O futuro do PACS: 5 tendências para imagens médicas em 2024
Emergente PACOTESas tecnologias relacionadas estão redefinindo o horizonte do diagnóstico por imagem médica e oferecendo às organizações de saúde possibilidades empolgantes de transformar o atendimento ao paciente. Mergulhe conosco enquanto discutimos as seguintes tendências-chave que revolucionam o cenário de imagens médicas e, ao mesmo tempo, estabelecem as bases de um novo capítulo em a história da radiologia e o futuro do PACS:
- Uso de inteligência artificial (IA) em radiologia e imagens médicas
- Automação do fluxo de trabalho de radiologia na área da saúde
- Orquestração do fluxo de trabalho de radiologia
- Sistemas de radiologia baseados na web
- Sistemas combinados RIS/PACS
Uso de inteligência artificial (IA) em radiologia e imagens médicas
Os radiologistas conhecem bem os sistemas de detecção e diagnóstico assistidos por computador (CAD), graças ao início das aplicações de mamografia e radiografia de tórax na década de 1960. Entre movimentos progressivos no desenvolvimento de algoritmos e maior acessibilidade de recursos computacionais, a IA integrada pode elevar o processo de decisão radiológica a um padrão maior e mais útil.
Para começar, o que é inteligência artificial (IA)? A IA geralmente é usada para descrever o funcionamento cognitivo (por exemplo, resolução de problemas, aprendizado etc.) conforme imitado por um dispositivo ou entidade tecnológica. Também em referência à disciplina de ciência da computação, a IA engloba o desenvolvimento de sistemas voltados para a realização de trabalhos normalmente realizados pela inteligência humana.
Duas técnicas específicas que auxiliam no cultivo da IA são aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL). Amplamente utilizado em imagens médicas (especialmente em imagens corporativas), o aprendizado de máquina compreende todos os métodos que permitem que os computadores aprendam com os dados sem exigir programação direta. O aprendizado profundo, por outro lado, é uma técnica emergente associada ao ML e habita o amplo guarda-chuva da IA. Esses métodos centrados no aprendizado de representação envolvem várias camadas representacionais por meio das quais os dados brutos são decodificados para que as tarefas de detecção ou classificação sejam executadas.
Como tendências no desenvolvimento de inteligência artificial de nível humano cresce, as oportunidades de inovação em áreas como imagens médicas e radiologia são iminentes. Além do escopo inicial previsto de tarefas automatizadas (por exemplo, tradução de idiomas, execução de cirurgias... até mesmo redação de livros!) , IA quando integrada a um sistema PACS pode oferecer o potencial de aprimorar o trabalho de um radiologista em geral, erradicando a repetição tediosa e demorada.
No entanto, o maior obstáculo das soluções PACS integradas à IA em radiologia atualmente se baseia em algoritmos de inteligência artificial. Os algoritmos disponíveis atualmente fornecem uma capacidade limitada de operar com sucesso com a natureza monolítica de muitos sistemas PACS no mercado. Muitos fornecedores de IA podem se inspirar a criar interfaces PACS personalizadas, mas os especialistas supõem que uma reformulação completa (em que um PACS é construído em torno de uma estrutura completa de IA) é o que é necessário para garantir a adoção generalizada e bem-sucedida da inteligência artificial em radiologia.
A imagem médica apoiada por inteligência artificial oferece um potencial inestimável em radiologia e interpretação radiológica por meio de precisão aprimorada e produtividade otimizada. Alguns casos de uso principais que podem melhor exemplificar esse valor incluem:
- Detecção de fraturas e lesões musculoesqueléticas
- Exame de câncer
- Identificação de anormalidades cardiovasculares
- Diagnóstico de doenças neurológicas
- Análises relacionadas ao tórax
O benefícios A radiologia integrada de inteligência artificial e as imagens médicas são projetadas para serem abrangentes, influenciando grandemente o futuro dos sistemas PACS:
- Cargas de trabalho mais eficientes com a redução de tarefas trabalhosas (por exemplo, segmentação de estrutura)
- Diminuição de leituras erradas ou “erros” por radiologistas cansados ou distraídos graças à detecção de anomalias agudas (por exemplo, lesões sutis)
- Diagnósticos aprimorados por meio de digitalização de imagens mais aprofundada (identificação de itens além da percepção humana — por exemplo, marcadores moleculares em tumores)
- Melhor organização e administração de dados
Esses benefícios potenciais das soluções PACS do futuro baseadas em IA certamente abrirão o caminho para melhor imagem quantitativa e melhores resultados para os pacientes.
Embora a funcionalidade limitada de IA esteja disponível em um sistema PACS, muitos da próxima geração Arquivos neutros de fornecedor (vNAS) — e, mais recentemente, EMRs de imagem — estão fechando essa lacuna específica com o incorporação da IA em seus designs.
Automação do fluxo de trabalho de radiologia na área da saúde
A automação do fluxos de trabalho de radiologia tem sido fundamental na prestação generalizada de cuidados de saúde premium otimizados. Projetada para alavancar a tecnologia para aprimorar a entrega de radiologia, a automação disponível em muitos sistemas PACS e RIS do mercado contribuiu imensamente para melhor atendimento ao paciente e tempos de resposta reduzidos resultante diretamente de fluxos de trabalho aprimorados (ou seja, a eliminação de tarefas manuais), visualização e recursos de colaboração.
A interoperabilidade perfeita, a centralização de dados e a escalabilidade dinâmica características dos vNAs e dos EMRs de imagem expandem ainda mais as possibilidades de automação do fluxo de trabalho de radiologia, igualando maior economia de tempo para médicos e pacientes.
Como essa tendência em fluxo de trabalho de radiologia a automação continua a crescer, especialmente em face de fatores do setor, como o movimento em direção a modelos de reembolso baseado em valor (VBR) e com a consequente necessidade de modernização da TI, os sistemas VNA emergentes oferecem a próxima etapa na metamorfose da imagem médica e da radiologia.
VNAs modernos que utilizam tecnologia de aprendizado de máquina de inteligência artificial terá a capacidade de transformar o trabalho tradicionalmente tedioso (por exemplo, diagnóstico preliminar, anotações, criação de relatórios etc.) em uma execução sem esforço. Atuando como radiologia”assistentes inteligentes”, esses sistemas VNA avançados do futuro serão essenciais para reduzir as cargas de trabalho dos radiologistas e, ao mesmo tempo, liberar seu tempo para lidar com outros elementos cruciais de atendimento ao paciente (por exemplo, consultas de imagens e extrações de dados). Além disso, os VNAs suportados por IA promoverão um melhor atendimento ao paciente, aumentando a frequência de detecções precoces, minimizando assim os diagnósticos errados.
Atualização: Software EMR de radiologia as soluções levam a assistência médica revolucionária um passo adiante com a consolidação completa de dados e sistemas. A implementação dessas soluções eleva os ecossistemas de saúde para promover a autonomia do paciente e a democratização da saúde.
Orquestração do fluxo de trabalho de radiologia
A orquestração do fluxo de trabalho é a essência da imagem corporativa. Atualmente, os sistemas corporativos de saúde geralmente consistem em várias soluções PACS de fornecedores diferentes em redes amplas de centros de imagem e hospitais.
Para proteger os cuidados de saúde premium baseados em valor, com sucesso orquestração de fluxo de trabalho implementada exige um equilíbrio na facilitação de fatores-chave, como eficiência, conformidade com o SLA, disponibilidade de radiologistas e subespecialistas... o tempo todo com o objetivo de alinhar os objetivos departamentais.
Além disso, a orquestração do fluxo de trabalho oferece suporte ao gerenciamento adequado da carga de trabalho e, ao mesmo tempo, garante a atribuição oportuna e apropriada de casos problemáticos, permitindo uma distribuição justa de casos entre profissionais de imagem qualificados localizados em empresas de saúde.
Os VNAs podem servir como um avanço quântico para empresas de saúde que buscam concretizar o futuro do diagnóstico por imagem médica. Essas mesmas organizações que desejam evitar a substituição cara do sistema PACS podem, em vez disso, considerar a consolidação de fluxo de trabalho mais econômica oferecida pelas soluções VNA.
Barra lateral: A orquestração e consolidação incomparáveis do fluxo de trabalho de radiologia podem ser experimentadas com soluções de EMR de imagem como as da RamSoft Ômega AI.
Por meio da orquestração abrangente do fluxo de trabalho de radiologia, as empresas de saúde estão no caminho certo para se atualizar tratamento e tempos de resposta mais rápidos resultando em melhor atendimento ao paciente bem como satisfação do médico.
Sistemas de radiologia baseados na web
Muitas organizações de saúde e consultórios de imagens médicas estão cada vez mais fazendo a transição de seus sistemas PACS locais existentes para PACS em nuvem soluções. As vantagens imediatas de utilizar essas plataformas incluem: relação custo-eficácia, escalabilidadee, talvez o mais importante, a segurança dos dados.
As soluções PACS baseadas em nuvem podem oferecer suporte suficiente a uma ampla variedade de ambientes de imagens médicas, desde consultórios de pequeno a médio porte até instalações de maior escala. No entanto, as empresas de imagens médicas podem se beneficiar melhor ao aproveitar os recursos avançados de gerenciamento de dados de um Vendor Neutral Archive (VNA) ou do Imaging EMR.
Sistemas combinados RIS/PACS
Software RIS/PACS soluções — e, em maior medida, plataformas avançadas que oferecem consolidação total de sistemas e dados, como o Imaging EMR da RamSoft, Ômega AI — continuará a impulsionar os impactos positivos nos cuidados de saúde do futuro. As vantagens típicas dessa radiologia Sistemas PACS oferecer aos profissionais de saúde — fluxos de trabalho aprimorados, integração perfeita, segurança de dados confiável, escalabilidade de armazenamento flexível — são de valor perpétuo em tempo de atividade ideal para os negócios e economia geral de custo e tempo.
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