SOLUTIONS DIAGNOSTIQUES ZOETIS
Une analyse complète du sédiment urinaire
Lorsqu’elle est assistée par une IA avec apprentissage profond, l’analyse du sédiment urinaire se transforme en un outil puissant qui fournit des résultats précis et fiables en quelques minutes1. Pour un diagnostic éclairé et des décisions thérapeutiques rapides.
Grâce à une solution pratique pour l’analyse du sédiment urinaire, améliorez les résultats de vos patients
- Une analyse assistée par IA pour des résultats en quelques minutes1
- Une évaluation de près de 1 000 champs de vision pour détecter les éléments importants du sédiment urinaire
- Un large éventail de résultats diagnostiques de grande valeur à partir d’échantillons frais2
- Une préparation simple et rapide pour une efficacité maximale
- Des lames facilement préparées pour des résultats cohérents
- Une assistance par des spécialistes pour le diagnostic et la prise en charge des cas complexes*
Élément clé de notre solution complète d’analyse d’urine en clinique
Données fiables et pertinentes
Une analyse assistée par IA d’une très haute précision, comparable à celle d’experts en pathologie clinique, permet d’orienter le diagnostic et le choix de traitement.1
Un flux de travail optimisé
Une préparation des lames simple et rapide, et des résultats cohérents vous permettent de réaliser une analyse complète et d’obtenir des informations diagnostiques pendant la consultation.
De meilleurs soins au patient
Élément central de notre suite connectée d’outils diagnostiques pour l’analyse d’urine, le sédiment urinaire assisté par IA optimise votre capacité diagnostique. Vous êtes ainsi à même de délivrer des soins continus, avec moins de délais d’attente pour traiter davantage de patients.
Principe de fonctionnement
- Une analyse du sédiment urinaire de haute précision1 en quelques étapes simples
- Identification des érythrocytes, des leucocytes, des cellules épithéliales, des cristaux de struvite et d’oxalate de calcium dihydraté, des cylindres hyalins et non hyalins, ainsi que des cocci et des bacilles
- Orientation du diagnostic des pathologies des voies urinaires
La médecine de spécialité à l’échelle de votre clinique
Le laboratoire virtuel Zoetis (Virtual Laboratory) permet de recueillir des informations plus approfondies grâce à sa gamme unique de produits diagnostiques et de services interconnectés. Au cœur de l’offre Virtual Laboratory, le système Vetscan Imagyst fait le lien entre la machine et l’homme. Il connecte des dispositifs de diagnostic clinique alimentés par l’IA et l’expertise de spécialistes en pathologie clinique pour alimenter des décisions thérapeutiques sûres et élever la qualité des soins délivrés aux patients.
- Une assistance par des experts à tout moment†
- Analyse de pointe par IA
- Solutions diagnostiques connectées
Découvrir toute la gamme Vetscan Imagyst
La possibilité de réaliser diverses analyses sur un même analyseur utilisant l’IA, pour des données complètes sur la clinique
Découvrez comment Vetscan Imagyst peut faire la différence pour votre clinique
Vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont vous pouvez améliorer votre niveau de soins avec nos solutions diagnostiques ? Contactez-nous dès aujourd’hui.
Service clientèle, assistance et commandes
Lundi-vendredi : 8 h 30-18 h 30 ET
Assistance technique Vetscan et i-STAT
24 h/24, 7 j/7, 365 j/an
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Besoin d’une assistance technique ?
Notre service d’assistance est à votre écoute pour répondre à vos questions sur nos produits et vous orienter.‡
* Possibilité d’envoyer les images d’une lame numérisée à un pathologiste clinique de notre réseau pour examen, si nécessaire. Des frais supplémentaires peuvent s’appliquer.
† En fonction de la disponibilité des consultants.
‡ Si vous êtes un propriétaire d’animal recherchant des recommandations thérapeutiques, veuillez vous adresser à votre vétérinaire.
Références bibliographiques : 1. Données internes. Étude n°DHXMZ-US-23-218, Zoetis Inc. 2. Skeldon, N, et al. BSAVA Manual of Canine and Feline Clinical Pathology, 3e édition. Quedgeley, Angleterre : British small Animal Veterinary Association ; 2016, 184.