Cybersécurité

Qu’avez-vous mis en place pour sécuriser vos données de santé ?

Dans le domaine de l'imagerie médicale, les cyberattaques constituent une menace aussi bien pour le fonctionnement du service que pour les données de santé stockées dans les systèmes informatiques. Afin de se prémunir de ces risques, les centres s'organisent et prennent des mesures de protection. En voici trois exemples.

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Le 24/04/23 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:09 Lecture 4 min.

Certification, cloisonnement des réseaux, formation des utilisateurs et sauvegardes sont les clés d'une sécurité informatique optimale, selon nos trois interlocuteurs (photo d'illustration). D. R.

« Chacun a son espace de travail personnel pour éviter les brèches informatiques »

Sebastian Tavolaro

Radiologue associé et gérant du groupe Olympe Imagerie

Antony (92)

Nous avons fait appel à des prestataires qui gèrent le réseau informatique pour le maintenir à jour, remplacer les ordinateurs vieillissants et renouveler les licences afin d’éviter les failles dans notre système. Ils ont également mis en place ce que nous n’avions pas avant : des sessions de travail pour les radiologues, les cadres et tous ceux qui doivent intervenir dans le cadre médical, paramédical et organisationnel. Chacun a son espace de travail personnel ; cela permet d’éviter les brèches informatiques en cas d'attaques extérieures. De cette manière, nous avons voulu rendre le système informatique plus robuste pour éviter qu’un acte malveillant puisse bloquer l'ensemble de notre système. Ensuite, nous avons nommé un délégué à la protection des données (DPO) qui est l’un de nos cadres, chargé de la veille juridique e

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Auteurs

Solenn Duplessy

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Mots-clés

données de santé cybersécurité

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icon réservé aux abonnés La radiologie défend sa cybersécurité

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Trois systèmes de détection assistée par ordinateur (AI-CAO) basés sur l’IA ont démontré leur potentiel à détecter les signes précoces du cancer du sein jusqu’à 6 ans avant le diagnostic sur des examens de mammographie provenant d’une grande population de dépistage en Suède (communiqué).

8:30

Le scanner corps entier à ultra-basse dose associé à un algorithme de reconstruction par intelligence artificielle (SR-DLR) permet de réduire d'environ 70 % l'exposition aux rayonnements tout en conservant une excellente qualité d'image et des performances diagnostiques élevées pour la détection des maladies viscérales et métastatiques des tissus mous chez les patients sous surveillance du cancer, indique une étude parue dans European Journal of Radiology.

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10 Juil

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Une étude indienne suggère que l'IRM multiparamétrique permettrait de distinguer les cancers du sein luminaux des cancers du sein non luminaux à partir de marqueurs non invasifs.

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