Redacción
Siemens Healthineers ha presentado nuevas soluciones basadas en inteligencia artificial (IA) para los servicios de radiología que, según ha compartido la compañía, permiten optimizar los flujos de trabajo y reducir la carga cognitiva de los profesionales manteniendo la misma precisión diagnóstica. El fabricante ha dado a conocer sus herramientas en el marco del Congreso de la Sociedad de Radiología Norteamericana (RSNA), para ayudar a los proveedores de atención médica a abordar estos retos.
Entre las novedades se encuentran los servicios habilitados por IA que pueden proporcionar a los radiólogos resúmenes personalizados de observaciones clínicamente relevantes, lo cual supone un ahorro de tiempo en las anotaciones (medidas, volumetrías, etc.) de hallazgos en las imágenes y la creación de informes. El objetivo es abarcar toda la cadena de imágenes, desde su programación y generación hasta la elaboración de informes.
Facilitar la interpretación de imágenes y ayudar en la planificación de escenarios complejos en entornos hospitalarios son dos de los fines de estas nuevas soluciones de radiología basadas en IA. Asimismo, la compañía está trabajando en la mejora de sus servicios de asesoramiento con inteligencia artificial para simular escenarios complejos y recomendar mejoras en las operaciones de los centros hospitalarios.
Con las nuevas soluciones, desde Siemens Healthineers se pretende ayudar a mitigar los efectos de la escasez de personal y reducir el agotamiento de los radiólogos
En definitiva, apoyar de forma integral a los radiólogos, asumiendo algunos de los procesos más rutinarios. De este modo, pueden ayudar a mitigar los efectos de la escasez de personal y reducir el agotamiento de los radiólogos.
Según los resultados obtenidos en varios proyectos piloto, se ha demostrado que, al utilizar las nuevas herramientas basadas en IA, los radiólogos pudieron anotar los hallazgos en las imágenes de TC torácicas hasta un 25 % más rápido y experimentaron una carga cognitiva notablemente menor, de en torno a un 16%. La precisión clínica de los resultados se mantuvo en el mismo nivel elevado, según compartieron los clientes de Siemens tras sus experiencias en entornos específicos, ha explicado la compañía.
En cualquier caso, el uso de estas herramientas “es muy parecido a tener un médico residente que prepara los casos. Esto le permite avanzar de forma más eficiente a través de los mismos y reduce la carga cognitiva”, ha señalado William Baughman, médico radiólogo de The MetroHealth System (Cleveland, EE.UU.).
Además, el fabricante ya está trabajando en servicios complementarios de equilibrio de carga y programación para emparejar a los pacientes y al personal con el escáner adecuado en el momento adecuado, lo que permite unos flujos de trabajo más eficientes.
“Hemos identificado aquellos pasos del proceso radiológico en los que nosotros, como Siemens Healthineers, podemos aliviar eficazmente parte de la carga, mediante la automatización o la externalización de las actividades rutinarias”, explica João Seabra, Head of Enterprise Services de Siemens Healthineers.
Simulación de entornos complejos
“Esperamos poder ayudar a los equipos de radiología con este conjunto de servicios para que puedan centrarse en proporcionar la mejor atención posible a sus pacientes”, ha completado Seabra. En este sentido, además de introducir los nuevos servicios de radiología, está ampliando su oferta de asesoramiento para incluir el uso de la IA.
Su solución, que se llama ActExcell Operational Twin, combina la simulación predictiva con la orientación de expertos para ayudar a mejorar el rendimiento operativo en los centros sanitarios.Basándose en datos específicos del centro, el superordenador interno de la empresa simula escenarios futuros y descubre las mejoras más eficaces y el camino para alcanzarlas.Estas preguntas no son nada fáciles de responder si se tiene en cuenta la compleja interacción entre la planificación del personal, el diseño de las instalaciones, la distribución y la programación de los pacientes, por nombrar solo algunos factores.
Los agentes de IA están diseñados para alcanzar objetivos específicos, como reducir los tiempos de espera de los pacientes o el tiempo que estos deben pasar en las salas de exploración. A través de ActExcell Operational Twin, se pueden sugerir mejoras basadas en datos, explicar por qué elegir determinadas estrategias y proporcionar un entorno de simulación sólido antes de adoptar medidas en entornos reales.
