Automatisation de la transcription médicale : gain de temps assuré

Introduction

Dans le monde exigeant de la radiologie, chaque minute compte. Les radiologues sont confrontés à un volume croissant d'examens et à une pression constante pour fournir des comptes rendus précis et rapides. La saisie manuelle et la transcription des dictées sont des tâches chronophages qui peuvent ralentir considérablement le flux de travail. C'est dans ce contexte que l'automatisation de la transcription médicale émerge comme une solution indispensable. Cette technologie, basée sur l'intelligence artificielle (IA), promet de transformer la manière dont les comptes rendus radiologiques sont produits, offrant un gain de temps assuré et une amélioration notable de la productivité.

Cet article s'adresse aux radiologues, aux résidents et aux professionnels de l'imagerie médicale en France. Nous explorerons les principes, les avantages et les applications concrètes de cette automatisation. Vous découvrirez comment les outils modernes peuvent réduire drastiquement le temps de saisie manuelle et vous permettre de vous concentrer sur votre expertise clinique.

Définition et concepts clés

L'automatisation de la transcription médicale désigne l'utilisation de technologies avancées, principalement l'intelligence artificielle (IA) et le traitement du langage naturel (TLN), pour convertir des dictées orales de professionnels de santé en texte écrit, sans intervention humaine directe ou avec une intervention minimale. Dans le contexte radiologique, cela signifie transformer les commentaires dictés par le radiologue lors de l'interprétation d'une image en un compte rendu structuré et prêt à l'emploi.

Au cœur de cette automatisation se trouve la reconnaissance vocale (RV) avancée. Contrairement aux systèmes de dictée traditionnels, les solutions modernes intègrent des modèles linguistiques spécifiques au domaine médical. Elles sont entraînées sur des millions de termes, expressions et structures de phrases radiologiques, ce qui leur confère une précision et une compréhension contextuelle inégalées. Le TLN prend le relais pour analyser le texte transcrit, en extraire les informations pertinentes, identifier les pathologies et les structures anatomiques, puis les organiser de manière logique et structurée.

Les termes connexes incluent le "reporting structuré" (ou Structured Reporting), qui est l'objectif final de cette automatisation. Il s'agit de générer des rapports standardisés, conformes aux meilleures pratiques et aux classifications établies (comme RadLex), facilitant l'interopérabilité et l'analyse de données. Vous pouvez approfondir les bénéfices de la reconnaissance vocale dans notre article sur les bénéfices de la reconnaissance vocale en radiologie pour les radiologues.

Indications cliniques et objectifs

L'automatisation de la transcription médicale s'impose comme une nécessité dans de nombreuses situations cliniques, en particulier celles caractérisées par un volume élevé d'examens ou une complexité de cas. L'objectif principal est de libérer le radiologue des tâches répétitives de transcription, lui permettant de consacrer plus de temps à l'analyse diagnostique et à la relation avec le patient ou le clinicien.

Les indications sont vastes : des examens de routine comme les radiographies pulmonaires ou les échographies abdominales, aux explorations plus complexes telles que les IRM cérébrales ou les TDM thoraciques avec de multiples findings. Partout où un compte rendu détaillé est requis, l'automatisation peut apporter une valeur ajoutée. Les objectifs sont clairs : améliorer la vitesse de production des comptes rendus sans compromettre la qualité, standardiser le contenu pour une meilleure lisibilité et interprétabilité, et réduire la charge mentale et la fatigue associées à la dictée et à la correction.

Cette approche permet également de minimiser les erreurs de saisie et d'orthographe, courantes dans la transcription manuelle, et d'assurer une terminologie cohérente. Pour en savoir plus sur les gains potentiels, n'hésitez pas à consulter notre article sur les avantages des rapports de radiologie assistés par l'IA.

Techniques et protocoles

L'automatisation de la transcription médicale ne se substitue pas aux techniques d'acquisition d'images, mais elle optimise la phase post-acquisition, c'est-à-dire la production du compte rendu. Quel que soit le protocole d'imagerie utilisé (IRM, TDM, échographie, radiographie ou médecine nucléaire), le processus de dictée des observations est similaire. C'est à partir de cette dictée que l'automatisation déploie toute son efficacité.

IRM

Pour l'imagerie par résonance magnétique (IRM), les comptes rendus sont souvent longs et détaillés, décrivant des séquences multiples (T1, T2, FLAIR, diffusion, etc.), des plans variés (axial, sagittal, coronal) et une multitude de structures anatomiques. L'automatisation permet de transcrire ces descriptions complexes avec une grande fidélité, en identifiant les termes spécifiques à l'IRM et en les organisant de manière structurée. Elle peut par exemple reconnaître la description d'une lésion hyperintense en T2 FLAIR et l'intégrer dans la section appropriée du rapport. Cela réduit le temps passé à formater ces informations manuellement.

TDM

La tomodensitométrie (TDM) génère également des rapports riches en informations. Les descriptions des acquisitions (avec ou sans injection de contraste), les mesures de densité, la caractérisation des lésions (taille, localisation, aspect) sont autant d'éléments que l'automatisation peut traiter. Un système performant sera capable de distinguer une description d'anomalie pulmonaire sur un scanner thoracique d'une observation sur un scanner abdominal, et de proposer une mise en page cohérente. De plus, les données concernant la dose d'irradiation, bien que non transcrites, peuvent être plus facilement intégrées dans un rapport déjà structuré par l'IA.

Échographie / Radiographie / Médecine nucléaire

Pour l'échographie, les rapports intègrent souvent des mesures (taille d'organes, vaisseaux), des descriptions de flux Doppler, et des caractérisations de masses avec des termes spécifiques (isoéchogène, hypoéchogène). L'automatisation peut capturer ces nuances. De même, pour la radiographie standard, les descriptions d'anomalies osseuses ou pulmonaires peuvent être rapidement transcrites et formatées. En médecine nucléaire, où les rapports incluent des informations sur le radiopharmaceutique, son activité, le temps d'acquisition et la distribution de la fixation, l'automatisation assure que ces données techniques sont correctement positionnées aux côtés des observations cliniques.

Dans tous ces cas, la valeur ajoutée réside dans la capacité de l'outil d'automatisation à comprendre le contexte médical de la dictée, à extraire les informations clés et à les présenter de manière standardisée et intelligible, peu importe la modalité d'imagerie utilisée.

Interprétation et signes radiologiques

L'interprétation des images radiologiques est le cœur du métier de radiologue. L'automatisation de la transcription médicale ne remplace pas cette expertise humaine, mais elle en décuple l'efficacité en facilitant la documentation des signes radiologiques et des diagnostics. Un compte rendu clair et bien structuré est essentiel pour la communication clinique et la prise en charge du patient.

Signes majeurs

Lorsqu'un radiologue dicte ses observations, il décrit les signes majeurs qu'il identifie : la présence d'une lésion, sa localisation précise, sa taille, sa morphologie, ses caractéristiques de signal ou de densité, et son comportement après injection de contraste. Une solution d'automatisation avancée est capable non seulement de transcrire fidèlement ces descriptions, mais aussi d'en comprendre le sens. Par exemple, si vous dictez "une masse nodulaire de 2 cm, spiculée, au niveau du lobe supérieur droit", le système peut reconnaître ces attributs comme des indicateurs d'une suspicion de malignité et les mettre en évidence dans le rapport. Il peut également insérer automatiquement des mesures et des localisations dans des champs prédéfinis du rapport structuré, assurant ainsi une cohérence et une complétude des informations.

Cette capacité à structurer les informations en temps réel permet au radiologue de se concentrer pleinement sur l'analyse de l'image, sachant que la documentation se fait de manière intelligente en arrière-plan. Cela minimise les omissions et garantit que toutes les observations importantes sont consignées avec précision.

Diagnostics différentiels et pièges

L'établissement d'un diagnostic différentiel pertinent est une étape cruciale de l'interprétation radiologique. Souvent, plusieurs hypothèses doivent être explorées avant d'arriver à une conclusion. L'automatisation de la transcription aide à formaliser cette réflexion diagnostique.

Lorsqu'un radiologue énumère des diagnostics différentiels, le système peut les lister de manière claire et concise. Il peut également identifier les termes qui signalent un "piège" ou une observation à surveiller, comme une image artéfactuelle ou une variante anatomique normale. Par exemple, la dictée "Pas d'anomalie significative en dehors de calcifications vasculaires athéromateuses banales" serait transcrite et contextualisée correctement, évitant de classer les calcifications comme une pathologie majeure. La structuration automatique permet d'éviter les confusions et d'assurer que les nuances importantes sont bien retranscrites dans le rapport final, évitant ainsi des interprétations erronées par le clinicien référent.

Qualité, sécurité et dose

La qualité des soins est une priorité absolue en radiologie. L'automatisation de la transcription médicale joue un rôle indirect mais significatif dans l'amélioration de la qualité et de la sécurité des patients, même si elle ne gère pas directement la dose d'irradiation ou les contre-indications.

Un compte rendu radiologique de haute qualité est précis, complet, concis et standardisé. En automatisant la transcription et la structuration, on réduit les risques d'erreurs humaines liées à la fatigue ou à la mauvaise compréhension d'une dictée. La standardisation du vocabulaire et du format, facilitée par des outils comme Rad Report AI, assure une meilleure lisibilité et interprétabilité du rapport par tous les professionnels de santé. Cela limite les ambigüités et améliore la continuité des soins.

Concernant la dose d'irradiation, bien que l'automatisation ne la mesure pas, elle peut faciliter l'intégration de ces informations dans le rapport structuré. Les recommandations de la Société Française de Radiologie (SFR) ou de l'European Society of Radiology (ESR) insistent sur l'importance de la traçabilité de la dose. Un rapport automatisé peut avoir des champs dédiés pour ces données, assurant leur présence systématique et conforme aux exigences réglementaires. De même, les contre-indications (grossesse, insuffisance rénale pour les produits de contraste) sont des informations critiques qui doivent figurer explicitement dans le dossier patient et, si nécessaire, être rappelées dans le compte rendu. L'automatisation peut aider à mettre en place des rappels ou des sections spécifiques pour ces avertissements.

Enfin, l'amélioration de la productivité grâce à l'automatisation permet aux radiologues de disposer de plus de temps pour la relecture et la validation des rapports, renforçant ainsi la sécurité globale du processus. L'accent est mis sur la précision du langage médical et la conformité aux guides de bonnes pratiques, comme ceux émis par la Haute Autorité de Santé (HAS) en France, garantissant une information fiable et de qualité.

IA et automatisation du compte rendu

L'intelligence artificielle (IA) est le moteur de la révolution en cours dans l'automatisation de la transcription médicale et du compte rendu radiologique. Les avancées en IA, notamment en traitement du langage naturel (TLN), ont permis le développement d'outils capables de comprendre le langage médical complexe, d'en extraire des informations structurées et de les organiser dans des rapports cohérents.

Le reporting structuré est au cœur de cette transformation. Plutôt que des descriptions textuelles libres, souvent sujettes à des variations stylistiques et terminologiques, les rapports structurés présentent les informations dans des champs prédéfinis. Ces champs peuvent être basés sur des ontologies médicales comme RadLex, qui fournit un vocabulaire standardisé pour la radiologie, ou des normes d'échange comme DICOM Structured Reporting (DICOM SR). L'IA facilite cette structuration en identifiant les entités médicales (organes, pathologies, procédures), les attributs (taille, localisation, caractéristiques) et les relations entre elles, puis en les mappant aux champs appropriés du modèle de rapport.

Les cas d'utilisation pratiques de l'IA sont multiples :

• Transcription de la dictée : Conversion précise de la parole en texte, avec une haute reconnaissance des termes techniques.
• Extraction d'informations : Identification automatique des findings clés, des mesures et des conclusions.
• Structuration automatique : Organisation des informations extraites dans un format prédéfini, conforme aux recommandations cliniques.
• Mise en évidence des pathologies : Les systèmes IA peuvent souligner ou mettre en gras les observations significatives ou les conclusions anormales, attirant l'attention du clinicien.
• Génération de texte : Dans certains cas, l'IA peut même générer des paragraphes entiers ou des phrases standardisées pour accélérer la rédaction.

C'est précisément dans ce domaine que Rad Report AI excelle. Notre plateforme SaaS est conçue pour transformer vos dictées non structurées en comptes rendus radiologiques structurés et formatés en quelques secondes. Rad Report AI comprend le langage médical français, organise vos découvertes de manière logique et met en évidence les pathologies clés, vous permettant de gagner un temps précieux et d'améliorer la qualité de vos rapports. Nous vous invitons à essayer Rad Report AI pour découvrir l'efficacité de l'automatisation de la transcription médicale.

Cette intégration de l'IA ne se limite pas à la simple transcription ; elle vise une assistance intelligente tout au long du processus de création du rapport, pour une radiologie plus efficace et plus sûre.

Workflow PACS/RIS et standardisation

L'efficacité de l'automatisation de la transcription médicale dépend largement de son intégration fluide dans le workflow radiologique existant, notamment avec les systèmes PACS (Picture Archiving and Communication System) et RIS (Radiology Information System). Ces systèmes sont les piliers de la gestion de l'imagerie et de l'information dans un service de radiologie.

Une solution d'automatisation performante doit s'intégrer de manière transparente avec le RIS pour récupérer les informations du patient et de l'examen, et avec le PACS pour associer le compte rendu aux images correspondantes. Cette intégration permet de créer un écosystème unifié où les données circulent sans heurts, évitant la double saisie et les erreurs de transcription. La standardisation joue ici un rôle crucial. L'utilisation de normes comme DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) pour les images et DICOM SR pour les rapports structurés, ainsi que l'intégration de terminologies médicales standardisées comme RadLex, sont essentielles pour l'interopérabilité et la communication entre les différents systèmes.

L'automatisation facilite l'adoption de modèles de compte rendu et de checklists. Au lieu de dicter entièrement chaque rapport, les radiologues peuvent s'appuyer sur des modèles préexistants, complétés automatiquement par l'IA à partir de leur dictée. Ces modèles garantissent la présence de toutes les informations nécessaires et la conformité aux protocoles de reporting. Par exemple, une checklist pour un compte rendu d'IRM du genou pourrait inclure des sections obligatoires pour le ménisque, le ligament croisé antérieur, le cartilage, etc., que l'IA remplirait à partir des observations dictées. Cela aide à maintenir une qualité constante et à éviter les omissions importantes.

L'optimisation du flux de travail ne se résume pas à la vitesse ; elle englobe également la précision, la complétude et la capacité d'analyse des données. En standardisant les comptes rendus via l'automatisation, il devient plus facile de réaliser des études épidémiologiques, d'évaluer la qualité des soins ou de former des algorithmes d'IA pour des tâches futures. Pour approfondir la standardisation, découvrez comment l'IA peut aider l'IA pour les comptes rendus structurés : standardisation automatique.

Cas cliniques types

Pour illustrer concrètement l'impact de l'automatisation de la transcription médicale, examinons quelques cas cliniques représentatifs en radiologie.

Cas 1 : IRM du genou après traumatisme

Présentation : Patient de 35 ans avec douleur et instabilité du genou après une torsion. Prescription d'IRM du genou.

Choix de la modalité : IRM pour une évaluation détaillée des structures ligamentaires, méniscales et cartilagineuses.

Observations clés et rôle de l'automatisation : Le radiologue dicte ses observations : "Lésion en corne postérieure du ménisque interne de grade III, rupture complète du ligament croisé antérieur, présence d'un œdème osseux condylien latéral." L'outil d'automatisation transcrit et structure immédiatement ces informations. Il identifie les termes "ménisque interne grade III" et "rupture LCA" comme des éléments diagnostiques majeurs, les insérant dans les sections dédiées du rapport structuré (Ménisque, Ligaments) et les mettant en évidence. Cela permet de générer un rapport complet et précis en quelques secondes, facilitant la prise de décision chirurgicale pour le clinicien.

Cas 2 : TDM thoracique pour bilan d'extension

Présentation : Patient de 60 ans avec un carcinome bronchique connu, TDM thoracique de suivi pour bilan d'extension.

Choix de la modalité : TDM thoracique avec injection pour évaluer les ganglions médiastinaux, les nodules pulmonaires et les épanchements.

Observations clés et rôle de l'automatisation : Le radiologue dicte : "Nodule pulmonaire spiculé de 15 mm en lobe supérieur gauche, stabilité par rapport à l'examen précédent. Ganglions médiastinaux infracentimétriques. Pas d'épanchement pleural." Le système d'automatisation reconnaît les mesures, la localisation précise ("lobe supérieur gauche"), le caractère "spiculé" et la comparaison avec l'examen antérieur. Il intègre ces données dans un tableau de suivi des nodules et des ganglions, et classe le rapport comme "stable". Cela garantit une documentation claire des éléments importants pour l'oncologue et une comparaison aisée avec les examens précédents, essentielle pour le suivi.

Cas 3 : Échographie abdominale pour douleurs épigastriques

Présentation : Patiente de 45 ans se présentant avec des douleurs épigastriques récurrentes.

Choix de la modalité : Échographie abdominale pour explorer la vésicule biliaire, le foie, le pancréas et les reins.

Observations clés et rôle de l'automatisation : Le radiologue dicte : "Vésicule biliaire lithiasique avec présence d'un calcul de 8 mm et paroi épaissie à 4 mm. Voies biliaires non dilatées. Pancréas et reins sans particularité." L'outil d'automatisation saisit précisément "lithiasique", "calcul de 8 mm", "paroi épaissie à 4 mm" et les localise dans la section Vésicule biliaire. Il peut même proposer des diagnostics différentiels si la dictée mentionne des aspects équivoques. Le rapport est généré rapidement, permettant une transmission immédiate au médecin traitant pour la prise en charge de la cholélithiase.

Ces exemples montrent comment l'automatisation de la transcription médicale, en couplant reconnaissance vocale et IA, facilite la production de comptes rendus précis et structurés pour diverses modalités et pathologies, libérant ainsi le temps précieux du radiologue.

Modèles de compte rendu et checklists

L'adoption de modèles de compte rendu et de checklists est une excellente pratique pour améliorer la qualité et la cohérence des rapports radiologiques. L'automatisation de la transcription médicale maximise l'efficacité de ces outils en les intégrant directement dans le processus de rédaction.

Un modèle de compte rendu structuré pré-définit les sections obligatoires (indications, technique, constatations, conclusion, etc.) et peut même inclure des champs spécifiques pour des observations clés (mesures de lésions, caractères de signal, etc.). Lorsque le radiologue dicte, l'outil d'automatisation remplit dynamiquement ces sections. Par exemple, pour un compte rendu d'IRM cérébrale, un modèle pourrait contenir des sections pour le parenchyme cérébral, les espaces sous-arachnoïdiens, le système ventriculaire et les structures vasculaires. L'IA interprétera la dictée et placera les informations pertinentes dans la bonne section.

Les checklists, quant à elles, servent à s'assurer qu'aucun élément crucial n'est oublié dans le rapport. Elles sont particulièrement utiles pour des examens complexes ou des pathologies spécifiques. Une checklist pour un scanner thoracique pourrait inclure la vérification des poumons, du médiastin, de la plèvre, de la paroi thoracique et des structures abdominales supérieures visualisées. L'automatisation peut faciliter l'adhésion à ces checklists en proposant des "prompts" au radiologue ou en vérifiant la présence de certains mots-clés dans le rapport généré. Cela garantit la complétude du rapport et réduit les risques d'omission.

L'utilisation de ces outils, combinée à l'automatisation, assure non seulement un gain de temps considérable, mais aussi une amélioration substantielle de la qualité et de la standardisation des comptes rendus, ce qui est bénéfique pour la sécurité des patients et la communication interprofessionnelle.

FAQ

Qu'est-ce que l'automatisation de la transcription médicale ?

C'est l'utilisation de l'intelligence artificielle et de la reconnaissance vocale pour convertir la dictée orale d'un professionnel de santé en texte écrit, structuré et prêt à l'emploi, réduisant ainsi le besoin de saisie manuelle.

Quels sont les principaux avantages pour les radiologues ?

Les radiologues bénéficient d'un gain de temps significatif, d'une réduction de la charge administrative, d'une amélioration de la précision et de la cohérence des rapports, et d'une meilleure focalisation sur l'interprétation diagnostique.

Est-ce que l'IA remplace le radiologue dans la rédaction des comptes rendus ?

Non, l'IA est un assistant puissant. Elle automatise la transcription et la structuration, mais l'expertise clinique, l'interprétation des images et la validation finale du rapport restent de la responsabilité exclusive du radiologue.

Comment l'automatisation s'intègre-t-elle avec les systèmes PACS/RIS ?

Les solutions modernes sont conçues pour s'intégrer de manière transparente avec les systèmes PACS et RIS, permettant un échange fluide des données patient et examen, et une association directe des rapports aux images, optimisant ainsi le flux de travail.

La terminologie médicale française est-elle bien prise en compte ?

Oui, les systèmes avancés sont entraînés spécifiquement sur des corpus linguistiques médicaux français, garantissant une reconnaissance précise de la terminologie, des abréviations et des structures de phrases propres à la radiologie francophone.

L'automatisation aide-t-elle à la standardisation des rapports ?

Absolument. En convertissant la dictée en un format structuré et en utilisant des ontologies comme RadLex, l'automatisation favorise la standardisation des rapports, ce qui améliore leur lisibilité, leur interprétabilité et leur comparabilité.

Quelle est la précision de la reconnaissance vocale médicale ?

Avec les progrès de l'IA et l'entraînement sur des ensembles de données spécifiques à la radiologie, la précision de la reconnaissance vocale médicale a atteint des niveaux très élevés, minimisant les erreurs de transcription et de compréhension contextuelle.

Quel est l'impact sur le temps de relecture des rapports ?

Bien que la relecture reste essentielle, le temps nécessaire est considérablement réduit. Le rapport étant déjà structuré et bien orthographié, le radiologue peut se concentrer sur la vérification du contenu médical plutôt que sur la correction des erreurs de forme.

Glossaire

• Automatisation de la transcription médicale : Processus utilisant l'IA pour convertir la parole médicale en texte structuré.
• Reconnaissance Vocale (RV) : Technologie convertissant la voix en texte écrit.
• Intelligence Artificielle (IA) : Ensemble de techniques permettant aux machines d'imiter l'intelligence humaine.
• Traitement du Langage Naturel (TLN) : Branche de l'IA permettant aux machines de comprendre et de traiter le langage humain.
• PACS (Picture Archiving and Communication System) : Système d'archivage et de transmission d'images médicales.
• RIS (Radiology Information System) : Système d'information gérant les données administratives et cliniques des services de radiologie.
• Reporting Structuré (Structured Reporting) : Méthode de rédaction de rapports médicaux utilisant des champs et un vocabulaire standardisés.
• RadLex : Ontologie et vocabulaire standardisé pour la radiologie, utilisé pour indexer et structurer les informations.
• DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) : Norme internationale pour la gestion et la communication des images et informations médicales.
• DICOM SR (Structured Reporting) : Module de la norme DICOM pour les rapports structurés.
• Apprentissage automatique (Machine Learning) : Sous-domaine de l'IA où les systèmes apprennent des données sans être explicitement programmés.
• Comptes rendus non structurés : Rapports rédigés en texte libre, sans format prédéfini.
• Productivité : Capacité à produire des résultats avec efficacité et rapidité.
• Interprétabilité : Facilité avec laquelle le contenu d'un rapport peut être compris par différents utilisateurs.
• Terminologie médicale : Ensemble des termes spécifiques utilisés dans le domaine de la médecine.

Avertissement : Cet article est destiné à des fins d'information pour les professionnels de santé et ne constitue en aucun cas un avis médical. Les décisions cliniques doivent toujours être prises par des praticiens qualifiés, en tenant compte du contexte spécifique de chaque patient.

Conclusion

L'ère numérique a transformé de nombreux aspects de notre quotidien professionnel, et la radiologie ne fait pas exception. L'automatisation de la transcription médicale n'est plus une simple option, mais une évolution nécessaire pour les services d'imagerie médicale qui aspirent à l'excellence et à l'efficacité. En réduisant drastiquement le temps de saisie manuelle, cette technologie libère les radiologues des contraintes administratives, leur permettant de se concentrer sur leur expertise diagnostique, d'améliorer la qualité des rapports et, in fine, d'optimiser la prise en charge des patients.

Les solutions basées sur l'IA et le traitement du langage naturel offrent une précision inégalée et une capacité à structurer l'information médicale de manière intelligente. Elles s'intègrent harmonieusement dans les workflows existants, facilitant la standardisation et l'interopérabilité des données. Adopter l'automatisation, c'est choisir un avenir où la radiologie est plus rapide, plus précise et moins sujette à l'erreur.

Nous vous encourageons vivement à explorer les bénéfices de cette technologie. Pour transformer vos dictées non structurées en comptes rendus radiologiques structurés et formatés en quelques secondes, nous vous invitons à automatiser le reporting radiologique. N'attendez plus pour essayer Rad Report AI et découvrir comment notre solution peut révolutionner votre pratique quotidienne en vous offrant un gain de temps assuré.