Радиология играет решающую роль в диагностике — от направления пациентов к правильным планам лечения до последующего наблюдения, однако отделения радиологии продолжают сталкиваться со многими проблемами в постпандемическом мире .

Среди этих проблем — рост нехватки персонала и увеличение рабочей нагрузки, которая усложняет борьбу рентгенологов, например, управление и интерпретацию огромного объема собранных данных для обеспечения качественного ухода за каждым пациентом.

Чтобы смягчить растущий объем радиологических данных, которые усугубляют нехватку персонала и его выгорание, решения Philips с поддержкой искусственного интеллекта позволяют рентгенологам эффективно использовать искусственный интеллект в своей повседневной клинической практике.

Растущее доверие к ИИ

Согласно недавнему опросу почти 3000 руководителей здравоохранения в 15 странах, доверие к искусственному интеллекту и прогнозной аналитике растет. Руководители радиологии являются истинными первопроходцами в области передовых аналитических технологий. Philips AI помогает дальновидным рентгенологам воспользоваться преимуществами передовых аналитических технологий, включая искусственный интеллект.

По словам Тануджа Гупты , руководителя бизнес-категории Philips AI, Philips считает, что существует как минимум три способа, с помощью которых ИИ может создать ценность для здравоохранения.

 «Один из них находится в самих машинах», — объяснил Гупта. «Можем ли мы использовать ИИ для увеличения скорости и эффективности сканера? Могу ли я обработать изображение быстрее и сократить время обработки? Кроме того, здесь есть аспект безопасности пациентов. Могу ли я восстановить изображение с меньшим облучением пациента?»

Во-вторых, использование ИИ для клинических целей, таких как скрининг рака или диагностическая помощь. Комплексное решение для поддержки искусственного интеллекта может быть интегрировано в существующие ИТ-инфраструктуры и системы архивирования изображений и связи (PACS) для предоставления клинической диагностической помощи непосредственно в радиологическом рабочем процессе в пункте оказания медицинской помощи.

По словам Гупты, третий способ, которым помогает ИИ, — это облегчить бремя возросшей рабочей нагрузки из-за нехватки персонала. Он сказал, что рентгенологи спрашивают: «Можете ли вы каким-то образом облегчить мне нагрузку? Можете ли вы автоматизировать для меня этапы рабочего процесса? Можете ли вы предсказать, какие шаги я могу предпринять, и получить нужную информацию? Можете ли вы предсказать, что я собираюсь включить в свой отчет для радиологов, и предварительно заполнить его?» Все эти шаги могут сэкономить время, деньги и стресс, одновременно повышая производительность.

Практические решения искусственного интеллекта

Платформа расширенной визуализации Philips включает более 70 мультимодальных приложений, многие из которых используют искусственный интеллект для предоставления количественной информации, повышения достоверности диагностики или сокращения времени подготовки отчетов. Используя Advanced Workflow Orchestration , интерпретация изображений с поддержкой искусственного интеллекта помогает расставлять приоритеты в рабочих списках пациентов на основе клинических результатов, а расширенные функции позволяют автоматизировать отчетность и помочь поставить более ранний и более точный диагноз.

Приложения с поддержкой искусственного интеллекта из обширной экосистемы различных поставщиков легко внедрить в рабочий процесс с помощью общей облачной платформы, такой как AI Manager. Наличие полностью масштабируемого решения для размещения и выполнения наиболее подходящего для вашего исследования приложения искусственного интеллекта помогает обеспечить более полную оценку и более глубокое клиническое понимание.

Используя решения Philips для искусственного интеллекта, организации здравоохранения получат выгоду от повышения производительности, сокращения трудоемких ручных задач, таких как сегментация и количественный анализ, что позволит рентгенологам сосредоточиться на интерпретации более высокого уровня и уходе за пациентами. AI CAD также может служить дополнением к принятию решений рентгенологами, определяя области интереса или случайные находки, обеспечивая большую уверенность и последовательность в диагностике.  

Оптимизация внедрения ИИ на универсальной платформе, включая экосистему приложений ИИ, позволяет получить глубокую клиническую информацию. Он также без особых усилий генерирует соответствующие результаты ИИ, гармонизирует представление результатов ИИ и может выполнять проверку для выявления случайных результатов.

Наконец, организации здравоохранения могут положиться на искусственный интеллект Philips как на надежного партнера с гибкой бизнес-моделью и предложением SaaS, а также обработкой данных в единой надежной среде.

Источник