Una rete di centri medici specializzati nella cura ortopedica, con presenza a livello nazionale, necessita di un sistema per archiviare immagini radiologiche provenienti da sedi differenti e implementare un modello di diagnosi automatizzata basato su AI.
Centralizzare i dati per supportare la diagnosi
L’esigenza è ottimizzare i flussi operativi e ridurre i tempi di analisi, creando un ecosistema tecnologico in grado di valorizzare i dati clinici e supportare i medici con strumenti più efficienti, accurati e scalabili. In un contesto caratterizzato da grandi volumi di immagini e informazioni provenienti da sedi differenti, è fondamentale garantire continuità operativa, rapidità di accesso ai dati e maggiore uniformità nei processi di refertazione.
Ecosistema sanitario distribuito e ad alta complessità
Il progetto si inserisce nel contesto di una rete di centri medici specializzati in diagnostica e cura ortopedica, caratterizzata da un’elevata quantità di immagini radiologiche generate quotidianamente e dalla necessità di gestire dati clinici provenienti da strutture differenti.
L’obiettivo è rendere più fluida la collaborazione tra sedi e professionisti sanitari, migliorando l’accesso alle informazioni e supportando i processi decisionali con strumenti tecnologici evoluti.
Un’infrastruttura AI per la diagnostica avanzata
Per rispondere alle esigenze del cliente, è stata progettata un’infrastruttura centralizzata capace di raccogliere, archiviare e gestire immagini radiologiche provenienti da più centri medici, integrando sistemi PACS e tecnologie Big Data in un ecosistema unico e scalabile.
La soluzione ha previsto anche l’adozione di un modello di Machine Learning addestrato sui dati clinici e sui processi di refertazione medica, con l’obiettivo di supportare i professionisti sanitari nell’analisi diagnostica. L’intera architettura è stata sviluppata per garantire accesso rapido alle informazioni, continuità operativa e gestione sicura dei dati clinici.
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