par Luis Daniel Fernádez | Déc 5, 2024 | L'IA en médecine
Les avance de las nuevas tecnologías ha permitido una gran evolución en el ámbito de la medicina. En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta fundamental en diferentes especialidades médicas, entre las que destaca el área de diagnostic d'image. La integración de la IA en el diagnóstico médico ofrece multitud de ventajas: mayor precisión y calidad de los diagnósticos, detección temprana de enfermedades, automatización de tareas, optimización del flujo de trabajo, creación de tratamientos personalizados y adopción de medidas preventivas.
Obtener un diagnóstico rápido, preciso y eficaz se trata de un aspecto clave para lograr una atención sanitaria más eficiente. La utilización de los métodos tradicionales conlleva el análisis de una gran cantidad de datos y la realización de tareas que implican una inversión de tiempo y recursos. Sumado a estos aspectos, existe la limitación de la subjetividad humana, que puede derivar en la aparición de errores en la práctica clínica. En este sentido, el empleo de algoritmos de Inteligencia Artificial en medicina ha tenido un notable impacto en el diagnóstico por imagen. En el siguiente artículo, analizamos cómo funciona la IA que analiza imágenes médicas y sus principales aplicaciones.
Técnicas de Inteligencia Artificial en el análisis de imágenes médicas
La inteligencia artificial estudia, diseña y desarrolla sistemas informáticos computarizados basados en algoritmos que pueden emular algunas de las funciones que realiza el ser humano, como pensar y aprender para resolver problemas. Un algoritmo consiste en un conjunto de instrucciones informáticas que están diseñadas para realizar una tarea específica, por lo que mediante la inteligencia artificial se puede automatizar muchas labores en el ámbito clínico.
¿Qué tipo de tecnología se utiliza en el diagnóstico de imágenes médicas y cómo funciona? Podemos diferenciar entre diversas técnicas:
Aprendizaje automático o Machine Learning (ML)
El Machine Learning (ML) es un campo de la inteligencia artificial que consiste en el uso de algoritmos informáticos para analizar y clasificar datos, aprender de ellos y poder realizar predicciones futuras. El sistema debe cumplir con una etapa de entrenamiento que se denomina como supervisado. Durante este proceso, se ingresan las imágenes médicas con sus etiquetas correspondientes, implementadas de forma manual. A medida que se exponen más datos, el algoritmo aprende a dar una respuesta específica mediante la evaluación de diferentes exámenes etiquetados a mano.
La mayoría de los sistemas de diagnóstico por imágenes hacen uso de este tipo de inteligencia artificial y es importante que, antes de utilizarlo en la práctica clínica, el sistema haya sido testeado y validado. Uno de sus principales usos es predecir enfermedades de forma temprana. Por ejemplo, analizar la probabilidad de que un nódulo mamario visible en una mamografía sea un tumor maligno.
Aprendizaje por representación o Representation Learning (RL)
Representation Learning (RL) es un subtipo de Machine Learning (ML) que no requiere que las características de la imagen sean etiquetadas a mano. El algoritmo de la computadora aprende por sí mismo las características necesarias para clasificar los datos proporcionados. Por tanto, se elimina la subjetividad humana, es decir, la limitación de analizar aquellas características que el ser humano considera relevantes. Este sistema se denomina aprendizaje no supervisado y, si se proporcionan suficientes datos, el rendimiento que se puede obtener es superior al ML tradicional.
Aprendizaje profundo o Deep Learning (DL)
El Deep Learning (DL) es una forma avanzada de Representation Learning (RL). Este tipo de algoritmo se encarga de explorar el uso de las redes neuronales artificiales, basándose en la estructura y función del cerebro humano. La red artificial de neuronas se compone por diferentes capas y conexiones. A través de cada capa, se propagan una serie de datos que se vinculan con la realización de una tarea específica.
En el área de diagnóstico por imagen, cada capa se encarga de analizar una característica de la imagen médica y le asigna un valor. Posteriormente, las capas finales de neuronas se encargan de recoger toda la información y ofrecer un resultado. Este tipo de tecnología tiene un gran potencial e interés en el análisis de imágenes médicas, ya que permite múltiples usos. Desde la detección automática de una lesión en las imágenes y sugerir diagnósticos diferenciales hasta estructurar un informe de forma preliminar.
6 aplicaciones de la IA en el análisis de imágenes médicas
La Inteligencia Artificial tiene la capacidad de procesar grandes cantidades de datos y reconocer patrones complejos. Podemos destacar las siguientes aplicaciones en el campo del diagnóstico por imagen:
1. Asistencia al trabajo del radiólogo
Poder gestionar la historia clínica de los pacientes de forma electrónica supone un avance muy importante, ya que facilita la labor que realizan los diferentes equipos médicos que intervienen en el proceso de diagnóstico por imagen. La IA puede ayudar a destacar los datos más relevantes y proponer una planificación específica del estudio para dar información a los diferentes profesionales: el clínico, el técnico y el médico radiólogo.
2. Optimización de la técnica radiológica
Mediante los métodos de Deep Learning (DL), los algoritmos permiten reconstruir imágenes en técnicas médicas como la imagerie par résonance magnétique y la tomografía axial computarizada o TAC. Con ello, se puede incrementar la calidad de las imágenes médicas, potenciando los recursos técnicos y físicos disponibles. Otra de las ventajas que ofrece la IA es que permite establecer la cantidad de radiación idónea para cada paciente, evitando añadir más cantidad de radiación innecesaria.
3. Segmentación y detección de lesiones
Mediante el uso de la IA, los sistemas pueden comprender las imágenes visualizadas de un examen y diferenciar estructuras sanas de áreas patológicas.
4. Clasificación y diagnóstico de patologías
Hay diferentes algoritmos de aprendizaje automático que puede identificar patrones y características específicas en las imágenes médicas para clasificarlas en diferentes categorías de enfermedades. Actualmente, se están desarrollando algoritmos para la detección de tumores en imágenes de mamografía y de cáncer de piel en imágenes de dermatoscopia. En este ámbito, la IA puede identificar tejidos cancerosos y clasificarlos en tipos de cáncer específicos, lo que puede conducir a diagnósticos más rápidos y precisos.
5. Predicción de la respuesta al tratamiento
La Inteligencia Artificial también puede predecir la respuesta del paciente a diferentes tratamientos. Los algoritmos pueden acceder a los datos del paciente y a los estudios médicos con el diagnóstico de su enfermedad. Con toda esta información, se puede predecir la respuesta del paciente a diversas opciones de tratamiento. Esto ofrece muchas ventajas, ya que se pueden elaborar planes de tratamiento específicos y con un enfoque personalizado, adaptado a las necesidades de cada paciente.
6. Detección temprana de enfermedades
Otra de las aplicaciones de la IA en medicina es la detección temprana de enfermedades. A través del análisis de grandes cantidades de datos, se pueden detectar patrones que mediante las técnicas tradicionales se pueden pasar por alto. Por ejemplo, uno de los usos que ofrecen los algoritmos de aprendizaje automático recientemente es poder detectar cambios tempranos en imágenes de resonancia magnética del cerebro, lo que puede ser un indicativo de enfermedades como el Alzheimer.
El diagnóstico médico asistido por IA evoluciona con rapidez. Las investigaciones que se están desarrollando en la actualidad buscan perfeccionar los modelos de IA existentes con el objetivo de explorar nuevas aplicaciones para ofrecer una asistencia médica mucho más precisa, eficiente y rápida.
Bibliographie
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Luís Daniel Fernández Pérez
Administrateur de Diagximag. Distributeur d'équipements et de solutions d'imagerie médicale.
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.
L'automatisation des fonctions et des tâches 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 principales aplicaciones 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 o las tomografías computarizadas.
- 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.
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Kiko Ramos
PDG de 4D Médica. Expert en marketing et distribution de matériel médical.
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.
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.