La nouvelle plateforme numérique Syngo Carbon de Siemens Healthineers est un écosystème d’archivage interopérable qui accepte toutes sortes de documents. Elle consolide et sécurise les données, tout en permettant aux établissements de Santé d’adopter une démarche informatique responsable.
Alors que le Big Data de Santé fait grossir toujours plus le nombre de fichiers en circulation et diversifie leurs formats, les éditeurs de solutions de santé s’attachent désormais à identifier les meilleurs logiciels à proposer aux établissements de soins, dans le but de répondre avec pertinence aux enjeux actuels et les mettre dans les meilleures conditions pour aborder un futur valorisant les professionnels de Santé.
Une plateforme d’archivage interopérable acceptant toutes formes de documents
C’est dans ce cadre que les médecins, soignants, patients, informaticiens et économistes peuvent compter sur Syngo Carbon, la dernière génération des solutions d’archivage et de diagnostic « Plusieurs-en-un » de Siemens Healthineers. Un entrepôt de données centralisé, multiformats et interopérable permet de consolider ces informations sensibles en apportant une expérience utilisateur complète.
Syngo Carbon, par sa conception modulaire et évolutive, propose dans un même espace de travail de gérer l’interprétation avancée, le recherche et l’innovation, l’intelligence artificielle, la création de comptes-rendus et autres documents de d’origines diverses et de toutes tailles. Grâce à son interface utilisateur ergonomique et personnalisable, cette solution permet aux acteurs de l’imagerie médicale, ainsi qu’aux autres professionnels de Santé, de se l’approprier plus facilement.
Informatique responsable et préservation des cyberattaques
D’autre part, l’environnement unifié de Syngo Carbon réduit significativement le poids des tâches administratives et de maintenance du logiciel pour les DSI. Celui-ci a été conçu dans un souci de respect de l’environnement, ce qui permet aux établissements de soins d’adopter un mode de consommation responsable par la réduction de leur consommation d’énergie et la limitation de leurs déchets informatiques.
De plus, la conception de Syngo Carbon préserve les établissements de Santé d’éventuelles cyberattaques en supprimant les silos des données qui les rendent souvent menacées. Siemens Healthineers a en effet mis en place des systèmes de tests d’intrusions continus pour mettre à l’épreuve la robustesse de ses solutions face aux risques sécuritaires, et ce tout au long du cycle de vie du logiciel.
Bénéficiant d’un cycle de vie dynamique et maîtrisé, Syngo Carbon joint les dernières avancées cliniques et technologiques en réponse à des projets allant de l’imagerie jusqu’aux établissements multiservices. Il est au cœur de la stratégie digitale de Siemens Healthineers.
Contactez Siemens Healthineers dès maintenant pour un accompagnement efficient dans votre transformation digitale.
Selon une nouvelle étude publiée dans la Revue Radiology, un grand modèle de langage (LLM) améliorerait sensiblement la détection des erreurs dans les comptes rendus de radiologie. Les chercheurs ont utilisé des comptes rendus synthétiques et des données ciblées pour donner au LLM de la légèreté.
23/05/2025 -
Dans un nouvel article spécial publié dans la Revue Radiology, des chercheurs abordent les défis de cybersécurité liés aux grands modèles de langage (LLM). Ils soulignent l'importance de mettre en œuvre des mesures de sécurité pour empêcher leur utilisation malveillante dans le système de Santé et m...
21/05/2025 -
Les biais diagnostiques créés par l’IA relèvent d’un manque d’informations démographiques incluent dans les données de santé. Dans un article publié dans la Revue Radiology, des chercheurs américains décrivent l’importance d’une définition homogène décrivant les groupes démographiques. Un travail qu...
20/05/2025 -
Pour renforcer les attributs des grands modèles de langage appliqués à la radiologie, la RAG, qui code les informations dans un espace vectoriel pour affiner les tâches des LLM basées sur la connaissance, semble pertinente. Dans une étude publiée dans la Revue Radiology : Artificial intelligence, de...
05/05/2025 -
RadLex, un lexique radiologique complet développé par la Radiological Society of North America (RSNA) destiné à proposer un langage commun pour communiquer les résultats diagnostiques par les radiologues, célèbre son 20e anniversaire en 2025.
22/04/2025 -
La tomodensitométrie à ultra-faible dose débruitée par l’IA permet, en appliquant seulement 2% de la dose normale, de diagnostiquer efficacement la pneumonie chez les patients immunodéprimés. C’est le résultat d’une étude publiée dans la Revue Radiology et qui pourrait ouvrir la voie vers de nouvel...
14/03/2025 -
L’European Society of Radiology (ESR), sous la direction de son groupe de travail sur l'IA, vient de publier un document de recommandations pour une implémentation généralisée de l’European AI Act.
11/03/2025 -
Ne manquez aucune actualité en imagerie médicale et radiologie !
Inscrivez-vous à notre lettre d’information hebdomadaire pour recevoir les dernières actualités, agendas de congrès, et restez informé des avancées et innovations dans le domaine.