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L'impact de l'IA sur le business model en radiologie. Comment s'y préparer ?
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- Nombre de pages160
- FormatMulti-format
- ISBN978-2-38630-327-2
- EAN9782386303272
- Date de parution12/02/2026
- Protection num.pas de protection
- Infos supplémentairesMulti-Format
- ÉditeurÉditions EMS
- PréfacierMichel Kalika
Résumé
L'intelligence artificielle s'est imposée comme une technologie devenue indispensable à notre quotidien, souvent sans que nous en ayons réellement conscience. Cette technologie a redéfini des pans entiers de l'industrie, notamment dans le secteur du divertissement, de la finance, du commerce de détail, de l'automobile et de la santé. En radiologie, l'intelligence artificielle transforme en profondeur le business model du secteur, portée par des solutions interprétatives (diagnostiques) et non-interprétatives.
Ces outils redéfinissent la chaîne de valeur, les propositions de valeur des centres d'imagerie, le rôle du radiologue et recomposent l'écosystème traditionnel du secteur de l'imagerie médicale. En mobilisant les cadres conceptuels développés dans d'autres secteurs ayant déjà intégré l'intelligence artificielle, cet ouvrage propose : - Une analyse des effets de l'intelligence artificielle sur les différentes composantes du business model ; - L'optimisation de l'IA dans les différents processus de la chaîne de valeur en radiologie ; - Une analyse des défis d'implémentation de l'IA dans les services de radiologie ; - Des recommandations concrètes pour une utilisation stratégique de l'IA en radiologie, en tenant compte de ses limites, de ses défis d'implémentation et des conditions réelles de son intégration.
Ces outils redéfinissent la chaîne de valeur, les propositions de valeur des centres d'imagerie, le rôle du radiologue et recomposent l'écosystème traditionnel du secteur de l'imagerie médicale. En mobilisant les cadres conceptuels développés dans d'autres secteurs ayant déjà intégré l'intelligence artificielle, cet ouvrage propose : - Une analyse des effets de l'intelligence artificielle sur les différentes composantes du business model ; - L'optimisation de l'IA dans les différents processus de la chaîne de valeur en radiologie ; - Une analyse des défis d'implémentation de l'IA dans les services de radiologie ; - Des recommandations concrètes pour une utilisation stratégique de l'IA en radiologie, en tenant compte de ses limites, de ses défis d'implémentation et des conditions réelles de son intégration.





