Publicité en cours de chargement...
IBM dévoile des solutions d'imagerie Watson pour les fournisseurs de soins de santé
L'imagerie médicale est de loin la source d'informations la plus importante et possédant la croissance la plus rapide dans l'industrie de la santé. Les chercheurs d'IBM estiment qu'elle représente au moins 90% du total des données médicales d'aujourd'hui, mais ce qui engendre également des défis qui doivent être relevés. Le volume des images médicales peut être massif même pour les plus grands spécialistes et les radiologues de certains hôpitaux se retrouvent soumis à des milliers d'images chaque jour.
Watson Health intégrera :
- Son outil cognitif de partage des données patients visant à aider les professionnels de la santé à concilier les différences entre les données cliniques d'un patient et les données de son dossier de santé électronique (DSE).
- Un outil de synthèse des données cognitives destiné à fournir aux radiologues, cardiologues et autres médecins des informations cliniques spécifiques sur le patient pour les aider lors de l'interprétation des études d'imagerie, lors du diagnostic ou du traitement de celui-ci.
- Un outil cognitif de soutien aux médecins destiné à les aider à personnaliser leurs décisions en intégrant des données d'imagerie avec d'autres types de données de patients.
- L'application «Brain Bleed» de MedyMatch, un outil d'examen cognitif de l'image, destiné à aider les urgentistes à diagnostiquer un accident vasculaire cérébral ou un saignement cérébral chez un patient traumatisé grâce à des éléments pertinents au sein de son dossier.
Merge intégrera :
- Marktation, un nouveau processus d'interprétation des images médicales destiné à aider les médecins à améliorer la vitesse et la précision de la lecture d'images, avec une première application en mammographie.
- Un module d'intégration clinique Watson, une application dans le Cloud pour les radiologues afin d'accroître l'efficacité du lecteur et aider à éviter les erreurs courantes dans l'imagerie médicale, comme la négligence de base, l'ancrage, le biais, le biais d'encadrement ou la clôture prématurée.
- Un module de segmentation et de suivi des lésions, conçu pour aider les radiologues à augmenter la rapidité d’interprétation et de livraison des examens comparatifs chez les patients atteints de cancer ou d'autres maladies nécessitant un suivi sur le long terme
Pour plus d'informations http://www.ibm.com/watson/
Avez-vous apprécié ce contenu ?
A lire également.

Partenariats : comment la cyber-résilience devient un critère de sélection stratégique
02 fév. 2026 - 21:53,
Tribune
-En 2024, 749 incidents cyber ont été signalés au CERT Santé (+29 % vs 2023), dont 230 ayant entraîné un mode dégradé ou une interruption de prise en charge, avec des niveaux de gravité et de durée variables selon les contextes. Dans le même temps, les sanctions CNIL atteignent désormais jusqu’à 800 ...

Pourquoi le parcours patient n’existe pas (encore)
02 fév. 2026 - 21:08,
Tribune
-Le parcours patient est devenu un mot-clé, presque un slogan. Il est omniprésent dans les discours stratégiques, les projets d’établissement et les feuilles de route numériques. Pourtant, dans les hôpitaux, il reste largement invisible. Les patients ressentent des ruptures, des lenteurs, des incohér...

D4Evolution 2026 : l’IA pour planifier et le Command Center pour piloter, quand l’efficience hospitalière devient une discipline à part entière
02 fév. 2026 - 10:55,
Actualité
- Par Pauline NicolasDans un environnement hospitalier caractérisé par d’importantes tensions sur les équipes et une accélération de la transformation numérique, la seconde conférence plénière de l’évènement annuel de Dedalus France a permis de présenter des solutions concrètes pour améliorer l’efficience hospitalière. ...

Le CHU de Montpellier mobilise 14,9 M€ pour structurer un projet d’intelligence artificielle hospitalière
29 jan. 2026 - 13:01,
Actualité
- Rédaction, DSIHLe CHU de Montpellier a fait état de la mobilisation d’un financement de 14,9 millions d’euros dans le cadre du programme France 2030 pour développer un projet d’intelligence artificielle hospitalière, baptisé Alliance Santé IA. L’initiative vise à structurer des usages d’intelligence artificielle à...
