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

PACS Las tecnologías emergentes relacionadas con la imagen están redefiniendo el horizonte del diagnóstico por imagen y ofreciendo a las organizaciones sanitarias interesantes posibilidades para transformar la atención al paciente. Sumérgete con nosotros en el debate sobre las siguientes tendencias clave que están revolucionando el panorama de las imágenes médicas, al tiempo que sientan las bases de un nuevo capítulo en la historia de la radiología y el futuro de PACS: Uso de la inteligencia artificial (IA) en radiología e imágenes médicas Automatización del flujo de trabajo radiológico en el sector sanitario Coordinación del flujo de trabajo radiológico Sistemas de radiología basados en web Sistemas combinados RIS/PACS  Uso de la inteligencia artificial (IA) en radiología e imagen médica Los radiólogos están familiarizados con los sistemas de detección y diagnóstico asistidos por ordenador (CAD), gracias a la aparición de las aplicaciones de mamografía y radiografía de tórax en la década de 1960. Entre los avances en el desarrollo de algoritmos y la mayor accesibilidad a los recursos informáticos, la IA integrada puede elevar el proceso de decisión radiológica a un nivel superior 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 abarca el desarrollo de sistemas orientados a realizar trabajos que normalmente lleva a cabo la inteligencia humana. Dos técnicas específicas que ayudan al desarrollo de la IA son el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) . Ampliamente utilizado en el campo de la imagen médica (en particular en el de 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 otro lado, es una técnica emergente asociada al ML y que se engloba dentro del amplio concepto de IA. Estos métodos centrados en el aprendizaje de representaciones implican varias capas representativas a través de las cuales se descodifican los datos brutos para ejecutar tareas de detección o clasificación. A medida que crece la tendencia de la IA de grado humano ( ) en el desarrollo de la inteligencia artificial , las oportunidades de innovación en campos como el de la imagen médica y la radiología son inminentes. Más allá del alcance inicial previsto de las tareas automatizadas (por ejemplo, traducción de idiomas, ejecución de cirugías... ¡incluso la escritura de libros!), la IA, cuando se integra en un sistema PACS , puede ofrecer el potencial de mejorar el trabajo de los radiólogos en general, al eliminar las repeticiones tediosas y que requieren mucho tiempo. Sin embargo, el mayor obstáculo de las soluciones PACS integradas con IA en radiología en la actualidad radica 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. Muchos proveedores de IA pueden sentirse inspirados para diseñar interfaces PACS personalizadas, pero los expertos suponen que es necesario un replanteamiento profundo (en el que un PACS se construya en torno a un marco de IA completo) para garantizar la adopción generalizada y exitosa de la inteligencia artificial en radiología. Las imágenes médicas respaldadas por inteligencia artificial ofrecen un potencial inestimable en radiología y en la interpretación radiológica gracias a una mayor precisión y una productividad optimizada . Algunos de los principales casos de uso  que mejor ejemplifican este valor son: Detección de fracturas y lesiones musculoesqueléticas Detección del cáncer Identificación de anomalías cardiovasculares Diagnóstico de enfermedades neurológicas Análisis relacionados con el tórax Se prevé que las ventajas de la radiología y el diagnóstico por imagen con inteligencia artificial integrada tengan un gran alcance e influyan considerablemente en el futuro de los sistemas PACS: Cargas de trabajo más eficientes con la reducción de tareas laboriosas (por ejemplo, la segmentación de estructuras)Disminución de los errores de lectura o «omisiones» por parte de radiólogos fatigados o distraídos gracias a la detección de anomalías agudas (por ejemplo, lesiones sutiles) Diagnósticos mejorados mediante un escaneo más profundo de las imágenes (identificación de elementos más allá de la percepción humana, por ejemplo, marcadores moleculares dentro de tumores)Mejor organización y gestión de los datos Estos beneficios prospectivos de las soluciones PACS impulsadas por IA del futuro sin duda marcarán 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 de proveedores (VNA) de de próxima generación — y, más recientemente, EMR de imagen — están cerrando esa brecha en particular con la incorporación de la IA en sus diseños.Automatización del flujo de trabajo radiológico en el sector sanitario La automatización de los flujos de trabajo radiológicos  ha sido fundamental para la prestación generalizada de una asistencia sanitaria optimizada y de primera calidad. Diseñada para aprovechar la tecnología con el fin de mejorar la prestación de servicios radiológicos, la automatización disponible en muchos sistemas PACS y RIS del mercado ha contribuido enormemente a mejorar la atención al paciente y reducir los tiempos de respuesta 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 perfecta, la centralización de datos y la escalabilidad dinámica que caracterizan tanto a los VNA como a los EMR de Imaging amplían aún más las posibilidades de automatización del flujo de trabajo radiológico, lo que se traduce en un mayor ahorro de tiempo para los médicos y para los pacientes.  A medida que continúa creciendo esta tendencia en la automatización del flujo de trabajo radiológico  , especialmente ante 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 prometedores sistemas VNA ofrecen el siguiente paso en la metamorfosis de la imagen médica y la radiología.Los VNA modernos que utilizan la tecnología de aprendizaje automático de inteligencia artificial  tendrán la capacidad de transformar el trabajo tradicionalmente tedioso (por ejemplo, el diagnóstico preliminar, las anotaciones, la creación de informes, etc.) en una ejecución sin esfuerzo. Actuando como «asistentes inteligentes de radiología» , estos avanzados sistemas VNA del futuro serán esenciales para reducir la carga de trabajo de los radiólogos y liberarles tiempo para dedicarlo a otros elementos cruciales de la atención al paciente  (por ejemplo, consultas de imágenes y extracciones de datos). Además, los VNA con IA mejorarán la atención al paciente al aumentar la frecuencia de las detecciones tempranas, minimizando así los diagnósticos erróneos. Actualización: Software de EMR para radiología Las soluciones de radiología han revolucionado la atención sanitaria con la consolidación completa de datos y sistemas. La implementación de estas soluciones eleva los ecosistemas sanitarios a para fomentar la autonomía del paciente y democratizar la atención sanitaria . Coordinación del flujo de trabajo radiológico La coordinación del flujo de trabajo es una piedra angular de la imagen empresarial. Hoy en día, los sistemas empresariales de atención sanitaria suelen consistir en diversas soluciones PACS de distintos proveedores repartidos por amplias redes de centros de imagen y hospitales.   Para garantizar una atención sanitaria de primera calidad basada en el valor, la implementación con éxito de la orquestación del flujo de trabajo requiere un equilibrio entre factores clave como la eficiencia, el cumplimiento de los SLA y la disponibilidad de radiólogos y subespecialistas, sin perder de vista la alineación de los objetivos departamentales. Además, la coordinación del flujo de trabajo permite una gestión eficaz de la carga de trabajo y garantiza la asignación oportuna y adecuada de los casos problemáticos, al permitir una distribución justa de los casos entre los profesionales de la imagen cualificados que trabajan en diferentes centros sanitarios. Las VNA pueden suponer un gran avance para las empresas sanitarias que desean hacer realidad el futuro del diagnóstico por imagen. Estas mismas organizaciones que desean evitar la costosa sustitución de un sistema PACS pueden optar por la consolidación del flujo de trabajo más rentable que ofrecen las soluciones VNA.Barra lateral: Se puede experimentar una organización y consolidación incomparables del flujo de trabajo de radiología con soluciones de EMR de Imaging como OmegaAI . A través de una organización integral del flujo de trabajo de radiología, las empresas de atención médica están en camino de lograr un tratamiento y tiempos de respuesta más rápidos lo que da como resultado una mejor atención al paciente así como la satisfacción de los médicos . Sistemas de radiología basados en la web Muchas organizaciones de atención médica y consultorios de imágenes médicas están cambiando cada vez más sus sistemas PACS locales existentes a 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 soportar adecuadamente una amplia gama de entornos de imágenes médicas, desde consultorios pequeños y medianos hasta instalaciones a gran escala. Sin embargo, las empresas de imágenes médicas pueden beneficiarse aún más al aprovechar las capacidades avanzadas de gestión de datos de un archivo independiente del proveedor (VNA) o de un EMR de imágenes. Sistemas combinados RIS/PACS El software RIS/PACS y, en mayor medida, las plataformas avanzadas que ofrecen una consolidación total del sistema y los datos, como el EMR de imágenes de RamSoft, OmegaAI , seguirán reforzando los efectos positivos en la asistencia sanitaria del futuro. Las ventajas típicas que estos sistemas de radiología PACS ofrecen a los proveedores de servicios sanitarios — flujos de trabajo mejorados , integración perfecta , seguridad de datos fiable , escalabilidad de almacenamiento flexible — tienen un valor perpetuo en tiempo de actividad óptimo del negocio y ahorro general de costes y tiempo . ¿Tienes más preguntas? ¡No dude en preguntarnos! Ya sea en relación con las innovadoras soluciones de software de imágenes médicas de RamSoft , , o si deseas ponerte en contacto con nuestro equipo de expertos, estaremos encantados de saber más sobre ti y lo que buscas para transformar tu ecosistema sanitario y ofrecer una atención más rápida y eficaz , . Ponte en contacto con nosotros hoy mismo y empecemos a hablar.