L'avenir du PACS : 5 tendances pour l'imagerie médicale en 2024
Émergent SACSles technologies connexes redéfinissent l'horizon de l'imagerie médicale diagnostique et offrent aux organismes de soins de santé des possibilités intéressantes de transformer les soins aux patients. Plongez avec nous pour discuter des principales tendances suivantes qui révolutionnent le paysage de l'imagerie médicale tout en jetant les bases d'un nouveau chapitre dans l'histoire de la radiologie et l'avenir du PACS :
- Utilisation de l'intelligence artificielle (IA) en radiologie et en imagerie médicale
- Automatisation des flux de travail en radiologie dans les soins de santé
- Orchestration des flux de travail en radiologie
- Systèmes de radiologie sur le Web
- Systèmes combinés RIS/PACS
Utilisation de l'intelligence artificielle (IA) en radiologie et en imagerie médicale
Les radiologistes ne sont pas étrangers aux systèmes de détection et de diagnostic assistés par ordinateur (CAO), grâce au lancement des applications de mammographie et de radiographie pulmonaire dans les années 1960. Entre les mouvements progressifs du développement d'algorithmes et l'accessibilité accrue des ressources informatiques, l'IA intégrée peut élever le processus de décision radiologique à une norme plus grande et plus utilisable.
Pour commencer, qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ? L'IA est généralement utilisée pour décrire le fonctionnement cognitif (p. ex. résolution de problèmes, apprentissage, etc.) tel qu'imité par un dispositif ou une entité technologique. En ce qui concerne également la discipline de l'informatique, l'IA englobe le développement de systèmes axés sur l'exécution de travaux normalement entrepris par l'intelligence humaine.
Deux techniques spécifiques qui contribuent à la culture de l'IA sont : apprentissage automatique (ML) et apprentissage profond (DL). Largement utilisé en imagerie médicale (en particulier 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 au ML et fait partie de l'ensemble de l'IA. Ces méthodes centrées sur l'apprentissage de la représentation impliquent diverses couches de représentation à travers lesquelles les données brutes sont décodées pour les tâches de détection ou de classification à exécuter.
En tant que tendances en matière de développement de l'intelligence artificielle de niveau humain grandit, les possibilités d'innovation dans des domaines comme l'imagerie médicale et la radiologie sont imminentes. Au-delà de la portée initiale prévue de la tâche automatisée (p. ex. traduction linguistique, exécution de la chirurgie... même la rédaction de livres !) , IA lorsqu'elle est intégrée à un système PACS peut offrir la possibilité d'améliorer le travail d'un radiologiste en général en éliminant les répétitions fastidieuses et chronophages.
Toutefois, la le plus grand obstacle des solutions PACS intégrées à l'IA en radiologie à l'heure actuelle, il s'agit d'algorithmes d'intelligence artificielle. Les algorithmes actuellement disponibles offrent une capacité limitée de fonctionner avec succès avec la nature monolithique de nombreux systèmes PACS sur le marché. De nombreux fournisseurs d'IA peuvent être inspirés à concevoir des interfaces PACS personnalisées, mais les experts supposent qu'une refonte approfondie (où un PACS est construit autour d'un cadre d'IA complet) est ce qui est nécessaire pour assurer une adoption généralisée et réussie de l'intelligence artificielle en radiologie.
L'imagerie médicale appuyée par l'intelligence artificielle offre un potentiel inestimable en radiologie et en interprétation radiologique grâce à précision améliorée et productivité optimisée. Quelques-uns principaux cas d'utilisation voici un exemple qui illustre le mieux cette valeur :
- Détection des fractures et des lésions musculo-squelettiques
- Dépistage du cancer
- Identification des anomalies cardiovasculaires
- Diagnostic des maladies neurologiques
- Analyses liées à la thoracique
Le avantages la radiologie et l'imagerie médicale intégrées à l'intelligence artificielle devraient avoir une grande portée, influençant grandement l'avenir des systèmes PACS :
- Charges de travail plus efficaces avec la réduction des tâches laborieuses (p. ex. segmentation de la structure)
- Diminution des erreurs de lecture ou des « manquements » par des radiologistes fatigués ou distraits grâce à la détection d'anomalies aiguës (p. ex. lésions subtiles)
- Diagnostics améliorés grâce à une numérisation plus approfondie des images (identification d'éléments au-delà de la perception humaine — par exemple, marqueurs moléculaires dans les tumeurs)
- Meilleure organisation et intendance des données
Ces avantages potentiels des solutions PACS de demain alimentées par l'IA sont certains d'ouvrir la voie vers meilleure imagerie quantitative et amélioration des résultats pour les patients.
Bien que des fonctionnalités d'IA limitées soient disponibles dans un système PACS, de nombreux systèmes de nouvelle génération Archives neutres pour les fournisseurs (VNA) — et plus récemment, Imagerie des DME .. comblent cet écart particulier avec la incorporation de l'IA dans leurs conceptions.
Automatisation des flux de travail en radiologie dans les soins de santé
L'automatisation de flux de travail de radiologie a joué un rôle fondamental dans la prestation généralisée de soins de santé optimisés à la prime. Conçues pour tirer parti de la technologie afin d'améliorer la prestation de radiologie, l'automatisation offerte par de nombreux systèmes PACS et RIS sur le marché a grandement contribué à de meilleurs soins aux patients et réduction des délais d'exécution résultant directement de l'amélioration des flux de travail (c.-à-d. l'élimination des tâches manuelles), de la visualisation et des capacités de collaboration.
L'interopérabilité transparente, la centralisation des données et l'évolutivité dynamique des VNA et des EMR d'imagerie élargissent davantage les possibilités d'automatisation des flux de travail de radiologie égalant gain de temps accru pour les cliniciens et les patients.
Comme cette tendance est flux de travail de radiologie l'automatisation continue de croître, surtout face aux facteurs clés de l'industrie, tels que le mouvement vers modèles de remboursement basé sur la valeur (VBR) et le besoin qui en découle de modernisation de la TI, les nouveaux systèmes VNA constituent la prochaine étape de la métamorphose de l'imagerie médicale et de la radiologie.
VNA modernes utilisant technologie d'apprentissage automatique par intelligence artificielle aura la capacité de transformer le travail traditionnellement fastidieux (p. ex. diagnostic préliminaire, annotations, création de rapports, etc.) en une exécution sans effort. Agir à titre de radiologie »assistants intelligents», ces systèmes VNA avancés du futur seront essentiels pour réduire la charge de travail des radiologistes tout en leur libérant du temps pour s'occuper d'autres éléments cruciaux des soins aux patients (p. ex. consultations d'images et extractions de données). De plus, les ARN soutenus par l'IA favoriseront l'amélioration des soins aux patients en augmentant la fréquence des détections précoces, réduisant ainsi au minimum les erreurs de diagnostic.
Mise à jour : Logiciel de radiologie EMR les solutions vont encore plus loin dans les soins de santé révolutionnaires grâce à la consolidation complète des données et des systèmes. La mise en œuvre de ces solutions élève les écosystèmes des soins de santé à favoriser l'autonomie des patients et la démocratisation des soins de santé.
Orchestration des flux de travail en radiologie
L'orchestration des flux de travail est une pierre de touche essentielle de l'imagerie d'entreprise. De nos jours, les systèmes d'entreprise de soins de santé se composent généralement de diverses solutions PACS provenant de fournisseurs disparates dans des réseaux étendus de centres d'imagerie et d'hôpitaux.
Protéger avec succès les soins de santé fondés sur la valeur des primes mise en œuvre de l'orchestration des flux de travail exige un équilibre pour faciliter les facteurs clés tels que l'efficacité, la conformité aux SLA, la disponibilité des radiologistes et des sous-spécialistes... tout en veillant à l'harmonisation des objectifs ministériels.
De plus, l'orchestration du flux de travail favorise une gestion adepte de la charge de travail tout en assurant une répartition opportune et appropriée des cas problématiques en permettant une répartition équitable des cas entre les professionnels de l'imagerie qualifiés travaillant dans toutes les entreprises de soins de santé.
Les VNA peuvent constituer un bond en avant quantique pour les entreprises de soins de santé qui cherchent à réaliser l'avenir de l'imagerie médicale diagnostique. Ces mêmes organisations qui souhaitent éviter de s'aventurer dans un remplacement coûteux de systèmes PACS peuvent plutôt envisager la consolidation des flux de travail plus rentable offerte par les solutions VNA.
Barre latérale : Une orchestration et une consolidation des flux de travail de radiologie incomparables peuvent être expérimentées avec les solutions d'imagerie EMR telles que celles de RAMSoft OmegaAI.
Grâce à une orchestration complète du flux de travail de radiologie, les entreprises de soins de santé sont sur la bonne voie pour actualiser des délais de traitement et de traitement plus rapides ce qui donne lieu à amélioration des soins aux patients ; ainsi que satisfaction des cliniciens.
Systèmes de radiologie sur le Web
De nombreux organismes de soins de santé et cabinets d'imagerie médicale font de plus en plus la transition de leurs systèmes PACS sur place existants vers PACS en nuage solutions. Les avantages immédiats de l'utilisation de ces plateformes comprennent : rapport coût-efficacité, évolutivité, et peut-être plus important encore, la sécurité des données.
Les solutions PACS basées sur l'infonuagique peuvent prendre suffisamment en charge un large éventail d'environnements d'imagerie médicale, des cabinets de petite à moyenne taille aux installations à plus grande échelle. Cependant, les entreprises d'imagerie médicale peuvent mieux tirer parti des capacités avancées de gestion des données d'une archive neutre par fournisseur (VNA) ou d'un EMR d'imagerie.
Systèmes combinés RIS/PACS
Logiciel RIS/PACS des solutions — et, dans une plus large mesure, des plateformes avancées offrant une consolidation totale des systèmes et des données, telles que l'imagerie EMR de RAMSoft, OmegaAI — continuera de renforcer les effets positifs sur les soins de santé de l'avenir. Les avantages typiques de la radiologie Systèmes PACS offrir aux fournisseurs de soins de santé — des flux de travail améliorés, intégration transparente, sécurité fiable des données, évolutivité du stockage flexible — ont une valeur perpétuelle dans disponibilité optimale de l'entreprise et coûts globaux et économies de temps.
Vous avez d'autres questions ? Allez-y et demandez-nous !
S'il s'agit de RamSoft des solutions logicielles d'imagerie médicale novatrices ou si nous souhaitons contacter notre équipe d'experts, nous sommes ravis d'en apprendre davantage sur vous et sur ce que vous recherchez pour transformer votre écosystème de soins de santé pour offrir des soins plus rapides et autonomes! Communiquez avec nous dès aujourd'hui et commençons la conversation ensemble.
