Transformación de la radiología: informes e

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

Brian Casey: Hola y bienvenidos a Transformación de los informes radiológicos: automatización impulsada por IA con integración RIS PACS basada en la nube y seminario web de Imaging Wire en colaboración con RamSoft. Mi nombre es Brian Casey y soy el editor jefe de The Imaging Wire.

Hoy tenemos un programa fantástico para ustedes. Comenzaremos con una mesa redonda sobre las nuevas tecnologías para los informes radiológicos. Tras la mesa redonda, abriremos un turno de preguntas para el público 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 teleradiólogo en ejercicio que realiza lecturas para Premier Radiology Services.

Señores, gracias por estar con nosotros hoy.

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

Vijay Ramathan: Gracias, Brian.

Dr. A. Rizvi: Gracias, Brian.

Brian Casey: Empecemos. Dr. Luchs, tú eres el director médico de Premier, una organización con 120 radiólogos que leen más de 10 000 estudios al día. ¿Cuáles son algunos de los retos a los que te enfrentas actualmente en los informes radiológicos?

Dr. J.S. Luchs: En los informes radiológicos, probablemente el mayor reto al que nos enfrentamos comenzó cuando pasamos al reconocimiento de voz. Antes, dependíamos de transcriptores que tomaban nota de lo que decíamos, ya fuera en cinta o mediante dictado, y era rápido y eficiente. Esto nos permitía dedicar todo nuestro tiempo a analizar imágenes y a ser radiólogos, que es lo que nos gusta hacer. El cambio al reconocimiento de voz fue interesante; tengo la edad suficiente para haberlo vivido. Al principio fue horrible, aunque sin duda ha mejorado con el tiempo. Sin embargo, los retos persisten porque ahora los radiólogos tenemos que centrarnos mucho en los informes, que no es para lo que estamos formados ni en lo que somos especialmente hábiles. Somos expertos en anatomía y en identificar patologías, no en transcribir. Sin embargo, a menudo nos encontramos actuando como transcriptores, lo que nos lleva casi el 50 % de nuestro tiempo.

Esto crea reticencia entre los radiólogos a utilizar plataformas en las que básicamente tenemos que escribir o revisar y editar informes constantemente. Incluso con algo de ayuda para la transcripción, sigue habiendo retrasos en los plazos de entrega. La combinación de las exigencias del reconocimiento de voz y problemas más generales, como la escasez de radiólogos, la dificultad para contratar personal y el agotamiento, agrava estos retos. El agotamiento es un problema importante, no solo por el aumento de la carga de trabajo, sino también por el cansancio mental que supone editar meticulosamente los informes, comprobar si se ha mencionado correctamente «izquierda» o «derecha», o incluso preocuparse por la puntuación. Es realmente agotador. Si pudiéramos eliminar gran parte de esta carga de trabajo centrada en los informes y concentrarnos en nuestra especialidad como radiólogos, podríamos leer más estudios, sentirnos menos agotados y reducir significativamente el agotamiento. Ese es el reto general al que nos enfrentamos: permitir que los radiólogos hagan lo que mejor saben hacer.

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

Dr. J.S. Luchs: Mucho, y de nuevo, se trata de un equilibrio entre el agotamiento y el deseo de hacer más estudios. Te ralentiza. Ya sabes, cuando tienes que volver atrás y empezar a revisar tu informe, algo que todos tenemos que hacer ahora, revisar tu informe, leerlo en detalle.

En primer lugar, vas a intentar hacer informes más cortos y menos detallados, lo que realmente no es bueno para el paciente. En segundo lugar, vas a ralentizar tu trabajo y vas a leer menos estudios al día. Y en tercer lugar, vas a acabar cansado al final de la jornada. Si no hicieras eso, podrías leer más porque estarías menos cansado.

Así que, ya sabes, al final del día, tenemos que tomar descansos. Lo importante es el tiempo de respuesta y terminar los estudios de los pacientes para poder darles la atención adecuada. Leer menos al día por el mismo radiólogo afectará al paciente.

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

Vijay Ramanathan: Brian, estamos muy emocionados de ofrecer soluciones que mejoran la productividad de los radiólogos, abordan la escasez, gestionan los volúmenes crecientes y mejoran la calidad de los informes para los médicos que solicitan los exámenes. Cuando empezamos, la teleradiología se centraba en proporcionar opiniones rápidas sobre tomografías computarizadas de urgencia y en entregar los resultados a los médicos de urgencias con rapidez. Hemos avanzado mucho 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 la teleradiología y los informes radiológicos.

Ahora combinamos las ventajas de los transcriptores, que históricamente han ayudado a los radiólogos a crear informes, con soluciones basadas en la nube que proporcionan inicio de sesión único, listas de trabajo unificadas y flujos de trabajo automatizados. Esto crea un entorno en el que todo lo que necesita un radiólogo (imágenes, informes, datos actuales, datos previos, documentos, síntomas, historial) está disponible en un solo lugar, en un único escritorio, integrado con una solución de informes basada en IA. Este enfoque mejora enormemente la productividad y la eficiencia.

La tecnología en la nube ofrece enormes ventajas en materia de seguridad, pero lo que es más importante, proporciona almacenamiento ilimitado y escalabilidad. Con una solución Cloud-based, podemos incorporar fácilmente nuevos imaging centers u hospitales, incorporar sus imágenes y antecedentes, y eliminar limitaciones como el hardware, el almacenamiento o la red. La infraestructura actual nos permite enviar imágenes a radiólogos de cualquier lugar, sin restricciones de ancho de banda vinculadas a ubicaciones urbanas. Esta capacidad nos permite automatizar los flujos de trabajo clínicos y entregar los resultados de manera eficiente a las consultas que los solicitan, independientemente de su ubicación.

Brian Casey: ¿Verdad? La nube ofrece muchas ventajas para la gestión de imágenes médicas. Ahora, Dr. Rizvi, tú eres el fundador de Rad Pair, y hablaremos más sobre Rad Pair en un momento, pero también eres radiólogo en ejercicio. ¿Puedes compartir tu perspectiva sobre cómo los informes basados en IA pueden ser parte de la solución a todos los retos que hemos escuchado hoy en relación con los informes radiológicos?

Dr. A. Rizvi: Sí, por supuesto, Brian. Bueno, ya sabes, yo fundé Rad Pair precisamente por eso. Ese era el objetivo, porque, tal y como han mencionado el Dr. Luchs y Vijay, cuando lees casos, hay un vaivén que contribuye significativamente al agotamiento. Estás mirando las imágenes y, al mismo tiempo, intentando formular las palabras para un sistema de dictado muy basado en la voz. Estás diciendo toda la gramática, como «punto» y «nueva línea», y a menudo haciendo clic en los campos del formulario si estás haciendo un informe estructurado. Como tu mente está dividida entre estas dos tareas, tal y como ha descrito el Dr. Luchs, hacer esto miles de veces al día en cien o más casos durante ocho o diez horas lleva al agotamiento al final del día. Así que empecé a pensar: ¿cómo podemos detener este vaivén, este cambio constante de contexto? La IA generativa me pareció muy lógica, ya que funciona como un residente o un escriba muy inteligente, alguien que te escucha en tiempo real y elabora 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 así fue como surgió este sistema de informes.

Brian Casey:  Suena como una gran idea. Dr. Rizvi, tengo entendido que tienes un breve vídeo sobre lo que se puede hacer hoy en día con los informes basados en IA integrados con PACS Cloud-based. ¿Podrías ponérnoslo?

Dr. A. Rizvi: Sí, claro.

Vídeo 1: Vídeo breve de Rad Pair
Hola a todos, voy a repasar nuestra integración con Rad Pair y PowerServer de RamSoft. Como podéis ver en la parte izquierda, tenemos un caso abierto en la ventana de imágenes, una radiografía de tórax, y en la parte derecha de PowerServer, tenemos esta integración perfecta de Rad Pair.

Solo para señalar algunas cosas, el historial clínico ya se ha pasado al informe, y esto incluye cosas como el historial clínico y las vistas de este caso, que es solo una radiografía de tórax. Sin embargo, lo importante aquí es que no se trata solo de una correspondencia uno a uno, sino que también hay una capa de inteligencia artificial para garantizar que la información que se envía es realmente relevante para dos cosas: una, para el informe del radiólogo, y dos, para la facturación. Por lo tanto, no es solo una correspondencia uno a uno. Hay otra capa de inteligencia artificial.

Con eso, voy a dictar rápidamente este caso: «

». «Bien, hay marcas intersticiales bilaterales prominentes compatibles con cambios congestivos, y hay un pequeño derrame pleural izquierdo frente a una atelectasia basilar. Hay un catéter yugular interno derecho presente dentro de la vena cava superior, el tubo endotraqueal está 3,9 centímetros por encima de la rinna y hay un tubo de alimentación que recubre el estómago en una posición adecuada».

Con eso, voy a seguir adelante y procesar este informe. Ahora bien, ten en cuenta que yo no he dictado esto ni he hecho clic en los campos ni he dicho «nueva línea» o «punto» ni nada de eso. El informe ya está listo. Solo se tarda un par de segundos.

Puedes ver que todo lo que he dicho está en la posición adecuada, en cada sección donde debe estar, y ha causado una buena impresión. En este punto, podrías firmar el caso y pasar al siguiente.

Ese es el poder de los informes generados íntegramente por IA. Solo tienes que hablarle, él hace el trabajo por ti, firmas el caso y pasas al siguiente. Mejora tu eficiencia, mejora la calidad y estamos muy contentos de colaborar con PowerServer de RamSoft en esto. Ha sido un viaje increíble y espero que lo disfrutes también. Gracias.

Vídeo 2: Pair Insights
Hola a todos, vamos a repasar Pair Insights, nuestra integración con Radiopedia que permite a los radiólogos hablar con naturalidad y que las directrices y clasificaciones se inserten automáticamente. En realidad, utiliza la inteligencia artificial para revisar la base de conocimientos de Radiopedia y recuperar la clasificación o directriz adecuada.

Si miras ahora la pantalla, en la parte izquierda, hay un caso de nódulo pulmonar, y Rad Pair está perfectamente integrado en un RamSoft PowerServer. Vamos a dictar rápidamente este caso y te mostraremos lo que significa:

«Se observa un nódulo pulmonar de un centímetro en el lóbulo inferior derecho, insertar la directriz.

Voy a hacer una pausa aquí para explicarles lo que está pasando. Pair Insights está buscando en Radiopedia la guía adecuada y la está trayendo. Ahora bien, si este fuera un caso que estuvieran leyendo, obviamente no se detendrían aquí, sino que continuarían leyendo el caso. Pero me he detenido aquí solo para mostrarte lo que está pasando.

Cuando vuelva, ya que suele tardar entre 10 y 20 segundos, introducirá las directrices adecuadas. En este caso, está utilizando la Fleischner Society y ha introducido la directriz adecuada. Ahora bien, si quisieras comprobarlo más a fondo, podrías leer la justificación asociada a esto y buscar la razón por la que lo ha seleccionado. Incluso podrías ir un paso más allá y consultar el artículo de referencia real de Radiopedia.

Y, una vez que hayas terminado, puedes aceptarlo y pasará a formar parte de tu transcripción. Una vez procesado, lo que sucederá es que acabará formando parte de tu informe.

En unos segundos, la TC volverá a aparecer, estará en la sección de pulmones, ya ha vuelto, ya está resaltado todo lo que se ha hecho. Y, obviamente, esto es lo único que hemos dicho, no hemos dicho nada más. Así que al final también te quedas con una buena impresión.

En resumen, esto es Pair Insights con tecnología de Radiopedia, totalmente integrado en Rad Pair y PowerServer de RamSoft. Muchas gracias.

 

Brian Casey: Muy bien, ha sido muy interesante. Gracias. Gracias, Dr. Rizvi. Vijay, ¿podrías resumir las ventajas de esta integración entre los informes basados en IA y el PACS Cloud-based?

Vijay Ramanathan: Claro, gracias, Brian. Lo que realmente ahorra tiempo es la facilidad de integración al incorporar la solución de generación de informes de IA en la solución PACS. No se trata de tener una solución de informes de IA separada de un sistema PACS, sino que toda la solución está integrada. Todo está incorporado, no hay que 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 propietario, solo monitores de alta calidad y una estación de trabajo para ejecutar la solución RamSoft, que tiene integrada la solución de informes de IA de Rad Pair.

Lo mejor de una solución basada en la nube es que sigue mejorando cada día. Por ejemplo, Pair Insights incorpora la información radiológica más precisa y actualizada, como las clasificaciones de los estadios tumorales y las clasificaciones BI-RADS.

Y aquí está la clave: todavía estamos en los inicios de la IA. De cara al futuro, esta tecnología no hará más que mejorar, ofreciendo soluciones cada vez más avanzadas para los radiólogos cada mes.

Brian Casey: Eso es estupendo. Entonces, Dr. Luchs, como director de marketing que debe tomar decisiones sobre la adopción de tecnologías en Premier, ¿puedes compartir los criterios que utilizas para evaluar las herramientas de IA? ¿Cómo decides qué tipo de IA implementar?

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

Cuando se trata de IA para imágenes, una precisión del 85 %, por ejemplo, podría ser bastante buena. Sin embargo, cuando se trata de IA de tipo vocal, el 85 % es horrible. Para el reconocimiento de voz y la IA, realmente queremos que sea perfecto. El reconocimiento de voz es increíblemente importante, tal y como decía el Dr. Rizvi. Si tienes un reconocimiento de voz perfecto, o al menos si el programa coloca las cosas donde deben ir dentro del informe, eso es lo que te ahorra mucho tiempo y evita el agotamiento. Te asegura que no estés agotado al final del día.

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

Otro factor es la integración. ¿La IA está integrada en el PACS o es un tipo de sistema independiente? Cuando se dispone de un sistema de plataforma única, es mucho más fácil de cargar, formar y utilizar, 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 trabaja con cualquier equipo, ya sea el radiólogo o el personal operativo.

Si tienes un sistema en el que la IA y el PACS están bien integrados y se comunican de forma eficaz, esa curva de aprendizaje se reducirá significativamente y el equipo podrá implementarlo con éxito y hacerlo funcionar de manera eficiente.

Brian Casey: ¿Dirías entonces que quizá la consideración más importante a la hora de integrar los informes de IA con el PACS es la facilidad de esta integración?

 

Dr. Luchs: Sí, exactamente. Lo más importante es que se comuniquen bien entre sí, porque a veces los programas no lo hacen. Y aunque crees que acabas de comprar todo el sistema y que estará en funcionamiento en dos meses o en un mes, seis meses después todavía no todo el mundo lo está utilizando. Así que sí, tiene sentido.

Brian Casey: Dr. Rizvi, quería hablarte un poco sobre algo que he estado escuchando en el campo. Se trata de algo llamado IA basada en agentes. ¿Podrías hablar sobre qué es la IA basada en agentes y qué podría significar para la radiología?

 

Dr. A. Rizvi: Claro. Bueno, si damos un paso atrás y pensamos en los cambios de paradigma que hemos visto en radiología en las últimas décadas, hemos pasado de lo que era básicamente la radiología basada en películas a un paradigma digital. Con ello llegó el dictado, y creo 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 la misma experiencia de usuario, ¿verdad? Tienes un cuadro de texto, dictas en él y, en algún momento, tienes un informe y lo firmas. Así ha sido durante, como he dicho, varias décadas.

Ahora nos dirigimos hacia un asistente y copiloto real que se comunica con vos y realiza tareas por vos. Por ejemplo, si estoy viendo un caso y lo estoy leyendo, y digo: «Bien, hay un pequeño derrame pleural derecho», y estoy observando todas estas cosas, la IA agencial responde: «Sí, lo tengo. Lo he incluido en los hallazgos». Luego digo: «Vale, ¿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 activamente conmigo, tengo que volver a mirar en algún momento para confirmar si ha ido al lugar correcto. Pero si algo se comunica conmigo y puedo confiar en ello, no necesito hacer eso una y otra vez. Lo único que tengo que hacer es, una vez que he finalizado mi diagnóstico, mirar una última vez para asegurarme de que todo es correcto, decirle que firme el informe y él lo hace.

Ese es el futuro. Es un paradigma completamente diferente al que hemos estado utilizando hasta ahora. Lo presentaremos en la RSNA, y no es un truco. Es un producto real. Podrás utilizarlo en nuestros stands de RamSoft y Rad Pair.

Demostración en vídeo:

«Aquí Wingman, listo para actuar».

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

«Entendido, las plantillas se han combinado».

«Por favor, añade a los resultados que se ha observado un neumotórax del 25 % en el ápice del pulmón izquierdo y añádelo también a la impresión».

«Entendido, resultado añadido al informe y a la impresión».

«Bien, creo que ya está todo listo. Vamos a firmar este informe».

«Entendido, informe firmado. Cambio y corto».

 

Brian Casey: Muy bien, genial. Estoy deseando verlo en la RSNA. Bueno, Dr. Rizvi, tienes un pequeño reto para nuestra audiencia en lo que respecta a los informes. ¿Puedes describirnos en qué consiste?

Dr. A. Rizvi: Sí, mi reto para todos los radiólogos es el siguiente: quiero que enciendan el micrófono y empiecen a hablarle, como si estuvieran hablando conmigo. Cuéntale sobre el partido de fútbol. Háblale sobre lo que pasó en las elecciones... bueno, quizá eso mejor no. Pero utiliza un lenguaje normal y ve qué pasa.

Lo que notarás es que, con los sistemas de informes de dictado tradicionales, solo obtendrás un montón de galimatías. La razón es que esos sistemas están demasiado adaptados al léxico de la radiología.

¿Por qué es importante? El futuro de los informes basados en la IA agencial requiere que el dictado, es decir, la entrada de voz, sea algo que entienda el lenguaje natural, pero que también pueda cambiar sin problemas entre el lenguaje natural y el léxico de la radiología. Si no puede hacerlo, no puede realizar gran parte del trabajo que necesitamos de la IA agencial.

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 retos y permite a la IA agencial proporcionar soluciones significativas. Estamos deseando mostrárselo a todos en la RSNA.

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

Dr. A. Rizvi: Sí, por supuesto.

Brian Casey: Antes de pasar a las preguntas, me gustaría dar al Dr. Luchs la oportunidad de compartir algunas reflexiones finales. Les recuerdo a los espectadores que pueden hacer preguntas utilizando el botón «Preguntas y respuestas» que aparece en la parte inferior de la pantalla, e intentaremos responder a todas ellas cuando abramos el turno de preguntas dentro de unos minutos. Dr. Luchs, ¿algún comentario final?

Dr. Luchs: Sí, gracias, Brian. Como sabes, el Dr. Rizvi ha dicho algo muy interesante: el concepto de IA basada en agentes y lo novedoso que es. Y realmente lo es.

Pero lo más sorprendente, una vez más, es que tengo la edad suficiente para decir que solía usar un dictáfono. Cuando usaba el dictáfono, hablaba con una persona. Sí, se grababa, o yo hablaba con alguien y decía 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 incluirlo también en el informe. Y, por cierto, el último informe que hice hace dos informes, ¿puedes incluirlo también?».

Todo eso formaba parte de una conversación que estabas manteniendo con una persona. Ahora, avancemos rápidamente al reconocimiento de voz. Para aquellos de mi edad que han utilizado el reconocimiento de voz, había que confiar en que si habías aprendido a escribir en el instituto, eso te ayudaba mucho.

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

Ahora utilizamos esta IA basada en agentes como el transcriptor con el que estamos manteniendo una conversación. Es como si volviéramos a hablar simplemente de lo que vemos: describir las imágenes, hablar como si estuviéramos hablando con un médico que nos ha remitido el caso.

Y así es exactamente como nos han formado, por eso hacemos esto y por eso nos encanta. Es fenomenal que hayamos llegado a este punto. Estoy muy emocionado por empezar a utilizar la IA basada en agentes cuando salga al mercado.

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

Brian Casey: Sí, sin duda va a ser un futuro emocionante. Unas conclusiones estupendas. Ya estamos listos para empezar con las preguntas. Danos un segundo para prepararnos y enseguida volvemos. Recuerda que puedes utilizar el botón de preguntas y respuestas en la parte inferior de la pantalla para hacer cualquier pregunta, y enseguida volvemos.

 

Ya estamos de vuelta. Ya tenemos algunas preguntas. Dr. Rizvi, me gustaría dirigirle la primera pregunta a usted. Como radiólogo, ¿puedo utilizar una combinación de informes generados por IA y mis plantillas históricas favoritas con lo que nos ha mostrado?

 

Dr. A. Rizvi: Sí, al cien por cien. Hemos creado un sistema que incluye todas las plantillas estandarizadas ya integradas, pero no estás limitado a utilizar solo nuestras plantillas. Por supuesto que puedes utilizar las tuyas propias, y hay métodos muy sencillos para añadirlas.

Puedes hacerlo a nivel de usuario o utilizar el panel de administración backend, que permite a los administradores personalizar y añadir plantillas para radiólogos individuales.

En este nuevo futuro, consideramos que las plantillas son una guía para la IA, esencialmente instrucciones sobre dónde colocar las cosas. Así es como definimos las plantillas en este momento.

Brian Casey: Tenemos una pregunta de Trent:

¿Qué pasa si el paciente forma parte de un programa de detección de cáncer de pulmón y tú quieres las directrices de Lung-RADS en lugar de las de Fleischner? ¿Este producto puede reconocer al paciente como paciente de detección de cáncer de pulmón y sugerir directrices basadas en el historial del paciente en el EMR PACS?

Dr. A. Rizvi: Sí, la respuesta es sí, puede hacerlo. Tenemos todas esas directrices integradas en el sistema. Ya sean Lung-RADS, BI-RADS o TI-RADS, todas las directrices de la ACR están incluidas.

Puedes elegir qué directrices deseas utilizar y, si se trata de un caso de cribado y se menciona como tal, nuestros algoritmos de IA lo determinarán y seleccionarán automáticamente la clasificación y las directrices adecuadas.

 

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

¿Qué mejoras 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 los informes de IA, ya que se necesitan menos plantillas. Antes, se necesitaban plantillas 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 una sola 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 detallada.

 

Esto supone una ayuda significativa para los administradores de PACS y los directores médicos, ya que un menor número de plantillas significa una gestión mucho más sencilla. Gestionar un gran número de plantillas puede convertirse en una tarea ardua, y esta mejora agiliza considerablemente el proceso.

Creo que el Dr. Luchs también querrá comentar esto, ya que gestionar un gran número de plantillas puede ser realmente todo un reto.

Dr. J.S. Luchs: Sí, estoy totalmente de acuerdo. Ya sabes, todo el mundo quiere sus propias plantillas. Siempre quieren sus propias plantillas exactamente como las quieren, y eso puede dificultar mucho el trabajo del equipo de TI.

Y si no tienes que lidiar con eso, o si ya hay algo integrado, o si estás trabajando con una IA que va a crear tus plantillas por ti, el trabajo del equipo será mucho más fácil.

Brian Casey: Sí. Dr. Luchs, ¿puede hablar un poco sobre los tiempos de respuesta? Antes ha hablado del agotamiento y la eficiencia, y ese tipo de cosas en lo que respecta a los tiempos de respuesta, que es una métrica real con la que se mide a los radiólogos. ¿Qué ventajas tiene una solución combinada de PACS y generación de informes en términos de tiempo de respuesta? ¿Te permite generar informes más rápido?

Dr. J.S. Luchs: Sí, cuando algo está integrado y, como decía antes, se comunican entre sí y lo hacen bien, el trabajo del radiólogo es mucho más fácil.

Si las cosas se cargan más rápido, si el sistema se carga inmediatamente y no tienes que esperar a que se abra o se inicie otro programa después de hacer clic en algo, eso va a afectar a tu tiempo de respuesta. El tiempo de respuesta no debería verse afectado por lo que hacen los ordenadores. Debería depender de ti, como radiólogo, y de la longitud de tu informe y del tiempo que tardes en leerlo.

Tener dos sistemas integrados que realmente se comunican muy bien entre sí ayuda mucho al tiempo de respuesta.

La otra cosa es que es que también ayuda a la integración, porque si tienes un sistema y quieres comprar otro, tendrás que asegurarte de que ambos se integran en cierta medida, al menos de que se comunican entre sí. Eso también ralentizaría la transición al inicio de un sistema de reconocimiento de voz basado en IA. Así que ayuda en ambos sentidos.

Brian Casey: Muy bien. Tenemos una pregunta de Christian, que está entre el público. Dr. Rizvi, ¿puedo entrenar a la IA con frases concretas que utilizan los radiólogos en sus informes?

Dr. A. Rizvi: Sí, quizá se refieren a macros u otras cosas que se suelen decir. Y sí, todas las funciones que suelen utilizar los radiólogos, como frases rápidas que se dicen, como macro esto, macro aquello, todas ellas se pueden seguir utilizando en la transcripción.

Puedes crear esas macros en nuestro sistema. Se pueden cargar desde otros sistemas. Así, se pueden utilizar todas en nuestro sistema.

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

Dr. A. Rizvi: Sí, probablemente sea una de las cosas más interesantes que están por llegar, y te voy a dar un pequeño adelanto. Si tienes datos SR estructurados que están llegando, lo bueno de la IA generativa es que no es necesario asignarlos a campos individuales. Si has entrenado bien los modelos, y nosotros lo hemos hecho en Rad Pair, pueden tomarlos tal cual y colocarlos en cualquier plantilla, siempre que haya una sección para ellos.

Por ejemplo, si tienes una sección llamada «información renal» y la información de SR se refiere a los riñones izquierdo o derecho, simplemente se colocará en el lugar correcto. Ni siquiera es necesario realizar una parte significativa del mapeo.

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

Esto es lo que llamamos almacenamiento en caché de informes. Al igual que el concepto de almacenamiento en caché de imágenes, en el que las imágenes ya están cargadas cuando se abre un caso, el almacenamiento en caché de informes precarga todos los elementos de datos, ya sean clasificadores de imágenes multimodales, datos SR o metadatos del sistema.

Cuando abres ese caso, todo está ahí para ti. En ese momento, si quieres añadir algo, puedes hacerlo, pero si el caso ya está terminado, solo tienes que pulsar «firmar» y ya está. Esto ahorra una enorme cantidad de tiempo.

Brian Casey: Sí, sin duda. Tengo aquí una pregunta de Luke. ¿Puede la solución integrada RamSoft Rad Pair determinar los antecedentes relevantes de un paciente en RamSoft Patient Explorer e incluir las fechas y descripciones de dichos antecedentes en la sección de comparación del informe? Si no es así, ¿ese nivel de integración está previsto?

Vijay Ramanathan: Sí, esa es precisamente la siguiente fase de la integración que estamos llevando a cabo: poder capturar automáticamente los datos previos para que no sea necesario dictarlos. Tradicionalmente, los radiólogos dictaban la información de los exámenes previos que habían visto, pero todo eso se podría hacer automáticamente.

Esto está totalmente en marcha.

Brian Casey: Aquí hay una pregunta interesante. Durante el último año, hemos tenido dos casos de fallos totales de la conexión a Internet durante varias horas, lo que ha imposibilitado el funcionamiento de las aplicaciones de radiología. ¿Existe la posibilidad de seguir utilizando vuestra aplicación cuando esto ocurre, por ejemplo, durante un desastre o un ciberataque?

Vijay Ramanathan: Normalmente, lo que recomendamos en términos de conexión a Internet es disponer de una solución de respaldo y un procedimiento para casos de interrupción del servicio. 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 se interrumpe la conectividad a Internet principal.

En términos de garantizar que los radiólogos puedan seguir trabajando durante una interrupción de Internet, es muy útil contar con una solución basada en la nube. Las soluciones basadas en la nube siguen funcionando incluso si se produce una interrupción en un sitio concreto.

Si se pierde la conectividad en una ubicación, los radiólogos pueden trabajar de forma remota desde otra ubicación o desde 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 ha dicho Vijay. Llevamos más de una década utilizando RamSoft, y contar con un PACS basado en la nube nos facilita mucho seguir operativos durante un pico de corriente repentino o un corte de Internet.

Por ejemplo, puedes cambiar rápidamente a un punto de acceso móvil y seguir trabajando sin tener que reiniciar el sistema PACS ni otros equipos.

La Cybersecurity también es extremadamente importante, y confiamos mucho en las sólidas medidas de seguridad de RamSoft. Ha sido fenomenal.

Brian Casey: Muy bien. Dr. Rizvi, ¿hay alguna forma de modificar la plantilla, por ejemplo, para incluir una sección de correlación clínica? Además, si hay secciones que quedan vacías, ¿el radiólogo que realiza la interpretación introduce algún texto o se puede finalizar?

Dr. A. Rizvi: Las plantillas son totalmente modificables. Puedes añadir secciones o realizar cualquier cambio que desees.

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

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

Dr. A. Rizvi: Rad Pair es una solución completa de informes por sí misma. Incluye todas las capacidades de los sistemas de generación de informes heredados, además de informes generativos completos con IA, clasificaciones y las funciones de IA agencial que hemos comentado.

La consideramos más un sustituto de los sistemas de generación de informes heredados que un simple complemento.

Brian Casey: Pregunta de Brad: Dada la creciente popularidad de los modelos de lenguaje grande (LLM), ¿en qué se diferencia Rad Pair de otras soluciones que utilizan LLM? ¿Es por su velocidad, precisión, integración o todo lo anterior?

Dr. A. Rizvi: Nos consideramos revolucionarios del paradigma de la generación de informes, no solo una empresa que realiza mejoras incrementales.

Históricamente, los sistemas de generación de informes han experimentado pequeños cambios 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 LLM snow se centran principalmente en pequeñas mejoras del flujo de trabajo existente.

En Rad Pair, estamos adoptando un enfoque diferente. Nuestro objetivo es cambiar por completo el paradigma creando 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 tiempo al sistema de informes.

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

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

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

Brian Casey: ¿Cuánto tiempo falta para que veamos algo como Wingman?

Dr. A. Rizvi: Podrás verlo y utilizarlo en la RSNA. No es solo un concepto o un truco, es un producto totalmente funcional. En cuanto termine la RSNA, podrás comprarlo.

Brian Casey: Es increíble. Entonces, Dr. Rizvi, parece que, al principio, la IA en radiología se centraba principalmente en analizar imágenes y resaltar áreas sospechosas. Pero, recientemente, mucha atención se ha desplazado hacia las soluciones de informes. ¿A qué crees que se debe?

Dr. A. Rizvi: Se debe a que los radiólogos dedican mucho tiempo a la elaboración de informes, que es un trabajo que no aporta ningún valor añadido.

El valor de un radiólogo reside en el análisis de imágenes y el diagnóstico de afecciones, no en la edición de 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 agiliza el diagnóstico al señalar las áreas de interés. Pero eliminar la carga que supone 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 sin valor añadido.

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

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

Los programas de IA que ayudan a identificar hallazgos en las imágenes pueden acelerar ligeramente el proceso, pero sigues analizando las imágenes tú mismo. Sin embargo, la IA generativa para la elaboración 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 proporcionar una mejor atención al paciente.

Brian Casey: Si los radiólogos ahorran tiempo en la elaboración de informes, ¿dónde crees que se invertirá ese tiempo?

Dr. J.S. Luchs: Probablemente se dedicará a lo que ya hacemos: leer más estudios de imagen al día, analizar los estudios con mayor detalle o hablar más con los médicos que nos remiten los pacientes.

En última instancia, se pasará de las tareas administrativas a actividades más centradas en el paciente, que es exactamente donde deben estar.

Brian Casey: Vijay, ¿y tú? En lo que respecta a la IA para el análisis de píxeles frente a 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.

La IA de píxeles ayuda a los radiólogos a diagnosticar afecciones que podrían no ser evidentes solo a partir de las imágenes. La IA para la elaboración de informes, por otro lado, agiliza la creación de informes.

Estas soluciones abordan diferentes retos en el campo, como la escasez de radiólogos y la necesidad de tiempos de respuesta más rápidos. Juntas, mejoran la productividad y permiten a los radiólogos centrarse en lo que realmente importa: la atención al paciente.

Brian Casey: Tiene mucho sentido. Estamos terminando, pero tenemos un par de preguntas más técnicas sobre Rad Pair.

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

Dr. A. Rizvi: No, no la necesita. Aunque se está debatiendo mucho sobre la posible regulación de los LLM, Rad Pair no requiere actualmente la aprobación de la FDA.

Brian Casey: ¿Existen estudios que cuantifiquen las mejoras en los tiempos de respuesta o en las métricas de producción de informes?

Dr. A. Rizvi: Aún 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 radiólogos leen las imágenes?

Dr. A. Rizvi: Sí, tenemos socios internacionales. Si vas a asistir a la RSNA, pasa por nuestro stand para hablar sobre posibles colaboraciones.

Brian Casey: Me alegro de oírlo. Como recordatorio, la RSNA se celebrará en solo un par de semanas. Dr. Rizvi, ha mencionado dónde se puede ver Rad Pair en la RSNA. ¿Puede recordarnos la ubicación de su stand?

Dr. A. Rizvi: ¡Por supuesto! Estaremos en la sección de IA, en el stand 4918. Pasad por allí para ver RadPair en acción y charlar con nosotros.

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

Dr. J.S. Luchs: Sí, estaremos en Recruiters Row, South Hall, stand 1139. Esperamos veros a todos allí.

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

Vijay Ramanathan: Estaremos en el North Hall, stand 6513. Nos encantaría conocer a todos y hablar sobre nuestras soluciones.

Brian Casey: Perfecto. Dr. Rizvi, tengo entendido que tienes noticias interesantes que compartir con nosotros antes de terminar.

Dr. A. Rizvi: Sí, acabamos de enterarnos de que Rad Pair ha ganado el premio al Mejor Proveedor Nuevo del Año 2024 en Aunt Minnie. Estamos muy orgullosos de nuestro equipo y agradecidos a nuestros socios, como RamSoft y Premier Radiology Services, por haberlo hecho posible.

Brian Casey: ¡Enhorabuena! Es un logro impresionante y un reconocimiento bien merecido por el trabajo que estáis realizando.

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

Vijay Ramanathan: ¡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 interesante debate.

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

Vijay Ramanathan: Gracias.

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

Brian Casey:Y muchas gracias a todos los asistentes por acompañarnos hoy. Este ha sido el primer seminario web de Imaging Wire y estamos encantados con la asistencia. No te olvides de visitar RSNA para ver toda la fantástica tecnología de la que hemos hablado hoy.

Desde Imaging Wire, soy Brian Casey.