L’intelligence artificielle est au cœur de notre projet médical
L’IA transforme en profondeur l’imagerie médicale
En s’appuyant sur des algorithmes avancés capables d’analyser des volumes massifs de données, l’IA ouvre la voie à une médecine plus précise, plus rapide et plus personnalisée. Simago intègre des solutions IA à différents points clés du parcours patient pour concevoir une approche coordonnées et cohérente, centrée sur l’efficacité clinique et opérationnelle.
Le Comité IA pilote la stratégie IA du réseau Simago, teste et choisit les solutions puis valide les déploiements en garantissant que chaque décision reflète les besoins et réalités du terrain.
Leurs missions ?
- S’aligner sur les solutions à évaluer
- Partager les retours d’expérience
- Faire des choix éclairés
Créé en 2024, le Comité IA, une émanation du Comité Médical, est composé de 13 radiologues exerçants au sein du réseau Simago et aux profils volontairement variés : différentes spécialités, tailles de groupes et systèmes d’information.
Simago, leader sur cet enjeu stratégique
Intégrer l’IA dans les pratiques d’imagerie médicale n’est plus une option, mais un levier stratégique qui permet :
- D’améliorer la qualité et la sécurité des soins
- D’optimiser l’organisation des services
- De répondre à la demande grandissante en imagerie en permettant d’accueillir plus de patients
- De renforcer l’attractivité des structures
- D’accompagner la transformation numérique du secteur
Chez Simago, notre défi est notamment de choisir les bons partenaires et de proposer à notre réseau des solutions qui font vraiment la différence.
Nous œuvrons pour une démarche structurée, pilotée par les médecins du réseau eux-mêmes et déployée progressivement pour que chaque groupe d’imagerie du réseau puissent en bénéficier selon ses besoins et son niveau de maturité sur le sujet.
A ce titre un partenariat a été signé dès octobre 2025 avec Gleamer pour une période de 2 ans afin de déployer sur toutes les modalités et ouvert à tous les groupes du réseau Simago. Ce partenariat nous fait entrer définitivement dans l’ère de l’intelligence artificielle avec des cas d’usages concrets.
L’utilisation de l’IA en santé s’inscrit dans un cadre strict : validation scientifique et clinique des solutions, respect des données de santé et supervision par les professionnels médicaux.
L’IA reste un outil au service du médecin, qui conserve la responsabilité finale du diagnostic.
« Le radiologue ne sera pas remplacé dans les années à venir. Son rôle ne s’est jamais limité à de l’analyse d’images : il consiste avant tout à poser un diagnostic. L’image est un support, et l’intelligence artificielle vient renforcer cette analyse pour en améliorer la précision.»
L’image informe, le radiologue diagnostique — l’IA renforce cette expertise.
Pourquoi l’IA est-elle devenue essentielle ?
De nos jours, tous les radiologues en France et à l’étranger intègrent de l’IA dans leur pratique. Bien plus qu’un effet de mode, il s’agit bien là d’une rupture dans la manière d’aborder le parcours de soin
- Améliorer la précision diagnostique
Les solutions d’IA permettent de détecter des anomalies parfois invisibles à l’œil humain. - Gagner du temps médical
Le temps est une ressource critique en radiologie. Les professionnels peuvent se concentrer davantage sur l’analyse clinique, voire l’activité thérapeutique et la relation patient. - Faire face à la pénurie de spécialistes
De nombreux territoires font face à un manque de radiologues, l’IA contribue à améliorer l’accès aux soins. - Vers une médecine plus personnalisée
Grâce à l’analyse croisée des données (imagerie, historique patient, données biologiques…), le Réseau Simago permet de passer progressivement d’une médecine “générique” à une médecine prédictive et personnalisée.
Pourquoi l’IA est-elle devenue essentielle ?
De nos jours, tous les radiologues en France et à l’étranger intègrent de l’IA dans leur pratique. Bien plus qu’un effet de mode, il s’agit bien là d’une rupture dans la manière d’aborder le parcours de soin
Améliorer la précision diagnostique
Les solutions d’IA permettent de détecter des anomalies parfois invisibles à l’œil humain.
Gagner du temps médical
Le temps est une ressource critique en radiologie. Les professionnels peuvent se concentrer davantage sur l’analyse clinique, voire l’activité thérapeutique et la relation patient.
Faire face à la pénurie de spécialistes
De nombreux territoires font face à un manque de radiologues, l’IA contribue à améliorer l’accès aux soins.
Vers une médecine plus personnalisée
Grâce à l’analyse croisée des données (imagerie, historique patient, données biologiques…), le Réseau Simago permet de passer progressivement d’une médecine “générique” à une médecine prédictive et personnalisée.
Un socle commun pour avancer ensemble
Chez Simago, nous considérons l’intelligence artificielle comme un levier majeur d’innovation au service de l’imagerie médicale. Le déploiement de l’IA repose sur deux fondamentaux que nous construisons en parallèle, pour garantir que chaque solution s’intègre dans un environnement stable et partagé.
Humain & organisation
- Un réseau aligné avec les radiologues, embarqué dans le changement
- Un accompagnement à la transition pour les équipes. Travail collaboratif – main dans la main
- Des groupes novateurs qui ouvrent la voie aux centres plus traditionnels
- Une montée en compétence progressive pour tous et avec de jeunes radiologues en tête
Technologies & data
- Mise en place d’un PACS central pour unifier l’archivage des images et faciliter les interconnexions d’outils
- Construction d’une structure data commune au réseau
- Intégration des solutions dans les workflows existants
Un socle commun pour avancer ensemble
Chez Simago, nous considérons l’intelligence artificielle comme un levier majeur d’innovation au service de l’imagerie médicale. Le déploiement de l’IA repose sur deux fondamentaux que nous construisons en parallèle, pour garantir que chaque solution s’intègre dans un environnement stable et partagé.
Humain et organisation
- Un réseau aligné avec les radiologues, embarqué dans le changement
- Un accompagnement à la transition pour les équipes. Travail collaboratif – main dans la main
- Des groupes novateurs qui ouvrent la voie aux centres plus traditionnels
- Une montée en compétence progressive pour tous et avec de jeunes radiologues en tête
Technologies et data
- Mise en place d’un PACS central pour unifier l’archivage des images et faciliter les interconnexions d’outils
- Construction d’une structure data commune au réseau
- Intégration des solutions dans les workflows existants
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