Transformación de la radiología: informes e

Brian Casey, el Dr. J.S. Luchs, el Dr. A Rizvi y Vijay

Brian Casey: Hola y bienvenidos a Transformación de los informes radiológicos: seminario web sobre automatización impulsada por la IA con integración RIS PACS e Imaging Wire basados en la nube en asociación con RamSoft. Mi nombre es Brian Casey y soy el editor gerente de El cable de imágenes.

Hoy tenemos un gran programa para ti. Empezaremos con una mesa redonda sobre las nuevas tecnologías para la elaboración de informes radiológicos. Tras la mesa redonda, abriremos el debate para que nuestra audiencia formule preguntas durante la segunda mitad del seminario web.

Ponentes:

• Dr. J.S. Luchs, director médico de Premier Radiology Services.
• Vijay Ramathan, director ejecutivo y cofundador de RamSoft.
• Dr. A. Rizvi, fundador y director ejecutivo de Rad Pair, y telerradiólogo en ejercicio que lee para Premier Radiology Services.

Caballeros, gracias por estar hoy con nosotros.

Dr. J. S. Luchs: Hola, Brian, gracias por invitarme.

Vijay Ramatán: Gracias, Brian.

Dra. A. Rizvi: Gracias, Brian.

Brian Casey: Así que empecemos. Dr. Luchs, usted es el director médico de Premier, una organización con 120 radiólogos que leen más de 10 000 estudios al día. ¿Cuáles son algunos de los desafíos que ve ahora mismo en relación con los informes radiológicos?

Dr. J. S. Luchs: Con los informes radiológicos, probablemente el mayor desafío al que nos enfrentamos comenzó cuando hicimos la transición al reconocimiento de voz. Anteriormente, confiábamos en transcriptores que grababan lo que decíamos, ya fuera grabándolo o mediante dictado, y era rápido y eficiente. Esto nos permitió dedicar todo nuestro tiempo a analizar imágenes y a ser radiólogos, que es lo que nos encanta hacer. El cambio al reconocimiento de voz fue interesante; tengo la edad suficiente para haber estado ahí cuando ocurrió. Al principio fue horrible, aunque sin duda ha mejorado con el tiempo. Sin embargo, los desafíos persisten porque los radiólogos ahora tienen que centrarse en gran medida en los informes, que no es para lo que estamos capacitados ni para lo que estamos especialmente capacitados. Somos expertos en anatomía e identificación de patologías, no en transcripción. Sin embargo, a menudo nos encontramos actuando como transcriptores, lo que ocupa casi el 50% de nuestro tiempo.

Esto crea renuencia entre los radiólogos a interactuar con plataformas en las que básicamente tenemos que escribir o revisar y editar informes constantemente. Incluso con cierto soporte para la transcripción, todavía hay un retraso en el tiempo de entrega. La combinación de las exigencias del reconocimiento de voz y problemas más amplios, como la escasez de radiólogos, la dificultad para contratar y el agotamiento, agravan estos desafíos. El agotamiento es un problema importante, no solo por el aumento de la carga de trabajo, sino también por el agotamiento mental que supone editar meticulosamente los informes, comprobar si hay errores como si se ha mencionado correctamente la palabra «izquierda» o «derecha», o incluso preocuparse por la puntuación. La verdad es que es agotador. Si pudiéramos eliminar gran parte de esta carga de trabajo centrada en los informes y, en cambio, concentrarnos en nuestra experiencia principal como radiólogos, podríamos leer más estudios, sentirnos menos agotados y reducir significativamente el agotamiento. Ese es el desafío principal al que nos enfrentamos: permitir que los radiólogos hagan lo que mejor saben hacer.

Brian Casey: ¿Qué impacto tienen muchos de estos desafíos en el flujo de trabajo de los radiólogos?

Dr. J. S. Luchs: Mucho, y de nuevo, es entre el agotamiento y solo entre, ya sabes, querer hacer más estudios. Te retrasará. Ya sabes, cuando tengas que volver y empezar a revisar tu informe, cosa que todos tenemos que hacer ahora, analizarlo, leerlo en detalle.

Primero, vas a intentar hacer informes más cortos y con menos detalles, lo que realmente no es bueno para el paciente. Número dos, vas a ir más despacio y vas a leer menos estudios por día. Y en tercer lugar, te vas a cansar al final del día. Así que si no estuvieras haciendo eso, podrías leer más porque estás menos cansado.

Así que, ya sabes, al final del día, tendremos que tomarnos descansos. En realidad, lo importante es el tiempo de respuesta y hacer los estudios de los pacientes para poder brindarles la atención adecuada. Además, leer menos al día para el mismo radiólogo afectará al paciente.

Brian Casey: Así que, Vijay, llevas 30 años dirigiendo una empresa RIS PACS basada en la nube. ¿Cómo cree que la tecnología en la nube, la automatización y el PACS pueden trabajar en conjunto para maximizar el valor y ahorrar tiempo para los radiólogos desde el punto de vista de la presentación de informes?

Vijay Ramanathan: Brian, estamos muy entusiasmados de ofrecer soluciones que mejoren la productividad de los radiólogos, aborden la escasez, gestionen los crecientes volúmenes y mejoren la calidad de los informes para los médicos que solicitan atención. Cuando empezamos, la teleradiología se centraba en ofrecer opiniones rápidas sobre las tomografías computarizadas de emergencia y en entregar los resultados a los médicos de urgencias con rapidez. Hemos recorrido un largo camino desde aquellos primeros sistemas. En la década de 2000, fuimos de los primeros en ofrecer software de teleradiología basado en la web a los radiólogos, y adoptamos las soluciones basadas en la nube tan pronto como maduraron hace una década. Esta es la próxima evolución de los informes de teleradiología y radiología.

Ahora combinamos los beneficios de los transcriptores, que históricamente ayudaban a los radiólogos a crear informes, con soluciones basadas en la nube que proporcionan un inicio de sesión único, listas de trabajo unificadas y flujos de trabajo automatizados. Esto crea un entorno en el que todo lo que un radiólogo necesita (imágenes, informes, datos actuales, anteriores, documentos, síntomas e historial) está disponible en un solo lugar y en un único escritorio, integrado con una solución de elaboración de informes basada en inteligencia artificial. Este enfoque mejora en gran medida la productividad y la eficiencia.

La tecnología en la nube ofrece enormes beneficios desde el punto de vista de la seguridad, pero lo que es más importante, proporciona almacenamiento y escalabilidad ilimitados. Con una solución basada en la nube, podemos incorporar fácilmente nuevos centros de diagnóstico por imágenes u hospitales, incorporar sus imágenes y datos anteriores y eliminar restricciones como las limitaciones de hardware, almacenamiento o red. La infraestructura actual nos permite entregar imágenes a los radiólogos en cualquier lugar, sin restricciones de ancho de banda vinculadas a las ubicaciones urbanas. Esta capacidad nos permite automatizar los flujos de trabajo clínicos y entregar los resultados de manera eficiente a los consultorios de referencia, independientemente de su ubicación.

Brian Casey: ¿Verdad? La nube ofrece muchos beneficios en lo que respecta a la gestión de imágenes médicas. Bien, Dr. Rizvi, usted es el fundador de Rad Pair y hablaremos más sobre Rad Pair en un momento, pero también es radiólogo en ejercicio. ¿Puedes compartir tu punto de vista sobre cómo los informes basados en la inteligencia artificial pueden ser parte de la solución a todos los desafíos de los que nos hemos enterado hoy en día en relación con los informes radiológicos?

Dra. A. Rizvi: Sí, por supuesto, Brian. Así que, ya sabes, fundé Rad Pair para eso. Ese era el único propósito, porque tal y como han mencionado el Dr. Luchs y Vijay, cuando lees los casos hay un vaivén que contribuye considerablemente al agotamiento. Miras las imágenes y, al mismo tiempo, intentas formular las palabras para un sistema de dictado muy basado en la voz. Estás repitiendo toda la gramática, como «punto» y «nueva línea», y con frecuencia haces clic en los campos del formulario si estás elaborando un informe estructurado. Como la mente está dividida entre estas dos tareas, como describió el Dr. Luchs, hacer esto miles de veces al día repasando cien o más casos durante ocho a diez horas provoca ese agotamiento al final del día. Así que empecé a pensar: ¿cómo podemos detener este vaivén, este cambio constante de contexto? Para mí, la IA generativa tenía mucho sentido porque funciona como la de un residente o escriba muy inteligente: alguien que te escucha en tiempo real y entrega informes rápidamente, de forma similar a lo que describió el Dr. Luchs con un transcriptor. La idea era poner esta funcionalidad en primer plano con la IA y hacerlo de manera eficiente, y esa fue la génesis de este sistema de informes.

Brian Casey: Me parece una gran idea. Dr. Rizvi, entiendo que tiene un vídeo corto sobre lo que es posible hoy en día con la elaboración de informes basados en la IA que se integra con los PACS basados en la nube. Entonces, ¿puedes ponerla en cola para nosotros?

Dra. A. Rizvi: Sí, claro.

Vídeo 1: Vídeo corto de Rad Pair
Hola a todos, voy a repasar nuestra integración con Rad Pair y PowerServer de RamSoft. Como puede ver en el lado izquierdo, tenemos una caja abierta en la ventana de imágenes, una radiografía de tórax, y en el lado derecho de PowerServer, tenemos la perfecta integración de Rad Pair.

Solo para señalar algunas cosas, la historia clínica ya se incluyó en el informe, y esto incluye cosas como la historia clínica y las opiniones de este caso, que es solo una radiografía de tórax. Sin embargo, el punto clave aquí es que no estamos haciendo solo un mapeo, uno a uno, sino que también hay una capa de IA para garantizar que la información que se envía sea realmente relevante para dos cosas: una, para informar como radiólogo, y dos, para fines de facturación. Por lo tanto, no se trata solo de un mapeo uno a uno. Ahí hay otra capa de IA.

Así que con eso, voy a dictar rápidamente este caso:

«De acuerdo, hay marcas intersticiales bilaterales prominentes compatibles con los cambios congestivos, y hay un pequeño derrame pleural izquierdo versus atelectasia basilar. El catéter intravenoso del lado derecho se encuentra dentro del cuello uterino, el tubo endotraqueal está a 3,9 centímetros por encima de la rinna y hay un tubo de alimentación sobre el estómago en una posición adecuada».

Así que con eso, procederé a procesar este informe. Ahora, ten en cuenta que yo no dicté esto ni hice clic en los campos ni dije «nueva línea» o «punto» ni ninguna de esas cosas gramaticales. El informe ya está disponible. Solo lleva un par de segundos.

Puedes ver que todo lo que he dicho está en la posición adecuada en cada sección en la que se supone que debe estar y te ha creado una buena impresión. Llegados a este punto, prácticamente puedes firmar el caso y pasar al siguiente.

Ese es el poder de los informes de IA generativos completos. Simplemente habla con él, hace el trabajo por ti, firmas el caso y pasas al siguiente. Mejora su eficiencia, mejora la calidad y estamos muy contentos de asociarnos con PowerServer de RamSoft en este sentido. Ha sido un viaje increíble y espero que también lo disfrutes. Gracias.

Vídeo 2: Perspectivas sobre el par
Hola chicos, vamos a repasar Pair Insights, que es nuestra integración con Radiopedia que permite a los radiólogos hablar de forma natural, y las pautas y clasificaciones se insertan automáticamente. De hecho, utiliza la inteligencia artificial para revisar la base de conocimientos de Radiopedia y recuperar la clasificación o pauta adecuada.

Entonces, si miras la pantalla ahora mismo, en el lado izquierdo, hay un caso de nódulo pulmonar y Rad Pair está perfectamente integrado en un RamSoft PowerServer. Vamos a dictar rápidamente este caso y mostrarle lo que significa:

«Se observa un nódulo pulmonar de un centímetro en el lóbulo inferior derecho, insértese la pauta».

Así que haré una pausa y les haré saber lo que está pasando. De hecho, Pair Insights va a ir a Radiopedia, encontrar la pauta adecuada y traerla de vuelta. Ahora, si este fuera un caso que estuvieras leyendo, obviamente no te detendrías ahí; seguirías leyendo el caso. Pero he hecho una pausa aquí solo para mostrarles lo que está pasando.

Cuando regrese, como suele tardar entre 10 y 20 segundos en hacerlo, indicará las pautas adecuadas. Por lo tanto, en este caso, utiliza la Sociedad Fleischner y ha establecido la pauta adecuada. Ahora, si quisieras comprobar esto más a fondo, podrías leer la justificación asociada a esto y ver cuál es la razón por la que lo eligió. Incluso podrías ir un paso más allá e ir al artículo de referencia real de Radiopedia.

Y cuando termines, puedes aceptarlo y pasará a formar parte de tu expediente académico. Una vez que lo proceses, lo que pasará es que acabará siendo parte de tu informe.

Así que en unos segundos, la tomografía computarizada volverá, estará debajo de la sección pulmonar, ya ha regresado, ya ha resaltado todo lo que se ha hecho. Y obviamente, esto es lo único que dijimos; no dijimos nada más. Y, por lo tanto, también hay una buena impresión para ti al final.

En pocas palabras, es Pair Insights con tecnología de Radiopedia, totalmente integrado en Rad Pair y PowerServer de RamSoft. Muchísimas gracias.

Brian Casey: Muy bien, eso fue muy interesante. Gracias. Gracias por eso, Dra. Rizvi. Así que, eh, Vijay, ¿puedes resumir los beneficios de esta integración de la que estamos oyendo hablar entre los informes basados en la IA y los PACS basados en la nube?

Vijay Ramanathan: Claro, gracias, Brian. Lo que realmente ahorra tiempo es la facilidad de integración al integrar la solución de generación de informes mediante IA en la solución PACS. No se trata de tener una solución de generación de informes basada en la IA separada de un sistema PACS; toda la solución está empaquetada en un solo paquete. Todo está integrado, no hay necesidad de mencionar la puntuación ni preocuparse por la secuencia de los elementos dictados. La impresión se puede generar automáticamente a partir del informe.

Esta configuración ahorra una cantidad significativa de tiempo al permitir a los radiólogos trabajar desde cualquier lugar con una solución de informes basada en la nube. No se necesita hardware dedicado ni ningún equipo patentado, solo monitores de alta calidad y una estación de trabajo para ejecutar la solución RamSoft, que tiene integrada la solución de informes de inteligencia artificial de Rad Pair.

La mejor parte de una solución basada en la nube es que sigue mejorando día a día. Por ejemplo, Pair Insights no win contiene la información radiológica más precisa y actualizada, como las clasificaciones de los estadios de los tumores y las clasificaciones BI-RADS.

Y esta es la clave: todavía estamos muy entusiasmados con la IA. De cara al futuro, esta tecnología no hará más que mejorar, ya que cada mes ofrecerá soluciones cada vez más avanzadas para los radiólogos.

Brian Casey: Eso es genial. Entonces, el Dr. Luchs, como director de marketing que debe tomar decisiones sobre la adopción de tecnologías en Premier, ¿puede compartir los criterios que utiliza para evaluar las herramientas de inteligencia artificial? ¿Cómo se decide qué tipo de IA se va a implementar?

Dra. Luchs: Claro. Así que, escucha, todo se reduce a lo primero y más importante, que es el costo. Por supuesto, el costo es importante. Pero dejando eso a un lado por un segundo, la precisión de la IA es excepcionalmente importante.

Cuando se trata de imágenes de IA, una precisión de, digamos, el 85% puede ser bastante buena. Sin embargo, cuando se trata de IA de voz, el 85% es horrible. En cuanto al reconocimiento de voz y la inteligencia artificial, realmente nos gustaría que fuera perfecto. El reconocimiento de voz es increíblemente importante, exactamente como decía el Dr. Rizvi. Si tienes un reconocimiento de voz perfecto, o al menos si el programa coloca las cosas en su lugar correcto dentro del informe, eso es lo que te ahorra mucho tiempo y evita el agotamiento. Garantiza que no estés agotado al final del día.

Cuando eso sucede, estás aumentando la eficiencia. Entonces, ¿puede la IA aumentar la eficiencia del radiólogo? ¿Puede aumentar el rendimiento y el tiempo de respuesta, así como la cantidad de casos que atendemos por día y, al mismo tiempo, mantener la calidad que buscamos?

Otro factor es la integración. ¿La IA está integrada en el PACS o es un tipo de sistema diferente? Cuando tienes un sistema de una sola plataforma, es mucho más fácil de cargar, entrenar y usar, no solo para el radiólogo sino también para el equipo operativo. Un sistema integrado facilita considerablemente la puesta en marcha, ya que siempre hay una curva de aprendizaje cuando se trata de un equipo, ya sea con el radiólogo o con el aspecto operativo del equipo.

Si tiene un sistema en el que la IA y el PACS estén bien integrados y se comuniquen de manera efectiva, disminuirá significativamente esa curva de aprendizaje y permitirá al equipo implementarlo con éxito y hacer que funcione de manera eficiente.

Brian Casey: Entonces, ¿diría que esa es quizás la consideración más importante a la hora de integrar los informes de IA con PACS: la facilidad de esta integración?

Dra. Luchs: Sí, exactamente. Que les guste hablar entre ellos es lo más importante, porque a veces a los programas no les gusta eso. Y aunque piensas que acabas de comprar todo este sistema y que va a estar en funcionamiento en dos meses o un mes, seis meses después, todavía no tienes a todo el mundo usándolo. Así que, sí, tiene sentido.

Brian Casey: Dra. Rizvi, quería hablarle un poco sobre algo de lo que he oído hablar un poco sobre el terreno. Y esto es algo que se llama IA basada en agentes. ¿Puede hablarnos sobre qué es la IA basada en agentes y quizás lo que podría significar para la radiología?

Dra. A. Rizvi: Claro. Así que, si damos un paso atrás y pensamos en los cambios de paradigma que hemos visto en la radiología en las últimas décadas, pasamos de lo que era esencialmente la radiología basada en películas a un paradigma digital. Con eso llegó el dictado, y siento que ahí es donde hemos estado durante las últimas décadas.

Si lo piensas desde la perspectiva de un radiólogo, lo que ves es prácticamente la misma interfaz de usuario y UX, ¿verdad? Tienes un cuadro de texto, lo dictas y, en algún momento, tienes un informe y lo firmas. En cierto modo, así ha sido durante, como dije, algunas décadas.

Nos dirigimos ahora a un verdadero asistente y copiloto que se comunique contigo y realice las tareas por ti. Por ejemplo, si estoy viendo un caso y lo leo y digo: «Está bien, hay un pequeño derrame pleural derecho», y observo todas estas cosas, la IA del agente responde: «Sí, lo tengo. Lo he incluido en los hallazgos». Luego digo: «Está bien, ¿puedes añadir eso también a la impresión?» y lo hace por mí mientras me informa de que lo está haciendo.

En este caso, no tengo que apartar la vista de las imágenes. Normalmente, si algo no se comunica conmigo de forma activa, en algún momento tengo que mirar hacia atrás para confirmar si llegó al lugar correcto. Pero si algo se comunica conmigo y puedo confiar en ello, no necesito hacer eso de un lado a otro. Lo único que tengo que hacer es, una vez que haya finalizado mi diagnóstico, mirar hacia atrás por última vez para asegurarme de que todo es correcto, pedirle que firme el informe y lo hará.

Ese es el futuro. Es un paradigma completamente diferente de lo que hemos estado haciendo en el pasado. Vamos a mostrar esto en la RSNA, y esto no es un truco. Se trata de un producto real. Podrás usarlo en nuestros stands de RamSoft y Rad Pair.

Demostración en vídeo:

«Aquí está Wingman, listo para la acción».

«Hola, copiloto, necesito que combines mis dos plantillas: la obstetricia de más de 14 semanas y el perfil biofísico ecográfico».

«Entendido, las plantillas se han combinado».

«Añada a los hallazgos que se observa un neumotórax del 25% en el vértice pulmonar izquierdo y también añada esa impresión».

«Copio eso, hallazgo agregado al informe y a la impresión».

«Está bien, creo que estamos listos para ir aquí. Sigamos adelante y firmemos este informe».

«Entendido, informe firmado. Una y otra vez».

Brian Casey: Muy bien, genial. Me muero por verlo en la RSNA. Así que, Dra. Rizvi, usted tiene un pequeño desafío para nuestra audiencia cuando se trata de informar. ¿Puede describir qué es eso?

Dra. A. Rizvi: Sí, así que mi desafío para todos los radiólogos es el siguiente: quiero que enciendan el micrófono del habla y comiencen a hablarle, como si estuviera hablando con usted. Cuéntale sobre el partido de fútbol. Hable sobre lo que pasó con las elecciones, bueno, tal vez no sea eso. Pero use un lenguaje normal y vea qué pasa.

Lo que notarás es que con los sistemas de informes de dictado antiguos, te vas a encontrar un montón de galimatías. La razón es que esos sistemas están sobreajustados al léxico de la radiología.

¿Por qué importa eso? El futuro de los informes basados en la inteligencia artificial por parte de las agencias requiere que el dictado (la aportación del discurso) sea algo que comprenda el lenguaje natural, pero que también pueda cambiar sin problemas entre el lenguaje natural y el léxico radiológico. Si no puede hacerlo, no podrá realizar gran parte del trabajo que necesitamos de la IA de las agencias.

Aquí es donde creo que destaca lo que hemos creado en Rad Pair con Speech Engine 2.0. Está diseñado para hacer frente a todos esos desafíos y, de hecho, permite que la IA de las agencias brinde soluciones significativas. Tengo muchas ganas de mostrárselo a todos en la RSNA.

Brian Casey: Muy bien, entonces, todos pueden intentarlo en casa, ¿verdad?

Dra. A. Rizvi: Sí, absolutamente.

Brian Casey: Antes de pasar a las preguntas, me gustaría darle al Dr. Luchs la oportunidad de hacer algunas reflexiones finales. Como recordatorio para nuestra audiencia, podéis hacer preguntas con el botón de preguntas y respuestas que hay en la parte inferior de la pantalla e intentaremos responder a todas vuestras preguntas cuando lo abramos en tan solo un par de minutos. Dr. Luchs, ¿alguna idea final?

Dra. Luchs: Sí, gracias, Brian. Así que, ya sabes, el Dr. Rizvi dijo algo realmente interesante: este concepto de IA basada en agentes y cómo es algo nuevo. Realmente lo es.

Pero lo más sorprendente, una vez más, es que tengo la edad suficiente para decir que solía usar un dictáfono. Cuando usé el dictáfono, estaba hablando con una persona. Sí, lo estaban grabando o estaba hablando con alguien, y diría exactamente lo que el Dr. Rizvi acaba de describir:

«Hay un derrame pleural, hay un neumotórax, hay una fractura de costilla. Oh, hay un infiltrado en el lóbulo inferior derecho. Asegúrate de poner eso también en la impresión. Y, por cierto, el último informe que acabo de hacer hace dos informes, ¿puedes incluirlo también?»

Todo eso era parte de una conversación que tenías con una persona. Ahora, pasemos rápidamente al reconocimiento de voz. Para aquellos de mi edad que han usado el reconocimiento de voz, tenían que confiar en el hecho de que aprender a escribir en el instituto les ayudaba mucho.

Luego pasamos a un punto en el que el reconocimiento de voz mejoró (sí, lo hizo), pero permaneció desorganizado. Ahora, con la IA basada en agentes, parece que hemos cerrado el círculo.

Ahora estamos usando esta IA de agencia como el transcriptor con el que estamos conversando. Es como si volviéramos a hablar simplemente de lo que vemos: describimos las imágenes, hablamos como si estuviéramos hablando con un médico remitente.

Y así es exactamente como nos capacitan, por eso hacemos esto y nos encanta. Es fenomenal que lleguemos a este punto. Estoy muy emocionada por empezar a usar la IA basada en agentes una vez que esté disponible.

Creo que va a cambiar drásticamente la forma en que se practica la radiología y nos llevará de vuelta al punto en que los radiólogos pueden centrarse realmente en ser radiólogos.

Brian Casey: Sí, definitivamente va a ser un futuro emocionante. Algunas reflexiones finales geniales. Ahora estamos listos para empezar a responder preguntas. Danos un segundo para prepararnos y volveremos enseguida. Recuerda que puedes usar el botón de preguntas y respuestas en la parte inferior de la pantalla para hacer cualquier pregunta y nos pondremos en contacto contigo enseguida.

Estamos de vuelta. Ya nos están llegando algunas preguntas. Dra. Rizvi, me gustaría hacerle esta primera pregunta. Como radiólogo, ¿puedo usar una combinación de informes generativos de IA y mis plantillas históricas favoritas con lo que me has mostrado?

Dra. A. Rizvi: Sí, al cien por cien. Hemos creado un sistema que incluye todas las plantillas estandarizadas que ya están integradas, pero no está limitado a usar solo nuestras plantillas. No cabe duda de que puedes usar las tuyas propias, y hay métodos muy sencillos para añadir esas plantillas.

Puede hacerlo a nivel de usuario o puede usar el panel de administración de fondo, que permite a los administradores personalizar y agregar plantillas para radiólogos individuales.

La forma en que pensamos en las plantillas en este nuevo futuro es como una guía para la IA, básicamente instrucciones sobre dónde colocar las cosas. Así es como definimos las plantillas en este momento.

Brian Casey: Así que tenemos una pregunta de Trent:

¿Qué sucede si el paciente forma parte de un programa de detección pulmonar y usted quiere las pautas de LUNG-RADS en lugar de las de Fleischner? ¿Puede este producto reconocer al paciente como paciente sometido a pruebas de detección del cáncer de pulmón y sugerir pautas basadas en los antecedentes del paciente en el EMR PACS?

Dra. A. Rizvi: Sí, la respuesta es sí, se puede. Tenemos todas esas directrices integradas en el sistema. Ya se trate de Lung-RADS, BI-RADS o TI-RADS, se incluyen todas las pautas de la ACR.

Puedes elegir qué pauta quieres usar y, si se trata de un caso de selección y se menciona como tal, nuestros algoritmos de IA lo determinarán y elegirán automáticamente la clasificación y la pauta correctas.

Brian Casey: Muy bien, perfecto. Vijay, me gustaría dirigirte la siguiente pregunta.

¿Cuáles son algunas de las mejoras que obtendrán los administradores de PACS y el personal de TI con un generador de informes integrado en PowerServer?

Vijay Ramanathan: Claro, hay algunas mejoras clave.

Una de las principales ventajas es que resulta mucho más fácil mantener las plantillas con informes de IA, ya que en realidad se necesitan menos plantillas. Históricamente, las plantillas eran necesarias para cubrir todos y cada uno de los casos.

Con los informes de IA, la IA es lo suficientemente inteligente como para gestionar la mayoría de los casos con solo una plantilla por tipo de estudio, sin necesidad de crear plantillas para cada pequeña variación. Por ejemplo, un estudio normal con ligeras variaciones solía requerir su propia plantilla o macro. Ahora, la inteligencia de la IA elimina la necesidad de una personalización tan granular.

Esta es una ayuda importante para los administradores y directores médicos de PACS, ya que un menor número de plantillas significa una administración mucho más sencilla. Administrar una gran cantidad de plantillas puede convertirse en una gran experiencia, y esta mejora agiliza el proceso de manera significativa.

Creo que el Dr. Luchs también querría comentar sobre esto, ya que gestionar una gran cantidad de plantillas puede resultar bastante difícil.

Dr. J. S. Luchs: Sí, no, estoy totalmente de acuerdo. Quiero decir, ya sabes, todos quieren sus propias plantillas. Siempre quieren tener sus propias plantillas exactamente como las quieren, y eso puede hacer que al equipo de TI le resulte mucho más difícil manejarlas.

Y si no tienes que lidiar con eso, o si algo ya está integrado, o si te enfrentas a una IA que acabará creando tus plantillas para ti, será mucho más fácil para el equipo.

Brian Casey: Sí. Dra. Luchs, ¿puede hablar un poco sobre los tiempos de entrega? Usted habló anteriormente sobre el agotamiento y la eficiencia, y ese tipo de cosas cuando se trata de los tiempos de respuesta, que es una métrica real con la que se miden los radiólogos. ¿Qué ventajas tiene una solución combinada de PACS y generación de informes en términos de tiempo de respuesta? ¿Le permite enviar los informes más rápido?

Dr. J. S. Luchs: Sí, cuando algo está incrustado y, de hecho, como decía antes, se hablan y son felices hablando entre sí, es mucho más fácil para el radiólogo.

Si las cosas se cargan más rápido, si el sistema se carga inmediatamente y no tienes que esperar a que otro programa se abra o se inicie después de hacer clic en algo, esto afectará al tiempo de respuesta. El tiempo de entrega no debería verse afectado por lo que estén haciendo los ordenadores. Tú, como radiólogo, deberías decidir cuánto durará tu informe y cuánto tardarás en leerlo.

Tener dos sistemas integrados que se relacionen muy bien entre sí realmente ayuda a reducir el tiempo de respuesta.

La otra cosa es que también ayuda a la integración, porque si tienes un sistema y quieres comprar otro, tendrás que asegurarte de que esas cosas estén integradas entre sí hasta cierto punto, al menos de que se comuniquen entre sí. Esto también ralentizará la transición a la hora de iniciar un sistema de reconocimiento de voz de tipo IA. Por lo tanto, ayuda en ambos extremos.

Brian Casey: Muy bien Tenemos una pregunta de Christian entre el público. Dra. Rizvi, ¿puedo entrenar a la IA con alguna afirmación en particular que los radiólogos usen en sus informes?

Dra. A. Rizvi: Sí, tal vez se refieran a macros u otras cosas que puedas decir. Y sí, todas las características que suelen utilizar los radiólogos, como las frases breves que uno dice (como macro esto, macro aquello), todas ellas se pueden seguir utilizando en la transcripción.

Puede crear esas macros en nuestro sistema. Puede cargarlas desde otros sistemas diferentes. Por lo tanto, todos podrían usarse en nuestro sistema.

Brian Casey: Vale. Otra pregunta de seguimiento de Carl. ¿Se pueden integrar automáticamente los datos del DICOM SR (que creo que son informes estructurados del DICOM) en el informe radiológico, especialmente en áreas específicas del informe?

Dra. A. Rizvi: Sí, esta es probablemente una de las mejores cosas que están por venir, de la que os voy a dar un pequeño adelanto. Si estás recibiendo datos de SR estructurados, lo mejor de la IA generativa es que no necesitas mapearlos en campos individuales. Si has entrenado los modelos lo suficientemente bien, y nosotros lo hemos hecho en Rad Pair, ellos pueden tomarlos tal como están y ponerlos en cualquier plantilla, siempre que haya una sección dedicada a ello.

Por ejemplo, si tienes una sección llamada riñón y viene información de la SR sobre los cogollos del riñón izquierdo o derecho, la pondrás en el lugar correcto. Ni siquiera necesitas hacer una parte importante del mapeo.

Ahora, lo más interesante es cuando pasamos a la multimodalidad y empezamos a mirar las imágenes y los datos resumidos reales de las imágenes de las ecografías y los incorporamos automáticamente.

Esto es lo que denominamos almacenamiento en caché de informes. Al igual que el concepto de almacenamiento en caché de imágenes, según el cual las imágenes ya están cargadas al abrir una caja, el almacenamiento en caché de informes carga previamente todos los elementos de datos, ya sean clasificadores de imágenes multimodales, datos de SR o metadatos del sistema.

Cuando abras esa funda, todo estará ahí para ti. En ese momento, si quieres añadir algo, puedes hacerlo, pero si el caso ya está hecho, solo tienes que pulsar firmar y listo. Esto ahorra una enorme cantidad de tiempo.

Brian Casey: Sí, seguro. Tengo una pregunta de Luke. ¿Puede la solución RamSoft Rad Pair integrada determinar los antecedentes relevantes que tiene un paciente en el RamSoft Patient Explorer y colocar las fechas y descripciones de esos antecedentes en la sección de comparación del informe? Si no es así, ¿está ese nivel de integración en la hoja de ruta?

Vijay Ramanathan: Sí, esta es absolutamente la siguiente fase de la integración que está en curso: poder capturar los datos anteriores automáticamente para que no sea necesario dictarlos. Convencionalmente, un radiólogo dictaba la información de los exámenes anteriores que realmente analizaba, pero todo eso se podía hacer automáticamente.

Esto está absolutamente en progreso.

Brian Casey: He aquí una pregunta interesante. Durante el año pasado, tuvimos dos casos de fallas totales de conectividad a Internet durante varias horas, lo que imposibilitó la ejecución de aplicaciones de radiología. ¿Existe la posibilidad de seguir utilizando su aplicación cuando esto ocurre, por ejemplo, durante un desastre o un ciberataque?

Vijay Ramanathan: Normalmente, lo que recomendamos en términos de conectividad a Internet es contar con una solución de respaldo y un procedimiento de inactividad. Hoy en día, la solución de respaldo más adecuada es la conectividad celular.

Por ejemplo, la mayoría de nosotros tenemos teléfonos con conectividad 5G, que es más que suficiente para situaciones de respaldo cuando la conectividad principal a Internet se interrumpe.

En términos de garantizar que los radiólogos puedan seguir trabajando durante una interrupción de Internet, es muy útil tener una solución basada en la nube. Las soluciones basadas en la nube siguen funcionando incluso si hay interrupciones en un sitio en particular.

Si se pierde la conectividad en un lugar, los radiólogos pueden trabajar de forma remota desde otro lugar o desde su casa. Esta flexibilidad es una de las grandes ventajas de los sistemas basados en la nube.

Dr. J. S. Luchs: Sí, es similar a lo que dijo Vijay. Hemos estado usando RamSoft durante más de una década, y tener un PACS basado en la nube hace que sea mucho más fácil mantenerse operativo durante un aumento repentino de energía o un corte de Internet.

Por ejemplo, puede cambiar rápidamente a un punto de acceso móvil y seguir trabajando sin tener que reiniciar el sistema PACS u otro equipo.

La ciberseguridad también es extremadamente importante y dependemos en gran medida de las sólidas medidas de seguridad de RamSoft. Ha sido fenomenal.

Brian Casey: Muy bien Dra. Rizvi, ¿hay formas de modificar la plantilla, por ejemplo, incluir una sección de correlación clínica? Además, si hay secciones vacías, ¿el radiólogo interpretador introduce alguna jerga o puede finalizarla?

Dra. A. Rizvi: Las plantillas son completamente modificables. Puedes añadir secciones o hacer los cambios que quieras.

Si una sección está completamente en blanco, tendrás que decirle al sistema qué debe poner en esas áreas. Sin embargo, si ya hay frases de texto normalizadas en esas secciones, nuestro sistema es lo suficientemente inteligente como para reconocer las contradicciones y reemplazar la información obsoleta por el contenido actualizado que proporciones.

Brian Casey: Pregunta de Paolo: ¿Es posible utilizar esta herramienta integrada con PowerScribe?

Dra. A. Rizvi: Rad Pair es una solución de informes completa por sí sola. Incluye todas las capacidades de los sistemas de informes antiguos, además de la generación completa de informes de IA, clasificaciones y las funciones de IA agencial de las que ya hemos hablado.

Lo vemos más como un reemplazo de los sistemas de informes antiguos y no solo como una adición.

Brian Casey: Pregunta de Brad: Con la popularidad de los grandes modelos lingüísticos (LLM), ¿cómo se diferencia Rad Pair de otras soluciones que utilizan LLM? ¿Se basa en la velocidad, la precisión, la integración o en todo lo anterior?

Dra. A. Rizvi: Consideramos que estamos revolucionando el paradigma de la presentación de informes, no solo realizando mejoras incrementales.

Históricamente, los sistemas de generación de informes han realizado cambios pequeños e incrementales a lo largo de las décadas, pero la interfaz de usuario y la experiencia de usuario se han mantenido prácticamente iguales: cuadros de texto, informes dictados y ediciones manuales. Incluso las empresas que utilizan el LLM ahora se centran principalmente en introducir pequeñas mejoras en el flujo de trabajo existente.

En Rad Pair, estamos adoptando un enfoque diferente. Nuestro objetivo es cambiar el paradigma por completo mediante la creación de una experiencia de comunicación natural. El objetivo es que Rad Pair desaparezca en segundo plano para que los radiólogos dediquen más tiempo a centrarse en las imágenes y menos en el sistema de informes.

Ahí es hacia donde nos dirigimos y así es como nos diferenciamos.

Brian Casey: Esa era la función de Wingman, ¿verdad?

Dra. A. Rizvi: Sí, exactamente. Wingman es el futuro de los informes radiológicos: una comunicación natural y fluida.

Brian Casey: ¿Qué tan lejos estamos de ver algo como Wingman?

Dra. A. Rizvi: Podrá verlo y usarlo en RSNA. No es solo un concepto o un truco, es un producto totalmente funcional. Tan pronto como termine la RSNA, podrás comprarlo.

Brian Casey: Eso es increíble. Entonces, Dr. Rizvi, parece que, inicialmente, la IA en radiología se centró principalmente en analizar imágenes y resaltar áreas sospechosas. Sin embargo, recientemente, se ha prestado mucha atención a las soluciones de notificación. ¿Por qué cree que es así?

Dra. A. Rizvi: Esto se debe a que los radiólogos dedican gran parte de su tiempo a la presentación de informes, que es un gran trabajo con valor agregado de Lynon.

El valor de un radiólogo radica en analizar imágenes y diagnosticar afecciones, no en editar informes. Sin embargo, el proceso de creación del informe es necesario y no se puede evitar.

La IA de píxeles, o clasificadores de imágenes, es útil y acelera el diagnóstico al señalar las áreas de interés. Sin embargo, eliminar la carga de crear informes manualmente tiene un impacto aún mayor en el flujo de trabajo diario de un radiólogo. Soluciones como la nuestra tienen como objetivo eliminar por completo esta tarea que no aporta valor añadido.

Brian Casey: Dr. Luchs, ¿cree que el verdadero valor de la IA reside más en ayudar con los informes que en analizar los píxeles?

Dr. J. S. Luchs: Creo que es un poco de ambas cosas.

Los programas de IA que ayudan a identificar los hallazgos en las imágenes pueden acelerar un poco las cosas, pero tú mismo sigues analizando las imágenes. Sin embargo, la IA generativa para la presentación de informes elimina la parte no médica del trabajo.

Permite a los radiólogos practicar la radiología y centrarse en los aspectos clínicos de su trabajo en lugar de en los aspectos administrativos. Acelera el proceso, mejora la precisión y nos permite brindar una mejor atención al paciente.

Brian Casey: Si los radiólogos ahorran tiempo en la presentación de informes, ¿a dónde cree que se destinará ese tiempo?

Dr. J. S. Luchs: Es probable que se destine a las cosas que ya hacemos: leer más estudios de diagnóstico por imágenes por día, analizar los estudios con mayor detalle o hablar más con los médicos remitentes.

En última instancia, pasará de ser tareas de secretaría a actividades más centradas en el paciente, que es exactamente lo que debe hacer.

Brian Casey: Vijay, ¿qué hay de ti? Cuando se trata de la IA para el análisis de píxeles que para la elaboración de informes, ¿qué crees que es más importante para los radiólogos?

Vijay Ramanathan: No creo que se trate de elegir uno u otro, necesitamos ambos.

Pixel AI ayuda a los radiólogos a diagnosticar afecciones que pueden no ser obvias solo con las imágenes. La IA de elaboración de informes, por otro lado, acelera la creación de informes.

Estas soluciones abordan diferentes desafíos en el campo, incluida la escasez de radiólogos y la necesidad de tiempos de respuesta más rápidos. En conjunto, mejoran la productividad y permiten a los radiólogos centrarse en lo que realmente importa: la atención del paciente.

Brian Casey: Eso tiene mucho sentido. Estamos empezando a terminar, pero tenemos un par de preguntas técnicas más sobre Rad Pair.

Dra. Rizvi, ¿el Rad Pair requiere la aprobación o autorización de la FDA para su uso en teleradiología?

Dra. A. Rizvi: No, no lo hace. Si bien se discute mucho sobre las posibles regulaciones para los LLM, Rad Pair actualmente no requiere la aprobación de la FDA.

Brian Casey: ¿Hay algún estudio que cuantifique las mejoras en los tiempos de entrega o que informe sobre las métricas de producción?

Dra. A. Rizvi: Todavía es pronto, pero estamos trabajando con una universidad en un libro blanco. Es posible que tengamos algunos datos preliminares listos para la RSNA.

Brian Casey: ¿Hay planes para expandir Rad Pair al Reino Unido, donde los radiógrafos leen las imágenes?

Dra. A. Rizvi: Sí, tenemos socios de canal internacionales. Si va a asistir a la RSNA, pase por nuestro stand para hablar sobre posibles asociaciones.

Brian Casey: Es genial escuchar eso. Así que, como recordatorio, la RSNA saldrá en solo un par de semanas. Dra. Rizvi, usted mencionó dónde la gente puede ver a Rad Pair en RSNA. ¿Puede recordarnos la ubicación de su stand?

Dra. A. Rizvi: ¡Claro! Estaremos en la sección de IA en el stand 4918. Visítanos para ver a RadPair en acción y charlar con nosotros.

Brian Casey: Genial. Dra. Luchs, ¿Premier Radiology Services también tendrá un stand en la RSNA?

Dr. J. S. Luchs: Sí, estaremos en Recruiters Row, stand 1139 de South Hall. Estoy deseando verlos a todos allí.

Brian Casey:Vijay, ¿dónde pueden encontrar los asistentes a RamSoft en RSNA?

Vijay Ramanathan: Estaremos en el Salón Norte, en el stand 6513. Nos encantaría reunirnos con todos y hablar sobre nuestras soluciones.

Brian Casey: Perfecta. Dra. Rizvi, ¿tengo entendido que tiene noticias interesantes que compartir con nosotros antes de terminar?

Dra. A. Rizvi: Sí, acabamos de enterarnos de que Rad Pair ganó el premio al mejor vendedor nuevo del año en 2024 en Aunt Minnie. Estamos increíblemente orgullosos de nuestro equipo y agradecidos a nuestros socios como RamSoft y Premier Radiology Services por hacerlo posible.

Brian Casey: ¡Felicidades! Es un logro impresionante y un merecido reconocimiento por el trabajo que está realizando.

Dr. J. S. Luchs: Enhorabuena, Dra. Rizvi. Bien hecho.

Vijay Ramanathan: Eso es increíble. ¡Enhorabuena a ti y a tu equipo!

Brian Casey: Me gustaría dar las gracias al Dr. Jonathan Luchs de Premier Radiology Services, a Vijay Ramanathan de RamSoft y al Dr. Rizvi de Rad Pair por este fascinante debate.

Dr. J. S. Luchs: Gracias por invitarnos.

Vijay Ramanathan: Gracias.

Dra. A. Rizvi: Muchas gracias por la oportunidad.

Brian Casey:Y muchas gracias a los asistentes por acompañarnos hoy. Este fue el primer seminario web de Imaging Wire y estamos encantados con la participación. Asegúrese de visitar ByRSNA para ver toda la excelente tecnología de la que hemos hablado hoy.

Voy a fichar por Imaging Wire y soy Brian Casey.