Intelligence artificielle et analyse d'images médicales

par Luis Daniel Fernádez | 5 décembre 2024 | L'IA en médecine

Les les progrès des nouvelles technologies a permis une grande évolution dans le domaine de la médecine. De nos jours, l'intelligence artificielle (IA) est devenue un outil fondamental dans différentes spécialités médicales, y compris dans le domaine de la médecine de la santé. diagnostic d'image. Les l'intégration de l'IA dans les diagnostics médicaux offre une multitude d'avantages : précision et qualité accrues des diagnostics, détection précoce des maladies, automatisation des tâches, optimisation du flux de travail, création de traitements personnalisés et de mesures préventives.

L'obtention d'un diagnostic rapide, précis et efficace est la clé d'une meilleure efficacité des soins de santé. Les l'utilisation de méthodes traditionnelles implique l'analyse d'une grande quantité de données et l'exécution de tâches qui impliquent un niveau de compétence élevé. l'investissement en temps et en ressources. A ces aspects s'ajoutent les contraintes liées à l'utilisation de l'espace. la subjectivité humainece qui peut conduire à des erreurs dans la pratique clinique. En ce sens, l'utilisation de L'intelligence artificielle dans la médecine a eu un impact significatif sur l'imagerie diagnostique. Dans l'article suivant, nous examinons le fonctionnement de l'IA qui analyse les images médicales et ses principales applications.

Techniques d'intelligence artificielle dans l'analyse d'images médicales

L'intelligence artificielle étudie, conçoit et développe des systèmes informatiques basés sur des algorithmes. qui peuvent émuler certaines des fonctions exécutées par les humains, telles que la réflexion et l'apprentissage de la résolution de problèmes. Un algorithme consiste en un ensemble d'instructions informatiques conçues pour effectuer une tâche spécifique. Ces dernières années, différents outils ont vu le jour, tels que le Logiciel d'IA qui utilisent l'intelligence artificielle pour automatiser de nombreuses tâches et fonctions en milieu clinique.

Quel type de technologie est utilisé dans l'imagerie médicale et comment fonctionne-t-elle ? On peut distinguer différentes techniques :

Apprentissage machine (ML)

Le Machine Learning (ML) est un domaine de l'intelligence artificielle qui consiste à l'utilisation d'algorithmes informatiques pour analyser et classer les données, en tirer des enseignements et faire des prédictions futures. Le système doit être conforme à une phase de formation qui est appelé contrôlé. Au cours de ce processus, les images médicales sont saisies avec leurs étiquettes correspondantes, mises en œuvre manuellement. Au fur et à mesure que les données sont exposées, l'algorithme apprend à donner une réponse spécifique en évaluant différents tests étiquetés à la main.

La plupart des systèmes d'imagerie utilisent ce type d'intelligence artificielle et il est important que le système ait été testé et validé avant d'être utilisé dans la pratique clinique. L'une de ses principales utilisations est prédire les maladies à un stade précoce. Par exemple, l'analyse de la probabilité qu'une masse mammaire visible à la mammographie soit une tumeur maligne.

Apprentissage par représentation (RL)

L'apprentissage par représentation (RL) est un sous-type de l'apprentissage automatique (ML) qui ne nécessite pas l'étiquetage manuel des caractéristiques de l'image. L'algorithme informatique apprend tout seul les caractéristiques nécessaires pour classer les données fournies. Par conséquent, la subjectivité humaine est éliminée, c'est-à-dire la limitation de l'analyse des caractéristiques que l'être humain considère comme pertinentes. Ce système est appelé apprentissage non supervisé et, si les données fournies sont suffisantes, les performances obtenues sont supérieures à celles du ML traditionnel.

Apprentissage en profondeur (DL)

Le Deep Learning (DL) est une forme avancée de Representation Learning (RL). Ce type d'algorithme étudie l'utilisation de réseaux neuronaux artificiels.basé sur la structure et le fonctionnement du cerveau humain. Le réseau artificiel de neurones est constitué de différentes couches et connexions. À travers chaque coucheEn outre, une série de données sont propagées qui sont liées à la l'exécution d'une tâche spécifique.

Dans le domaine de l'imagerie diagnostique, chaque couche est chargée d'analyser une caractéristique de l'image médicale et de lui attribuer une valeur. Ensuite, les dernières couches de neurones sont chargées de collecter toutes les informations et de fournir un résultat. Ce type de technologie présente un grand potentiel et un grand intérêt dans l'analyse d'images médicales, car ses utilisations sont multiples. De l'analyse de l'image médicale à l'analyse de l'image médicale, les applications sont multiples. détection automatique d'une lésion dans des images et suggérer diagnostics différentiels à structurer un rapport de manière préliminaire.

6 applications de l'IA dans l'analyse d'images médicales

L'intelligence artificielle a la capacité de traiter de grandes quantités de données et de reconnaître des modèles complexes. Nous pouvons citer les applications suivantes dans le domaine de l'imagerie diagnostique :

1. la participation au travail du radiologue

Puissance la gestion électronique des dossiers médicaux des patients est un pas en avant très important, car il facilite le travail des différentes équipes médicales impliqués dans le processus d'imagerie diagnostique. L'IA peut aider à mettre en évidence les données les plus pertinentes et proposer une planification spécifique de l'étude afin de fournir des informations aux différents professionnels : le clinicien, le technicien et le radiologue.

2. Optimisation de la technique radiologique

En s'appuyant sur des méthodes de Deep Learning (DL), les algorithmes permettent de reconstruction d'images dans les techniques médicales telles que imagerie par résonance magnétique et tomographie axiale informatisée ou TAC. Cela permet d'améliorer la qualité de l'imagerie médicale en tirant parti des ressources techniques et physiques disponibles. Un autre avantage offert par l'IA est qu'elle permet d'établir la quantité idéale de radiations pour chaque patient, évitant ainsi l'ajout de radiations inutiles.

3. segmentation et détection des lésions

Grâce à l'IA, les systèmes peuvent comprendre les images visualisées d'un examen et différencier les structures saines des zones pathologiques.

4. Classification et diagnostic des pathologies

Il existe différents algorithmes d'apprentissage automatique qui peuvent identifier des modèles et des caractéristiques spécifiques dans le domaine de l'imagerie médicale les classer dans différentes catégories de maladies. Des algorithmes sont actuellement développés pour la détection des tumeurs dans les images de mammographie et des cancers de la peau dans les images de dermoscopie. Dans ce domaine, l'IA peut identifier les tissus cancéreux et les classer dans des types de cancer spécifiques, ce qui peut conduire à la mise en place d'un système d'information sur le cancer. des diagnostics plus rapides et plus précis.

5. Prévoir la réponse au traitement

L'intelligence artificielle peut également prédire la réaction des patients à différents traitements. Les algorithmes peuvent accéder aux données du patient et aux études médicales avec un diagnostic de la maladie du patient. Grâce à toutes ces informations, il est possible de prédire la réaction du patient aux différentes options thérapeutiques. Cela présente de nombreux avantages, car il est possible de développer les éléments suivants des plans de traitement spécifiques et une approche personnaliséeadaptés aux besoins de chaque patient.

6. Détection précoce des maladies

Un autre des les applications de l'IA en médecine est la détection précoce des maladies. Grâce à l'analyse de grandes quantités de données, il est possible de détecter des modèles qui pourraient échapper aux techniques traditionnelles. Par exemple, l'une des utilisations récemment proposées par les algorithmes d'apprentissage automatique est la détection des changements précoces dans les images de résonance magnétique du cerveau, qui peuvent être révélateurs de maladies telles que la maladie d'Alzheimer.

Les diagnostics médicaux assistés par l'IA évoluent rapidement. Les recherches en cours visent à affiner les modèles d'IA existants dans le but d'explorer de nouvelles applications pour fournir des soins médicaux beaucoup plus précis, efficaces et rapides.

Luís Daniel Fernández Pérez

Administrateur de Diagximag. Distributeur d'équipements et de solutions d'imagerie médicale.

Les applications de l'IA en médecine et leur impact sur la société

par 4D Medical | 12 novembre 2024 | L'IA en médecine

Les l'utilisation des nouvelles technologies et de l'intelligence artificielle (IA) a été un tournant pour de nombreux secteurs. L'un d'entre eux est la médecine, dont les dernières avancées et applications ont été influencées par le développement de la technologie. L'intelligence artificielle est une spécialité du domaine de l'informatique qui est utilisée pour produire des programmes par le biais d'une série d'algorithmes qui ont la capacité de penser, d'apprendre et de prendre des décisions, comme le font les humains.

Comment fonctionne l'IA ?

L'IA a commencé à être développée dans les années 1990 dans le but de créer un système informatique qui traiterait les données de la même manière que le cerveau humain. L'une des branches de l'intelligence artificielle les plus utiles dans le secteur des soins de santé est la apprentissage automatique. Ce système a les caractéristiques suivantes capacité des machines à utiliser des algorithmes et à apprendre à partir de donnéesCela permet d'améliorer la prise de décision à partir des informations traitées.

Grâce à l'utilisation d'un Logiciel d'IAOutre l'utilisation des nouvelles technologies, les fonctions et les tâches peuvent être automatisées, ce qui permet aux professionnels de la santé de traiter et d'analyser les données médicales plus rapidement et avec plus de précision. Cela a un effet impact significatif sur les différents domaines du secteur de la santé et favorise une meilleure gestion des soins de santé. Parmi les principales utilisations de l'IA dans le domaine de la santé, on constate qu'elle permet de développer et d'optimiser les processus de diagnostic clinique, de détection et de prévention des maladies, de soins de santé, de recherche et de création ou d'actualisation de nouveaux médicaments.

Elle a également contribué aux progrès de la télémédecine et à la mise au point de traitements médicaux personnalisés. Dans l'article suivant, nous examinons les applications clés de la L'IA en médecine et comment ils contribuent à la création d'une un système de soins de santé plus complet, plus souple et plus efficace.

Applications de l'IA en médecine

Ces dernières années, l'intelligence artificielle a été intégrée à la médecine afin de promouvoir des soins de meilleure qualité pour les patients, d'accélérer les processus et d'améliorer la précision des diagnostics. Quels sont les différents domaines dans lesquels l'intelligence artificielle est actuellement utilisée et quelles sont les améliorations qu'elle a permis d'apporter ?

Prévention des maladies et diagnostic précoce

L'IA est un outil essentiel pour la prévention des maladies. Grâce à l l'utilisation des données massives (Big Data)qui est une combinaison d'un ensemble de données de santé numérique, de données génomiques et de données comportementales du patient, peut être identifier les facteurs de risque et les modèles et le développement de certaines maladies.

• Propagation de maladiesLes algorithmes d'apprentissage automatique peuvent prédire la propagation de maladies telles que la grippe ou le COVID-19, en anticipant les pics épidémiques et en permettant de prendre des mesures préventives.
• Détecter les signes de maladies chroniquesUne autre application consiste à identifier les signes précoces de maladies chroniques, telles que le diabète ou les maladies cardiaques. Les maladies chroniques se caractérisent par leur lenteur d'apparition et passent souvent inaperçues jusqu'à ce qu'elles se transforment en complications plus graves. C'est pourquoi l'utilisation de l'IA est utile pour détecter les signes possibles de maladie dans les tests médicaux tels que les analyses de sang, les images échographiques ou les électrocardiogrammes. Dans ce cas, les algorithmes d'IA peuvent détecter des schémas de maladies cardiovasculaires par le biais de l'imagerie médicale, telle que l'échographie ou l'électrocardiogramme. imagerie par résonance magnétique ou le tomographie assistée par ordinateur.
• Prédisposition aux maladies génétiquesGrâce à l'utilisation de données génomiques, l'intelligence artificielle peut également analyser les prédispositions aux maladies génétiques. Les algorithmes d'IA étudient les schémas de l'ADN pour identifier les variantes génétiques qui pourraient indiquer un risque élevé de développer certaines maladies. En oncologie, ils sont utilisés pour prédire le risque de cancer du sein ou du côlon, ce qui permet aux médecins de concevoir des plans de prévention personnalisés.

Diagnostic clinique

Dans le cadre de la traitement et interprétation d'images pour le diagnosticOffres d'IA des algorithmes qui améliorent la qualité et la précision du diagnostic clinique. Ils permettent de reconnaître automatiquement des motifs complexes dans les données d'image, d'éliminer le bruit pour améliorer la qualité de l'image et d'établir des modèles tridimensionnels à partir d'images de patients individuels. Dans ce domaine, on peut souligner recherche par des chercheurs d'IBM dans le cadre d'un nouveau projet de développement d'un Un nouveau modèle d'IA peut prédire le développement d'un cancer du sein malin.

Avec des taux comparables à ceux obtenus par des radiologues humains, cet algorithme peut apprendre et prendre des décisions sur le développement du cancer à partir de données d'images et de l'historique du patient. En particulier, il a été capable de prédire la 87% des cas analysés et a également été en mesure d'interpréter les 77% de cas non cancéreux. Ce modèle pourrait donc être un outil fondamental pour aider les radiologues à confirmer ou à rejeter les cas positifs de cancer du sein.

Traitement médical personnalisé

Une autre utilisation de l'IA en médecine consiste à trouver des traitements médicaux personnalisés pour chaque patient. Sur la base d'une série de facteurs, tels que les antécédents médicaux, le mode de vie et la génétique, l'IA peut être utilisée pour trouver des traitements personnalisés pour chaque patient. Les algorithmes d'IA peuvent l'analyse d'un grand nombre de données génomiques et de biomarqueurs afin d'identifier des modèles et des facteurs de risque.

Il est ainsi possible de élaborer un traitement médical spécifique aux besoins du patientL'IA permet d'identifier le meilleur traitement pour chaque type de cancer, en tenant compte de la génétique spécifique de la tumeur. Par exemple, en oncologie, l'IA aide à identifier le meilleur traitement pour chaque type de cancer, en tenant compte de la génétique spécifique de la tumeur.

Soins de santé

Les soins aux patients sont l'un des domaines où l'IA peut apporter une aide précieuse aux professionnels de la santé et aux patients. Dans ce cas, l Assistants virtuels basés sur l'IA sont une solution idéale pour automatiser des fonctions et des tâches. Il s'agit notamment de la la gestion des rendez-vous, la réalisation de des consultations de santé de base, les l'évaluation des symptômes et les l'administration de médicaments.

Promouvoir la télémédecine

Ces systèmes ont également permis l'évolution de la télémédecine. En ce sens, les professionnels peuvent le suivi des patients souffrant de maladies chroniques à distance et recevoir des alertes sur d'éventuelles anomalies de leur état de santé. Cela présente de nombreux avantages en termes d'accès à un plus grand nombre de patients, en particulier ceux qui vivent dans des régions où tous les services de santé ne sont pas disponibles dans leur localité et qui doivent se déplacer pour recevoir des soins médicaux.

Gestion des ressources dans les centres médicaux et les hôpitaux

La gestion des ressources matérielles et humaines dans les cliniques, les hôpitaux et les centres de santé est un autre domaine où l'IA peut être mise en œuvre. L'examen de grandes quantités de données provenant de dossiers historiques peut s'avérer essentiel pour prévoir les ressources nécessaires dans une situation donnéeCela peut s'avérer très utile pour la gestion et l'optimisation des ressources disponibles. Cela peut s'avérer très utile pour éviter l'engorgement des structures médicales en période de forte demande et être en mesure de gérer l'inventaire des fournitures médicales et la disponibilité des lits et des médicaments.

Recherche et développement de médicaments

L'intelligence artificielle a joué un rôle fondamental dans le développement de la recherche médicale, tant dans le domaine de la santé publique que dans celui de la santé publique. le développement de nouveaux médicaments comme dans le optimisation des essais cliniques. L'intégration de l'intelligence artificielle dans la conception de médicaments implique une approche pluridisciplinaire combinant à la fois des concepts de chimie et de biologie et des concepts d'informatique pour accélérer la découverte de nouveaux traitements et de nouvelles solutions médicales.

Pour ce faire, on utilise des modèles d'IA créés à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour analyser de grandes quantités de données sur les composés chimiques et biologiques et l'interaction entre eux.

Chirurgie robotique

Les systèmes de chirurgie robotique tels que Da Vinci utilisent l'IA pour réaliser des interventions chirurgicales complexes avec un meilleur contrôle et une plus grande précision. Ces robots sont contrôlés par les chirurgiens afin de créer de petites incisions, ce qui permet d'améliorer la qualité de vie des patients. réduire la marge d'erreur, réaliser des interventions chirurgicales peu invasives et améliorer les délais de rétablissement des patients..

Un autre domaine clé dans lequel l'intelligence artificielle peut être appliquée est celui des l'élaboration de plans chirurgicaux personnalisés. Dans ce cas, les éléments suivants sont utilisés les données relatives aux interventions chirurgicales antérieures d'optimiser les techniques et de prévoir les complications possibles. qui peuvent survenir au cours des opérations.

Formation

L'IA a un rôle clé à jouer dans la la formation des professionnels de la santé. Il fournit de nombreux outils qui aident les spécialistes médicaux à acquérir et à perfectionner leurs compétences dans différents domaines, en augmentant leurs connaissances d'une manière plus efficace et personnalisée.

D'une part, le simulations médicales grâce à l'IA permettre aux étudiants de mettre en œuvre des procédures complexes et réduire le risque d'erreurs. Dans le même temps, le des plateformes d'apprentissage qui utilisent l'IA pour adapter le contenu pédagogique en fonction du niveau de connaissance de l'apprenantL'objectif est de rendre le processus d'apprentissage plus efficace.

En résumé, l'IA a de nombreuses applications en médecine et de nouvelles améliorations et innovations contribuent à faire progresser le secteur des soins de santé.

Kiko Ramos

PDG de 4D Médica. Expert en marketing et distribution de matériel médical.

Imagerie diagnostique vétérinaire : progrès et applications

par 4D Medical | 10 octobre 2024 | L'IA en médecine

Les radiologie vétérinaire a connu des progrès considérables au cours de la dernière décennie, transformant radicalement la manière dont les maladies sont diagnostiquées et traitées chez les animaux. Grâce à l'introduction de technologies avancées et d'équipements de haute définition, les vétérinaires sont désormais en mesure d'obtenir des informations sur les maladies animales. des images claires et détaillées qui sont essentiels pour une un diagnostic précis. Cela permet non seulement d'améliorer la qualité du traitement, mais aussi de réduire le stress et l'inconfort des animaux pendant les procédures de diagnostic.

L'une des innovations les plus remarquables est le numérisation des appareils de radiologiequi permet une visualisation instantanée des images et facilite une analyse plus rapide et plus précise. Cette technologie permet non seulement d'accélérer le processus de diagnostic, mais aussi de réduire l'exposition aux radiations, tant pour les animaux que pour les opérateurs, ce qui garantit un environnement plus sûr et plus efficace dans les cliniques vétérinaires.

Principales avancées dans le domaine de l'imagerie diagnostique vétérinaire

Quelles sont les avancées en matière d'imagerie diagnostique dans le secteur vétérinaire ? Nous pouvons souligner les points suivants :

Utilisation de la tomodensitométrie et de l'IRM chez les petits animaux

Les utilisation de la tomodensitométrie chez les petits animaux est devenu un outil précieux en radiologie vétérinaire. Cette technique permet des images tridimensionnelles de l'intérieur du corps de l'animalqui est essentiel pour des diagnostics précis de pathologies complexes. Chez les petits animaux, la tomodensitométrie est particulièrement utile pour examiner les détails fins des os, des organes internes et d'autres structures qui sont difficiles à visualiser avec les rayons X conventionnels.

D'autre part, le imagerie par résonance magnétique vétérinaire offre des avantages significatifs par rapport à d'autres formes d'imagerie diagnostiquenotamment en ce qui concerne la visualisation des tissus mous. Cette méthode est extrêmement sensible pour détecter les maladies du cerveau, de la moelle épinière et d'autres organes internes chez les petits animaux. L'IRM n'utilise pas de radiations ionisantes, ce qui la rend sûre pour une utilisation répétée en vue d'un suivi détaillé et d'un diagnostic longitudinal.

Progrès de l'échographie vétérinaire

L'ultrasonographie a révolutionné les applications de la radiologie vétérinaire en offrant une nouvelle façon d'évaluer la qualité de l'air. outil de diagnostic non invasif qui est capable de produire des images en temps réel des organes internes. Cette technologie est particulièrement utile pour l'examen de l'abdomen et du cœur, ainsi que pour la gestion de la reproduction chez une grande variété d'espèces animales. Grâce aux progrès des transducteurs et à l'amélioration de la qualité des images, l'échographie permet aux vétérinaires d'effectuer des diagnostics précis et des procédures telles que les biopsies guidées avec une grande précision.

Innovations dans le domaine de l'échographie cardiaque vétérinaire

L'échographie cardiaque est devenue un outil indispensable en médecine vétérinaire pour le diagnostic et le traitement des maladies cardiaques. évaluation du cœur des animaux. Cette technique avancée permet aux vétérinaires d'observer les la fonction cardiaque en temps réel, offrant une fenêtre cruciale sur la détection précoce des maladies cardiaques. Les améliorations apportées aux appareils à ultrasons et le développement de sondes plus sensibles ont considérablement accru la précision des diagnostics, permettant des interventions plus précoces et augmentant les taux de réussite du traitement des affections cardiaques chez les animaux.

Toutes ces innovations, nouvelles tendances et applications permettent de progresser dans le secteur vétérinaire afin d'améliorer les diagnostics et les traitements nécessaires pour tous les types d'animaux.

Kiko Ramos

PDG de 4D Médica. Expert en marketing et distribution de matériel médical.

L'avenir des équipements médicaux : tendances et développements

par 4D Medical | 10 octobre 2024 | L'IA en médecine

Les technologie médicale progresse à un rythme sans précédent, sous l'effet de l'innovation permanente dans les domaines suivants domaines tels que la robotique, la télémétrie et les systèmes de diagnostic numérique.. Ces progrès visent non seulement à améliorer la qualité des soins médicaux, mais aussi à les rendre plus accessibles. 

Progrès de la technologie médicale

Les innovations en matière d'équipements radiologiques, par exemple, permettent désormais des procédures plus rapides avec une exposition moindre aux rayonnements, ce qui profite à la fois aux patients et aux professionnels de la santé. Quelles sont les avancées en matière de technologie médicale ? Nous jetons ici un coup d'œil sur les les dernières nouvelles et évolutions dans le secteur des soins de santé:

Nouveaux développements en matière d'appareils à rayons X

Les l'intégration de l'intelligence artificielle permet aux systèmes de radiologie de fournir des recommandations diagnostiques préliminaires, qui peuvent servir de base à l'élaboration d'un plan d'action. accélérer le processus d'évaluation médicale et d'améliorer la précision de la détection précoce des maladies. 

Innovations dans les équipements d'échographie et d'endoscopie

Dans le domaine de l'échographie et de l'endoscopie, les progrès technologiques ont permis la création de des appareils plus compacts et plus portablesLa nouvelle technologie permet d'effectuer des diagnostics dans des environnements moins conventionnels tels que les cliniques rurales ou les cabinets éloignés. Les systèmes à ultrasons Les technologies actuelles sont capables de fournir des images à haute résolution qui sont essentiels pour le diagnostic des affections musculo-squelettiques et cardiaques. A leur tour, les innovations en matière de endoscopie améliorent la capacité à visualiser et traiter les affections gastro-intestinales avec moins d'inconfort pour le patient. 

Télémédecine

La télémédecine est un autre domaine qui a connu une forte croissance. Elle permet des médecins qui consultent à distance avec les patients et peuvent surveiller leur état de santé. Grâce à la l'utilisation d'appareils portablesles spécialistes seront en mesure d'effectuer diagnostics patients sans avoir à se rendre dans un centre médical. Il s'agit d'une avancée majeure, car facilite l'accès aux médicaments plus de personnes, en particulier celles qui vivent dans des régions moins peuplées et éloignées.

Progrès de l'imagerie par résonance magnétique à haut champ en médecine vétérinaire

L'imagerie par résonance magnétique à haut champ révolutionne le diagnostic vétérinaire, en particulier chez les petits animaux et les animaux exotiques. Cette technologie permet d'obtenir imagerie détaillée des tissus mousCeci est crucial pour les diagnostics neurologiques et des tissus mous. Grâce à des champs magnétiques plus puissants, les chirurgiens vétérinaires peuvent détecter les anomalies avec plus de précision et de rapiditéCela permettra des diagnostics plus précis et des traitements plus efficaces.   

Utilisation de la fluoroscopie dans les procédures vétérinaires interventionnelles

La fluoroscopie est une technique d'imagerie qui permet de visualiser des structures internes en mouvement en temps réel, particulièrement utile dans les cas suivants les procédures interventionnelles vétérinaires. Cette technologie est utilisée pour guider les procédures telles que la pose d'endoprothèses, les biopsies et les chirurgies mini-invasives. En fournissant une visualisation continue, la fluoroscopie contribue à accroître la précision des procédures et à améliorer la qualité des soins. réduit les risques liés aux interventions chirurgicales. 

Comme nous pouvons le constater, les avancées dans le domaine de la technologie médicale sont de plus en plus nombreuses et contribuent à rendre les diagnostics et les interventions plus rapides, plus efficaces et moins risqués pour les patients.

Kiko Ramos

PDG de 4D Médica. Expert en marketing et distribution de matériel médical.