorku
Osiągnięcia zawodowe
- Posiada certyfikat specjalisty w zakresie endokrynologii i metabolizmu
- Członek Towarzystwa Endokrynologicznego
- Nagroda dla Młodego Badacza, Azjatyckie Stowarzyszenie Badań nad Cukrzycą
- Ponad 60 publikacji na temat zaburzeń metabolicznych i cukrzycy
- Główny badacz, Narodowy Program Zapobiegania Cukrzycy
Biografia
Dr Chen jest wiodącą ekspertką w dziedzinie medycyny metabolicznej, ze szczególnym uwzględnieniem cukrzycy i chorób tarczycy. Jako dyrektor Oddziału Endokrynologii w Szpitalu Ruijin w Szanghaju, jest pionierką w opracowywaniu spersonalizowanych metod leczenia opartych na kompleksowych profilach biomarkerów. Jej wiedza specjalistyczna gwarantuje, że nasza sztuczna inteligencja precyzyjnie interpretuje złożone wzorce hormonalne i markery metaboliczne, dostarczając klinicznie użytecznych informacji na temat schorzeń endokrynologicznych.
Zainteresowania badawcze
- Wczesne biomarkery powikłań cukrzycy
- Zastosowania sztucznej inteligencji w diagnostyce endokrynologicznej
- Medycyna spersonalizowana w zaburzeniach metabolicznych
- Integracja ciągłego monitorowania glikemii z danymi laboratoryjnymi
Zapytania do Rady Doradczej ds. Medycznych
Poznaj analizę AI klasy medycznej
Dzięki wsparciu światowej klasy ekspertów medycznych nasza sztuczna inteligencja dostarcza wiarygodnych informacji diagnostycznych