El futuro de los PACS: 5 tendencias para la imagen médica en 2024

Las tecnologías emergentes relacionadas con PACS están redefiniendo el horizonte del diagnóstico médico por imagen y ofreciendo a las organizaciones sanitarias posibilidades apasionantes de transformar la atención al paciente. Sumérgete con nosotros mientras analizamos las siguientes tendencias clave que están revolucionando el panorama de la imagen médica, al tiempo que sientan las bases de un nuevo capítulo en la historia de la radiología y el futuro del PACS:

1. Uso de la Inteligencia Artificial (IA) en Radiología e Imagen Médica
2. Automatización del Flujo de Trabajo Radiológico en la Asistencia Sanitaria
3. Orquestación del Flujo de Trabajo Radiológico
4. Sistemas Radiológicos Basados en la Web
5. Sistemas Combinados RIS/PACS

Uso de la Inteligencia Artificial (IA) en Radiología e Imagen Médica

Los radiólogos no son ajenos a los sistemas de detección y diagnóstico asistidos por ordenador (CAD), gracias al inicio de las aplicaciones de mamografía y radiografía de tórax en la década de 1960. Entre los movimientos progresivos en el desarrollo de algoritmos y la mayor accesibilidad de los recursos informáticos, la IA integrada puede elevar el proceso de decisión radiológica a un nivel mayor y más útil.

Para empezar, ¿qué es la inteligencia artificial (IA)? La IA se utiliza generalmente para describir el funcionamiento cognitivo (por ejemplo, la resolución de problemas, el aprendizaje, etc.) imitado por un dispositivo o entidad tecnológica. También en referencia a la disciplina de la informática, la IA engloba el desarrollo de sistemas orientados a realizar el trabajo que normalmente lleva a cabo la inteligencia humana.

Dos técnicas específicas que ayudan al cultivo de la IA son el aprendizaje automático (AM) y el aprendizaje profundo (AD). Ampliamente utilizado en la imagen médica (sobre todo en la imagen empresarial), el aprendizaje automático comprende todos los métodos que permiten a los ordenadores aprender de los datos sin necesidad de programación directa. El aprendizaje profundo, por otra parte, es una técnica emergente asociada con el ML y que habita en el amplio paraguas de la IA. Estos métodos centrados en la representación-aprendizaje implican varias capas representacionales a través de las cuales se descodifican los datos brutos para ejecutar tareas de detección o clasificación.

A medida que crece la tendencia de en el desarrollo de inteligencia artificial de grado humano, las oportunidades de innovación para campos como la imagen médica y la radiología son inminentes. Más allá del alcance inicial previsto de las tareas automatizadas (por ejemplo, la traducción de idiomas, la ejecución de operaciones quirúrgicas... ¡incluso la escritura de libros!), la IA, cuando se integra en un sistema PACS, puede ofrecer la posibilidad de mejorar el trabajo de un radiólogo en general al erradicar las tediosas repeticiones que consumen mucho tiempo.

Sin embargo, el mayor obstáculo de las soluciones PACS integradas en IA en radiología reside actualmente en los algoritmos de inteligencia artificial. Los algoritmos disponibles actualmente ofrecen una capacidad limitada para funcionar con éxito con la naturaleza monolítica de muchos sistemas PACS del mercado. Puede que muchos proveedores de IA se animen a diseñar interfaces PACS personalizadas, pero los expertos suponen que lo que se necesita para garantizar el éxito de la adopción generalizada de la inteligencia artificial en radiología es un replanteamiento en profundidad (en el que un PACS se construya en torno a un marco de IA completo).

La imagen médica apoyada por la inteligencia artificial ofrece un potencial incalculable en radiología e interpretación radiológica a través de una mayor precisión y una productividad optimizada. Algunos casos de uso principales que pueden ejemplificar mejor este valor son:

• Detección de fracturas y lesiones musculoesqueléticas
• Cribado del cáncer
• Identificación de anomalías cardiovasculares
• Diagnóstico de enfermedades neurológicas
• Análisis relacionados con el tórax

Se prevé que los beneficios de la radiología y la imagen médica integradas en la inteligencia artificial serán de gran alcance, e influirán enormemente en el futuro de los sistemas PACS:

• Cargas de trabajo más eficientes con la reducción de tareas laboriosas (e.g., segmentación de estructuras)
• Disminución de lecturas erróneas o "fallos" por parte de radiólogos fatigados o distraídos gracias a la detección de anomalías agudas (p. ej., lesiones sutiles)
• Diagnósticos mejorados gracias a una exploración más profunda de las imágenes (identificación de elementos que van más allá de la percepción humana, por ejemplo, marcadores moleculares dentro de los tumores)
• Mejor organización y administración de los datos

Estas posibles ventajas de las soluciones PACS del futuro potenciadas por la IA sin duda abrirán el camino hacia una mejor imagen cuantitativa y mejores resultados para los pacientes.

Aunque la funcionalidad de la IA es limitada en un sistema PACS, muchos Archivos neutrales del proveedor (VNA) de próxima generación -y más recientemente, EMR de imagen - están cerrando esa brecha particular con la incorporación de la IA en sus diseños.

Automatización del flujo de trabajo radiológico en la asistencia sanitaria

La automatización de los flujos de trabajo radiológicos ha sido fundamental en la prestación generalizada de una asistencia sanitaria optimizada de primera calidad. Diseñada para aprovechar la tecnología con el fin de mejorar la prestación de radiología, la automatización disponible en muchos sistemas PACS y RIS del mercado ha contribuido enormemente a mejorar la atención al paciente y reducir los plazos de entrega como resultado directo de la mejora de los flujos de trabajo (es decir, la eliminación de tareas manuales), la visualización y las capacidades de colaboración.

La interoperabilidad sin fisuras, la centralización de datos y la escalabilidad dinámica características tanto de los VNA como de los EMR de imagen amplían aún más las posibilidades de automatización del flujo de trabajo radiológico, lo que equivale a un mayor ahorro de tiempo para los clínicos y los pacientes.

A medida que esta tendencia a la automatización del flujo de trabajo radiológico 1 sigue creciendo -sobre todo frente a los impulsores del sector, como el movimiento hacia modelos de reembolso basados en el valor (VBR) y la consiguiente necesidad de modernización de las TI-, los sistemas de VNA emergentes ofrecen el siguiente paso en la metamorfosis de la imagen médica y la radiología. Las VNA modernas que utilizan tecnología de aprendizaje automático de inteligencia artificial tendrán la capacidad de transformar el trabajo tradicionalmente tedioso (por ejemplo, diagnóstico preliminar, anotaciones, creación de informes, etc.) en una ejecución sin esfuerzo. Actuando como " asistentes inteligentes de radiología ", estos sistemas avanzados de VNA del futuro serán esenciales para reducir la carga de trabajo de los radiólogos y liberar su tiempo para ocuparse de otros elementos cruciales de la atención al paciente (por ejemplo, consultas de imágenes y extracciones de datos). Además, las VNA asistidas por IA abogarán por una mejor atención al paciente al aumentar la frecuencia de las detecciones tempranas, minimizando así los diagnósticos erróneos. Actualización: Las soluciones de software EMR de radiología llevan la asistencia sanitaria revolucionada un paso más allá con la consolidación completa de datos y sistemas. La implantación de estas soluciones eleva los ecosistemas sanitarios para fomentar la autonomía del paciente y la asistencia sanitaria democratizada . Orquestación del flujo de trabajo radiológico La orquestación del flujo de trabajo es la piedra de toque por excelencia de la imagen empresarial. Hoy en día, los sistemas de las empresas sanitarias suelen consistir en varias soluciones PACS de distintos proveedores a través de amplias redes de centros de diagnóstico por imagen y hospitales. Para salvaguardar una asistencia sanitaria de primera calidad basada en el valor, la orquestación del flujo de trabajo implementada con éxito requiere un equilibrio para facilitar factores clave como la eficiencia, el cumplimiento de los SLA, la disponibilidad de radiólogos y subespecialistas... todo ello sin perder de vista la alineación de los objetivos departamentales.Además, la orquestación del flujo de trabajo favorece una gestión adecuada de la carga de trabajo, al tiempo que garantiza la asignación oportuna y adecuada de los casos problemáticos, permitiendo una distribución equitativa de los casos entre los profesionales de la imagen cualificados repartidos por las empresas sanitarias. Las VNA pueden suponer un gran paso adelante para las empresas sanitarias que deseen hacer realidad el futuro del diagnóstico médico por imagen. Estas mismas organizaciones que desean evitar aventurarse en una costosa sustitución del sistema PACS pueden, en cambio, considerar la consolidación del flujo de trabajo más rentable que ofrecen las soluciones de VNA. Recuadro: Se puede experimentar una orquestación y consolidación incomparables del flujo de trabajo radiológico con soluciones de EMR de imagen como OmegaAI de RamSoft.Gracias a la orquestación integral del flujo de trabajo radiológico, las empresas sanitarias están en vías de conseguir tratamientos y tiempos de respuesta más rápidos lo que se traduce en una mejor atención al paciente así como la satisfacción del médico . Sistemas radiológicos basados en la web Muchas organizaciones sanitarias y consultas de diagnóstico por imagen están cambiando cada vez más sus sistemas PACS locales existentes por soluciones PACS en la nube . Las ventajas inmediatas de utilizar estas plataformas incluyen rentabilidad , escalabilidad , y quizás lo más importante, seguridad de los datos. Las soluciones PACS basadas en la nube pueden dar soporte suficiente a una amplia gama de entornos de imagen médica, desde consultas pequeñas y medianas hasta instalaciones a mayor escala. Sin embargo, las empresas de imagen médica pueden beneficiarse más si aprovechan las capacidades avanzadas de gestión de datos de un Archivo de Proveedor Neutral (VNA) o un EMR de Imagen. Sistemas combinados RIS/PACS Soluciones de software RIS/PACS -y, en mayor medida, plataformas avanzadas que ofrecen una consolidación total del sistema y los datos, como el EMR de Imagen de RamSoft, OmegaAI - seguirán reforzando los impactos positivos en la asistencia sanitaria del futuro. Las ventajas típicas que estos sistemas de radiología PACS ofrecen a los proveedores sanitarios - flujos de trabajo mejorados , integración sin fisuras , seguridad de datos fiable , escalabilidad de almacenamiento flexible - son de valor perpetuo en tiempo de actividad empresarial óptimo y ahorro global de costes y tiempo . ¿Tienes más preguntas? Adelante, pregúntanos! Tanto si se trata de las innovadoras soluciones de software de imagen médica de RamSoft como si deseas ponerte en contacto con nuestro equipo de expertos, nos entusiasma saber más sobre ti y lo que buscas para transformar tu ecosistema sanitario y ofrecer una atención más rápida y capacitada ! Ponte en contacto con nosotros hoy mismo y comencemos juntos la conversación.