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Futuro de PACS: 5 tendencias para imágenes médicas en 2022

Emerging PACS-related technologies are redefining the horizon of diagnostic medical imaging and providing healthcare organizations exciting possibilities of transforming patient care. Dive in with us as we discuss the following key trends revolutionizing the medical imaging landscape while laying the foundation of a new chapter in la historia de la radiologia y el futuro de PACS:

Ilustración de mitad cerebro, mitad red con íconos para la nube, técnico de imágenes, 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). Widely used in medical imaging (particularly enterprise imaging), machine learning comprises all methods that permit computers to learn from data without requiring direct programming. Deep learning, on the other hand, is an emerging technique associated with ML and inhabits the broad AI umbrella. These representation-learning centered methods involve various representational layers through which raw data is decoded for detection or classification tasks to be executed.

Diagrama que define la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

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:

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

Though limited AI functionality is available in a PACS system, many next-generation Vendor Neutral Archives (VNAs) — and most recently, Imaging EMRs — are closing that particular gap with the incorporación de IA into their designs.

Radiografía de tórax con iconos de automatización

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.

The seamless interoperability, data centralization, and dynamic scalability characteristic of both VNAs and Imaging EMRs further expands the possibilities for radiology workflow automation equaling in mayor ahorro de tiempo para los médicos y pacientes

Diagrama que describe el flujo de trabajo de imágenes con PACS y VNA

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.

Modern VNAs utilizing 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 (e.g., image consultations and data extractions). Additionally, AI-supported VNAs will champion better patient care by boosting the frequency of early detections thereby minimizing misdiagnoses.

Update: Radiology EMR software solutions take revolutionized healthcare one step further with complete data and systems consolidation. Implementation of these solutions elevates healthcare ecosystems to foster patient autonomy and democratized healthcare.

Ilustración de profesionales de la salud examinando una radiografía de pie

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: Incomparable radiology workflow orchestration and consolidation can be experienced with Imaging EMR solutions like RamSoft’s 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.

Ilustración de una nube con iconos de imágenes

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.

Cloud-based PACS solutions can sufficiently support a broad range of medical imaging environments, from small-to-midsized practices to larger-scale facilities. However, medical imaging enterprises can benefit better in leveraging the advanced data management capabilities of a Vendor Neutral Archive (VNA) or Imaging EMR.

Ilustración con iconos RIS y PACS

Sistemas combinados RIS/PACS

Software RIS/PACS solutions — and to a greater extent, advanced platforms offering total system and data consolidation such as RamSoft’s Imaging EMR, OmegaAI — will continue to bolster positive impacts in healthcare of the future. The typical advantages these 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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