Les laboratoires modernes reçoivent des échantillons de patients provenant de nombreux établissements différents. Ils s'appuient sur l'automatisation pour atténuer les effets de cette variation. Forts de leur expertise dans le domaine de la vision industrielle, Benjamin Pollack et son équipe chez Siemens Healthineers améliorent l'automatisation. Ils utilisent l'intelligence artificielle et le deep learning pour réduire considérablement le taux d'échec des diagnostics in vitro automatisés. De plus, leur automatisation intelligente permet de déplacer les tubes en toute sécurité à travers le système à des vitesses plus élevées.
« Nous ne pouvons pas nous permettre de simplement actualiser la page lorsqu'une erreur survient. Une erreur peut entraîner le prélèvement d'un nouvel échantillon sanguin pédiatrique ou retarder une décision médicale cruciale dans une salle d'urgence. Tous les acteurs du secteur du diagnostic comprennent que l'amélioration de la rapidité et de la fiabilité des diagnostics in vitro ne contribue pas seulement à augmenter les bénéfices des laboratoires, mais aussi à sauver des vies. »
Benjamin Pollack, responsable technologique pour la vision industrielle chez Siemens Healthineer