El futuro de PACS: 5 tendencias para el Imaging médico en 2024

Emergente PACSlas tecnologías relacionadas están redefiniendo el horizonte del diagnóstico por imágenes médicas y brindando a las organizaciones de atención médica interesantes posibilidades de transformar la atención a los pacientes. Sumérjase con nosotros mientras analizamos las siguientes tendencias clave que revolucionan el panorama de las imágenes médicas y, al mismo tiempo, sientan las bases de un nuevo capítulo en la historia de la radiología y el futuro de PACS:

1. Uso de la inteligencia artificial (IA) en radiología e imágenes médicas
2. Automatización del flujo de trabajo de radiología en la atención médica
3. Orquestación del flujo de trabajo de radiología
4. Sistemas de radiología basados en la web
5. Sistemas combinados RIS/PACS

Uso de la inteligencia artificial (IA) en radiología e imágenes médicas

Los radiólogos no son ajenos a los sistemas de detección y diagnóstico asistidos por computadora (CAD), gracias a la creación de las aplicaciones de mamografía y radiografía de tórax en la década de 1960. Entre los avances progresivos en el desarrollo de algoritmos y el aumento de la accesibilidad de los recursos computacionales, 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 usa generalmente para describir el funcionamiento cognitivo (por ejemplo, la resolución de problemas, el aprendizaje, etc.) tal como lo imita un dispositivo o entidad tecnológica. También en referencia a la disciplina de la informática, la IA abarca el desarrollo de sistemas orientados a llevar a cabo el trabajo que normalmente realiza la inteligencia humana.

Dos técnicas específicas que ayudan al cultivo de la IA son aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL). El aprendizaje automático, que se utiliza ampliamente en las imágenes médicas (especialmente en las imágenes empresariales), abarca todos los métodos que permiten a los ordenadores aprender de los datos sin necesidad de programación directa. El aprendizaje profundo, por otro lado, es una técnica emergente asociada al aprendizaje automático y forma parte del amplio espectro de la IA. Estos métodos centrados en el aprendizaje y la representación incluyen varias capas de representación a través de las cuales se decodifican los datos sin procesar para ejecutar las tareas de detección o clasificación.

Como tendencias en el desarrollo de inteligencia artificial de nivel humano crece, las oportunidades de innovación en campos como las imágenes médicas y la radiología son inminentes. Más allá del alcance inicial previsto de la automatización de tareas (por ejemplo, la traducción de idiomas, la ejecución de cirugías... ¡incluso la redacción de libros!) , IA cuando se integra en un sistema PACS puede ofrecer la posibilidad de mejorar el trabajo del radiólogo en general al eliminar la tediosa repetición que consume mucho tiempo.

Sin embargo, el el mayor obstáculo de las soluciones PACS integradas con IA en radiología en la actualidad recae en los algoritmos de inteligencia artificial. Los algoritmos disponibles en la actualidad proporcionan una capacidad limitada para funcionar con éxito debido a la naturaleza monolítica de muchos sistemas PACS del mercado. Es posible que muchos proveedores de inteligencia artificial se sientan inspirados para diseñar interfaces PACS personalizadas, pero los expertos suponen que para garantizar una adopción generalizada y exitosa de la inteligencia artificial en radiología es lo que se necesita para garantizar una adopción generalizada y exitosa de la inteligencia artificial en radiología.

Las imágenes médicas respaldadas por inteligencia artificial ofrecen un potencial inestimable en radiología e interpretación radiológica a través de precisión mejorada y productividad optimizada. Algunos casos de uso principales que pueden ejemplificar mejor este valor incluyen:

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

El beneficios Se prevé que la radiología y las imágenes médicas integradas con inteligencia artificial tengan un gran alcance e influyan en gran medida en el futuro de los sistemas PACS:

• Cargas de trabajo más eficientes con la reducción de tareas laboriosas (por ejemplo, segmentación de estructuras)
• Disminución de errores de lectura o «errores» por radiólogos fatigados o distraídos gracias a la detección de anomalías agudas (por ejemplo, lesiones sutiles)
• Diagnósticos mejorados mediante un escaneo de imágenes más profundo (identificación de elementos más allá de la percepción humana, por ejemplo, marcadores moleculares en los tumores)
• Mejor organización y administración de los datos

Estos posibles beneficios de las soluciones PACS del futuro impulsadas por la IA seguramente marcarán el camino hacia mejores imágenes cuantitativas y mejores resultados para los pacientes.

Si bien la funcionalidad de IA es limitada en un sistema PACS, muchos sistemas de próxima generación Archivos independientes del proveedor (vNAS) — y más recientemente, Imágenes EMR — están cerrando esa brecha particular con la incorporación de IA en sus diseños.

Automatización del flujo de trabajo de radiología en la atención médica

La automatización de flujos de trabajo de radiología ha sido fundamental en la prestación generalizada de una atención médica optimizada de primera calidad. Diseñada para aprovechar la tecnología para mejorar la prestación de servicios de radiología, la automatización disponible en muchos sistemas PACS y RIS del mercado ha contribuido enormemente a mejor atención al paciente y tiempos de respuesta reducidos como resultado directo de la mejora de los flujos de trabajo (es decir, la eliminación de las tareas manuales), la visualización y las capacidades de colaboración.

La perfecta interoperabilidad, centralización de datos y escalabilidad dinámica que caracterizan tanto a los VNA como a los EMR de imágenes amplían aún más las posibilidades de automatización del flujo de trabajo de radiología, al igual que mayor ahorro de tiempo para médicos y pacientes.

Como esta tendencia en flujo de trabajo de radiología la automatización sigue creciendo, especialmente ante los impulsores de la industria, como el movimiento hacia modelos de reembolso basados en el valor (VBR) y la consiguiente necesidad de modernización de la TI, los sistemas VNA emergentes ofrecen el siguiente paso en la metamorfosis de las imágenes médicas y la radiología.

VNAS modernas que utilizan tecnología de aprendizaje automático de inteligencia artificial tendrá la capacidad de transformar el trabajo tradicionalmente tedioso (por ejemplo, el diagnóstico preliminar, las anotaciones, la creación de informes, etc.) en una ejecución sencilla. Actuando como radiología»asistentes inteligentes», estos sistemas avanzados de VNA del futuro serán esenciales para reducir la carga de trabajo de los radiólogos y, al mismo tiempo, liberar su tiempo para abordar otros elementos cruciales para el cuidado del paciente (por ejemplo, consultas de imágenes y extracciones de datos). Además, los VNA compatibles con la IA promoverán una mejor atención a los pacientes al aumentar la frecuencia de las detecciones tempranas y, por lo tanto, minimizar los diagnósticos erróneos.

Actualización: Software EMR de radiología las soluciones llevan la atención médica revolucionaria un paso más allá con una consolidación completa de datos y sistemas. La implementación de estas soluciones eleva los ecosistemas de atención médica a fomentar la autonomía de los pacientes y la democratización de la atención médica.

Orquestación del flujo de trabajo de radiología

La orquestación del flujo de trabajo es la piedra angular por excelencia de la creación de imágenes empresariales. Hoy en día, los sistemas empresariales de atención médica suelen estar compuestos por varias soluciones PACS de distintos proveedores distribuidas en redes generalizadas de centros de diagnóstico por imágenes y hospitales.

Para proteger con éxito una atención médica de primera calidad basada en el valor orquestación de flujo de trabajo implementada requiere un equilibrio para facilitar factores clave como la eficiencia, el cumplimiento del SLA, la disponibilidad de radiólogos y subespecialistas, todo ello con la vista puesta en la alineación de los objetivos departamentales.

Además, la orquestación del flujo de trabajo permite una gestión adecuada de la carga de trabajo y, al mismo tiempo, garantiza la asignación oportuna y adecuada de los casos problemáticos al permitir una distribución justa de los casos entre profesionales de diagnóstico por imagen cualificados repartidos en las empresas sanitarias.

Los VNA pueden ser un gran avance para las empresas de atención médica que buscan hacer realidad el futuro del diagnóstico por imágenes médicas. Estas mismas organizaciones que desean evitar la costosa sustitución de un sistema PACS pueden, en cambio, plantearse la posibilidad de consolidar el flujo de trabajo, más rentable, que ofrecen las soluciones de VNA.

Barra lateral: Se puede experimentar una orquestación y consolidación incomparables del flujo de trabajo de radiología con soluciones de EMR de imágenes como las de RamSoft. Omega AI.

Gracias a la orquestación integral del flujo de trabajo de radiología, las empresas de atención médica están en camino de actualizarse tiempos de tratamiento y entrega más rápidos resultando en mejor atención al paciente así como satisfacción del médico.

Sistemas de radiología basados en la web

Muchas organizaciones de atención médica y consultorios de imágenes médicas están haciendo una transición cada vez mayor de sus sistemas PACS locales existentes a PACS en la nube soluciones. Las ventajas inmediatas de utilizar estas plataformas incluyen rentabilidad, escalabilidad, y quizás lo más importante, la seguridad de los datos.

Las soluciones PACS basadas en la nube pueden soportar de manera suficiente una amplia gama de entornos de imágenes médicas, desde consultorios pequeños y medianos hasta instalaciones de mayor escala. Sin embargo, las empresas de diagnóstico por imágenes médicas pueden obtener mejores beneficios al aprovechar las capacidades avanzadas de administración de datos de un archivo independiente del proveedor (VNA) o un EMR de imágenes.

Sistemas combinados RIS/PACS

Software RIS/PACS soluciones y, en mayor medida, plataformas avanzadas que ofrecen una consolidación total de sistemas y datos, como Imaging EMR de RamSoft, Omega AI — seguirá reforzando los impactos positivos en la atención médica del futuro. Las ventajas típicas son: la radiología Sistemas PACS ofrecer a los proveedores de atención médica: flujos de trabajo mejorados, integración perfecta, seguridad de datos confiable, escalabilidad de almacenamiento flexible — tienen un valor perpetuo en tiempo de actividad empresarial óptimo y ahorro total de costes y tiempo.

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