O futuro do PACS: 5 tendências para imagens médicas em 2024
PACS - As tecnologias relacionadas estão redefinindo o horizonte da imagem médica diagnóstica e oferecendo às organizações de saúde possibilidades incríveis de transformar o atendimento ao paciente. Vem com a gente pra discutir as principais tendências que estão revolucionando o mundo da imagem médica, enquanto a gente constrói as bases de um novo capítulo na história da radiologia e no futuro do PACS: Uso da inteligência artificial (IA) em radiologia e imagem médica Automação do fluxo de trabalho em radiologia na área da saúde Orquestração do fluxo de trabalho em radiologia Sistemas de radiologia baseados na web Sistemas combinados RIS/PACS Uso da inteligência artificial (IA) em radiologia e imagens médicas Os radiologistas já conhecem bem os sistemas de detecção e diagnóstico assistidos por computador (CAD), graças ao surgimento das aplicações de mamografia e raio-X do tórax na década de 1960. Entre os avanços no desenvolvimento de algoritmos e o aumento da acessibilidade aos recursos computacionais, a IA integrada pode elevar o processo de decisão radiológica a um padrão mais alto e mais útil. Para começar, o que é inteligência artificial (IA)? A IA é geralmente usada para descrever o funcionamento cognitivo (por exemplo, resolução de problemas, aprendizagem, etc.) imitado por um dispositivo ou entidade tecnológica. Também em referência à disciplina da ciência da computação, a IA abrange 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 o aprendizado de máquina (ML) e o aprendizado profundo (DL) . Amplamente utilizado em imagens médicas (particularmente em imagens empresariais), o aprendizado de máquina compreende todos os métodos que permitem que os computadores aprendam com dados sem a necessidade de programação direta. Já o aprendizado profundo é uma técnica nova que tem a ver com o ML e faz parte da grande área da IA. Esses métodos focados em aprender representações envolvem várias camadas representacionais pelas quais os dados brutos são decodificados para tarefas de detecção ou classificação. À medida que a tendência no desenvolvimento de inteligência artificial de nível humano cresce, as oportunidades de inovação em áreas como imagem médica e radiologia estão chegando. Além do escopo inicial previsto para tarefas automatizadas (por exemplo, tradução de idiomas, execução de cirurgias... até mesmo escrita de livros!), a IA, quando integrada a um sistema PACS , pode oferecer o potencial de melhorar o trabalho do radiologista em geral, eliminando repetições tediosas e demoradas. No entanto, o maior obstáculo das soluções PACS integradas à IA em radiologia atualmente reside nos algoritmos de inteligência artificial. Os algoritmos disponíveis atualmente oferecem uma capacidade limitada de operar com sucesso com a natureza monolítica de muitos sistemas PACS no mercado. Muitos fornecedores de IA podem se inspirar para projetar interfaces PACS personalizadas, mas os especialistas acham que é preciso repensar tudo (onde um PACS é construído em torno de uma estrutura completa de IA) para garantir a adoção bem-sucedida e generalizada da inteligência artificial na radiologia. A imagem médica apoiada pela inteligência artificial oferece um potencial inestimável na radiologia e na interpretação radiológica por meio de maior precisão e produtividade otimizada . Alguns dos principais casos de uso que melhor exemplificam esse valor incluem: Detecção de fraturas e lesões musculoesqueléticas Rastreamento do câncerIdentificação de anomalias cardiovasculares Diagnóstico de doenças neurológicas Análises relacionadas com o tórax Os benefícios da radiologia e imagiologia médica integradas com inteligência artificial deverão ser de longo alcance, influenciando significativamente o futuro dos sistemas PACS: Cargas de trabalho mais eficientes com a redução de tarefas laboriosas (por exemplo, segmentação de estruturas)Menos erros de leitura ou “falhas” por radiologistas cansados ou distraídos, graças à detecção de anomalias agudas (por exemplo, lesões sutis) Diagnósticos aprimorados por meio de varredura de imagens mais detalhada (identificação de itens além da percepção humana – por exemplo, marcadores moleculares dentro de tumores)Melhor organização e gestão de dados Esses benefícios futuros das soluções PACS com IA vão, com certeza, abrir caminho para imagens quantitativas melhores e resultados melhores para os pacientes . Embora a funcionalidade da IA seja limitada em um sistema PACS, muitos arquivos neutros de fornecedores (VNAs) de última geração — e, mais recentemente, EMRs de imagem — estão fechando essa lacuna específica com a incorporação da IA em seus projetos.Automação do fluxo de trabalho de radiologia na área da saúde A automação dos fluxos de trabalho de radiologia tem sido fundamental na prestação generalizada de cuidados de saúde otimizados e de alta qualidade. Concebida para aproveitar a tecnologia para melhorar a prestação de serviços de radiologia, a automação disponível em muitos sistemas PACS e RIS existentes no mercado tem contribuído imensamente para melhorar os cuidados prestados aos pacientes e reduzir os tempos de resposta , resultando diretamente na melhoria dos fluxos de trabalho (ou seja, na eliminação de tarefas manuais), na visualização e nas capacidades de colaboração.A interoperabilidade perfeita, a centralização de dados e a escalabilidade dinâmica, características tanto dos VNAs quanto dos EMRs de imagem, expandem ainda mais as possibilidades de automação do fluxo de trabalho em radiologia, resultando em maior economia de tempo para médicos e pacientes. À medida que essa tendência na automação do fluxo de trabalho em radiologia continua a crescer — especialmente diante de fatores impulsionadores do setor, como a mudança para modelos de reembolso baseados em valor (VBR) e a consequente necessidade de modernização de TI —, os sistemas VNA emergentes oferecem o próximo passo na transformação da imagem médica e da radiologia.Os VNAs modernos que utilizam a tecnologia de aprendizado de máquina com inteligência artificial terão a capacidade de transformar o trabalho tradicionalmente tedioso (por exemplo, diagnóstico preliminar, anotações, criação de relatórios, etc.) em uma execução sem esforço. Atuando como “assistentes inteligentes” de radiologia , esses sistemas VNA avançados do futuro serão essenciais para reduzir a carga de trabalho dos radiologistas, liberando seu tempo para lidar com outros elementos cruciais do atendimento ao paciente (por exemplo, consultas de imagens e extração de dados). Além disso, os VNAs com suporte de IA promoverão um melhor atendimento ao paciente, aumentando a frequência de detecções precoces e, assim, minimizando diagnósticos errados. Atualização: O software EMR de radiologia leva a revolução na área da saúde 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 democratizar a saúde . Orquestração do fluxo de trabalho de radiologia A orquestração do fluxo de trabalho é uma pedra angular essencial da imagem empresarial. Hoje em dia, os sistemas empresariais de saúde geralmente consistem em várias soluções PACS de fornecedores diferentes em redes amplas de centros de imagem e hospitais. Para garantir um atendimento de saúde de alto valor, a implementação bem-sucedida da orquestração do fluxo de trabalho requer um equilíbrio na facilitação de fatores-chave, como eficiência, conformidade com SLA, disponibilidade de radiologistas e subespecialistas... tudo isso sem perder de vista o alinhamento dos objetivos departamentais.Além disso, a orquestração do fluxo de trabalho dá suporte ao gerenciamento eficiente da carga de trabalho, garantindo a atribuição oportuna e adequada de casos problemáticos, permitindo a distribuição justa dos casos entre profissionais de imagem qualificados que trabalham em diferentes empresas de saúde. As VNAs podem ser um grande salto à frente para empresas de saúde que querem realizar o futuro da imagem médica diagnóstica. Essas mesmas organizações que desejam evitar a substituição de um sistema PACS caro podem, em vez disso, considerar a consolidação do fluxo de trabalho mais econômica oferecida pelas soluções VNA.Barra lateral: É possível experimentar uma orquestração e consolidação incomparáveis do fluxo de trabalho de radiologia com soluções de EMR de imagem, como RamSoft’s OmegaAI . Por meio da orquestração abrangente do fluxo de trabalho de radiologia, as empresas de saúde estão no caminho certo para concretizar um tratamento e tempos de resposta mais rápidos , resultando em um atendimento ao paciente melhor , bem como a satisfação dos médicos . Sistemas de radiologia baseados na web Muitas organizações de saúde e clínicas de imagem médica estão cada vez mais migrando seus sistemas PACS locais existentes para soluções PACS em nuvem . As vantagens imediatas de usar essas plataformas incluem custo-benefício , escalabilidade e, talvez o mais importante, segurança dos dados. As soluções PACS baseadas em nuvem podem dar suporte suficiente a uma ampla variedade de ambientes de imagem médica, desde consultórios de pequeno e médio porte até instalações de grande escala. Mas, as empresas de imagens médicas podem se beneficiar mais ao usar os recursos avançados de gerenciamento de dados de um Arquivo Neutro de Fornecedor (VNA) ou EMR de Imagem. Sistemas combinados RIS/PACS Software RIS/PACS e, em maior medida, plataformas avançadas que oferecem consolidação total de sistemas e dados, como o EMR de Imagem da RamSoft, OmegaAI — vão continuar a reforçar os impactos positivos na saúde do futuro. As vantagens típicas que esses sistemas de radiologia PACS oferecem aos profissionais de saúde — fluxos de trabalho aprimorados , integração perfeita , segurança de dados confiável , escalabilidade de armazenamento flexível — têm valor perpétuo em tempo de atividade ideal dos negócios e economia geral de custos e tempo . Tem mais perguntas? Fala com a gente! Seja sobre as soluções inovadoras de software de imagem médica da RamSoft , ou se quiser entrar em contato com nossa equipe de especialistas, estamos ansiosos para saber mais sobre você e o que você procura para transformar seu ecossistema de saúde e oferecer um atendimento mais rápido e capacitado ! Entre em contato conosco hoje mesmo e vamos começar a conversa.
