RADIO-LOG utilise l’IA d’AZmed comme filet de sécurité de seconde lecture pour les radiographies

PARIS, 27 janv. 2026 — AZmed, l’une des principales entreprises d’intelligence artificielle (IA) en imagerie médicale, et RADIO-LOG, un prestataire médical multidisciplinaire de premier plan en Bavière, ont détaillé aujourd’hui l’intégration de l’IA dans le flux de travail clinique quotidien du prestataire. Pour faire face à la complexité de l’imagerie diagnostique moderne, RADIO-LOG a commencé à utiliser les solutions d’IA d’AZmed en 2023, avant d’élargir par la suite son déploiement clinique avec des capacités d’IA supplémentaires.

Reflétant la pénurie aiguë de spécialistes qualifiés qui touche actuellement le système de santé allemand, les services de radiologie doivent relever le défi complexe de gérer une charge de travail croissante tout en continuant à garantir la précision diagnostique. Concrètement, l’équipe d’imagerie de RADIO-LOG avait besoin d’une solution d’IA pour atténuer ce défi clinique pendant les périodes les plus critiques de la semaine (nuits et week-ends), lorsque les effectifs sont réduits dans toute la région et que la pression sur les radiologues de garde est la plus forte.

RADIO-LOG a d’abord intégré AZtrauma, marqué CE, puis AZchest dans son écosystème numérique. Les capacités d’IA fournissent une seconde lecture automatisée des radiographies pour détecter les fractures osseuses, les luxations et les épanchements articulaires, ainsi que les anomalies thoraciques, répondant ainsi directement au risque accru de diagnostics manqués dans les cas complexes.

« Notre organisation s’est engagée à garantir l’excellence clinique et la sécurité des patients, et nous utilisons l’IA pour y parvenir », a déclaré le Dr Jens-Peter Staub, radiologue senior chez RADIO-LOG. « Avant de commencer à utiliser les solutions d’AZmed dans notre flux de travail, nous devions faire face à un nombre croissant d’examens tout en maintenant le même niveau élevé de précision diagnostique. L’utilisation de l’IA a transformé notre façon de prendre en charge nos patients en permettant des évaluations immédiates et objectives de nos examens, offrant ainsi un filet de sécurité essentiel pour les jeunes médecins et permettant d’établir des diagnostics préliminaires rapidement et avec précision, quelle que soit l’heure de la journée et la présence de radiologues. »

Des améliorations dans la prise en charge des patients ont été observées immédiatement ; grâce à l’intégration de l’IA dans leur PACS, RADIO-LOG a rationalisé son flux de travail diagnostique et créé une méthode accélérée d’accès aux résultats diagnostiques, sans clic supplémentaire requis pendant le processus de compte rendu. La technologie permet aux cliniciens d’exclure rapidement les cas normaux et de localiser rapidement les pathologies, permettant un triage rapide en vue d’une intervention ou d’une sortie.

« Au cours des dernières années, nos algorithmes d’IA ont été testés et validés cliniquement sur des jeux de données variés et dans des environnements de soins courants. Cette base nous permet de fournir un second avis de haute qualité qui aide les radiologues à obtenir des performances diagnostiques constantes, tout en réduisant la charge administrative qui pèse sur eux », a déclaré Julien Vidal, PDG d’AZmed.

L’adoption de ces capacités positionne AZmed comme le partenaire privilégié des réseaux de santé en Allemagne cherchant à améliorer la qualité de leurs soins grâce au déploiement de solutions d’IA validées cliniquement et fiables.