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Système d'aide à la décision clinique WebioMed

Système d'aide à l'optimisation et à la personnalisation de la pharmacothérapie

Système de santé public et privé, laboratoires pharmaceutiques

Ce système est une gamme complète de solutions intégrées pour la sélection du type optimal de médicament, sa dose et sa combinaison avec d'autres médicaments.

Solution d'IA pour prédire l'acuité visuelle post-opératoire pour les chirurgies LASIK

Hôpitaux, patients subissant des chirurgies LASIK.

Prédire l'acuité visuelle postopératoire pour les chirurgies assistées par laser dans le kératomileusis SItu (LASIK) à partir des données rétrospectives de chirurgie LASIK avec suivi des patients.

Automatiser un processus métier

Améliorer la base de connaissance des prescriptions de thérapies médicamenteuses et non médicamenteuses et son utilisation comme outil d'accompagnement des professionnels de santé

Médecins et patients

Mettre à la disposition du professionnel de la santé des méthodes et des moyens permettant, dans le délai imparti pour la prise de rendez-vous d'un patient 0 avec une nosologie connue, d'effectuer un choix de médicaments de qualité et de formuler une prescription correspondant aux bonnes pratiques médicales

Amélioration de l'efficacité des employés

Cartographie basée sur l'IA des enregistrements de cathéters optiques à multi-électrodes pour le traitement de la fibrillation auriculaire

Hôpitaux, cardiologues

Prédire les cibles possibles pour l'ablation de la fibrillation auriculaire sur la base des données cardiaques humaines explantées de deux modalités (cartographie multi-électrodes et imagerie optique proche infrarouge)

Amélioration du développement de produits / R&D

Système d'aide à la décision clinique WebioMed

Utilisateurs finaux (médecin, infirmière, technologue de laboratoire, pharmacien, patient) Équipe de vente et de marketing Équipe de développement et de maintenance des produits CDSS (administrateur système, développeur système, architecte système, chef de projet et maintenance système)

Dépistage pour la prédiction du risque de maladies cardiovasculaires avec des méthodes d'apprentissage automatique et en profondeur

Solution de recommandation intégrée pour les traitements prosthodontiques

Dentiste Hôpital

Afin de prendre en charge les traitements prothétiques compliqués en fonction de l'état du patient, la technologie d'intelligence artificielle fournit une analyse complète des informations et des situations données pour recommander diverses méthodes de traitement prothétique et les visualiser pour aider les médecins et les patients.

Amélioration de l'efficacité des employés

Système d'aide à la décision clinique WebioMed

Pour:

Utilisateurs finaux (médecin, infirmière, technologue de laboratoire, pharmacien, patient) Équipe de vente et de marketing Équipe de développement et de maintenance des produits CDSS (administrateur système, développeur système, architecte système, chef de projet et maintenance système)

Objectif:

Autre

Problème adressé

Les progrès de la médecine de précision nécessiteraient une évaluation pronostique de plus en plus individualisée des patients afin de fournir au patient une thérapie appropriée.

But du cas d'usage

Dépistage pour la prédiction du risque de maladies cardiovasculaires avec des méthodes d'apprentissage automatique et en profondeur

Description

Le CDSS WebioMed est une solution prête à l'emploi et formée pour identifier les patients à haut risque et prévenir la morbidité et la mortalité. Les caractéristiques de ce système comprennent : la stratification automatique des risques des patients ; une organisation plus efficace du travail préventif destiné à un groupe personnel de patients présentant un risque élevé de complications et de décès ; la possibilité d'orienter les patients en fonction de l'évaluation obtenue ; morbidité et mortalité réduites; une assistance numérique fiable, formée aux résultats de la médecine factuelle et aux directives cliniques modernes ; identification automatique des facteurs de risque ; détermination automatique de la probabilité de développer une maladie; respect des directives de pratique clinique; réduction du temps d'évaluation des risques pour le patient ; une intelligence artificielle puissante pour évaluer les données médicales et identifier les facteurs de risque sans frais de développement ; l'ajout de fonctions d'aide à la décision médicale ; service prêt pour évaluer le DSE et identifier les facteurs de risque ; réduire les coûts de développement du système d'information médicale.

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