Artificial Intelligence is transforming data into knowledge for better care.Experience our AI-powered systems and solutions that turn information into actionable insights.

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AI definition

Artificial intelligence (AI) is transforming care delivery and expanding precision medicine. Siemens Healthineers has served as a pioneer in AI development for more than 20 years, and new deep learning technology now enables us to automate complex diagnostics and support optimal treatment.

Our Al-powered solutions address major challenges that the healthcare field faces. Right now, the demand for diagnostic services outstrips the supply of experts in the workforce. Developing solutions for managing this ever-increasing workload is a crucial task for the healthcare sector. And, while the workload is growing, diagnostics and treatment are also becoming more complex. Diagnostic experts and physicians need a new set of tools that can handle large volumes of medical data quickly and accurately. This would allow for more objective treatment decisions based on quantitative data and tailored to the needs of every patient. To provide this new toolset, we need to draw on the power of AI.

Siemens Healthineers has developed a portfolio of AI solutions that help automate and standardize complex diagnostics to meet the needs of every patient. With established AI expertise, future-oriented staff, vast medical data sets, and the exceptional computing power needed for creating algorithm-supported healthcare solutions, we are the right partner for venturing into the world of AI.

Watch this video from RSNA 2017 in Chicago to a selection of our AI technology in action and listen to our experts explain the key challenges in healthcare today.

Watch this video from Arab Health 2018 to learn how deep learning algorithms can simplify, and enhance the accuracy of, certain medical procedures.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
L'intelligence artificielle est un processus assisté par ordinateur, qui permet de résoudre des problèmes complexes généralement réservés aux humains. Il s'agit par exemple de la vision par ordinateur, de la reconnaissance des formes, de la reconnaissance vocale et, plus largement, de la prise de décision fondée sur les connaissances. On distingue les algorithmes classiques, qui suivent un chemin établi définitivement par le développeur, et les applications d'apprentissage automatique, qui élaborent le chemin vers la solution de manière autonome, à partir de modèles de données.

Plus performant que les algorithmes d'apprentissage automatique classiques dans de nombreux domaines, l'apprentissage profond, ou « Deep Learning », joue un rôle particulier. Ce type d'algorithme est formé et amélioré en ajoutant en continu de grands volumes de données, qui permettent d'améliorer sans cesse les attentes en termes de taux d'erreur.
 

AI Artificial Intelligence

L'intelligence artificielle désigne l'état d'une machine qui imite les fonctions « cognitives » que les humains associent à d'autres esprits humains.¹

AI Artificial Intelligence Machine Learning

L'apprentissage automatique permet à la machine de s'adapter à de nouvelles situations, ainsi que de détecter et extrapoler des modèles.¹

AI Artificial Intelligence Tradicional Machine Learning

Les algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels sont : artisanaux, codés en dur et destinés à rechercher des fonctions précises. Ils sont « spécialisés » et ne peuvent pas être facilement utilisés pour d'autres tâches ; en d'autres termes, ils restent fidèles à ce pourquoi ils ont été conçus à l'origine.

AI Artificial Intelligence Deep Machine Learning

L'apprentissage (automatique) profond est un type d'apprentissage automatique qui exploite des réseaux de neurones multicouches, où plusieurs couches masquées sont insérées entre les couches d'entrée et de sortie. Cela permet de développer les algorithmes plus rapidement et d'obtenir des résultats plus précis. En outre, les algorithmes d'apprentissage profond peuvent identifier des relations que les techniques traditionnelles ne reconnaissent pas toujours.ps that may not have been recognized by traditional techniques.

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