Aide au diagnostic, quantification, caractérisation, reconstruction d’image: l’intelligence artificielle médicale à portée de main pour la radiologie

Collective Minds Radiology

Un support online pour partager l’expertise de tous et apprendre de chacun

Collective Minds® Radiology est une plateforme permettant aux radiologues d’établir un diagnostic en collaboration sur des résultats d’imagerie et de rejoindre un réseau intégré et sécurisé avec des confrères. La plateforme permet de partager instantanément un cas avec un collègue pour un avis complémentaire mais aussi de faciliter l’échange de donnée dans le cadre d’une étude. 

Partage et échange de cas au format DICOM 

Les examens sont partagés sur la plateforme Collective Minds Radiology. Il est possible d’annoter ces examens et de commenter les messages des autres utilisateurs.Les examens sont partagés sur la plateforme Collective Minds Radiology. Il est possible d’annoter ces examens et de commenter les messages des autres utilisateurs.

Création de groupes entièrement personnalisables

Les groupes peuvent être créer par spécialité, au sein de votre hôpital, d’un groupe d’étude clinique ou de l’ensemble du réseau.

  • partage d’expertise
  • DICOM
  • annotation
  • recherche
  • étude clinique
  • IRM
  • CT scan
  • radiographie
  • mammographie

Gagnez en précision

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Augmentez la précision de vos services de radiologie, partout.

Accompagnez & formez

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Accompagnez et formez les radiologues moins expérimentés pour atteindre l’excellence à l’échelle mondiale.

Expertise mondiale

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Témoignage

Collective Minds® Radiology facilite le partage des connaissances en imagerie diagnostique à tous les niveaux d’expertise. Je suis vraiment impatient de voir l’impact de cette plateforme.

Dr. Lennart Blomqvist,

Fondateur de Collective Minds,
Professeur de radiologie au Karolinska Institute

Publications

  1. Lung Nodule and Cancer Detection in CT Screening. Geoffrey D Rubin, MD. J Thorac Imaging. 2015 Mar; 30(2): 130–138.
  2. Med Image Anal. 2019 Jul;55:15-26. doi: 10.1016/j.media.2019.03.010. Epub 2019 Mar 28. Pulmonary nodule detection in CT scans with equivariant CNNs. Winkels M1, Cohen TS2.

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