Transformando a Radiologia: Relatórios de

Brian Casey, Dr. J.S. Luchs, Dr. A Rizvi e Vijay

Brian Casey: Olá e bem-vindo ao Transformando os relatórios de radiologia: automação orientada por IA com integração RIS PACS baseada em nuvem e webinar Imaging Wire em parceria com a RamSoft. Meu nome é Brian Casey e sou o editor-chefe da O fio de imagem.

Temos um ótimo programa para você hoje. Começaremos com um painel de discussão sobre novas tecnologias para relatórios radiológicos. Após o painel de discussão, abriremos o painel para perguntas do nosso público durante a segunda metade do webinar.

Palestrantes:

• Dr. J.S. Luchs, diretor médico da Premier Radiology Services.
• Vijay Ramathan, CEO e cofundador da RamSoft.
• Dr. A. Rizvi, fundador e CEO da Rad Pair e telerradiologista praticante que lê para a Premier Radiology Services.

Senhores, obrigado por estarem conosco hoje.

Dr. J.S. Luchs: Ei, Brian, obrigado por me receber.

Vijay Ramathan diz: Obrigado, Brian.

Dra. A. Rizvi: Obrigado, Brian.

Brian Casey: Então, vamos começar. Dr. Luchs, você é o Diretor Médico da Premier, que é uma organização com 120 radiologistas que leem mais de 10.000 estudos por dia. Quais são alguns dos desafios que você vê atualmente com os relatórios radiológicos?

Dr. J.S. Luchs: Com os relatórios radiológicos, provavelmente o maior desafio que enfrentamos começou quando fizemos a transição para o reconhecimento de voz. Anteriormente, contávamos com transcritores que pegavam o que dizíamos — em fita ou por meio de ditado — e era rápido e eficiente. Isso nos permitiu dedicar todo o nosso tempo à análise de imagens e a ser radiologistas, que é o que adoramos fazer. A mudança para o reconhecimento de voz foi interessante; tenho idade suficiente para ter estado lá quando aconteceu. Inicialmente, foi horrível, embora certamente tenha melhorado com o tempo. No entanto, os desafios persistem porque os radiologistas agora precisam se concentrar fortemente nos relatórios, o que não é para o qual somos treinados ou particularmente qualificados. Somos especialistas em anatomia e identificação de patologias, não em transcrição. No entanto, muitas vezes nos vemos atuando como transcritores, o que ocupa quase 50% do nosso tempo.

Isso cria relutância entre os radiologistas em interagir com plataformas nas quais essencialmente precisamos digitar ou revisar e editar relatórios constantemente. Mesmo com algum suporte de transcrição, ainda há um atraso no tempo de resposta. A combinação de demandas de reconhecimento de voz e questões mais amplas, como escassez de radiologistas, dificuldade de contratação e esgotamento, agrava esses desafios. O esgotamento é um problema significativo, não apenas devido ao aumento da carga de trabalho, mas também devido à exaustão mental de editar relatórios meticulosamente, verificar erros como se “esquerdo” ou “direito” foram mencionados corretamente ou até mesmo se preocupar com a pontuação. É cansativo, de verdade. Se pudéssemos eliminar grande parte dessa carga de trabalho focada em relatórios e, em vez disso, nos concentrar em nossa principal experiência como radiologistas, poderíamos ler mais estudos, sentir menos exaustão e reduzir significativamente o esgotamento. Esse é o principal desafio que enfrentamos: permitir que os radiologistas façam o que fazem de melhor.

Brian Casey: Qual o impacto de muitos desses desafios no fluxo de trabalho do radiologista?

Dr. J.S. Luchs: Muito, e mais uma vez, é entre o esgotamento e apenas entre, você sabe, querer fazer mais estudos. Isso vai te atrasar. Você sabe, quando você tem que voltar e começar a analisar seu relatório, o que todos nós temos que fazer agora, dê uma olhada em seu relatório, leia seu relatório em detalhes.

Número um, você vai tentar fazer relatórios mais curtos e menos detalhados, o que realmente não é bom para o paciente. Número dois, você vai desacelerar e ler menos estudos por dia. E três, você vai se cansar até o final do dia. Então, se você não estivesse fazendo isso, poderia ler mais porque está menos cansado.

Então, você sabe, até o final do dia, teremos que fazer pausas. Na verdade, o importante é o tempo de resposta e a realização dos estudos dos pacientes para que os cuidados adequados possam ser prestados. E ler menos por dia para o mesmo radiologista afetará o paciente.

Brian Casey: Então, Vijay, você administra uma empresa RIS PACS baseada em nuvem há 30 anos. Como você acha que a tecnologia de nuvem, a automação e o PACS podem trabalhar juntos para maximizar o valor e economizar tempo para os radiologistas do ponto de vista dos relatórios?

Vijay Ramanathan diz: Brian, estamos muito entusiasmados em oferecer soluções que aumentem a produtividade do radiologista, resolvam a escassez, gerenciem volumes crescentes e melhorem a qualidade dos relatórios para médicos solicitantes. Quando começamos, a telerradiologia se concentrava em fornecer opiniões rápidas sobre tomografias computadorizadas de emergência e fornecer resultados rapidamente aos médicos do pronto-socorro. Percorremos um longo caminho desde esses primeiros sistemas. Nos anos 2000, fomos os primeiros a oferecer software de telerradiologia baseado na web para radiologistas e adotamos soluções baseadas em nuvem assim que elas amadureceram, há uma década. Esta é a próxima evolução dos relatórios de telerradiologia e radiologia.

Agora estamos combinando os benefícios dos transcritores, que historicamente ajudaram os radiologistas na criação de relatórios, com soluções baseadas em nuvem que fornecem login único, listas de trabalho unificadas e fluxos de trabalho automatizados. Isso cria um ambiente em que tudo o que um radiologista precisa — imagens, relatórios, correntes, antecedentes, documentos, sintomas, histórico — está disponível em um só lugar em um único desktop, integrado a uma solução de relatórios baseada em IA. Essa abordagem aumenta muito a produtividade e a eficiência.

A tecnologia de nuvem oferece enormes benefícios no lado da segurança, mas, o mais importante, fornece armazenamento e escalabilidade ilimitados. Com uma solução baseada em nuvem, podemos integrar facilmente novos centros de imagem ou hospitais, incorporar suas imagens e dados anteriores e eliminar restrições como limitações de hardware, armazenamento ou rede. A infraestrutura atual nos permite entregar imagens aos radiologistas em qualquer lugar, sem restrições de largura de banda vinculadas a locais urbanos. Esse recurso nos permite automatizar fluxos de trabalho clínicos e entregar resultados de forma eficiente às práticas de referência, independentemente da localização.

Brian Casey: Certo? Há muitos benefícios na nuvem quando se trata de gerenciamento de imagens médicas. Agora, Dr. Rizvi, você é o fundador da Rad Pair, e falaremos mais sobre Rad Pair em breve, mas você também é radiologista praticante. Você pode compartilhar sua perspectiva sobre como os relatórios baseados em IA podem ser parte da solução para todos os desafios dos quais ouvimos falar hoje com os relatórios radiológicos?

Dra. A. Rizvi: Sim, com certeza, Brian. Então, você sabe, eu comecei o Rad Pair para isso. Esse era todo o propósito, porque, assim como o Dr. Luchs e Vijay mencionaram, há essas idas e vindas que acontecem quando você está lendo casos, o que contribui significativamente para o esgotamento. Você está vendo as imagens enquanto simultaneamente tenta formular as palavras para um sistema de ditado muito controlado por voz. Você está falando toda a gramática, como “ponto final” e “nova linha”, e geralmente clica nos campos do formulário se estiver fazendo um relatório estruturado. Como sua mente está dividida entre essas duas tarefas, como descreveu o Dr. Luchs, fazer isso milhares de vezes ao dia em cem ou mais casos por oito a dez horas leva ao esgotamento no final do dia. Então, comecei a pensar: como podemos parar esse vai-e-vem, essa mudança constante de contexto? A IA generativa fazia muito sentido para mim porque funciona como um residente ou escrevente muito inteligente, alguém que escuta você em tempo real e entrega relatórios rapidamente, semelhante ao que o Dr. Luchs descreveu com um transcritor. A ideia era colocar essa funcionalidade em primeiro plano com a IA e fazê-lo com eficiência, e essa foi a gênese desse sistema de relatórios.

Brian Casey: Parece uma ótima ideia. Então, Dr. Rizvi, eu entendo que você tem um pequeno vídeo do que é possível hoje com relatórios baseados em IA integrados ao PACS baseado em nuvem. Então você pode colocar isso na fila para nós?

Dra. A. Rizvi: Sim, claro.

Vídeo 1: Vídeo curto do Rad Pair
Olá pessoal, vou analisar nossa integração com o Rad Pair e o PowerServer da RamSoft. Como você pode ver no lado esquerdo, temos uma caixa aberta na janela de imagem, uma radiografia de tórax e, no lado direito do PowerServer, temos essa integração perfeita do Rad Pair.

Então, só para ressaltar algumas coisas, a história clínica já foi passada para o relatório, e isso inclui coisas como a história clínica e as opiniões deste caso, que é apenas uma radiografia de tórax. No entanto, o ponto principal aqui é que não estamos fazendo apenas um mapeamento individual; também há uma camada de IA aqui para garantir que as informações enviadas sejam realmente relevantes para duas coisas: uma, para se reportar como radiologista, e duas, para fins de cobrança. Portanto, não é apenas um mapeamento individual. Há outra camada de IA lá.

Então, com isso, vou rapidamente ditar este caso:

“Ok, então há marcações intersticiais bilaterais proeminentes compatíveis com alterações congestivas, e há um pequeno derrame pleural esquerdo versus atelectasia basilar. O cateter IJ do lado direito está presente dentro do SVC, o tubo endotraqueal está 3,9 centímetros acima da rinna e um tubo de alimentação está presente sobre o estômago em uma posição apropriada.”

Então, com isso, vou prosseguir e processar este relatório. Agora, lembre-se de que eu não ditei isso e cliquei nos campos ou disse “nova linha” ou “ponto final” ou qualquer coisa gramatical. O relatório já voltou. Leva apenas alguns segundos.

Você pode ver que tudo o que eu disse está na posição apropriada em cada seção em que deveria estar e criou uma boa impressão para você. Neste ponto, você pode praticamente assinar o caso e ir para o próximo caso.

Esse é o poder dos relatórios de IA totalmente gerativos. Basta falar com ele, ele faz o trabalho para você, assina o caso e passa para o próximo. Ele melhora sua eficiência, melhora a qualidade e estamos muito felizes em fazer parceria com o PowerServer da RamSoft nisso. Foi uma jornada incrível e espero que você também goste. Obrigado.

Vídeo 2: Pair Insights
Ei pessoal, vamos examinar o Pair Insights, que é nossa integração com a Radiopedia que permite que os radiologistas falem naturalmente, e as diretrizes e classificações são inseridas automaticamente. Na verdade, ele usa a IA para acessar a base de conhecimento da Radiopedia e trazer de volta a classificação ou diretriz apropriada.

Portanto, se você olhar na tela agora, no lado esquerdo, há um estojo de nódulo pulmonar e o Rad Pair está perfeitamente integrado a um RamSoft PowerServer. Vamos ditar rapidamente esse caso e mostrar o que ele significa:

“Há um nódulo pulmonar de um centímetro observado no lobo inferior direito, insira a diretriz.”

Então, vou fazer uma pausa e avisar você o que está acontecendo. Na verdade, o Pair Insights está acessando a Radiopedia, encontrando a diretriz apropriada e trazendo-a de volta. Agora, se esse fosse um caso que você estivesse lendo, obviamente você não pararia por aí; você continuaria lendo o caso. Mas parei aqui apenas para mostrar o que está acontecendo.

Quando ele voltar, como geralmente leva cerca de 10 a 20 segundos para ser feito, ele colocará as diretrizes apropriadas. Então, neste caso, está usando a Sociedade Fleischner e colocou a diretriz apropriada. Agora, se você quiser verificar isso mais detalhadamente, você pode realmente ler o raciocínio associado a isso e descobrir qual é o motivo pelo qual ele o escolheu. Você pode até mesmo dar um passo adiante e realmente acessar o artigo de referência real da Radiopedia.

E então, quando terminar, você pode aceitar isso e isso se tornará parte de sua transcrição. Depois de processar isso, o que vai acontecer é que vai acabar fazendo parte do seu relatório.

Então, em alguns segundos aqui, a tomografia computadorizada voltará, estará sob a seção pulmonar, já está de volta, já destacou tudo o que foi feito. E, obviamente, essa é a única coisa que dissemos; não dissemos mais nada. E, portanto, também há uma boa impressão para você no final.

Resumindo, o Pair Insights é desenvolvido pela Radiopedia, totalmente integrado ao Rad Pair e ao PowerServer da RamSoft. Muito obrigado.

Brian Casey: Tudo bem, isso foi muito interessante. Obrigada Obrigado por isso, Dr. Rizvi. Então, Vijay, você pode resumir os benefícios dessa integração que estamos ouvindo falar entre relatórios baseados em IA e PACS baseado em nuvem?

Vijay Ramanathan diz: Claro, obrigado, Brian. Na verdade, é a facilidade de integração ao incorporar a solução de geração de relatórios de IA à solução PACS, que serve como economia de tempo real. Não se trata de ter uma solução de relatórios de IA separada de um sistema PACS; a solução inteira é empacotada em conjunto. Tudo está incorporado — não há necessidade de mencionar pontuação ou se preocupar com a sequência de elementos ditados. A impressão pode ser gerada automaticamente a partir do relatório.

Essa configuração economiza uma quantidade significativa de tempo ao permitir que os radiologistas trabalhem de qualquer lugar com uma solução de relatórios baseada em nuvem. Não há necessidade de hardware dedicado ou de qualquer equipamento proprietário, apenas monitores de alta qualidade e uma estação de trabalho para executar a solução RamSoft, que tem a solução de relatórios de IA da Rad Pair incorporada.

A melhor parte de uma solução baseada em nuvem é que ela continua melhorando diariamente. Por exemplo, o Pair Insights no win incorpora as informações radiológicas mais precisas e mais recentes, como classificações de estágios tumorais e classificações BI-RADS.

E aqui está a chave: ainda gostamos muito da IA. À medida que olhamos para o futuro, essa tecnologia só vai melhorar, oferecendo soluções cada vez mais avançadas para radiologistas a cada mês.

Brian Casey: Isso é ótimo. Então, Dr. Luchs, como CMO que precisa tomar decisões sobre a adoção de tecnologias na Premier, você pode compartilhar os critérios que você usa para avaliar as ferramentas de IA? Como você decide que tipo de IA implementar?

Dr. Luchs: Claro. Então, escute, tudo se resume à primeira e mais importante coisa, que é o custo. Obviamente, o custo é importante. Mas deixando isso de lado por um segundo, a precisão da IA é extremamente importante.

Quando você está lidando com inteligência artificial, uma precisão de, digamos, 85% pode ser muito boa. No entanto, quando você está lidando com IA do tipo voz, 85% é horrível. Para reconhecimento de voz e IA, gostaríamos muito que fosse perfeito. O reconhecimento de voz é incrivelmente importante, exatamente como o Dr. Rizvi estava dizendo. Se você tem um reconhecimento de voz perfeito, ou pelo menos se o programa está colocando as coisas onde deveriam estar no relatório, é isso que economiza muito tempo e evita o esgotamento. Isso garante que você não fique exausto até o final do dia.

Quando isso acontece, você está aumentando a eficiência. Então, a IA pode aumentar a eficiência do radiologista? Isso pode aumentar a produtividade e o tempo de resposta e o número de casos que estamos realizando por dia, mantendo a qualidade que procuramos?

Outro fator é a integração. A IA está integrada ao PACS ou é um tipo separado de sistema? Quando você tem um sistema de plataforma única, é muito mais fácil carregar, treinar e usar, não apenas para o radiologista, mas também para a equipe operacional. Um sistema integrado torna muito mais fácil começar a trabalhar porque sempre há uma curva de aprendizado quando você está lidando com qualquer equipe, seja com o radiologista ou com o aspecto operacional da equipe.

Se você tiver um sistema em que a IA e o PACS estejam bem integrados e se comunicam de forma eficaz, isso diminuirá significativamente essa curva de aprendizado e permitirá que a equipe o implemente com sucesso e o faça funcionar com eficiência.

Brian Casey: Então, você diria que essa talvez seja a consideração mais importante ao integrar relatórios de IA com PACS: a facilidade dessa integração?

Dr. Luchs: Sim, exatamente. Se eles gostam de conversar um com o outro é realmente a coisa mais importante, porque às vezes os programas não gostam disso. E embora você pense que acabou de comprar todo esse sistema e ele estará pronto e funcionando em dois meses ou um mês, seis meses depois, você ainda não tem todo mundo nele. Então, sim, isso faz sentido.

Brian Casey: Dra. Rizvi, eu queria falar um pouco com você sobre algo que eu tenho ouvido falar um pouco na área. E isso é algo chamado de IA baseada em agências. Você pode falar sobre o que é a IA baseada em agências e talvez o que ela possa significar para a radiologia?

Dra. A. Rizvi: Claro. Então, você sabe, se dermos um pouco para trás e pensarmos nas mudanças de paradigma que vimos na radiologia nas últimas décadas, passamos do que era essencialmente a radiologia baseada em filmes para um paradigma digital. Com isso, veio o ditado, e acho que foi aí que estivemos nas últimas décadas.

Se você pensar sobre isso do ponto de vista de um radiologista, o que você vê é praticamente a mesma interface e experiência do usuário, certo? Você tem uma caixa de texto, dita nela e, em algum momento, tem um relatório e o assina. Tem sido assim por, como eu disse, algumas décadas.

Estamos indo agora para um verdadeiro assistente e co-piloto que se comunica com você e executa tarefas para você. Por exemplo, se eu estiver examinando um caso e o lendo, dizendo: “Ok, há um pequeno derrame pleural direito” e estou observando todas essas coisas, a IA agente responde: “Sim, entendi. Eu coloquei isso nas descobertas.” Então eu digo: “Ok, você também pode adicionar isso à impressão?” e faz isso por mim enquanto me informa que está fazendo isso.

Nesse caso, não preciso tirar meus olhos das imagens. Normalmente, se algo não está se comunicando ativamente comigo, ainda preciso olhar para trás em algum momento para confirmar se entrou no lugar certo. Mas se algo está se comunicando comigo e eu posso confiar nisso, não preciso fazer isso de um lado para o outro. A única coisa que preciso fazer é, depois de finalizar meu diagnóstico, olhar para trás uma última vez para garantir que tudo esteja correto, pedir que ele assine o relatório e ele o fará.

Esse é o futuro. É um paradigma completamente diferente do que fizemos no passado. Mostraremos isso na RSNA, e isso não é um truque. Este é um produto real. Você poderá usá-lo em nossos estandes na RamSoft e na Rad Pair.

Demonstração em vídeo:

“Wingman aqui, pronto para a ação.”

“Ei, parceiro, preciso que você combine meus dois modelos: o OB com mais de 14 semanas e o perfil biofísico de ultrassom juntos.”

“Entendido, os modelos foram combinados.”

“Por favor, acrescente às descobertas que há um pneumotórax de 25% observado no ápice do pulmão esquerdo e também dê a impressão de que há um pneumotórax de 25%.”

“Copie isso, achado adicionado ao relatório e à impressão.”

“Ok, acho que estamos prontos para ir aqui. Vamos assinar este relatório.”

“Entendido, relatório assinado. Para cima e para fora.”

Brian Casey: Tudo bem, legal. Mal posso esperar para ver isso na RSNA. Então, Dr. Rizvi, você tem um pequeno desafio para nosso público quando se trata de reportar. Você pode descrever o que é isso?

Dra. A. Rizvi: Sim, então meu desafio para todos os radiologistas é o seguinte: eu quero que você ligue seu microfone de fala e comece a falar com ele, como se eu estivesse falando com você. Conte sobre o jogo de futebol. Fale sobre o que aconteceu com a eleição — bem, talvez não isso. Mas use uma linguagem normal e veja o que acontece.

O que você notará é que, com os sistemas antigos de relatórios de ditado, você só obterá um monte de bobagens. A razão é que esses sistemas estão sobrecarregados com o léxico da radiologia.

Por que isso importa? O futuro dos relatórios agentes baseados em IA exige que o ditado — a entrada da fala — seja algo que entenda a linguagem natural, mas que também possa alternar facilmente entre a linguagem natural e o léxico da radiologia. Se não puder fazer isso, não poderá realizar muito do trabalho que precisamos com a IA agente.

É aqui que acho que o que criamos no Rad Pair com o Speech Engine 2.0 se destaca. Ele foi projetado para lidar com todos esses desafios e, na verdade, permite que a IA agente forneça soluções significativas. Estou ansioso para mostrar a todos na RSNA.

Brian Casey: Tudo bem, então pessoal, vocês podem tentar isso em casa, certo?

Dra. A. Rizvi: Sim, com certeza.

Brian Casey: Antes de respondermos às perguntas, gostaria de dar ao Dr. Luchs a chance de fazer algumas reflexões finais. Como lembrete para nosso público, você pode fazer perguntas usando o botão de perguntas e respostas na parte inferior da tela, e tentaremos responder a todas as suas perguntas quando o abrirmos em apenas alguns minutos. Dr. Luchs, alguma ideia final?

Dr. Luchs: Sim, obrigado, Brian. Então, você sabe, o Dr. Rizvi disse algo que é realmente interessante: esse conceito de IA baseada em agências e como ela é algo novo. Realmente é.

Mas o mais incrível, novamente, é que tenho idade suficiente para dizer que costumava usar um ditafone. Quando usei o ditafone, eu estava falando com uma pessoa. Sim, estava sendo gravado, ou eu estava falando com alguém, e eu diria exatamente o que o Dr. Rizvi acabou de descrever:

“Há um derrame pleural, há apneumotórax, há uma fratura de costela. Oh, há um infiltrado no lóbulo inferior direito. Certifique-se de também colocar isso na impressão. E, a propósito, o último relatório que acabei de fazer há dois relatórios — você também pode incluí-lo?”

Tudo isso fazia parte de uma conversa que você estava tendo com uma pessoa. Agora, avance para o reconhecimento de voz. Para aqueles da minha idade que usaram reconhecimento de voz, você tinha que confiar no fato de que, se você aprendeu a digitar no ensino médio, isso realmente o ajudou.

Em seguida, chegamos a um ponto em que o reconhecimento de voz melhorou — sim, melhorou — mas permaneceu desorganizado. Agora, com a IA baseada em agências, parece que fechamos o círculo.

Agora estamos usando essa IA agente como transcritora com quem estamos discutindo. É como se voltássemos a simplesmente falar sobre o que vemos: descrever as imagens, falar como se estivéssemos falando com um médico de referência.

E é exatamente assim que somos treinados — é por isso que fazemos isso e adoramos. É fenomenal estarmos chegando a esse ponto. Estou muito empolgado em começar a usar a IA baseada em agências assim que ela for lançada.

Acho que isso mudará drasticamente a forma como a radiologia é praticada e nos levará de volta ao ponto em que o exame do radiologista realmente se concentrará em ser radiologista.

Brian Casey: Sim, com certeza será um futuro empolgante. Algumas ótimas ideias finais. Agora estamos prontos para começar a responder perguntas. Dê-nos um segundo para nos prepararmos e voltaremos imediatamente. Lembre-se de que você pode usar o botão de perguntas e respostas na parte inferior da tela para fazer qualquer pergunta, e retornaremos em breve.

Estamos de volta. Já temos algumas perguntas chegando. Dr. Rizvi, eu gostaria de dirigir esta primeira pergunta para você. Como radiologista, posso usar uma combinação de relatórios generativos de IA e meus modelos históricos favoritos com o que você mostrou?

Dra. A. Rizvi: Sim, cem por cento. Criamos um sistema que inclui todos os modelos padronizados já incorporados, mas você não está limitado a usar apenas nossos modelos. Definitivamente, você pode usar o seu próprio, e existem métodos muito fáceis de adicionar esses modelos.

Você pode fazer isso no nível do usuário ou usar o painel de administração de back-end, que permite que os administradores personalizem e adicionem modelos para radiologistas individuais.

A maneira como pensamos sobre os modelos nesse novo futuro é como um guia para a IA, essencialmente instruções sobre onde colocar as coisas. É assim que definimos modelos neste momento.

Brian Casey: Então, temos uma pergunta vinda de Trent:

E se o paciente fizer parte de um programa de rastreamento pulmonar e você quiser as diretrizes do Lung-RADS em vez de Fleischner? Este produto pode reconhecer o paciente como um paciente de rastreamento de câncer de pulmão e sugerir diretrizes com base na história do paciente no EMR PACS?

Dra. A. Rizvi: Sim, a resposta é sim, pode. Temos todas essas diretrizes incorporadas ao sistema. Seja Lung-RADS, BI-RADS ou TI-RADS, todas as diretrizes do ACR estão incluídas.

Você pode escolher qual diretriz deseja usar e, se for um caso de triagem e for mencionado como tal, nossos algoritmos de IA determinarão isso e escolherão automaticamente a classificação e a diretriz corretas.

Brian Casey: Tudo bem, perfeito. Vijay, eu gostaria de direcionar a próxima pergunta para você.

Quais são algumas melhorias que os administradores do PACS e a equipe de TI obterão com um gerador de relatórios incorporado no PowerServer?

Vijay Ramanathan diz: Claro, então há algumas melhorias importantes.

Uma das principais vantagens é que fica muito mais fácil manter modelos com relatórios de IA, porque você realmente precisa de menos modelos. Historicamente, os modelos eram necessários para cobrir cada caso.

Com os relatórios de IA, a IA é inteligente o suficiente para lidar com a maioria dos casos com apenas um modelo por tipo de estudo, sem a necessidade de criar modelos para cada pequena variação. Por exemplo, um estudo normal com pequenas variações costumava exigir seu próprio modelo ou macro. Agora, a inteligência da IA elimina a necessidade dessa personalização granular.

Essa é uma ajuda significativa para administradores e diretores médicos do PACS, pois menos modelos significam um gerenciamento muito mais simples. Gerenciar um grande número de modelos pode se tornar uma grande provação, e essa melhoria simplifica significativamente o processo.

Acho que o Dr. Luchs também pode querer comentar sobre isso, já que gerenciar um grande número de modelos pode realmente ser bastante desafiador.

Dr. J.S. Luchs: Sim, não, eu concordo totalmente. Quero dizer, você sabe, todo mundo quer seus próprios modelos. Eles sempre querem ter seus próprios modelos exatamente como querem, e isso pode tornar muito mais difícil para a equipe de TI lidar com eles.

E se você não precisar lidar com isso, ou se algo já estiver incorporado, ou se estiver lidando com uma IA que acabará criando seus modelos para você, isso facilitará muito a vida da equipe.

Brian Casey: Sim. Dr. Luchs, você pode falar um pouco sobre os tempos de resposta? Você falou anteriormente sobre esgotamento e eficiência, e esse tipo de coisa quando se trata de tempos de resposta, que é uma métrica real pela qual os radiologistas são medidos. Quais são as vantagens de uma solução combinada de PACS e geração de relatórios em termos de recuperação? Isso permite que você receba relatórios mais rapidamente?

Dr. J.S. Luchs: Sim, quando algo está embutido e, na verdade, como eu disse antes, eles conversam entre si e ficam felizes em conversar um com o outro, fica muito mais fácil para o radiologista.

Se as coisas estiverem carregando mais rápido, se o sistema carregar imediatamente e você não precisar esperar que outro programa seja aberto ou inicializado depois de clicar em algo, isso afetará seu tempo de resposta. O tempo de resposta não deve ser afetado pelo que os computadores estão fazendo. Isso deve ser afetado por você como radiologista e por quanto tempo seu relatório durará e quanto tempo você levará para lê-lo.

Ter dois sistemas integrados que realmente lidam muito bem um com o outro realmente ajuda no tempo de resposta.

A outra coisa também é que isso também ajuda na integração, porque se você tiver um sistema e quiser comprar outro sistema, precisará garantir que essas coisas estejam integradas até certo ponto, pelo menos que estejam conversando entre si. Isso também retardará a transição de iniciar um reconhecimento de voz do tipo IA. Então, isso ajuda nos dois lados.

Brian Casey: Muito bom Recebemos uma pergunta de Christian na platéia. Dr. Rizvi, posso treinar a IA com alguma declaração específica que os radiologistas usem em seus relatórios?

Dra. A. Rizvi: Sim, então talvez eles estejam se referindo a macros ou outras coisas que você possa dizer. E sim, todos os recursos normalmente usados pelos radiologistas, como frases rápidas que você diz, como macro isso, macro aquilo, todos esses recursos ainda podem ser usados na transcrição.

Você pode criar essas macros em nosso sistema. Você pode carregá-los de outros sistemas diferentes. Então, todos eles poderiam ser usados em nosso sistema.

Brian Casey: Ok. Outra pergunta complementar de Carl. Os dados do DICOM SR (que acredito serem relatórios estruturados do DICOM) podem ser integrados automaticamente ao relatório radiológico, especialmente em áreas específicas do relatório?

Dra. A. Rizvi: Sim, essa é provavelmente uma das coisas mais legais que estão por vir, e eu vou te dar uma espiada. Se você tem dados estruturados de SR que estão chegando, a parte interessante da IA generativa é que você não precisa mapeá-los em campos individuais. Se você treinou os modelos bem o suficiente, e nós temos na Rad Pair, eles podem simplesmente pegá-los como estão e colocá-los em qualquer modelo, desde que haja uma seção para isso.

Por exemplo, se você tiver uma seção chamada areia renal. As informações do SR estão chegando para os brotos do rim esquerdo ou direito, ela simplesmente as colocará no lugar certo. Você nem precisa fazer uma parte significativa do mapeamento.

Agora, a coisa mais legal entra em cena quando nos tornamos multimodais e começamos a olhar as imagens e os dados reais resumidos das imagens dos ultrassons e os inserimos automaticamente.

Isso é o que chamamos de cache de relatórios. Assim como o conceito de cache de imagens, em que as imagens já são carregadas quando você abre um caso, o cache de relatórios pré-carrega todos os seus elementos de dados, sejam eles classificadores de imagens multimodais, dados SR ou metadados do sistema.

Quando você abre essa caixa, está tudo lá para você. Nesse ponto, se você quiser adicionar algo, você pode, mas se o caso já estiver concluído, basta pressionar assinar e pronto. Isso economiza uma quantidade enorme de tempo.

Brian Casey: Sim, com certeza. Eu tenho uma pergunta aqui de Luke. A solução integrada RamSoft Rad Pair pode determinar os antecedentes relevantes que um paciente tem no RamSoft Patient Explorer e colocar as datas e descrições desses antecedentes na seção de comparação do relatório? Se não, esse nível de integração está no roteiro?

Vijay Ramanathan diz: Sim, essa é absolutamente a próxima fase da integração que está em andamento: poder capturar os dados anteriores automaticamente para que não precisem ser ditados. Convencionalmente, um radiologista ditaria informações de exames anteriores que ele realmente examinaria, mas tudo isso poderia ser feito automaticamente.

Isso está absolutamente em andamento.

Brian Casey: Aqui está uma pergunta interessante. No ano passado, tivemos dois casos de falhas completas de conectividade com a Internet por várias horas, impossibilitando a execução de aplicativos de radiologia. Existe a capacidade de ainda utilizar seu aplicativo quando isso acontece, como durante um desastre ou ataque cibernético?

Vijay Ramanathan diz: Normalmente, o que recomendamos em termos de conectividade com a Internet é ter uma solução de backup e um procedimento de inatividade em vigor. Atualmente, a solução de backup mais adequada é a conectividade celular.

Por exemplo, a maioria de nós tem telefones com conectividade 5G, o que é mais do que suficiente para cenários de backup quando a conectividade primária com a Internet é interrompida.

Para garantir que os radiologistas possam continuar trabalhando durante uma interrupção da Internet, ter uma solução baseada em nuvem é muito útil. As soluções baseadas em nuvem continuam sendo executadas mesmo que haja interrupções em um site específico.

Se a conectividade for perdida em um local, os radiologistas podem trabalhar remotamente em outro local ou em casa. Essa flexibilidade é uma das grandes vantagens dos sistemas baseados em nuvem.

Dr. J.S. Luchs: Sim, é semelhante ao que Vijay disse. Usamos a RamSoft há mais de uma década e ter um PACS baseado em nuvem torna muito mais fácil permanecer operacional durante uma oscilação repentina de energia ou queda de internet.

Por exemplo, você pode mudar rapidamente para um ponto de acesso móvel e continuar trabalhando sem precisar reiniciar o sistema PACS ou outro equipamento.

A segurança cibernética também é extremamente importante e confiamos muito nas medidas de segurança robustas da RamSoft. Tem sido fenomenal.

Brian Casey: Muito bom Dr. Rizvi, existem maneiras de modificar o modelo, como incluir uma seção de correlação clínica? Além disso, se houver seções vazias, o radiologista intérprete insere algum palavreado ou pode ser finalizado?

Dra. A. Rizvi: Os modelos são totalmente modificáveis. Você pode adicionar seções ou fazer as alterações que desejar.

Se uma seção estiver completamente em branco, você precisará dizer ao sistema o que colocar nessas áreas. No entanto, se houver frases de texto normalizadas nessas seções, nosso sistema é inteligente o suficiente para reconhecer contradições e substituir informações desatualizadas pelo conteúdo atualizado que você fornece.

Brian Casey: Pergunta de Paolo: É possível usar essa ferramenta integrada ao PowerScribe?

Dra. A. Rizvi: O Rad Pair é uma solução completa de geração de relatórios por si só. Ele inclui todos os recursos dos sistemas de relatórios antigos, além de relatórios de IA generativos completos, classificações e os recursos de IA agente que discutimos.

Vemos isso mais como um substituto para sistemas de relatórios antigos, em vez de apenas um acréscimo.

Brian Casey: Pergunta de Brad: Com os grandes modelos de linguagem (LLMs) se tornando mais populares, como a Rad Pair se diferencia de outras soluções que usam LLMs? É sobre velocidade, precisão, integração ou todas as opções acima?

Dra. A. Rizvi: Consideramos que estamos revolucionando o paradigma de relatórios, não apenas fazendo melhorias incrementais.

Historicamente, os sistemas de relatórios fizeram pequenas mudanças incrementais ao longo das décadas, mas a interface do usuário e a experiência do usuário permaneceram praticamente as mesmas: caixas de texto, relatórios ditados e edições manuais. Até mesmo as empresas que usam o LLM Snow se concentram principalmente em pequenas melhorias no fluxo de trabalho existente.

Na Rad Pair, estamos adotando uma abordagem diferente. Nosso objetivo é mudar completamente o paradigma criando uma experiência de comunicação natural. O objetivo é que o Rad Pair desapareça em segundo plano para que os radiologistas passem mais tempo focando nas imagens e menos tempo no sistema de relatórios.

É para lá que estamos indo e é assim que estamos nos diferenciando.

Brian Casey: Esse foi o recurso do Wingman, correto?

Dra. A. Rizvi: Sim, exatamente. O Wingman é o futuro dos relatórios radiológicos — comunicação natural e perfeita.

Brian Casey: A que distância estamos de ver algo como Wingman?

Dra. A. Rizvi: Você poderá vê-lo e usá-lo na RSNA. Não é apenas um conceito ou um truque — é um produto totalmente funcional. Assim que a RSNA terminar, você poderá comprá-la.

Brian Casey: Isso é incrível. Então, Dr. Rizvi, parece que, inicialmente, a IA em radiologia se concentrou principalmente em analisar imagens e destacar áreas suspeitas. Mas, recentemente, muita atenção se voltou para as soluções de relatórios. Por que você acha que é isso?

Dra. A. Rizvi: É porque os radiologistas gastam muito tempo fazendo relatórios, o que é um grande trabalho sem valor agregado.

O valor de um radiologista está na análise de imagens e no diagnóstico de condições, não na edição de relatórios. No entanto, o processo de criação do relatório é necessário e não pode ser evitado.

Pixel AI, ou classificadores de imagem, é útil e acelera o diagnóstico ao apontar áreas de interesse. Mas eliminar a carga de criar relatórios manualmente tem um impacto ainda maior no fluxo de trabalho diário de um radiologista. Soluções como a nossa visam eliminar totalmente essa tarefa sem valor agregado.

Brian Casey: Dr. Luchs, você vê o valor real da IA mais em ajudar na geração de relatórios do que na análise de pixels?

Dr. J.S. Luchs: Acho que é um pouco dos dois.

Os programas de IA que ajudam a identificar descobertas em imagens podem acelerar um pouco as coisas, mas você ainda está analisando as imagens sozinho. A IA generativa para relatórios, no entanto, elimina a parte não médica do trabalho.

Ele permite que os radiologistas pratiquem radiologia e se concentrem nos aspectos clínicos de seu trabalho, e não nos aspectos administrativos. Ele acelera o processo, melhora a precisão e nos permite oferecer um melhor atendimento ao paciente.

Brian Casey: Se os radiologistas economizarem tempo na emissão de relatórios, para onde você acha que esse tempo irá?

Dr. J.S. Luchs: Provavelmente será direcionado para coisas que já fazemos: ler mais estudos de imagem por dia, analisar estudos com mais detalhes ou conversar mais com médicos solicitantes.

Em última análise, passará de tarefas de secretariado para atividades mais focadas no paciente, que é exatamente para onde deve ir.

Brian Casey: Vijay, e você? Quando se trata de IA para análise de pixels versus relatórios, o que você acha que é mais importante para os radiologistas?

Vijay Ramanathan diz: Não acho que se trate de escolher um ou outro — precisamos dos dois.

O Pixel AI ajuda os radiologistas a diagnosticar condições que podem não ser óbvias apenas com base nas imagens. A IA de relatórios, por outro lado, acelera a criação de relatórios.

Essas soluções abordam diferentes desafios no campo, incluindo a escassez de radiologistas e a necessidade de tempos de resposta mais rápidos. Juntos, eles aumentam a produtividade e permitem que os radiologistas se concentrem no que realmente importa: o atendimento ao paciente.

Brian Casey: Isso faz muito sentido. Estamos começando a terminar, mas temos mais algumas perguntas técnicas sobre o Rad Pair.

Dr. Rizvi, o Rad Pair exige aprovação ou autorização do FDA para uso em telerradiologia?

Dra. A. Rizvi: Não, isso não acontece. Embora haja muita discussão sobre possíveis regulamentações para LLMs, o Rad Pair atualmente não exige aprovação do FDA.

Brian Casey: Há algum estudo que quantifique melhorias nos tempos de resposta ou nas métricas de saída de relatórios?

Dra. A. Rizvi: Ainda é cedo, mas estamos trabalhando com uma universidade em um white paper. Talvez tenhamos alguns dados preliminares prontos para a RSNA.

Brian Casey: Algum plano para expandir o Rad Pair para o Reino Unido, onde os radiologistas leem imagens?

Dra. A. Rizvi: Sim, temos parceiros de canal internacionais. Se você estiver participando da RSNA, visite nosso estande para discutir possíveis parcerias.

Brian Casey: É ótimo ouvir isso. Então, como lembrete, a RSNA chegará em apenas algumas semanas. Dr. Rizvi, você mencionou onde as pessoas podem ver o Rad Pair na RSNA. Você pode nos lembrar da localização do seu estande?

Dra. A. Rizvi: Claro! Estaremos na seção de IA no estande 4918. Pare para ver o RadPair em ação e conversar conosco.

Brian Casey: Ótimo. Dr. Luchs, a Premier Radiology Services também terá um estande na RSNA?

Dr. J.S. Luchs: Sim, estaremos na Recruiters Row, South Hall Booth 1139. Estou ansioso para ver todo mundo lá.

Brian Casey:Vijay, onde os participantes podem encontrar a RamSoft na RSNA?

Vijay Ramanathan diz: Estaremos no North Hall, no estande 6513. Adoraríamos conhecer todos e discutir nossas soluções.

Brian Casey: Perfeito. Dra. Rizvi, eu entendo que você tem algumas notícias interessantes para compartilhar conosco antes de terminarmos?

Dra. A. Rizvi: Sim, acabamos de descobrir que a Rad Pair ganhou o prêmio de Melhor Novo Fornecedor do Ano em 2024 na Tia Minnie. Estamos incrivelmente orgulhosos de nossa equipe e gratos aos nossos parceiros, como a RamSoft e a Premier Radiology Services, por tornar isso possível.

Brian Casey: Parabéns! Essa é uma conquista impressionante e um merecido reconhecimento pelo trabalho que você está fazendo.

Dr. J.S. Luchs: Parabéns, Dr. Rizvi. Bem feito.

Vijay Ramanathan diz: Isso é incrível — parabéns para você e sua equipe!

Brian Casey: Gostaria de agradecer ao Dr. Jonathan Luchs, da Premier Radiology Services, a Vijay Ramanathan, da RamSoft, e ao Dr. Rizvi, da Rad Pair, por essa discussão fascinante.

Dr. J.S. Luchs: Obrigado por nos receber.

Vijay Ramanathan diz: Obrigada

Dra. A. Rizvi: Muito obrigado pela oportunidade.

Brian Casey:E um grande obrigado aos nossos participantes por se juntarem a nós hoje. Este foi o primeiro webinar da Imaging Wire, e estamos entusiasmados com a participação. Não deixe de visitar a RSNA para ver toda a excelente tecnologia sobre a qual falamos hoje.

Assinando para o Imaging Wire, eu sou Brian Casey.