Inteligencia artificial
La segmentación, la planificación y el diseño de imágenes médicas suelen ser los pasos más difíciles y más arduos a la hora de aprender a crear dispositivos personalizados. La inteligencia artificial (IA), y en especial el aprendizaje automático, impulsa el desarrollo de nuevos algoritmos automatizados y elimina potencialmente las dificultades de la atención médica personalizada.
![Imagen digital de líneas en relieve en círculos](https://assets-eu-01.kc-usercontent.com:443/8ff24b0e-57a3-0157-62d1-fa4ac9734eb5/cd51e414-2f83-4d9c-a80b-9afc3d4408a3/hd-healthcare-academia-artificial-intelligence.jpg?w=3840&q=90&lossless=true&auto=format)
![Imagen digital de líneas en relieve en círculos](https://assets-eu-01.kc-usercontent.com:443/8ff24b0e-57a3-0157-62d1-fa4ac9734eb5/6ec15442-212a-436d-a439-7f4a3317b541/ssm-healthcare-academia-artificial-intelligence.png?w=3840&q=90&lossless=true&auto=format)
Ventaja del usuario de IA
Aumente su eficiencia y calidad
Confíe en la IA para automatizar la segmentación, la planificación y el diseño
Afronte el alto flujo de trabajo sin sacrificar la calidad
Genere confianza en sus operaciones con la opción de automatización
Dedique más tiempo a las tareas prioritarias
Reduzca la carga de trabajo de sus ingenieros y evite repetitivas tareas de procesamiento de imágenes
Puede utilizar Mimics Innovation Suite con confianza para:
- Aumentar la eficiencia y la consistencia de la segmentación de manera inmediata utilizando los algoritmos de IA ya disponibles en Mimics
- Crear conjuntos de datos de formación consistentes de manera efectiva para su investigación de IA
- Comprobar con facilidad la exactitud de los resultados de su segmentación automática
- Crear sus propios algoritmos de IA, fácilmente accesibles para el usuario final a través de Mimics
Recursos
Aprenda más gracias al acompañamiento que brinda nuestro servicio de asistencia y atención al cliente
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L-102317-02
Los sistemas con IA habilitada tienen algoritmos numéricos que utilizan inteligencia artificial, entre los que se incluyen los métodos de valor umbral, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, los algoritmos de segmentación basados en gráficos y en modelos y sus combinaciones, que se han bloqueado y validado antes de su lanzamiento. No se refiere a ningún tipo de IA/ML adaptable.
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![Imagen digital de un hueso con marcas en la parte frontal inferior](https://assets-eu-01.kc-usercontent.com:443/8ff24b0e-57a3-0157-62d1-fa4ac9734eb5/aadf2c58-0cb7-4aca-8989-52e3fd7f3bea/hm-healthcare-academia-future-of-personalized-care.jpg?w=3840&q=90&lossless=true&auto=format)
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Obtenga condiciones de prueba realistas que pueden ayudar a acortar tiempos de intervención.