FR 3155621 A1 20250523 FR 2312647 A 20231117 Divers systèmes et procédés sont présentés concernant la présentation de données médicales de patients pour permettre un examen accéléré et/ou une analyse détaillée des données médicales de patients. Un écran de résumé peut être configuré pour présenter un résumé de la multitude de données disponibles, dans lequel l’écran de résumé présente des données identifiées pour permettre un diagnostic rapide de l’état d’un patient, tandis que des informations plus détaillées sont disponibles pour une présentation sur un ou des écran(s) contextuel(s) ou la navigation vers une application spécifique configurée pour présenter des informations à un plus grand niveau de détail/granularité. L’écran de résumé peut être configuré pour présenter une ou plusieurs images interactives (par exemple, une IRM) conjointement avec un texte fournissant une description plus détaillée du diagnostic, des données médicales, et autres analogues. Figure pour l’abrégé : Fig 1 SYSTÈME D’INTERFACE DE RÉSUMÉ DE DONNÉES MÉDICALES Cette demande concerne des systèmes et des techniques facilitant la présentation d’informations médicales concernant un patient. CONTEXTE Le temps disponible pour examiner un examen d’imagerie médicale a tendance à devenir plus court à mesure que la charge de travail et les exigences de travail du personnel médical augmentent (par exemple, à mesure que le travail des radiologues et des cliniciens s’intensifie). Cependant, avec l’application continue des systèmes et technologies d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML), un nombre croissant de tâches liées à l’imagerie médicale et au diagnostic des états médicaux sont automatisées. BREF RÉSUMÉ DE L’INVENTION Plutôt que de présenter une multitude d’informations concernant l’état de santé d’un patient et, par conséquent, de nécessiter qu’un expert médical parcoure la richesse des données (par exemple, y compris des images), on peut tirer parti des technologies d’IA/ML pour identifier/déterminer des renseignements (c’est-à-dire les résultats, les diagnostics potentiels, et autres analogues), résumer les informations et, en outre, présenter les informations sous la forme d’un ou plusieurs écrans de résumé présentés sur une interface de résumé. Dans un mode de réalisation, une ou plusieurs images peuvent être présentées concernant un ou plusieurs résultats relatifs à l’état d’un patient, dans lequel les une ou plusieurs images peuvent être accompagnées d’un résumé de résultats. En plus de présenter des informations résumées, le ou les écran(s) de résumé peuvent être configurés pour présenter un niveau d’informations supérieur, par exemple, comme requis pour permettre le diagnostic médical d’un patient. En outre, le ou les écran(s) de résumé peuvent comporter une ou plusieurs images médicales (par exemple, une vue IRM) ainsi qu’un résumé textuel d’informations pertinentes à l’état médical du patient. La ou les image(s) médicale(s) et le texte récapitulatif peuvent comporter divers hyperliens qui, une fois sélectionnés, peuvent provoquer l’affichage d’une fenêtre contextuelle divulguant des informations supplémentaires, telles que des vues dédiées centrées sur une zone d’intérêt (par exemple, un résultat ciblé), dans lequel les informations peuvent être présentées d’une manière déterminée comme étant pertinente pour une enquête plus approfondie, telle qu’une orientation utilisable et un type de vue. En outre, l’interaction avec les images médicales permet la rotation, le zoom, le panoramique, etc. Par conséquent, le personnel médical peut initialement se voir présenter le ou les écran(s) de résumé et, conjointement avec la sélection respective du texte et de la manipulation d’images, la navigation dans les informations permet un examen au niveau du résumé jusqu’à l’exploration des informations détaillées et/ou remplacement des informations résumées par un écran traditionnel présentant la multitude de données ainsi qu’accès/présentation d’une application dédiée avec laquelle le médecin peut interagir davantage. Par conséquent, même s’il peut exister une multitude de données concernant l’état d’un patient disponibles pour être présentées à un expert médical, il est possible de tirer parti de l’application des technologies d’IA/ML pour permettre à un médecin spécialiste d’établir rapidement un diagnostic et, en outre, de réduire le degré d’interaction inutile de l’expert médical avec les données de patient. L’arrière-plan décrit ci-dessus est simplement destiné à fournir un aperçu contextuel de certaines questions actuelles et n’est pas destiné à être exhaustif. D’autres informations contextuelles peuvent devenir plus évidentes après examen de la description détaillée suivante. DESCRIPTION DES FIGURES Un ou plusieurs modes de réalisation sont décrits ci-dessous dans la section description détaillée en référence aux dessins suivants. La FIG. 1 illustre un système qui peut être utilisé pour commander la présentation d’informations et d’images, selon au moins un mode de réalisation. La FIG. 2 , illustre un écran de sélection de patient, selon un mode de réalisation. La FIG. 3 illustre un écran de résumé, selon un mode de réalisation. La FIG. 4 présente un écran de résumé, selon un mode de réalisation. La FIG. 5 présente un écran de résumé, selon un mode de réalisation. La FIG. 6 , présente un écran de résumé, selon un mode de réalisation. La FIG. 7 illustre des sous-composants inclus dans un composant d’état, conformément à un ou plusieurs modes de réalisation. La FIG. 8 présente un schéma illustrant le flux opérationnel pour l’examen de l’état médical d’un patient, conformément à un ou plusieurs modes de réalisation. La FIG. 9 présente une méthodologie mise en œuvre par ordinateur pour générer/présenter un résumé d’informations médicales pour examen, conformément à un mode de réalisation. La FIG. 10 est un schéma fonctionnel illustrant un exemple d’environnement informatique dans lequel les divers modes de réalisation décrits ici peuvent être mis en œuvre. La FIG. 11 est un schéma fonctionnel illustrant un exemple d’environnement informatique avec lequel l’objet divulgué peut interagir, conformément à un mode de réalisation. DESCRIPTION DÉTAILLÉE La description détaillée suivante est simplement illustrative et n’est pas destinée à limiter les modes de réalisation et/ou l’application ou les utilisations des modes de réalisation. De plus, il n’y a aucune intention d’être lié par les informations exprimées et/ou implicites présentées dans la section d’arrière-plan et/ou dans la section description détaillée précédentes. Un ou plusieurs modes de réalisation sont maintenant décrits en référence aux dessins, dans lesquels des chiffres de référence similaires sont utilisés pour désigner des éléments similaires partout. Dans la description suivante, à des fins d’explication, de nombreux détails spécifiques sont présentés afin de fournir une compréhension plus approfondie des un ou plusieurs modes de réalisation. Il est toutefois évident, dans divers cas, que les un ou plusieurs modes de réalisation peuvent être mis en pratique sans ces détails spécifiques. Il faut comprendre que lorsqu’un élément est appelé « couplé » à un autre élément, il peut décrire un ou plusieurs types de couplage différents, y compris, mais sans s’y limiter, le couplage chimique, le couplage communicatif, le couplage électrique, le couplage électromagnétique, le couplage opérationnel, le couplage optique, le couplage physique, le couplage thermique et/ou un autre type de couplage. De même, il faut comprendre que lorsqu’un élément est appelé « connecté » à un autre élément, il peut décrire un ou plusieurs types de connexion différents, y compris, mais sans s’y limiter, la connexion électrique, la connexion électromagnétique, la connexion opérationnelle, la connexion optique, la connexion physique, la connexion thermique et/ou un autre type de connexion. Tel qu’utilisé ici, le terme « données » peut comprendre des métadonnées. En outre, les plages A à n sont utilisées ici pour indiquer une pluralité respective de dispositifs, composants, signaux, etc., où n est un nombre entier positif quelconque. Un avantage du ou des plusieurs systèmes, procédés mis en œuvre par ordinateur et/ou produits-programmes informatiques présentés ici peut être de permettre la présentation d’un résumé des données d’un patient permettant à un professionnel de la santé d’accéder rapidement à des informations pour permettre un diagnostic efficace et rapide de l’état du patient, tout en minimisant le temps dont dispose le professionnel de la santé pour interagir avec les données pour établir le diagnostic. Par conséquent, il est possible de tirer parti de la technologie IA/ML pour analyser/résumer les données du patient et limiter une présentation initiale des données du patient aux informations pertinentes pour le diagnostic, dans lequel la présentation initiale des données du patient peuvent comprendre un ou plusieurs résultats, qui, lors d’un examen initial ou ultérieur, peuvent être utilisés pour aider à la détermination d’un ou de plusieurs diagnostics. Il convient de noter que même si les divers modes de réalisation présentés ici visent l’application de l’IA/ML pour résumer et présenter des données médicales, les modes de réalisation sont également applicables à toute utilisation comparable, par exemple, la présentation d’informations vétérinaires, la présentation de données financières, les diagnostics de panne, et autres analogues. En référence maintenant aux dessins, la FIG. 1 illustre un système 100 qui peut être utilisé pour commander la présentation d’informations et d’images, selon au moins un mode de réalisation. Le système 100 comprend un système de présentation de données médicales (MDPS) 110. Comme illustré, le MDPS 110 peut être configuré pour recevoir des informations et des données concernant un état d’un patient 102, dans lequel les informations pouvant inclure des données de patient 105A-n, des données médicales 106A-n, et/ou des images 107A-n. Par souci de lisibilité, les données patient 105A-n, les données médicales 106A-n et/ou les images 107A-n sont combinées sur la FIG. 1 comme données d’entrée 108A-n. Il convient de noter que pendant que le terme données d’entrée 108A-n est utilisé, n’importe lesquelles des données de patient 105A-n, des données médicales 106A-n et/ou des images 107A-n peuvent être discutées. En outre, les termes données de patient 105A-n, données médicales 106A-n, images 107A-n et/ou données d’entrée 108A-n peuvent être utilisés de manière interchangeable. Par conséquent, bien qu’un mode de réalisation spécifique mentionne les images 107A-n, le mode de réalisation peut également concerner des données de patient 105A-n, des données médicales 106A-n et/ou des données d’entrée 108A-n. Les données de patient 105A-n peuvent comporter le nom, l’adresse, les informations de contact, la date de naissance, le sexe, l’identifiant (par exemple, le numéro de sécurité sociale, l’identification du service national de santé, etc.), et autre analogue, concernant le patient 102. Les données médicales 106A-n peuvent comporter des données sur l’état médical concernant le patient 102, ses antécédents médicaux, ses antécédents médicamenteux, sa fréquence cardiaque, ses taux sanguins, et autre analogue. Les images 107A-n peuvent comporter des images quelconques associées au traitement du patient 102, par exemple, une imagerie par résonance magnétique (IRM), une image radiographique, une image de mammographie, des scans et autres analogues. Le MDPS 110 peut en outre inclure un composant de présentation 115 configuré pour commander la présentation des données 108A-n quelconques sur un afficheur (par exemple, l’afficheur 187). Dans un mode de réalisation, le composant de présentation 115 peut être configuré pour commander si les données 108A-n sont présentées d’une manière largement complète, par exemple, les données de patient 105A-n, les données médicales 106A-n et/ou les images 107A-n sont présentées dans leur intégralité sur un ou plusieurs écrans de toutes les données 160A-n ou sous forme de résumé, par exemple sur un ou plusieurs écran(s) de résumé 150A-n. La présentation d’une totalité de données d’entrée 108A-n sur les écrans de toutes les données 160A-n est typique d’un système/approche classique, cependant, le volume de données peut rendre la tâche de diagnostic d’état médical par un médecin 103 chronophage et également potentiellement pleine d’erreurs de diagnostic vu la richesse des données à examiner. Cependant, l’utilisation des un ou plusieurs modes de réalisation présentés ici concernant l’identification et la présentation de résumé de données permet au médecin 103 de déterminer rapidement, avec précision et en toute confiance si un problème médical existe ou non. Le terme médecin 103 est utilisé ici pour représenter toute personne impliquée dans l’examen de données médicales, d’un ou de plusieurs résultats, et dans l’établissement d’un diagnostic basé sur ceux-ci, telle qu’un médecin, une infirmière, un spécialiste médical, un professionnel de la santé, etc. Dans un autre mode de réalisation, le composant de présentation 115 peut être configuré pour utiliser les écrans de résumé 150A-n pour présenter une ou plusieurs parties de la totalité des informations disponibles pour le patient 102. Le MDPS 110 peut en outre inclure un composant de résumé 120, dans lequel, dans un mode de réalisation, le composant de résumé 120 peut être configuré pour commander la présentation/description des données de patient 105A-n, des données médicales 106A-n, des images 107A-n et autres analogues, par exemple, sur les écrans de résumé 150A-n. Les écrans de résumé 150A-n peuvent respectivement comprendre une ou plusieurs zones d’image 170A-n configurées pour inclure une ou plusieurs images 172A-n. Les images 172A-n peuvent comporter des images 107A-n concernant le patient 102 (par exemple, dans le cadre des données d’entrée 108A-n), ainsi que des images identifiées et extraites des données historiques 194A-n/données médicales 196A-n. En outre, les écrans de résumé 150A-n peuvent respectivement comprendre une ou plusieurs zones de texte 174A-n configurées pour inclure un ou plusieurs textes 176A-n. Dans un mode de réalisation, le texte 176A-n peut inclure un ou plusieurs résultats 179A-n, dans lequel les résultats 179A-n peuvent être automatiquement générés par le composant d’état 130. Le texte 176A-n peut inclure du texte, des caractères alphanumériques, des valeurs, des symboles, etc., dans les données d’entrée 108A-n relatives au patient 102, ainsi que le texte/les informations identifié(es) et extrait(es) des données historiques 194A-n/données médicales 196A-n. Les écrans de résumé 150A-n peuvent en outre inclure un ou plusieurs diagnostics potentiels 178A-n générés automatiquement par le composant d’état 130, dans lequel les diagnostics potentiels 178A-n peuvent être ensuite acceptés/rejetés par le médecin 103. Il convient de noter que les termes diagnostic/ diagnostics 178A-n et les résultats 179A-n sont utilisés de manière interchangeable dans le présent document, indiquant qu’un résultat 179A-n peut devenir un diagnostic 178A-n, et en outre, un diagnostic 178A-n peut être dérivé d’un résultat 179A-n. De plus, comme le montre la FIG. 1 , des informations supplémentaires 155A-n peuvent être présentes, grâce à quoi les informations supplémentaires 155A-n peuvent comprendre du texte, des informations et des images disponibles qui, bien qu’ils ne soient pas actuellement présentés sur un écran de résumé respectif 150A-n, sont disponibles pour la présentation. Par exemple, pendant que le premier texte 176A est présenté sur l’écran de résumé 150A, le premier texte 176A étant un résumé, le premier texte 176A peut inclure un ou plusieurs liens (par exemple, des hyperliens) qui, lorsqu’ils sont sélectionnés, peuvent amener une ou plusieurs parties (par exemple, des images, un texte) des informations supplémentaires 155A-n à être présentées sur l’écran de résumé 150A-n (par exemple, sous forme de fenêtre contextuelle). Dans un mode de réalisation, le composant de présentation 115 peut être configuré pour déterminer si les données 108A-n doivent être présentées sur un écran de toutes les données 160A-n ou sur un écran de résumé 150A-n, et le composant de résumé 120 peut être configuré pour commander la manière dont un résumé de données 108A-n est présenté sur un écran de résumé 150A-n. Dans un mode de réalisation, le composant de résumé 120 peut en outre être configuré pour identifier les images respectives 172A-n à présenter sur les écrans de résumé 150A-n. Par exemple, pendant que de nombreuses images 172A-n peuvent être disponibles pour la présentation sur un écran de résumé 150A-n, le composant de résumé 120 peut être configuré pour identifier une image 172A-n qui permet au médecin 103 de prendre une décision précise/rapide (par exemple, un diagnostic 178A-n) concernant un état médical du patient 102. Par exemple, comme décrit plus en détail, un composant d’état 130 peut déterminer un résultat 179A-n et/ou un diagnostic proposé 178A-n. Le composant de résumé 120 peut recevoir le résultat 179A-n, par exemple, et sur la base du résultat 179A-n, conjointement avec un ou plusieurs processus 125A-n, le composant de résumé 120 peut identifier une image 172A-n applicable au résultat 179A-n (par exemple, permet au médecin 103 de discerner facilement le résultat 179A-n), et présenter l’image identifiée 172A-n sur un écran de résumé 150A-n. Comme illustré en outre, le MDPS 110 peut en outre inclure un composant d’état 130 configuré pour examiner automatiquement une partie ou la totalité des données d’entrée 108A-n afin de déterminer/fournir une indication, par exemple un résultat 179A-n, indiquant si le patient 102 a ou non un état de santé préoccupant. Comme décrit plus en détail, pendant la génération de résultats 179A-n et/ou du diagnostic 178A-n, les données 108A-n peuvent être complétées par des données médicales 196A-n (par exemple, dans la mémoire 184), dans lequel les données médicales 196A-n peuvent comprendre le corpus des connaissances médicales disponibles. En conséquence, dans le cadre d’un processus de diagnostic, le composant d’état 130 peut être configuré pour comparer les caractéristiques/critères/variables/paramètres présents dans les données 108A-n aux données médicales 196A-n concernant l’état médical potentiel du patient 102. Comme décrit plus en détail, le MDPS 110 peut inclure un ensemble de processus 125A-n, dans lequel les processus 125A-n peuvent inclure des technologies et des techniques respectives d’IA et de ML. Les processus 125A-n (c’est-à-dire une application) peuvent être dirigés vers la multitude d’états médicaux que les hommes ont reconnus (par exemple, selon les données médicales 196A-n), et par conséquent, les états médicaux que le patient 102 peut rencontrer au cours de sa vie. Le MDPS 110 peut en outre inclure un composant de rapport 135 configuré pour générer un rapport 165A-n. Dans un mode de réalisation, comme décrit plus en détail, le rapport 165A-n peut être un document structuré généré sur la base des informations présentées sur l’écran de résumé 150A-n, dans lequel l’écran de résumé 150A-n peut fonctionner comme une fenêtre d’affichage. Le rapport 165A-n peut être de n’importe quel format/type de fichier approprié, tel qu’un PDF, un PDF DICOM, un document de traitement de texte, une feuille de calcul, et autre analogue. Comme décrit plus en détail, le rapport 165A-n peut être configuré pour être présenté sur l’écran de résumé 150A-n, imprimé par une imprimante (non représentée) associée au MDPS 110, exporté vers un système distant (par exemple, via l’E/S 188), et autre analogue. Dans un mode de réalisation, le rapport 165A-n peut fonctionner comme un dossier médical concernant l’état médical du patient 102 et d’autres procédures respectives et en tant qu’examen utilisé par le médecin 103 pour diagnostiquer l’état médical du patient 102. En conséquence, le rapport 165A-n peut fonctionner en tant que fichier numérique concernant le patient 102. Dans un mode de réalisation, les résultats respectifs 179A-n générés par le composant d’état 130 peuvent être présentés dans le rapport 165A-n conjointement avec le diagnostic 178A-n confirmé par le médecin 103, un tel format de rapport peut être fourni à un patient ou à une autre entité concernée par le diagnostic 178A-n du patient 102 et les données (par exemple, les résultats 179A-n) conduisant au diagnostic. Dans un autre mode de réalisation, le rapport 165A-n peut présenter le diagnostic 178A-n élaboré par le médecin 103 conjointement avec un ou plusieurs résultats respectifs 179A-n et toutes les interactions/modifications/annotations faites par le médecin 103 lors de l’élaboration du diagnostic 178A-n. Dans un mode de réalisation, le MDPS 110 peut inclure un composant de confirmation 140. Afin de garantir la conformité aux normes de soins de santé respectives, et aux normes juridiques, etc., qui régissent les entités de soins de santé respectives dans le monde, le composant de confirmation 140 peut être utilisé pour s’assurer que le médecin 103 a examiné les informations, les résultats 179A-n, et tout diagnostic potentiel 178A-n, etc., respectifs générés et présentés par le MDPS 110 (par exemple, via l’écran de résumé 150A-n ou l’écran de toutes les données 160A-n) et a signé (par exemple, confirmation 142A-n) sur le diagnostic 178A-n/état/résultat 179A-n du patient 102, tel que représenté par les informations, le diagnostic 178A-n, le résultat 179A-n, etc., tels que générés et présentés par le MDPS 110. Dans un exemple de mode de réalisation, le médecin 103 peut se connecter au MDPS 110 (par exemple, avec ses informations d’identification respectives, son mot de passe, etc.), examiner/interagir avec les informations présentées sur l’écran de résumé 150A-n, et lorsque le médecin 103 est convaincu/convenu que le MDPS 110 (ou le médecin 103) a identifié et/ou diagnostiqué avec précision les un ou plusieurs états médicaux du patient 102, le médecin 103 peut signer les informations avec la confirmation 142A-n. Dans le cas où le médecin 103 signe les informations, etc., le composant de rapport 135 peut être configuré pour générer un rapport 165A-n. Dans un exemple de mise en œuvre, le composant d’état 130 peut être configuré pour analyser les données 108A-n, et bien que l’examen initial des données 108A-n puisse être axé sur un premier état médical, l’examen peut également être configuré pour analyser d’autres états qui peuvent ne pas préoccuper initialement le médecin 103. Par exemple, le patient 102 a été impliqué dans un accident de voiture et des procédures médicales respectives (par exemple, imagerie) sont en cours pour déterminer si le patient 102 souffre d’une hémorragie interne, si ses organes (par exemple, le foie, les reins, etc.) ont été endommagés à la suite de l’accident, etc. Par conséquent, une première série de processus 125A-n est utilisée par le composant d’état 130 pour identifier et évaluer le degré de blessure corporelle résultant de l’accident de voiture, par exemple, en générant un ou plusieurs résultats 179A-n concernant un premier état de patient. Lors de l’évaluation des organes, une masse inattendue peut être détectée dans les une ou plusieurs images 107A-n. Ceci peut automatiquement déclencher, au niveau du composant d’état 130, la mise en œuvre d’une deuxième série de processus 125A-n, dans lequel la deuxième série de processus 125A-n est configurée pour déterminer la présence d’une croissance/tumeur cancéreuse, comme présentée dans un ou plusieurs résultats 179A-n concernant le deuxième état du patient. Par conséquent, pendant que le patient 102 est initialement évalué pour un premier état, l’application de l’ensemble de divers processus 125A-n permet une détection/détermination rapide d’un deuxième état, dont la présence n’était pas initialement prévue par le médecin 103. En général, environ 50 à 90 % des examens effectués par IA/ML sur les procédures médicales réalisées indiquent que le patient 102 ne souffre pas d’un état médical préoccupant, par exemple, une procédure de mammographie indique que le patient 102 n’a pas de cancer. Dans une approche classique, le médecin 103 peut devoir examiner une multitude de données médicales du patient 102 (par exemple, présentées sur un écran de toutes les données 160A-n), ce qui peut prendre du temps. En utilisant un ou plusieurs processus 125A-n qui sont dirigés vers l’état médical concerné (par exemple, le cancer), les informations comprenant des données médicales 106A-n et/ou des images 107A-n peuvent être spécifiquement ciblées par les processus 125A-n. En conséquence, les informations pertinentes, par exemple les images 172A-n et le texte 176A-n comprenant les résultats 179A-n identifiés par les processus 125A-n, peuvent être présentées sur l’afficheur de résumé 150A-n par le composant de résumé 120. Compte tenu de la nature des images 172A-n ciblée et du texte 176A-n, le médecin 103 peut examiner les données présentées sur l’afficheur de résumé 150A, sous la forme d’un diagnostic 178A-n, et clôture par l’utilisation du composant de confirmation 140, et le rapport 165A-n peut être généré. Selon les modes de réalisation présentés dans le présent document, par l’application du composant de résumé 120, des processus 125A-n, des résultats 179A-n et l’utilisation de l’afficheur de résumé 150A-n, le médecin 103 peut rapidement déterminer qu’un état médical intéressant n’existe pas. Par conséquent, étant donné que 50 à 90 % des procédures médicales génèrent des résultats négatifs, le médecin 103 est en mesure de consacrer un minimum de temps à examiner l’état de santé du patient 102, libérant ainsi le temps du médecin 103 pour s’occuper d’autres problèmes, par exemple les problèmes de soins chez les patients, à l’hôpital, dans une ambulance, etc. Comme illustré, le système 100 peut en outre inclure des données historiques 194A-n, dans lequel les données historiques 194A-n peuvent comprendre des écrans de résumé précédemment utilisés 150A-n, des images précédemment présentées 172A-n, un texte précédemment présenté 176A-n, des résultats antérieurs 179A-n, une interaction antérieure par un ou plusieurs médecins 103A-n avec des données médicales 196A-n, des informations supplémentaires 155A-n, des informations présentées sur les écrans de résumé respectifs 150A-n, des zones d’image 170A-n, des images 172A-n, des zones de texte 174A-n, un texte 176A-n, pendant la génération de rapports 165A-n, et autre analogue. En conséquence, les processus 125A-n peuvent être entraînés en fonction d’interactions antérieures avec des informations particulières par un médecin 103A-n. Par conséquent, lorsque le premier texte 176F a été présenté précédemment sur l’écran de résumé 150A-n, si des informations supplémentaires ont été recherchées par le médecin 103A-n, l’importance des informations supplémentaires (par exemple, les données médicales 106F) peut être établie de sorte qu’après certaines instances d’interaction répétées/séparées, un processus 125F associé au premier texte 176F puisse être entraîné pour présenter les données médicales 106F dans la zone de résumé textuel 174A-n. En outre, en entraînant fréquemment les processus respectifs 125A-n, à mesure qu’une nouvelle recherche est obtenue concernant un paramètre/une mesure/un critère qui est déterminé(e) par la communauté médicale comme jouant un rôle plus important/moins important dans le diagnostic d’un état, les processus respectifs 125A-n peuvent être entraînés pour refléter la plus grande/moindre importance d’un critère particulier, d’un résultat 179A-n, etc., dans le diagnostic d’un état, et si les informations relatives aux critères particuliers doivent être incluses/supprimées lors de la création de l’écran de résumé 150A-n par le composant de résumé 120. Il convient de noter que les divers processus 125A-n et opérations présentés dans le présent document sont simplement des exemples d’opérations et de techniques respectives d’IA et de ML, et tout(e) modèle/technologie/technique/architecture d’IA/ML approprié(e) peut être utilisé(e) conformément aux différents modes de réalisation présentés dans le présent document. Selon un aspect, les processus 125A-n peuvent fonctionner seuls ou en combinaison pour créer une ou plusieurs applications configurées pour être mises en œuvre concernant l’identification d’un état médical particulier, par exemple, un ensemble de processus 125A-n formant une application pour identifier des problèmes liés à l’état cardiovasculaire du patient 102. Les processus 125A-n peuvent être basés sur l’application de termes, d’expressions, de critères, de paramètres, de variables et autres analogues, dans les données d’entrée 108A-n, les données historiques 194A-n, les données médicales 196A-n, etc. Le composant de résumé 120 peut être utilisé pour mettre en œuvre les processus 125-n conjointement avec le MDPS 110 et des composants quelconques inclus dans le MDPS 110. Un exemple de processus 125A-n peut inclure une technique de vectorisation telle que des vecteurs de texte par sac de mots (BOW), et en outre, toute technologie de vectorisation appropriée peut être utilisée, par exemple, la distance euclidienne, la similarité cosinus, etc. D’autres technologies/processus d’IA/ML approprié(e)s 125A-n qui peuvent être appliqué(e)s comprennent, dans une liste non limitative, n’importe quelle représentation vectorielle via la fréquence de terme-fréquence de document inverse (tf–idf) capturant la fréquence de termes/jetons dans les données d’entrée 108A-n par rapport aux termes/jetons présents dans les données médicales 196A-n, les données historiques 194A-n, etc. D’autres technologies d’IA/ML applicables comportent, dans une liste non limitative, les technologies d’intégration de réseau neuronal, de la représentation vectorielle par couches de termes/catégories (par exemple, des termes courants ayant des temps différents), de l’architecture de modèle de transformateur bidirectionnel et auto-régressif (BART), du modèle de représentation d’encodeur bidirectionnel à partir de transformateurs (BERT), d’un modèle de diffusion, d’un auto-encodeur variationnel (VAE), d’un réseau antagoniste génératif (GAN), d’un modèle génératif basé sur le langage tel qu’un grand modèle de langage (LLM), d’un transformateur génératif pré-entraîné (GPT), d’un réseau/opération de mémoire à long terme (LSTM), d’un LSTM d’état de phrase (S-LSTM), d’un algorithme d’apprentissage profond, d’un réseau neuronal séquentiel, d’un réseau neuronal séquentiel qui permet des informations persistantes, d’un réseau neuronal récurrent (RNN), d’un réseau neuronal à convolution (CNN), d’un réseau neuronal, d’un réseau à capsule, d’un algorithme d’apprentissage automatique, d’une technique de traitement du langage naturel (NLP), d’une analyse de sentiments, d’un LSTM bidirectionnel (BiLSTM), d’un BiLSTM empilé, et autres analogues. En conséquence, dans un mode de réalisation, la mise en œuvre du composant de résumé 120, du composant de présentation 115, du composant d’état 130 et autre analogue, permet une programmation/annotation/corrélation en langage simple/naturel des données d’entrée 108A-n avec des données médicales 196A-n, et/ou des données historiques 194A-n, etc., pour générer les images de résumé 172A-n et le texte 176A-n présentés sur des écrans de résumé 150A-n. Des modèles de langage, LSTM, BART, etc., peuvent être constitués avec un réseau neuronal très complexe, comprenant par exemple des milliards de paramètres pondérés. La formation des modèles de langage, etc., peut être effectuée, par exemple, par le composant de présentation 115, le composant de résumé 120, le composant d’état 130, etc., avec des ensembles de données, grâce à quoi les ensembles de données peuvent être formés en utilisant n’importe quelle technologie appropriée, telle que des données dans des données historiques 194A-n, des données médicales 196A-n, des données d’entrée 108A-n et autres analogues. En outre, comme mentionné précédemment, les données historiques 194, les données médicales 196, les données d’entrée 108A-n, les données de patient 105A-n, les données médicales 106A-n, les images 107A-n, le texte 176A-n, les images 172A-n, les informations supplémentaires 155A-n, et autres analogues, peuvent comprendre du texte, des caractères alphanumériques, des nombres, des mots simples, des phrases, des instructions courtes, des instructions longues, des expressions, une syntaxe, des instructions de code source, un code machine, etc. Le réglage fin d’un processus 125A-n peut comprendre l’application de données historiques 194, de données médicales 196, de données d’entrée 108A-n, d’images 172A-n, de texte 176A-n, de résultats 179A-n, d’informations supplémentaires 155A-n, et autres analogues, au processus 125A-n, le processus 125A-n est ajusté en conséquence par l’application des données historiques 194, etc., de sorte que, par exemple, les pondérations dans le processus respectif 125A-n soient ajustées par l’application des données historiques 194, et autres analogues. En tant que nouvelles informations (par exemple, les données d’entrée 108A-n sont traitées), les données historiques 194 peuvent être mises à jour en conséquence et, en outre, les processus 125A-n peuvent être affinés. Conformément à un ou plusieurs modes de réalisation, et de manière non exhaustive, le médecin 103 peut effectuer l’une quelconque des interactions suivantes avec les écrans de résumé 150A-n : a) Le médecin 103 peut sélectionner un examen présenté dans une liste de travaux (par exemple, une ou plusieurs tâches à réaliser concernant l’examen de l’état du patient 102), dans lequel le médecin 103 peut sélectionner le ou les écran(s) de toutes les données 160A-n, et/ou les écrans de résumé 150A-n, dans le cadre du processus d’examen. b) Les écrans de résumé 150A-n peuvent, au minimum, être configurés pour présenter une seule grande fenêtre d’affichage qui fournit un ou plusieurs aperçus des objets graphiques/images respectifs 172A-n/résultats 179A-n qui ont été automatiquement identifiés par l’un quelconque du composant de présentation 115, du composant de résumé 120 et/ou du composant d’état 130, conjointement avec les processus 125A-n. c) Le médecin 103 peut réaliser diverses manipulations des images 172A-n. Par exemple, paginer d’image, zoomer l’image, déplacer l’image, tourner l’image, changer le type de visualisation/mode de rendu, etc. d) Comme mentionné précédemment, les écrans de résumé 150A-n peuvent inclure une zone de texte 174A-n (par exemple, une partie d’affichage de panneau de texte) qui peut inclure du texte 176A-n, etc., fournissant un résumé des résultats 179A-n. Des parties respectives du texte 176A-n peuvent être mises en évidence/liées pour fournir des liens vers des informations supplémentaires 155A-n. Selon la FIG. 1 , pendant que la zone de texte 174A-n est présentée comme étant située sur le côté droit de l’écran de résumé 150A, la zone de texte 174A-n peut être présente sur n’importe quelle zone de l’écran de résumé 150A. Comme mentionné précédemment, le texte présenté dans la zone de texte 174A-n peut comprendre du texte/des informations identifié(es) par le composant de résumé 120. Le médecin 103 peut sélectionner les liens respectifs dans le texte 176A-n, après quoi la sélection d’un lien respectif, une fenêtre contextuelle (écran de résumé partiel 150B) peut être présenté sur l’écran de résumé 150A, dans lequel la fenêtre contextuelle peut être configurée pour être positionnée sur l’écran de résumé 150A. e) Le médecin 103 peut « survoler » le curseur de la souris, ou autre analogue, sur le texte 176A-n, grâce à quoi des vignettes respectives d’images 172A-n/107A-n qui concernent le texte 176A-n, peuvent être présentées. f) Le médecin 103 peut sélectionner un lien vers un processus 125C dédié à un aspect spécifique de l’état du patient 102. Par exemple, lorsque le médecin 103 examine un résumé des données, dans les résultats 179A-n, concernant un patient 102 souffrant d’un état cardiaque, l’écran de résumé 150C peut présenter des aspects respectifs de l’état cardiaque, par exemple l’image 172C, les résultats 179A-n et le texte pertinent 176C. Cependant, une série de processus liés 125A-n peut être disponible et sélectionnée en cliquant sur les liens respectifs. Par exemple, le processus 125D peut comprendre un(e) ou des algorithme(s)/application(s) configuré(es) pour analyser un ou plusieurs problèmes concernant un score calcique pour le patient 102, le processus 125E peut comprendre un(e) ou des algorithme(s)/application(s) configuré(es) pour analyser un ou plusieurs problèmes concernant l’analyse coronarienne du système coronarien du patient 102, le processus 125F peut comprendre un(e) ou plusieurs algorithme(s)/application(s) configuré(es) pour analyser un ou plusieurs problèmes concernant la sténose du système de l’artère coronaire du patient 102, le processus 125G peut comprendre un(e) ou plusieurs algorithme(s)/application(s) configuré(es) pour analyser un ou plusieurs problèmes concernant une mesure de réserve coronaire (FFR) de la région coronaire du patient 102, et autre analogue. Lorsque chaque processus 125A-n est sélectionné, les informations/résultats 179A-n fournis par le processus/l’application peuvent être présentés sur l’écran de résumé 150A-n. Par conséquent, pendant que le texte 176A-n sur l’écran de résumé 150A peut résumer les analyses/résultats respectifs 179A-n des processus 125A et 125B, une série de processus associés 125C-n sont disponibles pour être utilisés par le médecin 103 pour examiner plus en détail l’état médical du patient 102. g) Le texte 176A-n présenté sur l’écran 150A-n/fenêtre contextuelle peut être configuré pour être modifiable de sorte que le médecin 103 puisse modifier/annoter le texte selon les besoins. Le médecin 103 peut interagir avec l’écran de résumé 150A-n par tout moyen approprié, chacun via un clavier/interface (non représenté(e)) inclus(e) dans la HMI 186, et autre analogue, un microphone (non représenté) incorporé dans la HMI 186, et autre analogue, de sorte que le médecin 103 puisse dicter du texte et/ou des instructions. Les informations présentées sur l’écran de résumé 150A-n (par exemple, le texte 176A-n, les images 172A-n, les résultats 179A-n) peuvent être copiées/collées dans une partie de rapport 165A-n de l’affichage de résumé 150A-n (comme le montre la FIG. 6 ). h) Le médecin 103 peut interagir avec les images 172A-n, de sorte qu’en survolant/plaçant un curseur sur les résultats respectifs sur la zone d’image 170A-n, le texte correspondant 176A-n dans la zone de texte 174A-n peut également être souligné. i) Le médecin 103 peut en outre supprimer un résultat 179A-n de la zone de texte 174A-n, par exemple en cliquant par le bouton droit de la souris/curseur sur le texte indésirable 176A-n. En supprimant le résultat 179A-n de la zone de texte 174A-n, le résultat 179A-n peut également être retiré de l’inclusion dans le rapport 165A-n, par exemple en empêchant le résultat 179A-n/le texte 176A-n d’être inclus dans le rapport exporté 165A-n. j) L’écran de résumé 150A-n peut également inclure un onglet de bibliothèque d’images (par exemple, l’onglet de bibliothèque d’images 410, selon la FIG. 4 ), qui, lorsqu’il est sélectionné, permet au médecin 103 de récupérer toutes les images/les images respectives 172A-n/images 107A-n/images disponibles dans les données historiques 194A-n et/ou dans les données médicales 196A-n à générer automatiquement pour présentation sur l’écran de résumé 150A-n. Les images respectives 172A-n, etc., peuvent inclure toutes les images que le médecin 103 a ajoutées à l’ensemble d’images 172A-n, par exemple en utilisant un outil de copie dans le presse-papiers (capture d’écran). En outre, le médecin 103 peut interagir avec les images 172A-n, etc., pour faciliter l’ajout d’images et/ou la suppression d’images de l’écran de résumé 150A-n, ce qui peut en outre conduire à l’ajout/suppression de l’image respective 172A-n, etc. ., au/du rapport 165A-n. En outre, le médecin 103 peut sélectionner une image 172A-n, etc., pour copier/coller l’image dans le rapport 165A-n. k) L’écran de résumé 150A-n peut en outre inclure un onglet permettant un aperçu du rapport 165A-n, par exemple avant que le rapport 165A-n ne soit sélectionné, ainsi qu’une capacité de consulter n’importe quel document (par exemple, un rapport/papier médical) qui peut concerner des informations particulières, par exemple un résultat 179A-n, présentées sur l’écran de résumé 150A-n. Comme illustré en outre, le MDPS 110 peut être couplé en communication à un système informatique 180. Le système informatique 180 peut inclure une mémoire 184 qui stocke les composants exécutables par ordinateur respectifs (par exemple, le composant de présentation 115, le composant de résumé 120, les processus 125A-n, le composant d’état 130, le composant de rapport 135, le composant de confirmation 140, le composant vectoriel 710, le composant de similarité 720 et autre analogue) et en outre, un processeur 182 configuré pour exécuter les composants exécutables par ordinateur stockés dans la mémoire 184. La mémoire 184 peut en outre être configurée pour stocker des données de patient 105A-n, des données médicales 106A-n, des images 107A-n, des données d’entrée 108A-n, des données historiques 194, des données médicales 196, des images 172A-n, du texte 176A-n, des résultats 179A-n, des diagnostics 178A-n, des rapports 165A-n, des informations supplémentaires 155A-n, des indices de similarité S1-n, des vecteurs Vn (tels que décrits plus en détail dans le présent document), et autres analogues. Le système informatique 180 peut en outre inclure une interface homme-machine (IHM) 186 (par exemple, un affichage, une interface utilisateur graphique (GUI)) qui peut être configurée pour présenter diverses informations, notamment des écrans de résumé 150A-n, tous les écrans de données 160A-n, reçoivent des instructions de texte/dictée, des entrées de souris/curseur, des entrées de clavier, et autres analogues. L’IHM 186 peut inclure un afficheur/écran interactif 187A-n pour présenter les différents écrans de résumé 150A-n, les écrans de toutes les données 160A-n, les rapports 165A-n, les informations supplémentaires 155A-n et autres analogues. Le système informatique 180 peut en outre inclure un composant d’E/S 188 pour recevoir et/ou transmettre des données historiques 194, des données médicales 196, des données d’entrée 108A-n, des résultats 179A-n, des diagnostics 178A-n, des rapports 165A-n et autres analogues. Pour mieux comprendre les divers modes de réalisation présentés dans le présent document, dans les Figures 2 à 6, les images 200 à 600 présentent des captures d’écran d’une série d’exemples d’écrans, conformément à un ou plusieurs modes de réalisation. Dans la FIG. 2 , l’image 200 présente un écran de sélection de patient. Dans un mode de réalisation, l’écran de sélection de patient 200 (également appelé ici liste de travaux, selon la FIG. 8 ) présente une liste de patients respectifs, ainsi qu’un lien pour présenter des informations concernant le patient 102 sous la forme d’un examen de résumé (par exemple, par écrans de résumé 150A-n) plutôt que sous forme d’un écran de toutes les données 160A-n. Pendant la sélection d’un dossier de patient 102, une image 172A concernant le patient 102 peut être présentée sur l’écran de sélection 200. En outre, plus d’un état médical peut concerner le patient 102, de sorte que l’écran de sélection de patient 200 puisse inclure une série d’états médicaux/liens de diagnostic qui, lorsqu’ils sont sélectionnés, peuvent lancer la mise en œuvre de processus respectifs 125A-n concernant le ou les problème(s) médical/médicaux particulier(s) du patient 102. Dans la FIG. 3 , l’image 300 présente un écran de résumé 150A, dans laquelle l’écran de résumé 150A peut être un écran de résumé initial généré par le composant de résumé 120 conjointement avec les processus 125A-n. L’écran de résumé 150A peut être présenté en réponse à la sélection du dossier médical du patient 102 sur l’écran de sélection 200. Comme illustré, l’écran de résumé 150A peut inclure les données du patient 105A, et comprendre en outre une première zone d’écran, la zone d’image 170A-n, dans lequel la zone d’image 170A-n peut inclure diverses images 172A-n concernant l’état médical du patient 102. Par exemple, la zone d’image 170A comporte l’image 172A, la zone d’image 170B comporte l’image 172B. L’écran de résumé 150A peut en outre comprendre une deuxième zone d’écran, la zone de texte 174A-n, dans lequel la zone de texte 174A comporte le texte 176A. Les résultats 179A-n peuvent être présentés sur l’écran de résumé 150A-n. Dans la FIG. 4 , l’image 400 présente un écran de résumé 150B, dans laquelle l’écran de résumé 150B est une version mise à jour de l’écran de résumé initial 150A, par exemple mise à jour en fonction d’un lien hypertexte sélectionné dans la zone de texte 174A-n. De nouvelles images 172C-E sont présentées dans des zones d’images de fenêtre contextuelle 170C-E se superposant avec les zones d’images initialement présentées 170A-B et des images initialement présentées 172A-B. Comme le montre la FIG. 4 , une sélection de vignettes est présentée dans la zone de texte mise à jour 174B qui, lorsqu’elle est sélectionnée, peut provoquer la présentation des images 172C-E. Dans la FIG. 5 , l’image 500 présente un écran de résumé 150C, dans laquelle l’écran de résumé 150C représente la zone d’image 170A/image 172A, tandis que la zone d’image 170F présente les images 172G et 172H. Les images 172G et 172H peuvent être présentées en réponse à la sélection d’un lien dans une image (par exemple dans l’image 172A), un lien dans le texte récapitulatif 176C, et autre analogue. Dans la FIG. 6 , l’image 600 présente un écran de résumé 150D, dans laquelle l’écran de résumé 150D comporte un rendu du rapport 165A et, en outre, une zone de texte 174A. Comme mentionné précédemment, le rapport 165A peut être généré sur la base de la sélection d’un onglet d’achèvement d’examen, par exemple tel que détecté par le composant de confirmation 140. Les pages de rapport 165A respectives peuvent être sélectionnées pour un examen. En revenant à la FIG. 1 , le composant d’état 130 (par exemple, conjointement avec les processus 125A-n) peut en outre être configuré pour identifier automatiquement une ou plusieurs caractéristiques dans les données d’entrée 108A-n, les données historiques 194 et/ou les données médicales 196, dans lequel le terme « une ou plusieurs caractéristiques » se rapporte à l’un(e) quelconque d’un terme, d’une valeur, d’une phrase, d’une variable, d’un paramètre, d’un critère, d’une représentation d’image, d’un état médical, d’une lecture médicale, d’une annotation (par exemple, par le médecin 103 interagissant avec les images 172A-n, les résultats 179A-n, et/ou le texte 176A-n), une sélection/suppression d’image (par exemple, par le médecin 103 interagissant avec les images 172A-n), et autres analogues, concernant le patient 102 qui peuvent être présentes dans des données d’entrée 108A-n, des données historiques 194, données médicales 196 quelconques. Toute technologie, méthodologie appropriée et autre analogue peut être utilisée pour identifier une ou plusieurs caractéristiques relatives à un état médical du patient 102. Dans un aspect, au moment où les données d’entrée 108A-n sont reçues au niveau du MDPS 110, la connaissance des une ou plusieurs caractéristiques respectives concernant le patient 102 représentées dans les données d’entrée 108A-n peuvent être limitées/inconnues, par exemple par un ou plusieurs médecins 103A-n. Dans un exemple de mode de réalisation, le composant d’état 130 peut être configuré pour comparer un degré de similarité S entre une caractéristique dans les données d’entrée 108A-n avec l’ensemble de caractéristiques dans les données historiques 194 et/ou les données médicales 196 stockées dans la mémoire 184. Dans un exemple de mode de réalisation, la similarité S peut aller d’un faible degré de similarité (par exemple, proche de 0 dans un système de similarité de 0 à 1 indiquant l’absence de correspondance) jusqu’à un degré élevé de similarité (par exemple, proche de 1,0 dans un système de similarité de 0 à 1 indiquant une correspondance), et tout degré de similarité intermédiaire entre eux. Dans la FIG. 7 , le système 700, illustre en outre les sous-composants inclus dans un composant d’état, conformément à un ou plusieurs modes de réalisation. Comme le montre la FIG. 7 , le composant d’état 130 peut inclure un composant vectoriel 710 configuré pour traiter/vectoriser les caractéristiques respectives dans les données d’entrée 108A-n, les données historiques 194, les données médicales 196, etc. Dans le cadre du traitement des caractéristiques respectives des données d’entrée 108A-n, des données historiques 194, etc., chaque caractéristique respective dans chacune des données d’entrée 108A-n, des données historiques 194, etc., peut être définie/représentée par le composant vectoriel 710 comme un vecteur Vn dans lequel le schéma vectoriel utilisé peut être l’un quelconque parmi un vecteur bidimensionnel et un vecteur multidimensionnel (par exemple, un vecteur à plusieurs dimensions). Plus la similarité entre une première représentation vectorielle V1 et une deuxième représentation vectorielle V2 est grande, plus il est possible de déduire que l’élément représenté par la première représentation vectorielle V1 se rapporte à l’élément représenté par le deuxième vecteur V2. Les vecteurs respectifs Vn peuvent être générés en utilisant n’importe quelle approche appropriée, par exemple, les caractéristiques respectives peuvent être exprimées numériquement, par exemple, l’un quelconque parmi le composant d’état 130, le composant de résumé 120, le composant de présentation 115, et autre analogue, par exemple, conjointement avec un ou plusieurs processus 125A-n peuvent être configurés pour identifier une caractéristique, et le composant vectoriel 710 convertit une ou plusieurs parties de caractères alphanumériques/texte/numérique/symboles/contenu/annotations des caractéristiques respectives dans les données d’entrée 108A-n, les données historiques 194, etc., en un contenu vectorisé. Le composant d’état 130 peut en outre inclure un composant de similarité 720 configuré pour déterminer un degré de similarité S (par exemple, un indice de similarité S1-n) entre la représentation vectorielle V1 d’une caractéristique dans les données d’entrée 108A-n et une représentation vectorielle V2 d’une caractéristique dans les données historiques 194 et/ou données médicales 196 qui ont été préalablement identifiées/vectorisées. Par exemple, le composant d’état 130 identifie les termes respectifs score calcique, données de sténose, données coronariennes, FFR et autre analogue dans les données d’entrée 108A-n ainsi que les termes identiques ou potentiellement similaires dans les données historiques 194 et les données médicales 196. Les termes respectifs peuvent être vectorisés par le composant vectoriel 710, de sorte que dans un exemple de données d’entrée 108A a un paramètre « score calcique » tandis que les données historiques 194 ont un paramètre « mesure calcique », le score calcique peut être représenté comme un vecteur V1, tandis que la mesure calcique associée à un l’état médical d’intérêt dans les données historiques 194 et/ou les données médicales 196 peut être représentée sous la forme d’un vecteur V2. Dans le cas où S indique un degré élevé de confiance dans la similarité selon laquelle le « score calcique » se rapporte à la « mesure calcique », un résultat associé 179A-n peut être présenté, et si nécessaire, un examen/analyse plus approfondi(e) par le composant d’état 130 peut être effectué(e) concernant l’état médical du patient 102 (par exemple, le score calcique du patient 102 est-il préoccupant ?). Pour des paramètres comparables pertinents, le composant d’état 130 peut en outre être configuré pour comparer des valeurs/mesures respectives pour le paramètre particulier afin de déterminer si le patient 102 souffre d’un état médical. Dans le cas où S indique un faible degré de confiance dans la similarité selon laquelle le « score calcique » se rapporte à la « mesure calcique », un examen plus approfondi des données d’entrée 108A-n, des données historiques 194 et des données médicales 196 peut être effectué pour identifier les valeurs, par exemple, dans un résultat 179A-n, qui concerne le paramètre/l’état médical préoccupant. Dans un mode de réalisation, le degré de confiance dans S peut être présenté sur l’écran de résumé 150A-n conjointement avec un diagnostic 178A-n auquel se rapporte le degré de confiance. En conséquence, le médecin 103 peut facilement déterminer et prendre en considération le degré de confiance avec lequel le composant d’état 130 a identifié des résultats 179A-n et/ou déterminé le diagnostic 178A-n approuvé par le médecin 103. Selon la FIG. 7 , le composant d’état 130 peut en outre être configuré pour générer une notification 750A-n indiquant un état de diagnostic d’un ou de plusieurs états médicaux du patient 102. La notification 750A-n peut être appliquée à l’écran de résumé 150A-n, par exemple incorporée dans du texte 176A-n, informant le médecin 103 si les résultats 179A-n indiquent que le patient 102 souffre d’un état particulier. Le médecin 103 peut examiner en outre les informations présentées, ou disponibles pour être présentées sur l’écran de résumé 150A-n pour confirmer/étudier les résultats 179A-n des un ou plusieurs composants inclus dans le MDPS 110. Comme mentionné précédemment, le médecin 103 peut générer une confirmation du diagnostic 178A-n via le composant de confirmation 140. Dans la FIG. 8 , le schéma 800 illustre le flux opérationnel pour le diagnostic de l’état médical d’un patient, conformément à un ou plusieurs modes de réalisation. Ce qui suit comprend diverses opérations 1 à 4 et diverses activités qui peuvent être respectivement réalisées. Il convient de noter que la numérotation des opérations 1 à 4 est arbitraire et que n’importe quelle séquence d’opérations/activités peut être effectuée lorsqu’un médecin 103 utilise les données/informations présentées sur le ou les écran(s) de résumé 150A-n et sur le ou les écran(s) de données complètes 160A-n. À l’étape 800-1, un état initial du diagnostic de patient 102 peut être établi. Comme mentionné précédemment, les données d’entrée 108A-n peuvent être disponibles pour le patient 102 et reçues au niveau du MDPS 110. Selon la FIG. 2 , les données d’entrée 108A-n pour le patient 102 peuvent être présentées sur l’écran de sélection de patient 200, conjointement avec des données médicales pour d’autres patients. Lors de la sélection du patient 102, les processus respectifs 125A-n peuvent être lancés (par exemple, par le composant de présentation 115, le composant d’état 130, le composant de résumé 120, etc.) pour lancer l’examen des données d’entrée 108A-n du patient 102 concernant un ou plusieurs états médicaux potentiels. Les processus 125A-n peuvent être utilisés pour examiner les données d’entrée 108A-n afin d’identifier divers marqueurs anatomiques dans les données d’entrée 108A-n, permettant ainsi la mise en œuvre des processus respectifs 125A-n. À l’étape 800-2, dans un exemple de scénario de fonctionnement, le médecin 103 peut choisir d’examiner les données d’entrée 108A-n et les résultats respectifs 179A-n, le diagnostic proposé 178A-n, etc., via un écran de données complètes 160A-n. Comme mentionné précédemment, l’écran de données complètes 160A-n incarne une approche classique pour examiner et diagnostiquer des informations médicales (par exemple, des données d’entrée 108A-n) pour le patient 102. Les informations médicales sont disponibles pour que le médecin 103 puisse les examiner dans ce qui est effectivement une manière progressive pendant que le médecin 103 examine les images, les résultats et les informations médicales/médicaux, tout en essayant de diagnostiquer l’état du patient 102. À l’étape 800-3, selon un ou plusieurs modes de réalisation présentés dans le présent document, plutôt que de présenter l’intégralité des données d’entrée 108A-n et tous les diagnostics, les données associées, etc., un ou plusieurs composants inclus dans le MDPS 110 peuvent être configurés pour présenter des données médicales concernant le patient 102 sous une forme récapitulative via l’écran de résumé 150A-n. Comme décrit précédemment, un composant de résumé 120 conjointement avec les processus 125A-n peut être utilisé pour résumer la richesse des informations disponibles (par exemple, dans les données d’entrée 108A-n, les données historiques 194, les données médicales 196, les résultats 179A-n, etc.) Comme le montre la FIG. 3 , les écrans de résumé 150A-n et les écrans de données complètes 160A-n peuvent s’interfacer de sorte que, même si les informations sont présentées dans un rendu complet des écrans de données complètes 160A-n, les mêmes informations peuvent également être résumées sur les écrans de résumé 150A-n. comme étant présentées dans son intégralité via une fenêtre contextuelle présentée sur l’écran de résumé 150A-n, et également une présentation temporaire de l’écran de données complètes 160A-n pour y éditer les informations, avant de revenir à la vue récapitulative. Dans le cas où le médecin 103 souhaite apporter une modification aux informations, la modification (par exemple, texte, commande vocale, etc.) peut être appliquée aux informations résumées sur l’écran de résumé 150A, la modification étant reportée à l’intégralité des informations disponibles pour la présentation sur l’écran de données complètes 160A-n. Par conséquent, pendant que le médecin 103 peut interagir avec des informations résumées (par exemple, les résultats 179A-n), le MDPS 110 est configuré pour garantir que les modifications sont capturées. Dans un autre mode de réalisation, alors que le médecin 103 peut interagir avec les informations résumées sur l’écran de résumé 150A, la totalité des informations disponibles concernant l’état médical particulier peut être fournie sur l’écran de résumé 150A d’une manière comparable aux informations présentées sur un écran de données complètes 160A. Une fois que le médecin 103 a effectué les modifications requises, l’écran de résumé 150A peut revenir à la présentation d’un résumé des informations disponibles. Dans un autre mode de réalisation, tout en étant sur l’écran de résumé 150A-n, le médecin 103 peut demander qu’une nouvelle analyse soit effectuée, par exemple, qui n’a peut-être pas été effectuée à présent. Le composant d’état 130 peut mettre en œuvre des processus respectifs 125A-n pour permettre à l’analyse d’être effectuée, les résultats (a) étant résumés sur l’écran de résumé 150A-n tandis qu’un ensemble complet d’informations générées à partir de la nouvelle analyse est disponible via l’écran de données complètes 160A-n. À l’étape 800-4, comme décrit précédemment, les informations (par exemple, dans les données d’entrée 108A-n, les données historiques 194, les données médicales 196, les résultats 179A-n, le diagnostic proposé 178A-n, etc.) peuvent être examinées par le médecin 103, et à l’achèvement de l’examen, un rapport 165A-n peut être généré. Le rapport 165A-n peut être généré pour l’intégration/l’utilisation par n’importe quelle technologie/application appropriée, par exemple, un système de services intégrés ruraux (RISS), un système de communication et d’archivage d’images (PACS), et autre analogue. Le rapport 165A-n peut être imprimé et/ou exporté vers un système externe. La FIG. 9 présente une méthodologie mise en œuvre par ordinateur 900 pour générer/présenter un résumé d’informations médicales à examiner, conformément à un mode de réalisation. À l’étape 910, des données médicales (par exemple, les données d’entrée 108A-n) pour un patient (par exemple, le patient 102) peuvent être reçues au niveau d’un système de présentation de données médicales (MDPS) (par exemple, le MDPS 110). À l’étape 920, diverses techniques et technologies d’IA/ML (par exemple, les processus 125A-n) peuvent être appliquées (par exemple, par le composant de présentation 115, le composant de résumé 120, le composant d’état 130) aux données médicales pour (a) identifier un ou plusieurs états médicaux dont le patient peut souffrir, et (b) pour générer des données de résumé (c’est-à-dire, des premières informations médicales, par exemple, des images 172A-n, du texte 176A-n, des résultats 179A-n). Comme mentionné précédemment, une multitude d’informations médicales (c’est-à-dire des deuxièmes informations médicales) sont disponibles (par exemple, les données d’entrée 108A-n, les données historiques 194A-n, les données médicales 196A-n) à partir desquelles le ou les états médicaux du patient sont disponibles peuvent être déterminées et un diagnostic (par exemple, le diagnostic 178A-n) est dérivé. Les diverses techniques d’IA/ML peuvent être utilisées pour faciliter le prétraitement des données de patient (données d’entrée 108A-n) afin d’identifier automatiquement des marqueurs anatomiques qui peuvent être utilisés pour identifier des données historiques (par exemple, des données historiques 194 et/ou des données médicales 196) qui concernent le problème médical préoccupant pour le patient 102. L’identification de marqueurs anatomiques permet la mise en œuvre ultérieure d’autres processus (par exemple, les processus 125A-n) pour déterminer/déduire une ou plusieurs conditions médicales concernant le patient. À l’étape 930, plutôt que de présenter (par exemple, sur l’écran de données complètes 160A-n) les deuxièmes informations médicales pour qu’un médecin (par exemple, le médecin 103) passe du temps à les examiner pour formuler un diagnostic, les premières informations médicales comprenant des informations pertinentes/importantes (par exemple, les images 172A-n, le texte 176A-n, les résultats 179A-n) peuvent être identifiées et présentées sur un écran de résumé (par exemple, l’écran de résumé 150A). Les technologies d’IA/ML peuvent en outre être appliquées aux premières données médicales et/ou aux deuxièmes données médicales pour générer automatiquement (par exemple, par le composant d’état 130) un résultat/diagnostic potentiel (par exemple, un résultat 179A-n/diagnostic potentiel 178A). Le diagnostic potentiel peut être présenté soit sur l’écran de résumé, soit sur l’écran de données complètes, indiquant (a) un degré de confiance dans le diagnostic potentiel généré automatiquement et/ou (b) si le patient souffre ou non de l’état médical. A l’étape 940, une entrée peut être reçue sur l’écran de résumé en provenance du médecin concernant si le médecin est d’accord ou non avec le diagnostic. Lors de l’examen des informations présentées sur l’écran de résumé, le médecin peut accéder aux deuxièmes informations médicales dans le cas où le médecin aurait besoin d’informations autres que celles fournies par les premières informations médicales. Les informations supplémentaires (par exemple, les informations supplémentaires 155A-n) peuvent être présentées sur l’écran de résumé sous la forme de fenêtres contextuelles, incorporées dans un texte existant, des images existantes supplémentaires remplacent des images et du texte existants, et ainsi de suite. En fonction du degré d’interaction/modification par le médecin avec les premières informations médicales et/ou les deuxièmes informations médicales, les modifications, remplacements, annotations, etc. peuvent aboutir à la présentation de troisièmes informations médicales sur l’écran de résumé et/ou sur l’écran de données complètes, moyennant quoi les troisièmes informations médicales reflètent les mises à jour, etc., qui ont été effectuées par le médecin. Le diagnostic peut être continuellement mis à jour en fonction de la modification par le médecin des informations médicales présentées. À l’étape 950, une confirmation (par exemple, la confirmation 142A-n) peut être reçue à partir du médecin, moyennant quoi un rapport (par exemple, le rapport 165A-n) peut être généré (par exemple, par le composant de rapport 135) pour un examen (par exemple, sur un écran de résumé 150A-n). Le médecin peut modifier davantage le rapport selon les besoins et, une fois terminé, peut imprimer/exporter le rapport. Tels qu’utilisés ici, les termes « déduire », « inférence », « déterminer » et autres analogues, font généralement référence au processus de raisonnement ou de déduction des états du système, de l’environnement et/ou de l’utilisateur à partir d’un ensemble d’observations, tel que capturé via des événements et/ou des données. L’inférence peut être utilisée pour identifier un contexte ou une action spécifique, ou peut générer une distribution de probabilité sur des états, par exemple. L’inférence peut être probabiliste, c’est-à-dire le calcul d’une distribution de probabilité sur des états d’intérêt basée sur la prise en compte des données et des événements. L’inférence peut également faire référence aux techniques utilisées pour composer des événements de niveau supérieur à partir d’un ensemble d’événements et/ou de données. Une telle inférence aboutit à la construction de nouveaux événements ou actions à partir d’un ensemble d’événements observés et/ou de données d’événements stockées, que les événements soient corrélés ou non dans une proximité temporelle étroite, et que les événements et les données proviennent d’un ou plusieurs sources d’événements et de données. Selon les divers modes de réalisation présentés dans le présent document, divers composants inclus dans le MDPS 110, le composant de présentation 115, le composant d’état 130, le composant de résumé 120, et autres analogues, peuvent inclure les technologies et les techniques de raisonnement et d’IA/ML (par exemple, les processus 125A-n) qui utilisent une analyse probabiliste et/ou statistique pour pronostiquer ou déduire une action qu’un utilisateur souhaite qu’elle soit réalisée automatiquement. Les divers modes de réalisation présentés dans le présent document peuvent utiliser divers schémas basés sur l’apprentissage par machine pour mettre en œuvre divers aspects de ceux-ci. Par exemple, un processus 125A-n (par exemple, par un composant de présentation 115, un composant de résumé 120, un composant d’état 130 et autre analogue) pour déterminer le contenu des données historiques 194/données médicales 196 concernant le contenu des données d’entrée 108A-n (par exemple, pour déterminer un résultat 179A-n), un processus 125A-n (par exemple, par un composant de présentation 115, un composant de résumé 120, un composant d’état 130, et autre analogue) pour déterminer des informations à présenter sur un écran de résumé 150A-n, un processus 125A-n (par exemple, par le composant de présentation 115, le composant de résumé 120, le composant d’état 130 et autre analogue) pour générer automatiquement un diagnostic potentiel 178A-n sur la base de la ou des corrélation(s) déterminée(s) entre les données d’entrée 108A-n et les données historiques 194A-n/données médicales 196A-n, et autres analogues, comme mentionné précédemment dans le présent document, peuvent être facilitées via un système et un processus de classificateur automatique. Un classificateur est une fonction qui mappe un vecteur d’attribut d’entrée, x = (x1, x2, x3, x4, xn), à une étiquette de classe class(x). Le classificateur peut également générer une certitude que l’entrée appartient à une classe, c’est-à-dire f(x) = confidence(class(x)). Une telle classification peut utiliser une analyse probabiliste et/ou statistique (par exemple, en prenant en compte les utilitaires et les coûts d’analyse) pour pronostiquer ou déduire une action qu’un utilisateur souhaite qu’elle soit réalisée automatiquement (par exemple, par identification des caractéristiques respectives présentées dans les données d’entrée 108A-n et création d’informations pour les écrans de résumé 150A-n et de diagnostic 178A-n, et les opérations associées). Une machine à vecteurs de support (SVM) est un exemple de classificateur qui peut être utilisé. La SVM fonctionne en trouvant une hypersurface dans l’espace des entrées possibles qui sépare de manière optimale les événements d’entrée déclencheurs des événements non déclencheurs. Intuitivement, cela rend la classification correcte pour tester des données proches, mais non identiques aux données d’entraînement. D’autres approches de classification de modèles dirigées et non orientées comportent, par exemple, les naïve Bayes, les réseaux bayésiens, les arbres de décision, les réseaux de neurones, les modèles de logique floue et les modèles de classification probabilistes permettant d’utiliser différents modèles d’indépendance. La classification telle qu’utilisée dans le présent document inclut la régression statistique qui est utilisée pour développer des modèles de priorité. Comme il ressort facilement de la description en question, les divers modes de réalisation peuvent utiliser des classificateurs qui sont explicitement formés (par exemple, via des données de formation génériques) ainsi qu’implicitement formés (par exemple, via l’observation du comportement de l’utilisateur, la réception d’informations extrinsèques). Par exemple, les SVM sont configurées via une phase d’apprentissage ou de formation au sein d’un module de sélection de caractéristiques et d’un constructeur de classificateur. Ainsi, le ou les classificateur(s) peut/peuvent être utilisé(s) pour apprendre et réaliser automatiquement un certain nombre de fonctions, y compris, mais sans s’y limiter, la détermination, selon des critères prédéterminés, du contenu des données d’entrée 108A-n et des données historiques 194A-n/données médicales 196A-n, et générer des résultats/diagnostics 178A-n sur la base de ceux-ci, par exemple. Comme décrit ci-dessus, des déductions peuvent être faites et des opérations automatisées peuvent être réalisées, sur la base de nombreux éléments d’information. Par exemple, si un contexte suffisant est disponible pour déduire, avec un degré de confiance élevé, une corrélation entre le contenu des données d’entrée 108A-n et les données historiques 194A-n/données médicales 196A-n, si un résultat/diagnostic 178A-n a été correctement appliqué aux données d’entrée 108A-n, et autres analogues, pour permettre d’établir un diagnostic à partir des images 172A-n et du texte 176A-n présentés sur l’écran de résumé 150A-n. En revue, les différents modes de réalisation présentés dans le présent document permettent : a) la sélection des processus respectifs 125A-n à utiliser en fonction des paramètres d’acquisition (par exemple, dans les données d’entrée 108A-n, appliquées par le médecin 103, et autres analogues), [ b) la mise en œuvre des processus respectifs 125A-n facilite le prétraitement des données d’entrée 108A-n pour identifier automatiquement les marqueurs anatomiques qui peuvent être utilisés pour identifier les données historiques 194 et/ou les données médicales 196 qui concernent le problème médical de préoccupation pour le patient 102, et c) la mise en œuvre des processus respectifs 125A-n dans l’ensemble du MDPS 110 pour standardiser la présentation/le rendu des informations médicales sur les écrans de résumé 150A-n et les écrans de données complètes 160A-n, ainsi que la génération de rapports 165A-n. Par exemple, un ou plusieurs processus 125A-n peuvent être utilisés pour communiquer entre différents systèmes de présentation sur la manière selon laquelle un résultat doit être présenté. Les divers modes de réalisation présentés ici permettent la génération et le fonctionnement du MDPS 110 qui peut être incorporé dans un écosystème médical complet, par exemple, à partir d’une liste de travaux initiale basée sur l’état médical/les symptômes/les données d’entrée 108A-n du patient 102, ainsi que de fournir la capacité pour affiner les résultats générés automatiquement par la mise en œuvre des processus respectifs 125A-n, et intégrer davantage le MDPS 110 dans des outils de rapport externes (par exemple, PACS, RISS) et des services médicaux. En outre, les divers modes de réalisation présentés dans le présent document permettent à une interface simplifiée (par exemple, des écrans de résumé 150A-n) pour le médecin 103 d’examiner les résultats automatisés générés par la mise en œuvre des processus 125A-n, dans une représentation visuelle compacte, tout en fournissant toujours présentation plus détaillée soit par l’utilisation de fenêtres contextuelles et/ou par la commutation entre les données résumées présentées sur l’écran de résumé 150A-n et la totalité des données présentées sur l’écran de données complètes 160A-n. De plus, lorsqu’il est mis en œuvre dans un écosystème d’examen d’état médical, le MDPS 110 permet une modification facile des données/résultats/diagnostics médicaux, ainsi que la mise en œuvre dans la recherche, l’examen, la génération de rapports pour une utilisation locale et externe, les rapports de patients, etc. En outre, plus d’un médecin 103A-n peut utiliser le MDPS 110. EXEMPLES D’APPLICATIONS ET D’UTILISATION En se référant ensuite aux Figures 10 et 11, une description détaillée est fournie avec un contexte supplémentaire pour les un ou plusieurs modes de réalisation décrits dans le présent document avec les Figures 1 à 9. Afin de fournir un contexte supplémentaire pour divers modes de réalisation décrits dans le présent document, la FIG. 10 et la discussion suivante sont destinées à fournir une brève description générale d’un environnement informatique approprié 1000 dans lequel les divers modes de réalisation décrits ici peuvent être mis en œuvre. Bien que les modes de réalisation aient été décrits ci-dessus dans le contexte général des instructions exécutables par ordinateur pouvant s’exécuter sur un ou plusieurs ordinateurs, l’homme du métier reconnaîtra que les modes de réalisation peuvent également être mis en œuvre en combinaison avec d’autres modules de programme et/ou en tant que combinaison de matériel et de logiciel. De manière générale, les modules de programme comportent des routines, des programmes, des composants, des structures de données, etc., qui réalisent des tâches particulières ou mettent en œuvre des types de données abstraits particuliers. De plus, l’homme du métier appréciera que les procédés puissent être mis en pratique avec d’autres configurations de systèmes informatiques, notamment des systèmes informatiques à processeur unique ou multiprocesseur, des mini-ordinateurs, des ordinateurs centraux, des dispositifs d’IoT, des systèmes informatiques distribués, ainsi que des ordinateurs personnels, des ordinateurs portables, des dispositifs informatiques portables, des appareils électroniques grand public programmables ou à microprocesseur, et autres analogues, dont chacun peut être couplé de manière fonctionnelle à un ou plusieurs dispositifs associés. Les modes de réalisation illustrés ici peuvent également être mis en pratique dans des environnements informatiques distribués dans lesquels certaines tâches sont réalisées par des dispositifs de traitement distants qui sont reliés via un réseau de communications. Dans un environnement informatique distribué, les modules de programme peuvent être situés dans des dispositifs de stockage de mémoire locaux et distants. Les dispositifs informatiques comportent généralement une variété de supports, qui peuvent inclure des supports de stockage lisibles par ordinateur, des supports de stockage lisibles par machine et/ou des supports de communication, ces deux termes étant utilisés ici différemment l’un de l’autre comme suit. Les supports de stockage lisibles par ordinateur ou les supports de stockage lisibles par machine peuvent être n’importe quel support de stockage disponible auquel l’ordinateur peut accéder et comporte à la fois les supports volatils et non volatils, les supports amovibles et non amovibles. À titre d’exemple, et sans s’y limiter, des supports de stockage lisibles par ordinateur ou des supports de stockage lisibles par machine peuvent être mis en œuvre en relation avec n’importe quel procédé ou quelle technologie de stockage d’informations telles que des instructions lisibles par ordinateur ou par machine, des modules de programme, des données structurées ou des données non structurées. Les supports de stockage lisibles par ordinateur peuvent inclure, sans s’y limiter, une mémoire vive (RAM), une mémoire morte (ROM), une mémoire morte programmable effaçable électriquement (EEPROM), une mémoire flash ou une autre technologie de mémoire, mémoire de lecture seule sur disque compact (CD-ROM), un disque numérique polyvalent (DVD), disque Blu-ray (BD) ou autre stockage sur disque optique, des cassettes magnétiques, une bande magnétique, un stockage sur disque magnétique ou autres dispositifs de stockage magnétiques, des disques à semi-conducteurs ou d’autres dispositifs de stockage à disques à semi-conducteurs, ou autres supports tangibles et/ou non transitoires qui peuvent être utilisés pour stocker les informations souhaitées. À cet égard, les termes « tangible » ou « non transitoire » appliqués ici au stockage, à la mémoire ou aux supports lisibles par ordinateur, doivent être compris comme excluant uniquement la propagation de signaux transitoires en soi en tant que modificateurs et n’abandonnent pas tous les droits de stockage, de mémoire ou des supports de stockage lisibles par ordinateur qui ne propagent pas seulement des signaux transitoires en tant que tels. Les supports de stockage lisibles par ordinateur peuvent être consultés par un ou plusieurs dispositifs informatiques locaux ou distants, par exemple via des demandes d’accès, des requêtes ou d’autres protocoles de récupération de données, pour diverses opérations concernant les informations stockées par le support. Les supports de communication incorporent généralement des instructions lisibles par ordinateur, des structures de données, des modules de programme ou d’autres données structurées ou non structurées dans un signal de données tel qu’un signal de données modulé, par exemple une onde porteuse ou un autre mécanisme de transport, et comporte toute transmission d’informations ou tout autre support de transport. Le terme « signal de données modulé » ou des signaux fait référence à un signal dont une ou plusieurs de ses caractéristiques sont définies ou modifiées de manière à coder des informations dans un ou plusieurs signaux. À titre d’exemple, et sans s’y limiter, les supports de communication comportent les supports câblés, tels qu’un réseau câblé ou une connexion filaire directe, et les supports sans fil tels que les supports acoustiques, RF, infrarouges et autres supports sans fil. En référence à nouveau à la FIG. 10 , l’exemple d’environnement 1000 pour mettre en œuvre divers modes de réalisation des aspects décrits dans le présent document comporte un ordinateur 1002, l’ordinateur 1002 comportant une unité de traitement 1004, une mémoire système 1006 et un bus système 1008. Le bus système 1008 couple des composants de système comportant, mais sans s’y limiter, une mémoire système 1006 à l’unité de traitement 1004. L’unité de traitement 1004 peut être l’un quelconque de divers processeurs disponibles sur le marché et peut inclure une mémoire cache. Des microprocesseurs doubles et d’autres architectures multiprocesseurs peuvent également être utilisés comme unité de traitement 1004. Le bus système 1008 peut être l’un quelconque parmi plusieurs types de structure de bus qui peuvent en outre s’interconnecter à un bus mémoire (avec ou sans contrôleur de mémoire), un bus périphérique et un bus local en utilisant l’une quelconque parmi une variété d’architectures de bus disponibles sur le marché. La mémoire système 1006 comprend la ROM 1010 et la RAM 1012. Un système d’entrée/sortie de base (BIOS) peut être stocké dans une mémoire non volatile telle qu’une ROM, une mémoire morte programmable effaçable (EPROM), une EEPROM, dont le BIOS contient les routines de base qui aident à transférer des informations entre des éléments au sein de l’ordinateur 1002, comme lors du démarrage. La RAM 1012 peut également comprendre une RAM à grande vitesse telle qu’une RAM statique pour la mise en cache des données. L’ordinateur 1002 comporte en outre un lecteur de disque dur interne (HDD) 1014 (par exemple, EIDE, SATA), un ou plusieurs dispositifs de stockage externes 1016 (par exemple, un lecteur de disquette magnétique (FDD) 1016, une clé USB ou un lecteur USB, un lecteur de carte mémoire, etc.) et un lecteur de disque optique 1020 (par exemple, qui peut lire ou écrire à partir d’un disque CD-ROM, d’un DVD, d’un BD, etc.). Alors que le HDD interne 1014 est illustré comme étant situé à l’intérieur de l’ordinateur 1002, le HDD interne 1014 peut également être configuré pour une utilisation externe dans un cadre approprié (non représenté). De plus, bien que cela ne soit pas représenté dans l’environnement 1000, un lecteur à semi-conducteurs (SSD) pourrait être utilisé en plus ou à la place d’un HDD 1014. Le HDD 1014, le ou les dispositif(s) de stockage externe 1016 et le lecteur de disque optique 1022 peuvent être connectés au bus système 1008 par une interface HDD 1024, une interface de stockage externe 1026 et une interface de lecteur optique 1028, respectivement. L’interface 1024 pour les implémentations de lecteurs externes peut comporter au moins l’une ou les deux technologies d’interface parmi les technologies d’interface de Bus Série Universelle (USB) et l’Institut des ingénieurs électriciens et électroniciens (IEEE) 1094. D’autres technologies de connexion de lecteur externe sont envisagées dans les modes de réalisation décrits ici. Les lecteurs et leurs supports de stockage lisibles par ordinateur associés assurent un stockage non volatile de données, de structures de données, d’instructions exécutables par ordinateur, etc. Pour l’ordinateur 1002, les lecteurs et supports de stockage permettent le stockage de toutes les données dans un format numérique approprié. Bien que la description ci-dessus des supports de stockage lisibles par ordinateur fasse référence aux types respectifs de dispositifs de stockage, l’homme du métier devrait comprendre que d’autres types de supports de stockage lisibles par un ordinateur, qu’ils soient actuellement existants ou développés dans le futur, pourraient également être utilisés dans l’environnement d’exploitation donné à titre d’exemple, et en outre, tout support de stockage de ce type peut contenir des instructions exécutables par ordinateur pour exécuter les procédés décrits dans le présent document. Un certain nombre de modules de programme peuvent être stockés dans les lecteurs et la RAM 1012, y compris un système d’exploitation 1030, un ou plusieurs programmes d’application 1032, d’autres modules de programme 1034 et des données de programme 1036. La totalité ou des parties du système d’exploitation, des applications, des modules et/ou des données peuvent également être mis en cache dans la RAM 1012. Les systèmes et procédés décrits ici peuvent être mis en œuvre en utilisant divers systèmes d’exploitation ou combinaisons de systèmes d’exploitation disponibles sur le marché. L’ordinateur 1002 peut éventuellement comprendre des technologies d’émulation. Par exemple, un hyperviseur (non représenté) ou un autre intermédiaire peut émuler un environnement matériel pour le système d’exploitation 1030, et le matériel émulé peut éventuellement être différent du matériel illustré sur la FIG. 10 . Dans un tel mode de réalisation, le système d’exploitation 1030 peut comprendre une machine virtuelle (VM) parmi plusieurs VM hébergées sur l’ordinateur 1002. De plus, le système d’exploitation 1030 peut fournir des environnements d’exécution, tels que l’environnement d’exécution Java ou le framework .NET, pour les applications 1032. Les environnements d’exécution sont des environnements d’exécution cohérents qui permettent aux applications 1032 de s’exécuter sur n’importe quel système d’exploitation qui inclut l’environnement d’exécution. De même, le système d’exploitation 1030 peut prendre en charge des conteneurs, et les applications 1032 peuvent se présenter sous la forme de conteneurs, qui sont des packages de logiciels légers, autonomes et exécutables qui comportent, par exemple, du code, un environnement d’exécution, des outils système, des bibliothèques système et des paramètres pour une application. En outre, l’ordinateur 1002 peut comprendre un module de sécurité, tel qu’un module de traitement sécurisé (TPM). Par exemple, avec un TPM, les composants de démarrage hachent les composants de démarrage suivants et attendent une correspondance des résultats avec les valeurs sécurisées avant de charger un composant de démarrage suivant. Ce processus peut avoir lieu à n’importe quelle couche de la pile d’exécution de code de l’ordinateur 1002, par exemple appliqué au niveau d’exécution d’application ou au niveau du noyau du système d’exploitation (OS), permettant ainsi la sécurité à n’importe quel niveau d’exécution de code. Un utilisateur peut saisir des commandes et des informations dans l’ordinateur 1002 via un ou plusieurs dispositifs d’entrée filaires/sans fil, par exemple un clavier 1038, un écran tactile 1040 et un dispositif de pointage, tel qu’une souris 1042. D’autres dispositifs d’entrée (non représentés) peuvent comprendre un microphone, une télécommande infrarouge (IR), une télécommande radiofréquence (RF), ou autre télécommande, un joystick, un contrôleur de réalité virtuelle et/ou un casque de réalité virtuelle, une manette de jeu, un stylet, un dispositif d’entrée d’image, par exemple une ou plusieurs caméras, un dispositif d’entrée de capteur de gestes, un dispositif d’entrée de capteur de mouvement de vision, un dispositif de détection d’émotion ou de visage, un dispositif d’entrée biométrique, par exemple un scanner d’empreintes digitales ou d’iris, ou similaire. Ces dispositifs d’entrée et d’autres sont souvent connectés à l’unité de traitement 1004 via une interface de dispositif d’entrée 1044 qui peut être couplée au bus système 1008, mais peut être connectée par d’autres interfaces, telles qu’un port parallèle, un port série IEEE 1094, un port de jeu, un port USB, une interface IR, une interface BLUETOOTH®, etc. Un moniteur 1046 ou un autre type de dispositif d’affichage peut également être connecté au bus système 1008 via une interface, telle qu’un adaptateur vidéo 1048. En plus du moniteur 1046, un ordinateur comporte généralement d’autres périphériques de sortie (non représentés), tels que des haut-parleurs, des imprimantes, etc. L’ordinateur 1002 peut fonctionner dans un environnement en réseau en utilisant des connexions logiques via des communications filaires et/ou sans fil avec un ou plusieurs ordinateurs distants, tels qu’un ou plusieurs ordinateurs distants 1050. Le ou les ordinateurs distants 1050 peuvent être une station de travail, un ordinateur serveur, un routeur, un ordinateur personnel, un ordinateur portable, un appareil de divertissement basé sur un microprocesseur, un dispositif homologue ou un autre nœud de réseau commun, et comporte généralement plusieurs ou la totalité des éléments décrits relativement à l’ordinateur 1002, bien que, par souci de brièveté, seul un dispositif de mémoire/stockage 1052 est illustré. Les connexions logiques représentées comportent une connectivité filaire/sans fil à un réseau local (LAN) 1054 et/ou à des réseaux plus grands, par exemple un réseau étendu (WAN) 1056. De tels environnements de réseau LAN et WAN sont courants dans les bureaux et les entreprises et facilitent les réseaux informatiques à l’échelle de l’entreprise, tels que les intranets, qui peuvent tous se connecter à un réseau de communication mondial, par exemple Internet. Lorsqu’il est utilisé dans un environnement de réseau LAN, l’ordinateur 1002 peut être connecté au réseau local 1054 via une interface réseau de communication filaire et/ou sans fil ou un adaptateur 1058. L’adaptateur 1058 peut faciliter la communication filaire ou sans fil avec le LAN 1054, qui peut également comporter un point d’accès sans fil (AP) disposé dessus pour communiquer avec l’adaptateur 1058 dans un mode sans fil. Lorsqu’il est utilisé dans un environnement de réseau WAN, l’ordinateur 1002 peut comporter un modem 1060 ou peut être connecté à un serveur de communications sur le WAN 1056 via d’autres moyens pour établir des communications sur le WAN 1056, par exemple via Internet. Le modem 1060, qui peut être un dispositif filaire ou sans fil interne ou externe, peut être connecté au bus système 1008 via l’interface de dispositif d’entrée 1044. Dans un environnement en réseau, les modules de programme représentés par rapport à l’ordinateur 1002 ou à des parties de celui-ci peuvent être stockés dans le dispositif de mémoire/stockage distant 1052. Il convient de noter que les connexions réseau présentées sont des exemples et que d’autres moyens d’établissement d’une liaison de communication entre les ordinateurs peuvent être utilisés. Lorsqu’il est utilisé dans un environnement de réseau LAN ou WAN, l’ordinateur 1002 peut accéder à des systèmes de stockage en nuage ou à d’autres systèmes de stockage en réseau en plus ou à la place des dispositifs de stockage externes 1016 comme décrit ci-dessus. De manière générale, une connexion entre l’ordinateur 1002 et un système de stockage en nuage peut être établie sur un LAN 1054 ou un WAN 1056, par exemple par l’adaptateur 1058 ou le modem 1060, respectivement. Lors de la connexion de l’ordinateur 1002 à un système de stockage en nuage associé, l’interface de stockage externe 1026 peut, à l’aide de l’adaptateur 1058 et/ou du modem 1060, gérer le stockage fourni par le système de stockage en nuage comme elle le ferait pour d’autres types de stockage externe. Par exemple, l’interface de stockage externe 1026 peut être configurée pour fournir un accès aux sources de stockage en nuage comme si ces sources étaient physiquement connectées à l’ordinateur 1002. L’ordinateur 1002 peut être opérationnel pour communiquer avec n’importe quel dispositif ou entité sans fil disposé de manière opérationnelle dans une communication sans fil, par exemple une imprimante, un scanner, un ordinateur de bureau et/ou portable, un assistant de données portable, un satellite de communication, tout équipement ou emplacement associé à une étiquette détectable sans fil (par exemple un kiosque, un kiosque à journaux, une étagère de magasin, etc.), et téléphone. Cela peut comporter les technologies sans fil Wireless Fidelity (Wi-Fi) et BLUETOOTH®. Ainsi, la communication peut être une structure prédéfinie comme avec un réseau classique ou simplement une communication ad hoc entre au moins deux dispositifs. La description ci-dessus comporte des exemples non limitatifs des différents modes de réalisation. Il n’est bien entendu pas possible de décrire toutes les combinaisons imaginables de composants ou de méthodologies dans le but de décrire l’objet divulgué, et l’homme du métier peut reconnaître que d’autres combinaisons et permutations des divers modes de réalisation sont possibles. L’objet divulgué est destiné à englober toutes ces altérations, modifications et variations qui entrent dans l’esprit et la portée des revendications annexées. En se référant maintenant aux détails d’un ou plusieurs éléments illustrés à la FIG. 11 , un environnement informatique en nuage illustratif 1100 est représenté. La FIG. 11 est un schéma fonctionnel d’un environnement informatique 1100 avec lequel l’objet divulgué peut interagir. Le système 1100 comprend un ou plusieurs composants distants 1110. Le ou les composants distants 1110 peuvent être du matériel et/ou logiciel (par exemple, des threads, des processus, des dispositifs informatiques). Dans certains modes de réalisation, le ou les composants distants 1110 peuvent être un système informatique distribué, connecté à un composant de mise à l’échelle automatique local et/ou à des programmes qui utilisent les ressources d’un système informatique distribué, via un cadre de communication 1140. Le cadre de communication 1140 peut comprendre des dispositifs de réseau câblé, des dispositifs de réseau sans fil, des dispositifs mobiles, des dispositifs portables, des dispositifs de réseau d’accès radio, des dispositifs de passerelle, des dispositifs femtocell, des serveurs, etc. Le système 1100 comprend également un ou plusieurs composant(s) local/locaux 1120. Le ou les composant(s) local/locaux 1120 peuvent être du matériel et/ou du logiciel (par exemple, des threads, des processus, des dispositifs informatiques). Dans certains modes de réalisation, le ou les composant(s) local/locaux 1120 peuvent comprendre un composant de mise à l’échelle automatique et/ou des programmes qui communiquent/utilisent les ressources distantes 1110 et 1120, etc., connectés à un système informatique distribué situé à distance via un cadre de communication 1140. Une communication possible entre un ou plusieurs composants distants 1110 et un ou plusieurs composants locaux 1120 peut prendre la forme d’un paquet de données adapté pour être transmis entre deux processus informatiques ou plus. Une autre communication possible entre un ou plusieurs composant(s) distant(s) 1110 et un ou plusieurs composant(s) local/locaux 1120 peut être sous la forme de données à commutation de circuits adaptées pour être transmises entre deux processus informatiques ou plus dans des intervalles de temps radio. Le système 1100 comprend un cadre de communication 1140 qui peut être utilisé pour faciliter les communications entre le ou les composant(s) distant(s) 1110 et le ou les composant(s) local/locaux 1120, et peut comprendre une interface aérienne, par exemple l’interface Uu d’un réseau UMTS, via un réseau d’évolution à long terme (LTE), etc. Le ou les composant(s) distant(s) 1110 peuvent être connectés de manière fonctionnelle à un ou plusieurs magasins de données distants 1150, tels qu’un disque dur, un disque SSD, une carte SIM, une mémoire de dispositif, etc., qui peut être utilisé pour stocker des informations du côté du ou des composant(s) distant(s) 1110 du cadre de communication 1140. De même, le ou les composant(s) local/locaux 1120 peuvent être connectés de manière fonctionnelle à un ou plusieurs stockage(s) de données local/locaux 1130, qui peuvent être utilisés pour stocker des informations du côté du ou des composant(s) local/locaux 1120 du cadre de communication 1140. En ce qui concerne les diverses fonctions remplies par les composants, dispositifs, circuits, systèmes, etc. décrits ci-dessus, les termes (y compris une référence à un « moyen ») utilisés pour décrire ces composants sont censés inclure également, sauf indication contraire indiquée, toute structure qui remplit la fonction spécifiée du composant décrit (par exemple, un équivalent fonctionnel), même si elle n’est pas structurellement équivalente à la structure divulguée. De plus, même si une caractéristique particulière de l’objet divulgué peut avoir été divulguée par rapport à une seule de plusieurs mises en œuvre, cette caractéristique peut être combinée avec une ou plusieurs autres caractéristiques des autres mises en œuvre, comme cela peut être souhaité et avantageux pour n’importe quelle application particulière ou donnée. Les termes « exemplaire » et/ou « démonstratif » tels qu’utilisés ici signifient servir d’exemple, ou d’illustration. Pour éviter tout doute, l’objet divulgué ici n’est pas limité par de tels exemples. De plus, tout aspect ou conception décrit ici comme « exemplaire » et/ou « démonstratif » ne doit pas nécessairement être interprété comme préféré ou avantageux par rapport à d’autres aspects ou conceptions, et n’est pas non plus censé exclure les structures et techniques équivalentes connues de l’homme du métier. En outre, dans la mesure où les termes « comporte », « a », « contient » et d’autres mots similaires sont utilisés soit dans la description détaillée, soit dans les revendications, ces termes sont censés être inclusifs - d’une manière similaire au terme « comprenant » comme mot de transition ouvert - sans exclure aucun élément supplémentaire ou autre. Le terme « ou », tel qu’utilisé ici, est destiné à signifier un « ou » inclusif plutôt qu’un « ou » exclusif. Par exemple, l’expression « A ou B » est destinée à inclure des instances de A, B et à la fois de A et B. De plus, les articles « un » et « une » tels qu’utilisés dans cette demande et les revendications annexées doivent généralement être interprétés signifie « un ou plusieurs », sauf indication contraire ou claire du contexte pour être dirigé vers une forme singulière. Le terme « ensemble » tel qu’employé ici exclut l’ensemble vide, c’est-à-dire l’ensemble ne contenant aucun élément. Ainsi, un « ensemble » dans la divulgation en question comprend un ou plusieurs éléments ou entités. De même, le terme « groupe », tel qu’utilisé ici, fait référence à un ensemble d’une ou plusieurs entités. Les termes « premier », « deuxième », « troisième » et ainsi de suite, tels qu’utilisés dans les revendications, sauf indication contraire du contexte, sont uniquement destinés à la clarté et n’indiquent ni n’impliquent par ailleurs un ordre quelconque dans le temps. Par exemple, « une première détermination », « une deuxième détermination » et « une troisième détermination » n’indiquent ni n’impliquent que la première détermination doit être faite avant la deuxième détermination, ou vice versa, etc. Tels qu’utilisés dans cette description, dans certains modes de réalisation, les termes « composant », « système » et autre analogue sont censés faire référence à, ou comprendre, une entité liée à un ordinateur ou une entité liée à un appareil opérationnel avec une ou des fonctionnalités plus spécifiques, dans lequel l’entité peut être soit du matériel, soit une combinaison de matériel et de logiciel, un logiciel ou un logiciel en exécution. À titre d’exemple, un composant peut être, sans s’y limiter, un processus s’exécutant sur un processeur, un processeur, un objet, un exécutable, un thread d’exécution, des instructions exécutables par ordinateur, un programme et/ou un ordinateur. À titre d’illustration et non de limitation, une application exécutée sur un serveur ainsi que le serveur peuvent être un composant. Un ou plusieurs composants peuvent résider dans un processus et/ou un thread d’exécution et un composant peut être localisé sur un ordinateur et/ou distribué entre deux ordinateurs ou plus. De plus, ces composants peuvent s’exécuter à partir de divers supports lisibles par ordinateur sur lesquels sont stockées diverses structures de données. Les composants peuvent communiquer via des processus locaux et/ou distants, par exemple conformément à un signal comportant un ou plusieurs paquets de données (par exemple, des données provenant d’un composant interagissant avec un autre composant dans un système local, un système distribué et/ou à travers un réseau comme Internet avec d’autres systèmes via le signal). Comme autre exemple, un composant peut être un appareil doté d’une fonctionnalité spécifique fournie par des pièces mécaniques actionnées par des circuits électriques ou électroniques, qui est exploité par une application logicielle ou une application de micrologiciel exécutée par un processeur, dans lequel le processeur peut être interne ou externe à l’appareil, et exécute au moins une partie de l’application logicielle ou micrologicielle. Comme encore autre exemple, un composant peut être un appareil qui fournit une fonctionnalité spécifique via des composants électroniques sans pièces mécaniques, les composants électroniques peuvent comprendre un processeur pour exécuter un logiciel ou un micrologiciel qui confère au moins en partie la fonctionnalité des composants électroniques. Bien que divers composants aient été illustrés comme composants séparés, on comprendra que plusieurs composants peuvent être implémentés comme un seul composant, ou qu’un seul composant peut être implémenté comme plusieurs composants, sans s’écarter des exemples de modes de réalisation. Le terme « faciliter » tel qu’utilisé ici est dans le contexte d’un système, d’un dispositif ou d’un composant « facilitant » une ou plusieurs actions ou opérations, en ce qui concerne la nature des environnements informatiques complexes dans lesquels de multiples composants et/ou multiples dispositifs peuvent être impliqués dans certaines opérations informatiques. Des exemples non limitatifs d’actions pouvant impliquer ou non de multiples composants et/ou multiples dispositifs comprennent la transmission ou la réception de données, l’établissement d’une connexion entre dispositifs, la détermination de résultats intermédiaires en vue de l’obtention d’un résultat, etc. À cet égard, un dispositif ou composant informatique peut faciliter une opération en jouant un rôle quelconque dans la réalisation de l’opération. Lorsque les opérations d’un composant sont décrites ici, il faut donc comprendre que lorsque les opérations sont décrites comme étant facilitées par le composant, les opérations peuvent éventuellement être complétées avec la coopération d’un ou plusieurs autres dispositifs ou composants informatiques, tels que, mais sans s’y limiter, les capteurs, les antennes, les dispositifs de sortie audio et/ou visuelle, d’autres dispositifs, etc. En outre, les divers modes de réalisation peuvent être mis en œuvre sous la forme d’un procédé, d’un appareil ou d’un article de fabrication utilisant des techniques de programmation et/ou d’ingénierie standard pour produire un logiciel, un micrologiciel, un matériel ou toute combinaison de ceux-ci pour contrôler un ordinateur afin de mettre en œuvre l’objet divulgué. Le terme « article de fabrication », tel qu’utilisé ici, est destiné à englober un programme informatique accessible à partir de tout dispositif lisible par ordinateur (ou lisible par machine) ou support de stockage/de communication lisible par ordinateur (ou lisible par machine). Par exemple, les supports de stockage lisibles par ordinateur peuvent comprendre, sans s’y limiter, des dispositifs de stockage magnétiques (par exemple, un disque dur, une disquette, des bandes magnétiques), des disques optiques (par exemple, un disque compact (CD), un disque numérique polyvalent (DVD)). , cartes à puce et dispositifs de mémoire flash (par exemple, carte, clé USB, lecteur de clé). Bien entendu, l’homme du métier reconnaîtra que de nombreuses modifications peuvent être apportées à cette configuration sans s’écarter de la portée ou de l’esprit des divers modes de réalisation. Par ailleurs, des termes tels que « équipement de dispositif mobile », « station mobile », « mobile », « station d’abonné », « terminal d’accès », « terminal », « combiné », « dispositif de communication », « dispositif mobile » (et/ou des termes représentant une terminologie similaire) peuvent faire référence à un appareil sans fil utilisé par un abonné ou un appareil mobile d’un service de communication sans fil pour recevoir ou transmettre des données, une commande, de la voix, de la vidéo, du son, des jeux ou pratiquement tout flux de données ou flux de signalisation. Les termes ci-dessus sont utilisés de manière interchangeable ici et en référence aux dessins associés. De même, les termes « point d’accès (AP) », « station de base (BS) », « émetteur-récepteur BS », « dispositif BS », « site cellulaire », « dispositif de site cellulaire », « gNode B (gNB) », « nœud B évolué (eNode B, eNB) », « nœud B domestique (HNB) » et autre analogue, font référence aux composants ou appareils de réseau sans fil qui transmettent et/ou reçoivent des données, des commandes, de la voix, de la vidéo, du son, des jeux ou pratiquement tout autre flux de données ou flux de signalisation provenant d’une ou de plusieurs stations d’abonné. Les flux de données et de signalisation peuvent être des flux en paquets ou basés sur des trames. En outre, les termes « dispositif », « dispositif de communication », « dispositif mobile », « abonné », « entité client », « consommateur », « entité client », « entité » et autre analogue sont employés de manière interchangeable dans tout le texte à moins que le contexte ne justifie des distinctions particulières entre les termes. Il convient de noter que ces termes peuvent faire référence à des entités humaines ou à des composants automatisés pris en charge par l’intelligence artificielle (par exemple, une capacité à faire des inférences basées sur des formalismes mathématiques complexes), qui peuvent fournir une vision simulée, une reconnaissance sonore, etc. Il convient de noter que bien que divers aspects et modes de réalisation soient décrits ici dans le contexte de la 5G ou d’autres réseaux de nouvelle génération, les aspects divulgués ne sont pas limités à une mise en œuvre 5G, et peuvent être appliqués dans d’autres mises en œuvre de réseaux de nouvelle génération, comme la sixième génération (6G) ou d’autres systèmes sans fil. À cet égard, des aspects ou caractéristiques des modes de réalisation divulgués peuvent être exploités dans pratiquement n’importe quelle technologie de communication sans fil. Ces technologies de communication sans fil peuvent inclure le système de télécommunications mobiles universelles (UMTS), le système mondial de communication mobile (GSM), l’accès multiple par répartition en code (CDMA), le CDMA à large bande (WCMDA), CDMA2000, l’accès multiple par répartition dans le temps (TDMA), l’accès multiple par répartition en fréquence (FDMA), CDMA multiporteuse (MC-CDMA), CDMA monoporteuse (SC-CDMA), FDMA monoporteuse (SC-FDMA), multiplexage par répartition orthogonale de la fréquence (OFDM), OFDM à étalement de transformée de Fourier discrète (DFT-spread OFDM), multiporteuse basée sur un banc de filtres (FBMC), DFT-spread OFDM à queue zéro (ZT DFT-s-OFDM), multiplexage par répartition en fréquence généralisé (GFDM), convergence mobile fixe (FMC), convergence mobile fixe universelle (UFMC), OFDM à mot unique (UW-OFDM), OFDM à étalement DFT à mot unique (UW DFT-Spread-OFDM), OFDM à préfixe cyclique (CP-OFDM), OFDM filtré par blocs de ressources, Fidélité sans fil (Wi-Fi), interopérabilité mondiale pour l’accès micro-ondes (WiMAX), réseau local sans fil (WLAN), service général de radiocommunication par paquets (GPRS), GPRS amélioré, projet de partenariat de troisième génération (3GPP), évolution à long terme (LTE), 5G, projet de partenariat de troisième génération 2 (3GPP2), large bande ultra-mobile (UMB), accès par paquets à haut débit (HSPA), accès par paquets à haut débit évolué (HSPA+), accès par paquets de liaison descendante à haut débit (HSDPA), accès par paquets de liaison montante à haut débit (HSUPA), Zigbee ou une autre technologie 802.12 de l’institut d’ingénieurs en électricité et électronique (IEEE). Il faut comprendre que lorsqu’un élément est désigné comme étant « couplé » à un autre élément, il peut décrire un ou plusieurs types de couplage différents comportant, mais sans s’y limiter, le couplage chimique, le couplage communicatif, le couplage électrique, couplage électromagnétique, couplage opérationnel, couplage optique, couplage physique, couplage thermique et/ou un autre type de couplage. De même, il faut comprendre que lorsqu’un élément est désigné comme étant « connecté » à un autre élément, il peut décrire un ou plusieurs types de connexion différents, y compris, mais sans s’y limiter, la connexion électrique, la connexion électromagnétique, la connexion opérationnelle, la connexion optique, la connexion physique, la connexion thermique et/ou un autre type de connexion. La description des modes de réalisation illustrés de l’invention en question telle que fournie ici, y compris ce qui est décrit dans le résumé, n’est pas destinée à être exhaustive ou à limiter les modes de réalisation divulgués aux formes précises divulguées. Bien que des modes de réalisation et des exemples spécifiques soient décrits ici à des fins d’illustration, diverses modifications sont possibles et sont considérées dans le cadre de ces modes de réalisation et exemples, comme peut le reconnaître l’homme du métier. À cet égard, bien que le sujet ait été décrit ici en relation avec divers modes de réalisation et dessins correspondants, le cas échéant, il faut comprendre que d’autres modes de réalisation similaires peuvent être utilisés ou que des modifications et des ajouts peuvent être apportés aux modes de réalisation décrits pour réaliser la fonction identique, similaire, alternative ou de remplacement de l’objet divulgué sans s’en écarter. Par conséquent, l’objet divulgué ne doit pas être limité à un seul mode de réalisation décrit ici, mais doit plutôt être interprété dans son ampleur et sa portée conformément aux revendications annexées ci-dessous. Système comprenant : un processeur ; et une mémoire qui stocke des instructions exécutables qui, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur, facilitent la réalisation d’opérations, comprenant : la réception de premières informations concernant un état médical d’un patient ; l’examen des premières informations pour identifier l’état médical ; la génération d’un résumé des premières informations ; la présentation du résumé pour faciliter la détermination de l’état médical. Système selon la revendication 1, dans lequel les premières informations comprennent au moins une image médicale ou des informations sur un état médical. Système selon la revendication 1, dans lequel les opérations comprennent en outre : la détermination automatique d’un diagnostic de l’état médical du patient. Système selon la revendication 3, dans lequel le diagnostic de l’état médical s’accompagne d’un degré de confiance dans le diagnostic. Système selon la revendication 1, dans lequel les opérations comprennent en outre : la détection d’une modification appliquée au résumé des premières informations, dans lequel la modification comprend l’ajout ou la suppression d’informations du résumé des premières informations. Système selon la revendication 5, dans lequel les opérations comprennent en outre : la mise à jour des premières informations pour générer des deuxièmes informations, dans lequel les deuxièmes informations comprennent la modification appliquée au résumé des premières informations. Système selon la revendication 6, dans lequel les opérations comprennent en outre : la présentation d’un diagnostic de l’état médical ; la réception d’une confirmation du diagnostic ; et en réponse à la réception de la confirmation du diagnostic, la génération d’un rapport présentant un résumé des deuxièmes informations. Système selon la revendication 1, dans lequel les opérations comprennent en outre : la présentation d’un diagnostic de l’état médical ; la réception d’une confirmation du diagnostic ; et en réponse à la réception de la confirmation du diagnostic, la génération d’un rapport présentant un résumé des premières informations. Système, comprenant : un processeur ; et une mémoire qui stocke des instructions exécutables qui, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur, facilitent la réalisation des opérations, comprenant : la compilation et la concaténation automatiques de multiples types et sources d’informations reçues en provenance de multiples sources ; la génération automatique d’un résumé structuré des informations ; et l’affichage automatique du résumé structuré, dans lequel l’affichage du résumé structuré comprenant en outre : la présentation d’informations d’une manière intégrée facilitant l’examen direct du résumé structuré ; la réception d’une modification des informations ; et la mise à jour des informations associées à la modification conformément à la modification. Système selon la revendication 9, dans lequel les premières informations comprennent une image médicale et/ou des informations sur un état médical. Système selon la revendication 9, dans lequel les opérations comprennent en outre : la génération automatique d’analyses et de mesures de l’examen d’imagerie médicale combinées à d’autres informations de patient. Système selon la revendication 11, dans lequel l’analyse et les mesures sont accompagnées d’un degré de confiance dans l’IA qui a permis de les générer. Système selon la revendication 9, dans lequel les opérations comprennent en outre : la détection d’une modification appliquée au résumé des premières informations/informations initiales, dans lequel la modification comprend l’ajout, la modification ou la suppression d’informations du résumé des premières informations. Système selon la revendication 13, dans lequel les opérations comprennent en outre : la mise à jour des premières informations/informations initiales pour générer des deuxièmes informations/informations mises à jour, dans lequel les deuxièmes informations/informations mises à jour comprennent la modification appliquée au résumé des premières informations/informations initiales. Système selon la revendication 14, dans lequel les opérations comprennent en outre : la présentation de toutes les informations (celles initiales et/ou celles modifiées/celles mises à jour) en tant que résumé de l’analyse et des mesures le fait d’être la source d’entrées pour construire un rapport avec une solution externe la génération et l’exportation de toutes les informations de ce résumé depuis le système lui-même. Système selon la revendication 9, dans lequel les informations comprennent des mesures et/ou des images générées à l’aide d’une ou de plusieurs technologies d’intelligence artificielle (IA). Système selon la revendication 9, dans lequel les multiples sources comprennent une application médicale et/ou un système médical.