Imagem de destaque para o blog Future of PACS

Futuro do PACS: 5 tendências para imagens médicas em 2022

As tecnologias emergentes relacionadas ao PACS estão redefinindo o horizonte do diagnóstico por imagem médica e fornecendo às organizações de saúde possibilidades interessantes de transformar o atendimento ao paciente. Mergulhe conosco enquanto discutimos as seguintes tendências-chave que revolucionam o cenário de imagens médicas enquanto lançamos as bases de um novo capítulo na a história da radiologia e o futuro do PACS:

Ilustração de meio cérebro, meio rede com ícones para nuvem, técnico de imagem, PACS

Uso de Inteligência Artificial (IA) em Radiologia e Imagem Médica

Os radiologistas não são estranhos aos sistemas de detecção e diagnóstico auxiliados 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 é geralmente usada para descrever o funcionamento cognitivo (por exemplo, resolução de problemas, aprendizado, etc.) imitado por um dispositivo ou entidade tecnológica. Ainda em referência à disciplina de informática, 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) o aprendizado profundo (DL). Amplamente utilizado em imagens médicas (particularmente imagem corporativa), o aprendizado de máquina compreende todos os métodos que permitem que os computadores aprendam a partir de 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 de representação através das quais os dados brutos são decodificados para que tarefas de detecção ou classificação sejam executadas.

Diagrama definindo IA, Machine Learning, Deep Learning

Como tendências no desenvolvimento de inteligência artificial de nível humano cresce, as oportunidades de inovação para campos 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!), AI quando integrado em um sistema PACS pode oferecer o potencial de melhorar 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 no momento encontra-se com algoritmos de inteligência artificial. Os algoritmos atuais disponíveis fornecem uma capacidade limitada de operar com sucesso com a natureza monolítica de muitos sistemas PACS no mercado. Muitos fornecedores de IA podem ser inspirados a projetar interfaces PACS personalizadas, mas os especialistas supõem que um repensar completo (onde um PACS é construído em torno de uma estrutura de IA completa) é o que é necessário para garantir a adoção generalizada e bem-sucedida de inteligência artificial em radiologia.

Imagens médicas apoiadas por inteligência artificial oferecem um potencial inestimável em radiologia e interpretação radiológica por meio de precisão melhorada o produtividade otimizada. Algum principais casos de uso que podem exemplificar melhor esse valor incluem:

Detecção de fraturas e lesões musculoesqueléticas
Ressonância magnética
Identificação de anormalidades cardiovasculares
Diagnóstico de doenças neurológicas
Análises relacionadas ao tórax
Anterior
Próximo

o benefícios de radiologia e imagens médicas integradas à inteligência artificial são projetadas para serem de longo alcance, influenciando muito o futuro dos sistemas PACS:

  • Cargas de trabalho mais eficientes com a redução de tarefas laboriosas (por exemplo, segmentação de estrutura)
  • Diminuição de leituras incorretas ou “erros” por radiologistas cansados ou distraídos graças à detecção de anomalias agudas (por exemplo, lesões sutis)
  • Diagnósticos aprimorados por meio de uma varredura de imagem mais aprofundada (identificação de itens além da percepção humana - por exemplo, marcadores moleculares dentro de tumores)
  • Melhor organização e administração de dados

 

Esses benefícios prospectivos das soluções PACS com tecnologia de IA do futuro certamente liderarão o caminho para melhor imagem quantitativa o melhores resultados do paciente.

Embora a funcionalidade limitada de IA esteja disponível em um sistema PACS, muitos VNAs de próxima geração estão fechando essa lacuna em particular com o incorporação de IA em seu design.

Raio X de tórax com ícones de automação

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 premium. Projetado para alavancar a tecnologia para melhorar a entrega de radiologia, a automação disponível em muitos sistemas PACS e RIS no mercado contribuíram imensamente para melhor atendimento ao paciente o tempos de resposta reduzidos resultantes 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 característica dos VNAs expandem ainda mais as possibilidades de automação do fluxo de trabalho de radiologia, igualando em maior economia de tempo para médicos o pacientes.

Diagrama descrevendo o fluxo de trabalho de imagem com PACS e VNA

À medida que essa tendência na automação do fluxo de trabalho em radiologia continua a crescer - particularmente em face dos fatores da indústria, como o movimento em direção ao modelos de reembolso baseado em valor (VBR) e a consequente necessidade de modernização de TI, os sistemas VNA promissores oferecem o próximo passo na metamorfose da imagem médica e da radiologia.

VNAs modernos utilizando 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 execução sem esforço. Atuando como radiologia “assistentes inteligentes”, esses sistemas VNA avançados do futuro serão essenciais para reduzir a carga de trabalho dos radiologistas, ao mesmo tempo em que liberam seu tempo para tratar de outros elementos cruciais do cuidado ao paciente (por exemplo, consultas de imagens e extrações de dados). Além disso, os VNAs com suporte de IA promoverão um melhor atendimento ao paciente, aumentando a frequência das detecções precoces, minimizando os erros de diagnóstico.

Ilustração de profissionais de saúde examinando um raio-x do pé

Orquestração de fluxo de trabalho de radiologia

A orquestração do fluxo de trabalho é a pedra de toque por excelência 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 salvaguardar cuidados de saúde premium baseados em valor, com sucesso orquestração de fluxo de trabalho implementada requer um equilíbrio na facilitação de fatores-chave, como eficiência, conformidade com SLA, disponibilidade de radiologistas e subespecialistas... tudo isso com um olho no alinhamento dos objetivos departamentais.

Além disso, a orquestração do fluxo de trabalho oferece suporte ao gerenciamento de carga de trabalho adequado, garantindo a atribuição oportuna e apropriada de casos problemáticos, permitindo a distribuição justa de casos entre profissionais de imagem qualificados localizados em empresas de assistência médica.

Os VNAs podem servir como um salto quântico para empresas de saúde que buscam realizar o futuro do diagnóstico por imagem médica. Essas mesmas organizações que desejam evitar arriscar uma substituição cara do sistema PACS podem, em vez disso, considerar a consolidação de fluxo de trabalho mais econômica oferecida pelas soluções VNA.

Por meio da orquestração abrangente do fluxo de trabalho de radiologia, as empresas de saúde estão no caminho certo para atualizar tratamento mais rápido e tempos de resposta resultando em melhor atendimento ao paciente assim como satisfação do médico.

Ilustração de uma nuvem com ícones de imagem

Sistemas de Radiologia Baseados na Web

Muitas organizações de saúde e práticas de imagens médicas estão migrando cada vez mais seus sistemas PACS locais existentes para nuvem PACS soluções. As vantagens imediatas de utilizar essas plataformas incluem relação custo-benefício, escalabilidade, e talvez o mais importante, segurança de 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 a instalações de grande escala. No entanto, as empresas de imagens médicas podem se beneficiar melhor ao aproveitar os recursos avançados de gerenciamento de dados de um arquivo neutro do fornecedor (VNA).

Ilustração com ícones RIS e PACS

Sistemas de combinação RIS/PACS

Software RIS/PACS soluções continuarão a reforçar os impactos positivos nos cuidados de saúde do futuro. As vantagens típicas destes sistemas de radiologia PACS oferecer prestadores de cuidados 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 do negócio o economia geral de custo e tempo.

Tem mais perguntas? Vá em frente e pergunte-nos!
Seja em relação às soluções inovadoras de software de imagens médicas da RamSoft ou desejando entrar em contato com nossa equipe de especialistas, estamos ansiosos para saber mais sobre você e o que você está procurando para transformar sua prática de imagens médicas! Conecte-se conosco hoje e vamos começar a conversa juntos.

Encontrou o que procura?

Se pudermos fazer melhor, sinta-se à vontade para nos avisar! Seu feedback é bem-vindo.