Transformación de los informes de radiología

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

Brian Casey: Hola y bienvenidos a Transforming Radiology Reporting: AI-Driven Automation with Cloud-Based RIS PACS Integration and Imaging Wire Webinar en colaboración con RamSoft. Me llamo Brian Casey, y soy el Editor Jefe de The Imaging Wire.

Tenemos un gran programa para ti hoy. Empezaremos con una mesa redonda sobre las nuevas tecnologías de elaboración de informes radiológicos. Tras la mesa redonda, abriremos el turno de preguntas del público durante la segunda mitad del seminario web.

Ponentes:

• Dr. J.S. Luchs, Director Médico de Premier Radiology Services.
• Vijay Ramathan, Consejero Delegado y Cofundador de RamSoft.
• Dr. A. Rizvi, Fundador y Consejero Delegado 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 recibirme.

Vijay Ramathan: Gracias, Brian.

Dr. A. Rizvi: Gracias, Brian.

Brian Casey: Así que, empecemos. Dr. Luchs, eres el Director Médico de Premier, que es una organización con 120 radiólogos que leen más de 10.000 estudios al día. ¿Cuáles son algunos de los retos que ves ahora mismo con los informes radiológicos?

Dr. J.S. Luchs: Con los informes radiológicos, probablemente el mayor reto al que nos enfrentamos empezó cuando hicimos la transición al reconocimiento de voz. Antes, dependíamos de transcriptores que tomaban lo que decíamos -en cinta o al dictado- y era rápido y eficaz. Esto nos permitía dedicar todo nuestro tiempo a analizar imágenes y ser radiólogos, que es lo que nos gusta hacer. El cambio al reconocimiento de voz fue interesante; soy lo bastante mayor como para haber estado allí cuando ocurrió. Al principio era horrible, aunque sin duda ha mejorado con el tiempo. Sin embargo, los retos persisten porque ahora los radiólogos tienen que centrarse mucho en los informes, que no es para lo que estamos formados ni para lo que somos especialmente hábiles. Somos expertos en anatomía e identificación de patologías, no en transcripción. Sin embargo, a menudo nos vemos actuando como transcriptores, lo que ocupa casi el 50% de nuestro tiempo.

Esto crea reticencias entre los radiólogos a participar en plataformas en las que esencialmente tenemos que teclear o revisar y editar constantemente los informes. Incluso con cierto apoyo a la transcripción, sigue habiendo un retraso en el tiempo de entrega. La combinación de las exigencias del reconocimiento de voz y otros problemas más amplios, como la escasez de radiólogos, la dificultad para contratarlos y el agotamiento, agrava estos retos. El agotamiento es un problema importante, no sólo por la creciente carga de trabajo, sino también por el agotamiento mental que supone editar meticulosamente los informes, comprobar errores como si se ha mencionado correctamente "izquierda" o "derecha", o incluso preocuparse por la puntuación. Es agotador, de verdad. Si pudiéramos eliminar gran parte de esta carga de trabajo centrada en los informes y, en su lugar, concentrarnos en nuestra experiencia básica como radiólogos, podríamos leer más estudios, experimentar menos agotamiento y reducir significativamente el burnout. Ese es el reto global al que nos enfrentamos: permitir a los radiólogos hacer 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, está entre el agotamiento y simplemente, ya sabes, querer hacer más estudios. Te ralentizará. Ya sabes, cuando tengas que volver atrás y empezar a mirar tu informe, cosa que todos tenemos que hacer ahora, mirar tu informe, leer tu informe en detalle.

Número uno, vas a intentar hacer informes más cortos y menos detallados, lo que realmente no es bueno para el paciente. Número dos, vas a ir más despacio y vas a leer menos estudios al día. Y tres, te vas a cansar al final del día. Así que si no hicieras eso, podrías leer más porque estás menos cansado.

Así que, ya sabes, al final del día, tenemos que hacer descansos. En realidad, lo más importante es el tiempo de respuesta y realizar los estudios de los pacientes para que puedan recibir la atención adecuada. Y leer menos al día para el mismo radiólogo afectará al paciente.

Brian Casey: Así que, 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 los PACS pueden trabajar juntos para maximizar el valor y el ahorro de tiempo para los radiólogos desde el punto de vista de los informes?

Vijay Ramanathan: Brian, estamos muy ilusionados por ofrecer soluciones que aumenten la productividad de los radiólogos, aborden la escasez, gestionen los crecientes volúmenes y mejoren la calidad de los informes para los médicos que los solicitan. Cuando empezamos, la telerradiología se centraba en proporcionar opiniones rápidas sobre tomografías computarizadas de urgencias y 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 telerradiología basado en web a los radiólogos, y adoptamos las soluciones basadas en la nube en cuanto maduraron hace una década. Esta es la siguiente evolución de la teleradiología y los informes radiológicos.

Ahora combinamos las ventajas de los transcriptores, que históricamente ayudaban a los radiólogos a crear informes, con soluciones basadas en la nube que ofrecen un 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, corrientes, antecedentes, documentos, síntomas, historial- está disponible en un solo lugar en un único escritorio, integrado con una solución de elaboración de informes impulsada por IA. Este enfoque mejora enormemente la productividad y la eficiencia.

La tecnología en la nube ofrece enormes ventajas en cuanto a seguridad, pero lo más importante es que proporciona almacenamiento y escalabilidad ilimitados. Con una solución basada en la nube, podemos incorporar fácilmente nuevos centros de diagnóstico por imagen u hospitales, incorporar sus imágenes y antecedentes, y eliminar restricciones como 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 ligadas a ubicaciones urbanas. Esta capacidad nos permite automatizar los flujos de trabajo clínicos y entregar los resultados de forma eficiente a las consultas de referencia, independientemente de su ubicación.

Brian Casey: ¿Verdad? La nube tiene muchas ventajas en lo que respecta a la gestión de imágenes médicas. Dr. Rizvi, usted es el fundador de Rad Pair, y hablaremos más de Rad Pair dentro de un momento, pero también es radiólogo en ejercicio. ¿Puedes compartir tu punto de vista sobre cómo los informes basados en IA pueden formar parte de la solución a todos los retos que hemos escuchado hoy sobre los informes radiológicos?

Dr. A. Rizvi: Sí, absolutamente, Brian. Así que, ya sabes, empecé Rad Pair por eso. Ese era el propósito, porque como han mencionado el Dr. Luchs y Vijay, cuando lees los casos se produce un vaivén que contribuye significativamente al agotamiento. Estás mirando las imágenes al tiempo que intentas formular las palabras para un sistema de dictado muy guiado por la voz. Estás diciendo toda la gramática, como "punto" y "nueva línea", y a menudo haciendo clic en campos de formulario si estás haciendo un informe estructurado. Como tu mente está dividida entre estas dos tareas, como describió el Dr. Luchs, hacer esto miles de veces al día en cien o más casos durante ocho o diez horas conduce a ese agotamiento al final del día. Así que empecé a pensar: ¿cómo detenemos este ir y venir, este constante cambio de contexto? La IA generativa tenía mucho sentido para mí, porque funciona como un residente o escribiente muy inteligente, alguien que te escucha en tiempo real y redacta informes rápidamente, de forma similar a lo que el Dr. Luchs describió con un transcriptor. La idea era llevar esta funcionalidad a la vanguardia con IA y hacerlo de forma eficiente, y esa fue la génesis de este sistema de informes.

Brian Casey: Parece una idea estupenda. Dr. Rizvi, tengo entendido que tienes un breve vídeo sobre las posibilidades actuales de los informes basados en IA e integrados con PACS en la nube. ¿Puedes ponerlo en cola para nosotros?

Dr. 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 puedes 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.

Así que sólo para señalar algunas cosas, el historial clínico ya se pasa al informe, y esto incluye cosas como el historial clínico y las vistas para este caso, que es sólo una radiografía de tórax. Sin embargo, el punto clave aquí es que no se trata sólo de un mapeo, uno a uno; también hay una capa de inteligencia artificial para garantizar que la información que se envía es realmente relevante para dos cosas: una, para informar como radiólogo, y dos, para fines de facturación. Así que no es sólo un mapeo uno a uno. Hay otra capa de IA ahí.

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

"Vale, hay marcas intersticiales bilaterales prominentes compatibles con cambios congestivos, y hay un pequeño derrame pleural izquierdo frente a atelectasia basilar. El catéter IJ derecho está presente dentro de la VCS, el tubo endotraqueal está a 3,9 centímetros por encima del rinna, y una sonda de alimentación está presente por encima del estómago en una posición adecuada."

Así que con eso, voy a seguir adelante y procesar este informe. Ahora ten en cuenta que no he dictado esto ni he hecho clic en los campos ni he dicho "nueva línea" o "punto" ni nada de esas cosas gramaticales. El informe ya está de vuelta. Sólo tarda un par de segundos.

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

Ése es el poder de los informes completos de IA generativa. Le hablas, hace el trabajo por ti, firmas el caso y pasas al siguiente. Mejora tu eficacia, mejora la calidad, y estamos muy contentos de colaborar en esto con PowerServer de RamSoft. Ha sido un viaje increíble, y espero que tú también lo disfrutes. Gracias.

Vídeo 2: Pair Insights
Hola chicos, vamos a repasar Pair Insights, que es nuestra integración de Radiopedia que permite a los radiólogos hablar con naturalidad, y las directrices y clasificaciones se insertan automáticamente. En realidad, utiliza la IA para recorrer la base de conocimientos de Radiopedia y devolver la clasificación o pauta adecuada.

Así que si miras en la pantalla ahora mismo, 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 a mostrarte lo que significa:

"Se ha observado un nódulo pulmonar de un centímetro en el lóbulo inferior derecho, inserta la pauta"

Así que voy a hacer una pausa ahí para que sepas lo que está pasando. En realidad, Pair Insights está yendo a Radiopedia, buscando la pauta adecuada y trayéndola de vuelta. Ahora bien, si esto fuera un caso que estuvieras leyendo, obviamente no te detendrías ahí; seguirías leyendo el caso. Pero he hecho una pausa aquí sólo para mostrarte lo que está pasando.

Cuando vuelva, como suele tardar entre 10 y 20 segundos en hacer, pondrá las pautas apropiadas. En este caso, está utilizando la Sociedad Fleischner y ha introducido la directriz adecuada. Ahora bien, si quisieras comprobarlo más a fondo, podrías leer la justificación asociada a esto y buscar cuál es la razón por la que lo ha elegido. Incluso podrías ir un paso más allá e ir realmente al artículo de referencia real de Radiopedia.

Y una vez que hayas terminado, puedes aceptarlo y pasará a formar parte de tu expediente académico. Una vez que proceses esto, lo que ocurrirá es que acabará formando parte de tu informe.

Así que en unos segundos aquí, el TAC volverá, estará en la sección de pulmón, ya ha vuelto, ya ha resaltado todo lo que se ha hecho. Y obviamente, esto es lo único que hemos dicho; no hemos dicho nada más. Y así también hay una bonita impresión para ti al final.

Así que esto es, en pocas palabras, Pair Insights powered by Radiopedia, totalmente integrado en Rad Pair y PowerServer de RamSoft. Muchas gracias.

Brian Casey: Muy bien, ha sido muy interesante. Gracias. Gracias por eso, Dr. Rizvi. Vijay, ¿puedes resumir las ventajas de esta integración de la que estamos oyendo hablar entre los informes basados en 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 de IA en la solución PACS. No se trata de tener una solución de generación de informes de IA separada de un sistema PACS; toda la solución está integrada. Todo está incorporado: no es necesario mencionar la puntuación ni preocuparse por la secuencia de los elementos dictados. La impresión puede generarse 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: basta con monitores de alta calidad y una estación de trabajo para ejecutar la solución RamSoft, que lleva incorporada la solución de informes de IA de Rad Pair.

Lo mejor de una solución basada en la nube es que sigue mejorando a diario. Por ejemplo, Pair Insights no gana a las empresas la información radiológica más precisa y reciente, como las clasificaciones de los estadios tumorales y las clasificaciones BI-RADS.

Y aquí está la clave: aún estamos en la fase más incipiente de la IA. De cara al futuro, esta tecnología no hará sino mejorar, ofreciendo cada mes soluciones más avanzadas a los radiólogos.

Brian Casey: Estupendo. Dr. Luchs, como director de marketing que tiene que 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 implantar?

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

Cuando se trata de una IA de imagen, una precisión de, digamos, el 85%, puede estar bastante bien. Sin embargo, cuando se trata de IA de tipo vocal, un 85% es horrible. Para el reconocimiento de voz y la IA, realmente querríamos 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 donde deben ir 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 ocurre, estás aumentando la eficiencia. Entonces, ¿puede la IA aumentar la eficiencia del radiólogo? ¿Puede aumentar el rendimiento y el tiempo de respuesta, y el número de casos que hacemos 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 tienes un sistema de plataforma única, es mucho más fácil de cargar, formar y utilizar, no sólo para el radiólogo, sino también para el equipo operativo. Un sistema integrado facilita considerablemente la puesta en marcha, porque siempre hay una curva de aprendizaje cuando tratas con cualquier equipo, ya sea el radiólogo o el aspecto operativo del equipo.

Si tienes un sistema en el que la IA y el PACS están bien integrados y se comunican eficazmente, disminuirá significativamente esa curva de aprendizaje y permitirá al equipo ponerlo en marcha con éxito y hacerlo funcionar eficazmente.

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

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

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

Dr. A. Rizvi: Claro. Si retrocedemos un poco y pensamos en los cambios de paradigma que se han producido en la radiología en las últimas décadas, hemos pasado de una radiología basada en la película 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 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, unas cuantas décadas.

Hacia donde nos dirigimos ahora es hacia un verdadero asistente y copiloto que se comunica contigo y realiza tareas por ti. Por ejemplo, si estoy viendo un caso y lo leo, diciendo: "Vale, hay un pequeño derrame pleural derecho", y observo todas estas cosas, la IA agéntica responde: "Sí, lo he entendido. Lo he puesto en los hallazgos". Entonces le digo: "Vale, ¿puedes añadirlo también a la impresión?" y lo hace por mí mientras me informa de que lo está haciendo.

En este caso, no tengo que apartar los ojos de las imágenes. Normalmente, si algo no se está comunicando activamente conmigo, tengo que mirar atrás en algún momento para confirmar si ha ido al lugar correcto. Pero si algo se está comunicando conmigo y puedo confiar en ello, no necesito hacer ese vaivén. Lo único que tengo que hacer es, una vez que haya finalizado mi diagnóstico, mirar atrás una última vez para asegurarme de que todo es correcto, decirle que firme el informe, y así lo hará.

Ese es el futuro. Es un paradigma completamente distinto de lo que hemos venido haciendo en el pasado. Lo presentaremos en la RSNA, y no es un truco. Es un producto real. Podrás utilizarlo en nuestros stands de RamSoft y Rad Pair.

Vídeo de demostración:

"Aquí Wingman, listo para la acción".

"Oye, Wingman, necesito que combines mis dos plantillas: el OB mayor de 14 semanas y el perfil biofísico ecográfico juntos."

"Recibido, las plantillas han sido combinadas."

"Por favor, añade a los hallazgos que hay un neumotórax del 25% en el ápex del pulmón izquierdo, y ponlo también en la impresión."

"Recibido, hallazgo añadido al informe y a la impresión."

"Vale, creo que estamos listos. Sigamos adelante y firmemos este informe."

"Recibido, informe firmado. Cambio y corto."

Brian Casey: De acuerdo, genial. Estoy deseando verlo en la RSNA. 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 enciendas tu micrófono de voz y empieces a hablarle, como si yo te hablara a ti. Háblale del partido de fútbol. Habla de lo que ha pasado con las elecciones... bueno, quizá eso no. Pero utiliza un lenguaje normal y mira a ver qué pasa.

Lo que notarás es que con los sistemas de informe de dictado heredados, sólo obtendrás un montón de galimatías. La razón es que esos sistemas están sobreadaptados al léxico radiológico.

¿Por qué importa eso? El futuro de los informes basados en inteligencia artificial requiere que el dictado -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 radiológico. Si no puede hacerlo, no podrá realizar gran parte del trabajo que necesitamos de la IA agéntica.

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, de hecho, permite que la IA agéntica proporcione soluciones significativas. Estamos deseando mostrárselo a todos en la RSNA.

Brian Casey: Muy bien, así que todos podéis probarlo en casa, ¿verdad?

Dr. A. Rizvi: Sí, por supuesto.

Brian Casey: Antes de pasar al turno de preguntas, me gustaría dar al Dr. Luchs la oportunidad de hacer algunas reflexiones finales. Como recordatorio a nuestra audiencia, podéis hacer preguntas utilizando el botón de Preguntas y Respuestas de la parte inferior de la pantalla, e intentaremos responder a todas vuestras preguntas cuando abramos la sesión dentro de un par de minutos. Dr. Luchs, ¿algún comentario final?

Dr. Luchs: Sí, gracias, Brian. El Dr. Rizvi ha dicho algo muy interesante: el concepto de IA basada en agentes y que es algo nuevo. Realmente lo es.

Pero lo más asombroso, de nuevo, es que tengo edad suficiente para decir que solía utilizar un Dictáfono. Cuando utilizaba el Dictáfono, hablaba con una persona. Sí, estaba siendo grabado, o hablaba con alguien, y decía exactamente lo que el Dr. Rizvi acaba de describir:

"Hay un derrame pleural, hay apneumotórax, hay una fractura costal. Hay un infiltrado en el lóbulo inferior derecho. Asegúrate de ponerlo también en la impresión. Y, por cierto, el último informe que acabo de hacer hace dos informes, ¿puedes incluirlo también?"

Todo eso formaba parte de una conversación que estabas manteniendo con una persona. Ahora, avanza rápido hasta el reconocimiento de voz. Para los que tienen más o menos mi edad y han utilizado el reconocimiento de voz, tenían que confiar en que si habían aprendido mecanografía en el instituto, eso les ayudaba mucho.

Luego llegamos a un punto en el que el reconocimiento de voz mejoró -sí, mejoró-, pero siguió siendo desorganizado. Ahora, con la IA basada en la agentica, parece como si hubiéramos cerrado el círculo.

Ahora estamos utilizando esta IA agentica como el transcriptor con el que estamos manteniendo una conversación. Es como si volviéramos a hablar simplemente de lo que vemos: describiendo las imágenes, hablando como si estuviéramos hablando con un médico de referencia.

Y así es exactamente como nos han formado: por eso hacemos esto y por eso nos encanta. Es fenomenal que estemos llegando a este punto. Estoy muy ilusionado por empezar a utilizar la IA basada en agentes una vez que esté disponible.

Creo que va a cambiar radicalmente la forma en que se practica la radiología y nos devolverá al punto en el que la exploración radiológica se centre realmente en ser radiólogos.

Brian Casey: Sí, definitivamente va a ser un futuro apasionante. Unas grandes reflexiones finales. Ahora estamos listos para empezar a aceptar preguntas. Danos un segundo para prepararnos y volveremos enseguida. Recuerda que puedes utilizar el botón de Preguntas y Respuestas de la parte inferior de la pantalla para hacer cualquier pregunta, y volveremos enseguida.

Estamos de vuelta. Ya tenemos algunas preguntas. Dr. Rizvi, me gustaría dirigirte la primera pregunta a ti. Como radiólogo, ¿puedo utilizar una combinación de informes generativos de IA y mis plantillas históricas favoritas con lo que has mostrado?

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

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

La forma en que concebimos 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: Tenemos una pregunta de Trent:

¿Y si el paciente forma parte de un programa de cribado pulmonar y quieres directrices Lung-RADS frente a Fleischner? ¿Puede este producto reconocer al paciente como paciente de cribado 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. Tenemos todas esas directrices integradas en el sistema. Ya sea Lung-RADS, BI-RADS o TI-RADS, todas las directrices del ACR están incluidas.

Puedes elegir qué directriz quieres utilizar, y si es un caso de cribado y se menciona como tal, nuestros algoritmos de IA lo determinarán y elegirán automáticamente la clasificación y directriz adecuadas.

Brian Casey: De acuerdo, perfecto. Vijay, me gustaría dirigirte la siguiente pregunta.

¿Cuáles son algunas de las mejoras que obtendrán los administradores de PACS y el personal informático 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, porque en realidad se necesitan menos plantillas. Históricamente, se necesitaban plantillas para cubrir todos y cada uno de los casos.

Con los informes de IA, ésta es lo suficientemente inteligente como para manejar la mayoría de los casos con una sola plantilla por tipo de estudio, sin necesidad de crear plantillas para cada ligera 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.

Esto supone una ayuda importante para los administradores de PACS y los directores médicos, ya que menos plantillas significan una gestión mucho más sencilla. Gestionar un gran número de plantillas puede convertirse en un calvario, y esta mejora agiliza el proceso de forma significativa.

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

Dr. J.S. Luchs: Sí, no, estoy completamente de acuerdo. Todo el mundo quiere sus propias plantillas. Siempre quieren sus propias plantillas exactamente como las quieren, y puede hacer que sea mucho más difícil para el equipo de TI ocuparse de ello.

Y si no tienes que ocuparte de eso, o si algo ya está integrado, o si estás tratando con una IA que va a acabar creando tus plantillas por ti, va a facilitar mucho las cosas al equipo.

Brian Casey: Sí. Dr. Luchs, ¿puedes hablar un poco sobre los tiempos de respuesta? Antes has hablado del agotamiento y la eficiencia, y ese tipo de cosas en lo que se refiere a los tiempos de respuesta, que es una métrica real por la que se mide a los radiólogos. ¿Qué ventajas tiene una solución combinada de PACS e informes en términos de tiempo de respuesta? ¿Permite obtener los informes más rápidamente?

Dr. J.S. Luchs: Sí, cuando algo está integrado y realmente -como decía antes- se comunican entre sí y están contentos de hacerlo, facilita mucho las cosas al radiólogo.

Si las cosas se cargan más rápidamente, 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 afectará a tu tiempo de respuesta. El tiempo de respuesta no debería verse afectado por lo que hacen los ordenadores. Debería afectarte a ti como radiólogo y a la longitud de tu informe, así como al tiempo que tardes en leerlo.

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

Otra cosa es que también ayuda a la integración, porque si tienes un sistema y quieres comprar otro, tendrás que asegurarte de que estén integrados hasta cierto punto, al menos de que se comuniquen entre sí. Eso también va a ralentizar la transición de iniciar un reconocimiento de voz de tipo IA. Así que ayuda en ambos extremos.

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

Dr. A. Rizvi: Sí, quizá se refieran a macros u otras cosas que puedas decir. Y sí, todas las características que suelen utilizar los radiólogos, como las frases rápidas que dices -como macro esto, macro aquello-, todas ellas pueden seguir utilizándose en la transcripción.

Puedes crear esas macros en nuestro sistema. Puedes cargarlas desde otros sistemas. Así que todas pueden utilizarse dentro de nuestro sistema.

Brian Casey: De acuerdo. Otra pregunta de Carl. ¿Pueden integrarse automáticamente los datos DICOM SR (que creo que es el informe estructurado DICOM) en el informe radiológico, especialmente en áreas específicas del informe?

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

Por ejemplo, si tienes una sección llamada riñón y llega información de SR sobre brotes del riñón izquierdo o derecho, simplemente la colocará en el lugar correcto. Ni siquiera tienes que hacer una parte importante del mapeo.

Ahora, lo realmente interesante es cuando pasamos a la multimodalidad y empezamos a examinar las imágenes y los datos de imagen resumidos reales de las ecografías y los introducimos automáticamente.

Esto es lo que llamamos caché de informes. Al igual que el concepto de almacenamiento en caché de imágenes, en el que las imágenes ya están cargadas cuando abres un caso, el almacenamiento en caché de informes precarga todos tus elementos de datos, ya sean clasificadores de imágenes multimodales, datos de 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 hecho, sólo tienes que pulsar firmar, y ya has terminado. Esto ahorra muchísimo tiempo.

Brian Casey: Sí, por supuesto. Tengo una pregunta de Luke. ¿Puede la solución integrada RamSoft Rad Pair determinar los antecedentes relevantes que tiene un paciente en RamSoft Patient Explorer y poner 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, se trata absolutamente de la siguiente fase de la integración en curso: poder capturar los datos previos automáticamente para que no sea necesario dictarlos. Convencionalmente, un radiólogo dictaría la información de los exámenes previos que realmente mira, pero todo eso podría hacerse automáticamente.

Esto está absolutamente en progreso.

Brian Casey: He aquí una pregunta interesante. El año pasado, tuvimos dos fallos completos de conexión a Internet durante varias horas, lo que hizo imposible ejecutar aplicaciones radiológicas. ¿Existe alguna posibilidad de seguir utilizando vuestra aplicación cuando esto ocurre, como durante una catástrofe o un ciberataque?

Vijay Ramanathan: Normalmente, lo que recomendamos en términos de conectividad a Internet es disponer de una solución de copia de seguridad 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 se cae la conectividad primaria a internet.

En cuanto a garantizar que los radiólogos puedan seguir trabajando durante un corte de internet, tener una solución basada en la nube es muy útil. Las soluciones basadas en la nube siguen funcionando aunque se produzca una interrupción en un lugar concreto.

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

Dr. J.S. Luchs: Sí, es parecido a lo que ha dicho Vijay. Llevamos más de una década utilizando RamSoft, y tener un PACS basado en la nube hace que sea mucho más fácil seguir operativo durante una subida de tensión repentina 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 u otros equipos.

La ciberseguridad 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, como incluir una sección de correlación clínica? Además, si hay secciones que quedan vacías, ¿introduce el radiólogo intérprete alguna verborrea, o se puede finalizar?

Dr. 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 poner en esas zonas. Sin embargo, si existen 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 proporciones.

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

Dr. A. Rizvi: Rad Pair es una solución de informes completa por sí sola. Incluye todas las capacidades de los sistemas de informes heredados, además de informes completos de IA generativa, clasificaciones y las funciones de IA agéntica de las que hemos hablado.

Lo vemos más como un sustituto de los antiguos sistemas de informes heredados que como una simple adición.

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

Dr. A. Rizvi: Consideramos que estamos revolucionando el paradigma de la elaboración de informes, no sólo introduciendo mejoras graduales.

Históricamente, los sistemas de elaboración de informes han introducido pequeños cambios graduales a lo largo de las décadas, pero la interfaz de usuario y la experiencia de usuario han seguido siendo prácticamente las mismas: cuadros de texto, informes dictados y ediciones manuales. Incluso las empresas que utilizan nieve LLM se centran principalmente en pequeñas mejoras del flujo de trabajo existente.

En Rad Pair, estamos adoptando un enfoque diferente. Pretendemos cambiar totalmente el paradigma creando una experiencia de comunicación natural. El objetivo es que Rad Pair desaparezca en segundo plano para que los radiólogos pasen más tiempo centrados en las imágenes y menos en el sistema de informes.

Hacia allí nos dirigimos, y así es como nos diferenciamos.

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

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

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

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

Brian Casey: Es increíble. Dr. Rizvi, parece que, al principio, la IA en radiología se centraba sobre todo en analizar imágenes y resaltar zonas sospechosas. Pero recientemente, se ha prestado mucha atención a las soluciones de elaboración de informes. ¿A qué crees que se debe?

Dr. A. Rizvi: Se debe a que los radiólogos dedican gran parte de su tiempo a la elaboración de informes, que es un trabajo de gran valor añadido.

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

La IA de píxeles, o clasificadores de imágenes, es útil y acelera el diagnóstico señalando áreas de interés. Pero 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 pretenden eliminar por completo esta tarea sin valor añadido.

Brian Casey: Dr. Luchs, ¿considera que el valor real de la IA está más en ayudar a elaborar 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 las cosas, 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 administrativos. Acelera el proceso, mejora la precisión y nos permite ofrecer una mejor atención al paciente.

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

Dr. J.S. Luchs: Probablemente se destinará a las cosas que ya hacemos: leer más estudios de imagen al día, analizar los estudios con más detalle o hablar más con los médicos remitentes.

En última instancia, pasará de las tareas de secretaría a actividades más centradas en el paciente, que es exactamente adonde debería ir.

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 una cosa u otra: necesitamos ambas.

La IA de píxeles ayuda a los radiólogos a diagnosticar afecciones que podrían no ser obvias a partir de las imágenes por sí solas. La IA de informes, por su parte, acelera la creación de informes.

Estas soluciones abordan distintos retos en este 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 de verdad importa: la atención al paciente.

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

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

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

Brian Casey: ¿Existe algún estudio que cuantifique las mejoras en los plazos de entrega o las métricas de salida de informes?

Dr. A. Rizvi: Aún es pronto, pero estamos trabajando con una universidad en un libro blanco. Puede que tengamos algunos datos preliminares listos para la RSNA.

Brian Casey: ¿Hay algún plan para ampliar Rad Pair al Reino Unido, donde los radiógrafos leen las imágenes?

Dr. A. Rizvi: Sí, tenemos socios de canal internacionales. Si asistes a la RSNA, pásate por nuestro stand para hablar de posibles asociaciones.

Brian Casey: Me alegro de oírlo. Así que, como recordatorio, la RSNA se acerca en sólo un par de semanas. Dr. Rizvi, has mencionado dónde puede ver la gente a Rad Pair en la RSNA. ¿Puede recordarnos la ubicación de su stand?

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

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

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

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

Vijay Ramanathan: Estaremos en el Pabellón Norte, en el stand 6513. Nos encantaría conocer a todo el mundo y hablar de nuestras soluciones.

Brian Casey: Perfecto. Dr. Rizvi, ¿tengo entendido que tiene alguna noticia emocionante que compartir con nosotros antes de que terminemos?

Dr. A. Rizvi: Sí, acabamos de enterarnos de que Rad Pair ha ganado el Premio al Mejor Nuevo Proveedor del Año 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: ¡Enhorabuena! Es un logro impresionante y un merecido reconocimiento por el trabajo que estáis haciendo.

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 fascinante debate.

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

Vijay Ramanathan: Gracias.

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

Brian Casey:Y muchas gracias a nuestros asistentes por acompañarnos hoy. Ha sido el primer seminario web deImaging Wire, y estamos encantados con la asistencia. No dejéis de pasaros porRSNA para ver toda la magnífica tecnología de la que hemos hablado hoy.

Termino para Imaging Wire, soy BrianCasey.