Bernard

  • Santé intelligente en Chine : un gestionnaire IA multimodal franchit les 100 millions d’utilisateurs

    269 agents médicaux virtuels dans son gestionnaire de santé AQ

    Ant Group a annoncé cet été lors du World Artificial Intelligence Conference 2025 que son gestionnaire de santé numérique multimodal, AQ, a déjà séduit 100 millions d’utilisateurs, après une phase de test public débutée en septembre 2024. Cette technologie médicale assistée par l’IA vise à renforcer le dépistage et la gestion des maladies non transmissibles (MNT).

    Les maladies non transmissibles (MNT) représentent une part élevée de la mortalité en Chine. Selon les estimations de l’Organisation mondiale de la santé (OMS)

    • En 2021, les MNT ont causé 10,4 millions de décès en Chine, soit 91 % de la mortalité non pandémique
    • Quatre groupes – maladies cardiovasculaires, respiratoires chroniques, cancer et diabète – représentent environ 80 % des décès prématurés.
    • La pollution de l’air, extérieure et intérieure, entraîne 2 millions de décès par an, notamment liés à l’utilisation de combustibles polluants.

    Ces défis sont aggravés par les limites des diagnostics in vitro (PCR, ELISA) : sensibilité réduite pour certains biomarqueurs, coûts élevés, délais longs et accès limité dans les zones rurales.

    Déployé dans 5 000 hôpitaux chinois

    Ant Group a doté AQ d’un modèle de langage médical (LLM) et de capacités de traitement de données variées (imagerie, rapports, données numériques).

    Déployée dans plusieurs hôpitaux de référence, cette solution optimise la gestion des patients et la précision diagnostique grâce à :

    • 269 agents médicaux virtuels spécialisés : recommandations de médecins, analyse de rapports, conseils personnalisés.
    • 100 millions d’utilisateurs connectés à plus de 5 000 hôpitaux et près d’1 million de professionnels de santé.

     

  • Néphropathie diabétique : une imagerie prédictive détecte les lésions avant les signes cliniques

    Une technologie open source identifie les atteintes rénales silencieuses chez les patients diabétiques

    Une équipe internationale met au point une technologie d’imagerie multiplexée couplée à un logiciel open source, capable de détecter des signatures pathologiques rénales avant tout signe clinique chez des patients diabétiques atteints de néphropathie, bien avant l’apparition de signes cliniques

    La néphropathie diabétique est la principale cause d’insuffisance rénale chronique. Selon la Fédération internationale du diabète , 537 millions d’adultes vivent avec un diabète, dont 30 % développeront une atteinte rénale. Diabète et néphropathie diabétique ont causé plus de 2 millions de décès chaque année selon l’OMS. Les méthodes actuelles – histopathologie conventionnelle et biomarqueurs urinaires – souffrent de limites :

    • Sensibilité inférieure à 60 % aux stades précoces.
    • Délais d’analyse de plusieurs jours.
    • Accès restreint dans les pays à faibles ressources.

    46 chercheurs développent PathoPlex, une technologie de rupture

    Sous la coordination de l’Université de Zurich, 46 chercheurs de six pays (Suisse, Allemagne, Autriche, Royaume-Uni, États-Unis, Canada) ont conçu PathoPlex. Cette approche associe :

    • Une imagerie multiplexée de plus de 140 protéines à 80 nm/pixel.
    • Un logiciel open source (spatiomic) pour intégrer les données protéiques et révéler des signatures pathologiques.

    L’étude méthodologique, publiée dans Nature le 14 août 2025, a inclus des preuves de concept précliniques sur modèles animaux ainsi que des analyses translationnelles sur 38 biopsies de patients atteints de néphropathie diabétique et 18 cas de diabète de type 2 sans lésions histologiques

    PathoPlex a permis :

    • De cartographier plus de 140 protéines dans 40 échantillons humains.
    • De détecter des signes précoces de stress rénal avant les manifestations cliniques.

    Accessible grâce à des anticorps commerciaux et à des microscopes standards, PathoPlex ouvre la voie à un diagnostic plus rapide et prédictif. Outre la néphrologie, la technologie pourrait générer des atlas protéiques intégrés pour l’oncologie, les maladies neurodégénératives et inflammatoires.

     

  • La Corée du Sud lance une application IA pour la télésurveillance des troubles dépressifs

    6,2 % de prévalence dépressive : Séoul mise sur l’IA et la TCC avec MentalCare-K

    Le gouvernement sud-coréen a déployé en juillet 2025 MentalCare-K, une application mobile nationale gratuite, fondée sur l’intelligence artificielle (IA) et la thérapie cognitive comportementale, destinée à la télésurveillance des troubles dépressifs. La dépression constitue une priorité de santé mondiale. Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), elle affecte plus de 280 millions de personnes dans le mode. En Asie et notamment en Corée du Sud l’accélération des transitions sociales et numériques a contribué à une hausse importante des troubles anxiodépressifs, notamment chez les jeunes adultes :

    1 psychiatre pour 9 300 habitants et 45 jours d’attente

    Les méthodes classiques, incluant entretiens psychiatriques, psychothérapie et médicaments, font face à trois obstacles majeurs :

    • Pénurie de psychiatres, surtout en zones semi-rurales
    • Délai moyen de consultation supérieur à 45 jours
    • Stigmatisation culturelle persistante autour de la santé mentale

    Prévention du suicide : l’application sud-coréenne détecte les signaux faibles grâce au suivi du sommeil, de la mobilité et des interactions

    Développée par un consortium autour de l’université  Yonsei , MentalCare-K intègre une IA comportementale hybride pour optimiser le suivi et l’intervention précoce.

    Fonctionnalités clés :

    • Suivi passif des comportements via smartphone (analyse du sommeil, mobilité, interactions sociales)
    • Modules de thérapie cognitive et comportementale guidés par IA, avec coaching validé cliniquement
    • Alertes en temps réel aux médecins en cas de risque suicidaire détecté par algorithmes prédictifs

    Une extension prévue vers le Japon et l’Indonésie

    D’ores et déjà, plus de 400 utilisateurs actifs ont été enregistrés en Corée du Sud. Le consortium de recherche sud coréen visent un million d’utilisateurs actifs d’ici fin 2025, avec une extension prévue dès 2026 vers le Japon et l’Indonésie.

     

  • Roche : marquage CE pour un test sanguin d’exclusion de l’Alzheimer

    Un test sanguin Roche certifié CE face à 55 millions de patients concernés

    Roche Diagnostic a reçu l’autorisation européenne CE pour un test sanguin permettant d’exclure la maladie d’Alzheimer par dosage de la protéine tau-181 phopsphorylée. Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), la maladie d’Alzheimer touche plus de 55 millions de personnes dans le monde et enregistre environ 10 millions de nouveaux cas chaque année. Les approches diagnostiques actuelles — imagerie TEP/IRM et ponction lombaire — restent :

    • Coûteuses : plusieurs milliers d’euros par patient.
    • Invasives et peu accessibles en soins primaires.
    • Tardives : plus de 75 % des patients ne sont pas diagnostiqués précocement, avec un délai moyen de 1 à 3 ans après les premiers symptômes.

    un test pTau181 certifié CE IVDR pour réduire 1 à 3 ans de délai moyen

    Le test développé par Roche Diagnostics en collaboration avec Eli Lilly, repose l’immunoanalyse de la protéine pTau181, biomarqueur clé des dépôts amyloïdes cérébraux. Le marquage CE selon la réglementation européenne IVDR valide ce nouveau test amyloïde cérébrale. Son usage en première ligne vise un diagnostic plus rapide et moins invasif dans les soins primaires.

    Le test Elecsys affiche 93,8 % de valeur prédictive négative

    L’autorisation du test Elecsys s’appuie sur une étude prospective internationale menée sur 787 patients âgés de 55‑80 ans dans trois pays européens. Publiée dans Nature Communications, elle démontre :

    • Une valeur prédictive négative de 93,8 %.
    • Un taux de faux négatifs de 16,4 % associé à l’imagerie TEP.
    • Une corrélation supérieure à 85 % avec les méthodes d’imagerie conventionnelles.

    Validé sur 787 patients, entre sur un marché en croissance de 5,2 % par an

    L’obtention du marquage CE positionne ce test sur un marché européen du diagnostic in vitro en pleine expansion, évalué à 120 milliards $ en 2024. Selon Market Research Future et Grand View Research, ce secteur devrait croître en moyenne de 5,2 % par an d’ici 2030, porté par la demande croissante en outils rapides et moins invasifs.

     

  • Singapour lance une plateforme nationale d’IA pour le diagnostic du cancer

    Diagnostic inégal : 28 jours d’attente et 70 % des décès en pays à faible revenu

    Le ministère de la Santé de Singapour déploie OncoAI Dx, une plateforme d’intelligence artificielle intégrant algorithmes radiomiques et génomiques pour améliorer la précision et accélérer le diagnostic dans les hôpitaux publics. Selon l’OMS, le cancer cause près de 10 millions de décès annuels. Le diagnostic, reposant sur imagerie, biopsie et tests moléculaires, reste marqué par des délais longs, une variabilité inter-clinicien et un accès limité aux ressources spécialisées.

    • Délai moyen de diagnostic à Singapour : 18 à 28 jours.
    • Variabilité inter-clinicien : 69 % sans formation, 94 % avec, en immunohistochimie / grading.
    • 70 % des décès dans des pays à revenu faible ou intermédiaire ; moins de 30 % de ces pays disposent d’installations diagnostiques adéquates pour les tests moléculaires.

    Les systèmes classiques manquent souvent d’interopérabilité, ralentissant la prise de décision thérapeutique.

    Le partenariat, la platedorme

    OncoAI Dx, conçue en partenariat avec le Système national universitaire de santé et l’Institut A*STAR, combine :

    • Analyse d’images radiologiques (scanner, IRM)
    • Interprétation des données génétiques et transcriptomiques
    • Interface de recommandation thérapeutique

    La validation scientifique attendue

    Entièrement intégrée aux dossiers médicaux électroniques, la plateforme résulte d’une collaboration public-privé incluant la start-up BioMind (Hanalytics) et Siemens Healthineers. Elle cible prioritairement les cancers thoraciques, colorectaux et hématologiques. Des publications scientifiques évaluées par les pairs sont attendues prochainement.

    Un déploiement prévu dans les pays de l’ASEAN

    Le budget de développement atteint 29,1 millions d’euros. La phase de déploiement élargi inclut la formation des oncologues et l’intégration au réseau national de télémédecine. Un partenariat avec les pays membres de l’Association des Nations de l’Asie du Sud-Est (ASEAN) est envisagé.

  • Danaher et AstraZeneca s’allient pour développer des diagnostics in vitro basés sur l’IA

    Les failles du diagnostic manuel

    Le groupe de diagnostic médical Danaher (États-Unis) et le laboratoire pharmaceutique AstraZeneca (Royaume-Uni) annoncent une collaboration stratégique mondiale pour développer, valider et commercialiser une nouvelle génération de tests de diagnostic in vitro basés sur l’intelligence artificielle (IA). Ce partenariat vise à renforcer la médecine de précision en oncologie, notamment grâce à des outils de pathologie numérique innovants.

    Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), plus de 4,5 milliards de personnes dans le monde n’ont pas accès aux services de santé essentiels. Le diagnostic médical conventionnel s’appuie encore largement sur l’analyse manuelle des lames histologiques, ce qui engendre :

    • Des délais de diagnostic de 5 à 7 jours.
    • Une variabilité inter-examinateur, avec un taux d’erreur allant jusqu’à 0,85 %.
    • Une faible interopérabilité entre systèmes, souvent non conformes aux normes DICOM.

    Les innovations techniques au cœur du partenariat

    Ce programme technologique repose sur deux piliers :

    • La solution Leica Biosystems (Aperio GT 450 DX + WebViewer DX), permettant la numérisation native DICOM des échantillons histologiques, et une intégration fluide avec les systèmes d’information de laboratoire (LIS/LIMS).
    • Des algorithmes d’intelligence artificielle capables d’analyser automatiquement les images numériques, et d’estimer la probabilité de réponse aux thérapies ciblées, à partir de biomarqueurs morphologiques et moléculaires.

    Avantages cliniques : un diagnostic en 24 heures et +20 % de précision

    Ce dispositif de diagnostic in vitro intelligent présente plusieurs bénéfices :

    • Un temps de réponse clinique réduit à 24 heures, contre 5 à 7 jours en pathologie conventionnelle.
    • Un gain de précision de +20 % pour identifier les patients éligibles aux traitements personnalisés.
    • Une interopérabilité DICOM, garantissant la fluidité et la sécurité de l’échange de données médicales entre laboratoires.

    Étapes clés et perspectives de marché

    Le contrat piloté par les centres Danaher for Enabling Precision Medicine et prévoit :

    • Une phase de développement entre 2025 et 2026.
    • Une validation réglementaire avec marquage CE et approbation de la FDA prévue fin 2026.
    • Un lancement commercial dès 2027 en Europe et aux États-Unis.

    Un marché mondial estimé à 2,8 milliards de dollars d’ici 2030

    Ce partenariat vise le marché du diagnostic oncologique basé sur l’intelligence artificielle, qui devrait atteindre une valeur de 2,8 milliards de dollars en 2034, avec un taux de croissance annuel composé prévu de 23,7%, selon les projections de Global Market Insights. Danaher et AstraZeneca prévoient un déploiement mondial dans plus de 50 laboratoires partenaires d’ici 2028, en s’appuyant sur leurs réseaux existants ainsi que sur des accords stratégiques de distribution.

     

  • Une application d’IA détecte les cancers endocriniens avec plus de 99 % de précision

    Jusqu’à 40 % de diagnostics posés à un stade avancé

    Présentée à la réunion annuelle de l’Endocrine Society (ENDO 2025) à San Francisco, une nouvelle application d’intelligence artificielle (IA), accessible via smartphone, permet de diagnostiquer avec une précision remarquable les cancers endocriniens. Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), le cancer est responsable de 10 millions de décès chaque année, souvent en raison de diagnostics tardifs. Les cancers endocriniens (thyroïde, pancréas, surrénales, ovaires, hypophyse) sont complexes à détecter, en raison de leur variabilité hormonale et de la difficulté d’interprétation des images.

    Les méthodes conventionnelles, comme l’imagerie ou l’histologie, exigent une expertise coûteuse, souvent inaccessible dans de nombreuses régions :

    IA mobile : diagnostic précis en moins d’une seconde

    Des chercheurs du Centre des sciences de la santé de l’Université du Texas à Houston ont conçu une application mobile d’IA capable d’analyser des données hétérogènes pour diagnostiquer des cancers endocriniens avec une précision experte, sur des appareils connectés à Internet.

    La technologie repose sur :

    • La combinaison de deux modèles d’apprentissage profond (EfficientNet et ResNet) pour interpréter des données médicales complexes ;
    • Un apprentissage supervisé à partir d’images tomodensitométriques, IRM, échographiques et d’histopathologie numérique ;
    • Un temps de traitement inférieur à une seconde par image, avec possibilité d’usage hors cloud.

    Une validation technologique multicentrique

    L’outil a été validé par des professionnels issus de plus de 12 institutions sur six continents. Une étude de performance de type diagnostic cross-sectional a été menée, sans intervention thérapeutique, sur :

    • Plusieurs centaines d’images médicales représentatives de cas cliniques ;
    • Une collecte multicentrique via la plateforme AIM Doctor, utilisée pour l’agrégation sécurisée de données cliniques.

    Résultats cliniques et impact économique (90 % de temps gagné)

    Les résultats présentés à ENDO 2025 montrent :

    • Une précision diagnostique supérieure à 99 % sur plusieurs types de cancers endocriniens.
    • Un système multimodal de staging (classification tumorale), cliniquement validé.
    • Un gain de temps supérieur à 90 % par rapport à l’analyse manuelle.

    L’objectif est de démocratiser le diagnostic expert dans les zones à faibles ressources. Cette solution pourrait soutenir les décisions en soins primaires, réduire les erreurs et accélérer la prise en charge. Les prochaines étapes incluent :

    • Un déploiement dans des contextes à faible infrastructure.
    • Une extension à d’autres cancers à expression hormonale (parathyroïdes, neuroendocrines).
    • Des démarches de certification auprès de la FDA et pour le marquage CE.
    • Des partenariats avec des ONG de santé mondiale pour un déploiement en Afrique et en Asie.

  • IA clinique : Microsoft dévoile un outil de diagnostic médical avec 85,5 % de précision

    Microsoft lance AI Diagnostic Orchestrator avec OpenAI

    Microsoft a présenté son nouvel outil d’intelligence artificielle clinique, AI Diagnostic Orchestrator, capable de poser des diagnostics complexes avec un taux de précision de 85,5 %, contre 20 % pour des médecins généralistes expérimentés. Ce système repose sur une architecture d’orchestration multi-agents fondée sur un modèle de langage avancé développé avec OpenAI. Il représente une avancée inédite dans le domaine du diagnostic in vitro assisté par l’IA. Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), les erreurs de diagnostic constituent un problème critique de santé publique :

    • Un taux d’erreur estimé à 10 % des actes médicaux.
    • Jusqu’à 25 % des dépenses de santé imputables à ces erreurs aux États-Unis.
    • Des délais pouvant atteindre plusieurs semaines pour obtenir un diagnostic dans les cas complexes.

    Le diagnostic précoce du cancer colorectal, notamment, demeure un défi, en particulier en médecine générale.

    Microsoft adopte le raisonnement différentiel avec sa méthode SDBench

    L’outil développé par Microsoft repose sur une méthodologie baptisée Sequential Diagnosis Benchmark (SDBench) conçue pour :

    • Analyser des données cliniques hétérogènes
    • Éliminer les hypothèses erronées
    • Générer un diagnostic précis via un processus d’interaction séquentielle entre le clinicien et un modèle Gatekeeper

    Ce système s’appuie sur le principe de raisonnement différentiel, simulant la démarche cognitive d’un expert médical.

    Précision et réduction des coûts sur 304 cas cliniques

    Pendant six mois, une étude a été menée sur 304 cas complexes dans plusieurs centres hospitaliers aux États-Unis et au Royaume-Uni. Une cohorte de 21 médecins a été mobilisée pour comparer les performances de l’IA à celles des praticiens.

    Les critères d’évaluation comprenaient :

    • La précision diagnostique, mesurée sur une échelle clinique à 5 points ;
    • Le coût cumulé des examens, exprimé en dollars.

    Les résultats, publiés sur le site arXiv  en juillet 2025, indiquent :

    • Une précision moyenne de 85,5 % pour l’IA de Microsoft contre 20 % pour les médecins humains
    • Une réduction des coûts de 20 à 70 % par cas
    • Un gain de temps significatif dans l’établissement du diagnostic

    Déploiement hospitalier dès 2026

    Microsoft prévoit une montée en charge progressive de l’outil :

    • Extension à 1 000 cas supplémentaires sur 12 mois dans le cadre d’une phase II d’évaluation ;
    • Intégration hospitalière prévue à partir de 2026, en partenariat avec plusieurs réseaux hospitaliers en Europe et en Amérique du Nord ;
    • Réduction potentielle des dépenses de santé de 25 % dans certains systèmes selon les projections internes.

     

  • Méningite bactérienne : un test IA-CRP pour affiner le diagnostic en urgence

    Méningite bactérienne : une urgence médicale mal diagnostiquée

    Une équipe de chercheurs hospitaliers néerlandais a mis au point un test diagnostique in vitro exploitant l’intelligence artificielle pour analyser rapidement les taux de protéine C-réactive (CRP) dans le liquide céphalo-rachidien, permettant de distinguer avec précision la méningite bactérienne d’autres infections.

    La méningite bactérienne, infection potentiellement mortelle, cause un décès sur six selon l’OMS, avec plus de la moitié des survivants présentant des séquelles graves. Son diagnostic reste difficile car les symptômes imitent d’autres infections neuro-inflammatoires. Les méthodes classiques (hémocultures, ponction lombaire) souffrent de :

    • Délais de diagnostic souvent supérieurs à 12-24 heures.
    • Manque de spécificité pour différencier méningites virales ou fongiques.
    • Accès limité à des outils de confirmation hors centres spécialisés.

    Un diagnostic en moins d’une heure grâce à l’IA

    Les chercheurs du Centre médical universitaire d’Amsterdam (Amsterdam UMC), aux Pays-Bas, ont couplé un test CRP in vitro à un algorithme prédictif d’IA, permettant une interprétation automatique des résultats en moins d’une heure. Ce test combine :

    • Un analyseur CRP standard, déjà présent en laboratoire.
    • Un algorithme IA basé sur des cohortes pour affiner la probabilité de méningite bactérienne.
    • Un test additionnel non invasif, compatible avec la routine hospitalière.

    Une étude prospective d’exactitude : 180 patients testés pour valider un diagnostic IA de méningite

    Sur 103 adultes et 77 enfants aux Pays-Bas, l’étude a :

    • Mesuré la CRP dans le LCR avec un seuil de 0,3 mg/L.
    • Utilisé les équipements sanguins CRP habituels avec lecture automatisée IA.
    • Combiné CRP-LCR et leucocytes pour optimiser le diagnostic.

    Des résultats cliniques validés : 95 % de spécificité pour le test CRP-LCR assisté par IA

    Les résultats publiés dans The Lancet Regional Health Europe montrent :

    • 100 % des patients méningite bactérienne avaient une CRP-LCR élevée.
    • 95 % de spécificité avec très peu de faux positifs.
    • Coût unitaire entre 3 et 5 €, rendant le test accessible.

    Un potentiel de diffusion immédiat et mondial

    Déjà en usage clinique à Amsterdam, ce test pourrait rapidement se déployer en Europe grâce à sa compatibilité avec les dispositifs existants. Applications envisagées :

    • Déploiement dans les services d’urgence européens, avec plus de 200 hôpitaux intéressés.
    • Utilisation possible dans les zones à faibles ressources.
    • Intégration future dans des dispositifs IA de diagnostic syndromique.

    Le marché du diagnostic des infections aiguës devrait atteindre 46,8 milliards en 2025, selon Mordor Intelligence, porté par la demande pour des diagnostics rapides basés sur l’IA.

  • Lancement du premier modèle d’IA cardiovasculaire en Chine pour améliorer le diagnostic médical

    Maladies cardiovasculaires : 50 % de la mortalité nationale en 2020

    Le centre cardiaque de l’hôpital Zhongshan (Fudan) et l’Académie de l’intelligence artificielle pour la science de Shanghai ont créé CardioMind, premier grand modèle d’IA médicale spécialisé dans le diagnostic et le traitement intelligent des maladies cardiovasculaires. Les maladies cardiovasculaires représentaient 50 % des décès en Chine en 2020, l’ischémie cardiaque ayant doublé en zones rurales depuis 1988, selon le Global Burden of Disease. Les approches classiques présentent des limites : l’angioplastie (PCI) guidée par FFR ou SPECT requiert équipements coûteux et expertise pointue, avec des résultats inégaux selon les centres. Les modèles décisionnels manuels basés sur les protocoles WHO/ESC sont longs à appliquer en routine clinique. Par ailleurs, les téléconsultations rurales, souvent sans personnel qualifié, creusent les inégalités d’accès aux soins.

    Conséquences :

    • Seulement 1,5 % des arrêts cardiaques soudains bénéficient d’une prise en charge adaptée en milieu urbain
    • Zhongshan a accueilli 820 000 admissions en cardiologie l’an dernier
    • Le faible ratio cardiologue-patient, aggravé par le vieillissement, retarde le diagnostic

    CardioMind : une IA cardiaque née à Shanghai

    Développé par l’Académie de l’intelligence artificielle pour la science de Shangha avec le centre cardiaque Zhongshan, CardioMind imite les raisonnements des experts pour améliorer diagnostic et traitement. Ce modèle multimodal s’appuie sur des centaines de milliers de dossiers, intégrant ECG, échographies, bilans biologiques et données textuelles. Il propose une interface sécurisée, avec un module psycho-éducatif et une anonymisation rigoureuse des données.

    Des essais cliniques en phase bêta

    CardioMind couvre plusieurs spécialités : maladies coronariennes, arythmies, insuffisance cardiaque. Il collecte automatiquement les antécédents, analyse ECG, échographies, bilans biologiques, et génère un diagnostic structuré.

    • Essai clinique lancé il y a quatre mois
    • Comparaison en temps réel entre diagnostics IA et experts humains

    Plus de 200 hôpitaux chinois bientôt équipés du modèle CardioMind pour automatiser les soins cardiaques

    Les premiers résultats montrent :

    • Gain de plusieurs heures grâce à l’automatisation
    • Aucune erreur majeure sur cas complexes
    • Augmentation de 20 % des actes réalisés en périphérie grâce au soutien de l’IA

    CardioMind, modèle vertical, intégré et spécialisé, sera déployé dans plus de 200 hôpitaux secondaires d’ici fin 2025, soutenu par le centre Big Data de Zhongshan (inauguré en 2019) et par iFlytek Medical, entreprise leader en IA médicale spécialisée dans les technologies vocales et cloud appliquées à la santé.