Philips ha annunciato l’ampliamento della sua collaborazione strategica con Amazon Web Services (AWS) con l’obiettivo di rendere disponibile in cloud il suo portafoglio di soluzioni diagnostiche integrate, che comprende radiologia, patologia digitale e, dal 2025, cardiologia e visualizzazione avanzata di intelligenza artificiale. Questa partnership mira a unificare i flussi di lavoro diagnostici e migliorare l’accesso alle informazioni critiche. Philips ha già completato con successo la transizione a HealthSuite Imaging su AWS in oltre 150 siti in Nord e Sud America, e ora accelera la migrazione dei sistemi sanitari europei verso il cloud.
Soluzioni cloud per una diagnostica avanzata
Le soluzioni basate su cloud di Philips sfruttano la disponibilità, affidabilità e sicurezza del cloud di AWS, offrendo una visione unificata dei dati dei pazienti provenienti da diverse fonti diagnostiche. Questo include immagini radiologiche, di anatomia patologica e altri documenti clinici. “Le soluzioni informatiche sanitarie di Philips basate sul cloud ci consentono di migliorare i risultati in tutte le aree cliniche”, dichiara Roy Jakobs, CEO di Royal Philips. La collaborazione con AWS permette di innovare rapidamente, garantendo ai medici strumenti avanzati per migliorare la diagnosi, il trattamento e il follow-up.
Innovazione con l’AI Generativa
Grazie ai modelli avanzati di Amazon Bedrock, Philips punta a sviluppare applicazioni di AI generativa efficienti e scalabili. Queste applicazioni si integreranno nei flussi di lavoro clinici, riducendo i tempi delle attività amministrative e ripetitive. “La collaborazione tra Philips e AWS offre agli operatori sanitari l’opportunità di accelerare l’innovazione in ambito sanitario”, dichiara Matt Garman, CEO di AWS. L’AI generativa consentirà ai medici di focalizzarsi su attività critiche, migliorando la qualità delle cure.
AI Generativa nella refertazione clinica
Uno degli ambiti di utilizzo dell’AI generativa che Philips sta esplorando è la creazione del referto clinico. Questo strumento permetterà ai medici di estrarre dati chiave dai referti precedenti e ottenere suggerimenti diagnostici o segnalazioni di potenziali incongruenze. Integrando l’AI generativa nella refertazione, sarà possibile includere informazioni sulla storia del paziente e sul contesto clinico nel referto diagnostico finale, ottenendo diagnosi più rapide e migliorando la qualità delle cure.
