L'avenir du PACS : 5 tendances pour l'imagerie médicale en 2024
émergentes Les technologies liées à l' PACS redéfinissent l'avenir de l'imagerie médicale diagnostique et offrent aux établissements de santé des possibilités incroyables pour transformer les soins prodigués aux patients. Plongez avec nous dans les principales tendances qui révolutionnent le paysage de l'imagerie médicale tout en jetant les bases d'un nouveau chapitre dans l'histoire de l' la radiologie et l'avenir des PACS : Utilisation de l'intelligence artificielle (IA) en radiologie et en imagerie médicale Automatisation des flux de travail en radiologie dans le secteur de la santé Orchestration des flux de travail en radiologie Systèmes de radiologie basés sur le Web Systèmes combinés RIS/PACS Utilisation de l'intelligence artificielle (IA) en radiologie et en imagerie médicale Les radiologues connaissent bien les systèmes de détection et de diagnostic assistés par ordinateur (CAD), grâce à l'apparition des applications de mammographie et de radiographie thoracique dans les années 1960. Grâce aux progrès dans le développement des algorithmes et à l'accès plus facile aux ressources informatiques, l'IA intégrée peut améliorer le processus de décision en radiologie et le rendre plus efficace. Pour commencer, qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ? L'IA est généralement utilisée pour décrire les fonctions cognitives (par exemple, la résolution de problèmes, l'apprentissage, etc.) imitées par un appareil ou une entité technologique. Dans le domaine de l'informatique, l'IA englobe aussi le développement de systèmes conçus pour effectuer des tâches normalement réalisées par l'intelligence humaine. Deux techniques spécifiques contribuent au développement de l'IA : l'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage profond (DL) . Largement utilisé en imagerie médicale (en particulier dans l'imagerie d'entreprise), l'apprentissage automatique comprend toutes les méthodes qui permettent aux ordinateurs d'apprendre à partir de données sans nécessiter de programmation directe. L'apprentissage profond, quant à lui, est une technique émergente associée à l'apprentissage automatique et qui s'inscrit dans le vaste domaine de l'IA. Ces méthodes centrées sur l'apprentissage de représentations impliquent différentes couches de représentation à travers lesquelles les données brutes sont décodées pour être utilisées dans des tâches de détection ou de classification. À mesure que les tendances en matière de développement d'une intelligence artificielle de niveau humain se développent, les opportunités d'innovation dans des domaines tels que l'imagerie médicale et la radiologie sont imminentes. Au-delà du champ d'application initial prévu pour les tâches automatisées (par exemple, la traduction, la chirurgie... voire l'écriture de livres !), l'IA, lorsqu'elle est intégrée à un système PACS, pourrait améliorer le travail des radiologues en général en éliminant les tâches répétitives, fastidieuses et chronophages. Cependant, le plus grand obstacle à l'adoption des solutions PACS intégrant l'IA en radiologie réside actuellement dans les algorithmes d'intelligence artificielle. Les algorithmes disponibles aujourd'hui ont une capacité limitée à fonctionner correctement avec la nature monolithique de nombreux systèmes PACS sur le marché. Beaucoup de fournisseurs d'IA pourraient être tentés de concevoir des interfaces PACS personnalisées, mais les experts pensent qu'il faut repenser complètement le système (en construisant un PACS autour d'un cadre d'IA complet) pour garantir l'adoption généralisée de l'intelligence artificielle en radiologie. L'imagerie médicale soutenue par l'intelligence artificielle offre un potentiel inestimable en radiologie et en interprétation radiologique grâce à une meilleure précision et une productivité optimisée . Voici quelques cas d'utilisation de premier plan qui illustrent le mieux cette valeur : Détection des fractures et des blessures musculo-squelettiques Dépistage du cancer Identification des anomalies cardiovasculaires Diagnostic des maladies neurologiques Analyses thoraciques Les avantages de la radiologie et de l'imagerie médicale intégrées à l'intelligence artificielle devraient être considérables et avoir une grande influence sur l'avenir des systèmes PACS : Charge de travail plus efficace grâce à la réduction des tâches fastidieuses (par exemple, la segmentation des structures)Réduction des erreurs de lecture ou des « oublis » par des radiologues fatigués ou distraits grâce à la détection des anomalies graves (par exemple, des lésions subtiles) Amélioration des diagnostics grâce à un balayage plus approfondi des images (identification d'éléments invisibles à l'œil nu, par exemple des marqueurs moléculaires dans les tumeurs)Meilleure organisation et gestion des données Ces avantages potentiels des solutions PACS basées sur l'IA de demain vont certainement ouvrir la voie à une meilleure imagerie quantitative et à de meilleurs résultats pour les patients et . Même si les fonctionnalités de l'IA sont limitées dans un système PACS, de nombreux systèmes d'archivage et de gestion d'images ( ) de nouvelle génération (VNAs) — et plus récemment, les dossiers médicaux électroniques (EMR) d'imagerie — comblent cette lacune en intégrant l'IA dans leur conception.Automatisation des flux de travail en radiologie dans le secteur de la santé L'automatisation des flux de travail en radiologie a joué un rôle essentiel dans la généralisation de soins de santé optimisés et de qualité supérieure. Conçue pour tirer parti de la technologie afin d'améliorer la prestation des services de radiologie, l'automatisation disponible dans de nombreux systèmes PACS et RIS sur le marché a énormément contribué à améliorer les soins aux patients et réduire les délais d'exécution grâce à l'amélioration des flux de travail (c'est-à-dire l'élimination des tâches manuelles), à la visualisation et aux capacités de collaboration.L'interopérabilité transparente, la centralisation des données et l'évolutivité dynamique qui caractérisent les VNA et les DME d'imagerie élargissent encore les possibilités d'automatisation des flux de travail en radiologie, ce qui se traduit par un gain de temps pour les cliniciens et les patients . Alors que cette tendance à l'automatisation des flux de travail en radiologie continue de se développer, en particulier face à des facteurs tels que la transition vers des modèles de remboursement basés sur la valeur (VBR) et le besoin de modernisation informatique qui en découle, les systèmes VNA émergents offrent la prochaine étape dans la transformation de l'imagerie médicale et de la radiologie.Les VNA modernes utilisant la technologie d'apprentissage automatique de l'intelligence artificielle seront capables de transformer les tâches traditionnellement fastidieuses (par exemple, le diagnostic préliminaire, les annotations, la création de rapports, etc.) en une exécution sans effort. Agissant comme des « assistants intelligents de radiologie » , ces systèmes VNA avancés du futur seront essentiels pour réduire la charge de travail des radiologues tout en leur libérant du temps pour se consacrer à d'autres éléments cruciaux des soins aux patients (par exemple, les consultations d'images et l'extraction de données). En plus, les VNA soutenus par l'IA vont améliorer les soins aux patients en augmentant la fréquence des détections précoces, ce qui va réduire les erreurs de diagnostic. Mise à jour : Les solutions logicielles EMR pour la radiologie font passer les soins de santé révolutionnaires à un niveau supérieur grâce à une consolidation complète des données et des systèmes. La mise en œuvre de ces solutions améliore les écosystèmes de soins de santé pour favoriser l'autonomie des patients et démocratiser les soins de santé . Orchestration du flux de travail en radiologie L'orchestration du flux de travail est une pierre angulaire de l'imagerie d'entreprise. De nos jours, les systèmes des entreprises de santé sont généralement composés de différentes solutions PACS provenant de fournisseurs disparates et répartis sur de vastes réseaux de centres d'imagerie et d'hôpitaux. Pour garantir des soins de santé de qualité supérieure, la mise en œuvre réussie de l'orchestration des flux de travail nécessite un équilibre entre différents facteurs clés tels que l'efficacité, le respect des accords de niveau de service (SLA), la disponibilité des radiologues et des sous-spécialistes, tout en veillant à l'alignement des objectifs des différents services.En plus, l'orchestration des flux de travail facilite la gestion de la charge de travail tout en garantissant une attribution rapide et appropriée des cas problématiques, grâce à une répartition équitable entre les professionnels de l'imagerie qualifiés travaillant dans différentes structures de soins de santé. Les VNA peuvent constituer un bond en avant pour les entreprises de soins de santé qui souhaitent se préparer à l'avenir de l'imagerie médicale diagnostique. Ces mêmes organisations qui souhaitent éviter de se lancer dans le remplacement coûteux d'un système PACS peuvent plutôt envisager la consolidation des flux de travail plus rentable offerte par les solutions VNA.Encadré : Les solutions EMR d'imagerie telles que RamSoft's OmegaAI offrent une coordination et une consolidation incomparables des flux de travail en radiologie. Grâce à une coordination complète des flux de travail en radiologie, les établissements de santé sont en passe de réaliser des traitements et des délais d'exécution plus rapides , ce qui se traduit par une amélioration des soins aux patients ainsi que la satisfaction des cliniciens . Systèmes de radiologie basés sur le Web De nombreux établissements de santé et cabinets d'imagerie médicale migrent de plus en plus leurs systèmes PACS sur site vers des solutions PACS cloud . Les avantages immédiats de l'utilisation de ces plateformes comprennent la réduction des coûts , l'évolutivité , la flexibilité et, peut-être plus important encore, la sécurité des données. Les solutions PACS basées sur le cloud peuvent prendre en charge un large éventail d'environnements d'imagerie médicale, des petits cabinets aux établissements de plus grande envergure. Cependant, les entreprises d'imagerie médicale peuvent mieux tirer parti des capacités avancées de gestion des données d'une archive neutre vis-à-vis des fournisseurs (VNA) ou d'un DME d'imagerie. Les systèmes combinés RIS/PACS , les solutions logicielles RIS/PACS et, dans une plus large mesure, les plateformes avancées offrant une consolidation totale des systèmes et des données, telles que le DME d'imagerie de RamSoft, et OmegaAI , continueront à renforcer les effets positifs dans le domaine des soins de santé de demain. Les avantages typiques que ces systèmes PACS d' s radiologiques offrent aux prestataires de soins de santé – amélioration des flux de travail , intégration transparente , sécurité fiable des données , évolutivité flexible du stockage – ont une valeur perpétuelle en termes d' optimisation du temps de fonctionnement et économies globales de temps et d'argent . Vous avez d'autres questions ? N'hésite pas à nous contacter ! Que ce soit pour en savoir plus sur les solutions logicielles innovantes de RamSoft pour l'imagerie médicale
