Piattaforma AI per ospedali DeepUnity
per diagnostica per immaginidi monitoraggioper reportistica

Piattaforma AI per ospedali - DeepUnity - Dedalus - per diagnostica per immagini / di monitoraggio / per reportistica
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Caratteristiche

Campo di applicazione
per ospedali, per diagnostica per immagini
Funzione
di monitoraggio, per reportistica, di trasporto, di interoperabilità, di gestione, di trattamento dati, di apprendimento automatico, di scambio dati
Altre caratteristiche
basata su cloud

Descrizione

Panoramica
DeepUnity AI Cube collega il tuo PACS a una rete di partner IA convalidati tramite un unico punto di distribuzione per integrare l'IA nei flussi di lavoro di radiologia. Trasferisce i risultati IA nel PACS, supporta l'arricchimento della worklist e la prioritizzazione dei casi, e utilizza un'architettura cloud-native con pseudonimizzazione per proteggere i dati dei pazienti.

Vantaggi principali
  • Accesso a più soluzioni IA convalidate tramite un unico deployment, riducendo lo sforzo di integrazione
  • Supporto alle decisioni cliniche con output IA clinicamente testati
  • Aumento dell'efficienza operativa tramite prioritizzazione dei casi e arricchimento della worklist
  • Flusso diagnostico fluido con risultati IA restituiti direttamente nel PACS
  • Capacità prevista di connessione a qualsiasi PACS di terze parti (disponibile a breve)

Caratteristiche principali
  • Instradamento DICOM e trasferimento sicuro
  • Motore di regole per selezionare la soluzione IA appropriata per caso
  • Arricchimento della worklist e prioritizzazione dei casi
  • Tracciamento e gestione dello stato di elaborazione IA
  • Consegna dei risultati IA come elementi di report strutturati nel flusso diagnostico

Informazioni aggiuntive sul prodotto
Progettazione cloud-native con pseudonimizzazione e gestione sicura dei dati. Un singolo deployment riduce le integrazioni con i fornitori fornendo accesso a più strumenti IA convalidati e restituendo output IA strutturati per la visualizzazione e il supporto alla refertazione nel flusso di lavoro del radiologo.

Caratteristiche / specifiche tecniche
  • Integrazione: Collega il PACS a una rete di partner IA convalidati
  • Architettura: Cloud-native con pseudonimizzazione
  • Flusso di lavoro: Risultati IA trasferiti nel PACS; arricchimento e prioritizzazione della worklist
  • Instradamento: Capacità di instradamento DICOM
  • Selezione: Motore di regole per la selezione della soluzione IA per caso
  • Gestione: Tracciamento dello stato di elaborazione IA
  • Output: Risultati IA forniti come elementi di report nel flusso diagnostico
  • Supporto fornitori: Singolo deployment per accedere a più fornitori IA convalidati; supporto previsto per qualsiasi PACS di terze parti
* I prezzi non includono tasse, spese di consegna, dazi doganali, né eventuali costi d'installazione o di attivazione. I prezzi vengono proposti a titolo indicativo e possono subire modifiche in base al Paese, al prezzo stesso delle materie prime e al tasso di cambio.