emergentes PACSLas tecnologías relacionadas están redefiniendo el horizonte de las imágenes médicas de diagnóstico y brindando a las organizaciones de atención médica posibilidades emocionantes para transformar la atención al paciente. Sumérjase con nosotros mientras discutimos las siguientes tendencias clave que revolucionan el panorama de imágenes médicas mientras sientan las bases de un nuevo capítulo en la historia de la radiologia y el futuro de 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 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 computacionales, la IA integrada puede elevar el proceso de decisión radiológica a un estándar mayor y más útil.
Para empezar, ¿qué es la inteligencia artificial (IA)? La IA generalmente se usa para describir el funcionamiento cognitivo (p. ej., resolución de problemas, aprendizaje, etc.) imitado por un dispositivo o entidad tecnológica. También en referencia a la disciplina de las ciencias de la computación, la IA engloba el desarrollo de sistemas orientados a realizar el trabajo que normalmente realiza la inteligencia humana.
Dos técnicas específicas que ayudan en el cultivo de la IA son aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL). Ampliamente utilizado en imágenes médicas (particularmente en imágenes empresariales), el aprendizaje automático comprende todos los métodos que permiten a las computadoras aprender de los datos sin necesidad de programación directa. El aprendizaje profundo, por otro lado, es una técnica emergente asociada con ML y habita en el amplio paraguas de IA. Estos métodos centrados en la representación y el aprendizaje involucran varias capas de representación a través de las cuales se decodifican los datos sin procesar para que se ejecuten las tareas de detección o clasificación.
Como tendencia en el desarrollo de inteligencia artificial de grado humano crece, las oportunidades de innovación para campos como la imagen médica y la radiología son inminentes. Más allá del alcance inicial previsto de tareas automatizadas (p. ej., traducción de idiomas, ejecución de cirugías... ¡incluso redacción de libros!), AI cuando se integra en un sistema PACS puede ofrecer el potencial de mejorar el trabajo de un radiólogo en general al erradicar la repetición tediosa y 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 actualmente brindan una capacidad limitada para operar con éxito con la naturaleza monolítica de muchos sistemas PACS en el mercado. Muchos proveedores de IA pueden inspirarse para diseñar interfaces PACS personalizadas, pero los expertos suponen que lo que se requiere es un replanteamiento exhaustivo (donde un PACS se construye alrededor de un marco de IA completo) para asegurar una adopción generalizada exitosa de la inteligencia artificial en radiología.
Las imágenes médicas respaldadas por inteligencia artificial ofrecen un potencial invaluable en radiología e interpretación radiológica a través de precisión mejorada y productividad optimizada. Alguno casos de uso principales que pueden ejemplificar mejor este valor incluyen:
los beneficios Se prevé que la radiología y las imágenes médicas integradas con inteligencia artificial tengan un gran alcance y que influyan en gran medida en el futuro de los sistemas PACS:
- Cargas de trabajo más eficientes con la reducción de tareas laboriosas (p. ej., segmentación de estructuras)
- Disminución de lecturas erróneas o "misses" por radiólogos fatigados o distraídos gracias a la detección de anomalías agudas (p. ej., lesiones sutiles)
- Diagnósticos mejorados mediante un escaneo de imágenes más profundo (identificación de elementos más allá de la percepción humana, por ejemplo, marcadores moleculares dentro de los tumores)
- Mejor organización y administración de datos
Estos posibles beneficios de las soluciones PACS impulsadas por IA del futuro seguramente marcarán el camino hacia mejor imagen cuantitativa y mejores resultados para los pacientes.
Aunque la funcionalidad de IA limitada está disponible en un sistema PACS, muchos sistemas de próxima generación Archivos neutrales de proveedores (VNA) - y más recientemente, EMR de imágenes — están cerrando esa brecha particular con el incorporación de IA en sus diseños.
Automatización del flujo de trabajo de radiología en el cuidado de la salud
La automatización de los flujos de trabajo de radiología ha sido fundamental en la provisión generalizada de atención médica premium optimizada. Diseñado para aprovechar la tecnología para mejorar la entrega de radiología, la automatización disponible dentro de muchos sistemas RIS y PACS en el mercado ha contribuido enormemente a mejor atención al paciente y tiempos de respuesta reducidos como resultado directo de flujos de trabajo mejorados (es decir, la eliminación de tareas manuales), capacidades de visualización y colaboración.
La interoperabilidad perfecta, la centralización de datos y la escalabilidad dinámica características de los VNA y los EMR de imágenes amplían aún más las posibilidades de automatización del flujo de trabajo de radiología igualando en mayor ahorro de tiempo para los médicos y pacientes
A medida que esta tendencia en la automatización del flujo de trabajo de radiología continúa creciendo, particularmente frente a los impulsores de la industria, como el movimiento hacia Modelos de reembolso basado en el valor (VBR) y la consiguiente necesidad de modernización de TI, los sistemas VNA emergentes ofrecen el siguiente paso en la metamorfosis de la radiología y la imagen médica.
Los VNA modernos que utilizan tecnología de aprendizaje automático de inteligencia artificial tendrá la capacidad de transformar el trabajo tradicionalmente tedioso (por ejemplo, diagnóstico preliminar, anotaciones, creación de informes, etc.) en una ejecución sin esfuerzo. Actuando como radiología”asistentes inteligentes”, estos sistemas VNA avanzados del futuro serán esenciales para reducir la carga de trabajo de los radiólogos y liberar su tiempo para abordar otros elementos cruciales de atención al paciente (por ejemplo, consultas de imágenes y extracciones de datos). Además, los VNA compatibles con IA promoverán una mejor atención al paciente al aumentar la frecuencia de las detecciones tempranas y, por lo tanto, minimizar los diagnósticos erróneos.
Actualizar: Software EMR de radiología Las soluciones llevan la atención médica revolucionada un paso más allá con la consolidación completa de datos y sistemas. La implementación de estas soluciones eleva los ecosistemas de atención médica a fomentar la autonomía del paciente y la atención sanitaria democratizada.
Orquestación del flujo de trabajo de radiología
La orquestación del flujo de trabajo es la piedra de toque por excelencia de las imágenes empresariales. Hoy en día, los sistemas empresariales de atención médica generalmente consisten en varias soluciones PACS de proveedores dispares en redes generalizadas de centros de imágenes y hospitales.
Para salvaguardar la atención médica basada en el valor premium, con éxito orquestación de flujo de trabajo implementada requiere un equilibrio para facilitar factores clave como la eficiencia, el cumplimiento de 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 admite una gestión adecuada de la carga de trabajo al tiempo que garantiza la asignación oportuna y adecuada de casos problemáticos al permitir la distribución justa de casos entre profesionales de imágenes calificados ubicados en empresas de atención médica.
Los VNA pueden servir como un gran avance para las empresas de atención médica que buscan realizar el futuro de las imágenes médicas de diagnóstico. Estas mismas organizaciones que desean evitar aventurarse en un costoso reemplazo del sistema PACS pueden considerar la consolidación de flujo de trabajo más rentable que ofrecen las soluciones VNA.
Barra lateral: Se puede experimentar una orquestación y consolidación de flujos de trabajo de radiología incomparables con las soluciones Imaging EMR como RamSoft. OmegaAI.
A través de la orquestación integral del flujo de trabajo de radiología, las empresas de atención médica están en camino de actualizar tratamiento más rápido y tiempos de respuesta Resultando en mejora de la atención al paciente tanto como satisfacción del médico.
Sistemas de radiología basados en la web
Muchas organizaciones de atención médica y prácticas de imágenes médicas están cambiando cada vez más 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, seguridad de datos.
Las soluciones PACS basadas en la nube pueden admitir de manera suficiente una amplia gama de entornos de imágenes médicas, desde prácticas pequeñas a medianas hasta instalaciones de mayor escala. Sin embargo, las empresas de imágenes médicas pueden beneficiarse mejor al aprovechar las capacidades avanzadas de gestión de datos de un Archivo neutral del proveedor (VNA) o Imaging EMR.
Sistemas combinados RIS/PACS
Software RIS/PACS soluciones y, en mayor medida, plataformas avanzadas que ofrecen consolidación total de sistemas y datos, como Imaging EMR de RamSoft, OmegaAI — continuará impulsando los impactos positivos en la atención médica del futuro. Las típicas ventajas de estos sistemas de radiología PACS ofrecer a los proveedores de atención médica – flujos de trabajo mejorados, integración perfecta, seguridad de datos confiable, escalabilidad de almacenamiento flexible – son de valor perpetuo en tiempo de actividad comercial óptimo y Ahorro total de costos y tiempo..
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