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Plataforma de IA para hospitales DeepUnity
para imágenes médicasde monitorizaciónpara informes

Plataforma de IA para hospitales - DeepUnity - Dedalus - para imágenes médicas / de monitorización / para informes
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Características

Ámbito de aplicación
para hospitales, para imágenes médicas
Función
de monitorización, para informes, para transporte, de interoperabilidad, de gestión, de tratamiento de datos, de aprendizaje automático, de intercambio de datos
Otras características
en la nube

Descripción

Descripción general
DeepUnity AI Cube conecta su PACS con una red de socios de IA validados mediante un único punto de despliegue para integrar IA en los flujos de trabajo de radiología. Transfiere los resultados de IA de vuelta al PACS, admite el enriquecimiento de listas de trabajo y la priorización de casos, y utiliza una arquitectura cloud-native con seudonimización para proteger los datos de los pacientes.

Beneficios clave
  • Acceso a múltiples soluciones de IA validadas a través de un único despliegue, reduciendo el esfuerzo de integración
  • Apoyo a la toma de decisiones clínicas con salidas de IA clínicamente testadas
  • Incremento de la eficiencia operativa mediante la priorización de casos y el enriquecimiento de listas de trabajo
  • Flujo de diagnóstico fluido con resultados de IA devueltos directamente al PACS
  • Capacidad prevista para conectarse a cualquier PACS de terceros (disponible próximamente)

Características principales
  • Enrutamiento DICOM y transferencia segura
  • Motor de reglas para seleccionar la solución de IA adecuada por caso
  • Enriquecimiento de la lista de trabajo y priorización de casos
  • Seguimiento y gestión del estado de procesamiento de IA
  • Entrega de resultados de IA como elementos de informe estructurados en el flujo diagnóstico

Información adicional del producto
Diseño cloud-native con seudonimización y manejo seguro de datos. Un único despliegue reduce las integraciones con proveedores al proporcionar acceso a múltiples herramientas de IA validadas y devolver salidas de IA estructuradas para visualización y soporte de informes dentro del flujo de trabajo del radiólogo.

Especificaciones técnicas
  • Integración: Conecta PACS a una red de socios de IA validados
  • Arquitectura: Cloud-native con seudonimización
  • Flujo de trabajo: Resultados de IA transferidos al PACS; enriquecimiento y priorización de la lista de trabajo
  • Enrutamiento: Capacidades de enrutamiento DICOM
  • Selección: Motor de reglas para la selección de la solución IA por caso
  • Gestión: Seguimiento del estado de procesamiento de IA
  • Salida: Resultados de IA entregados como elementos de informe en el flujo diagnóstico
  • Soporte de proveedores: Despliegue único para acceder a múltiples proveedores de IA validados; soporte previsto para cualquier PACS de terceros

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