Inteligencia artificial en el PACS optimiza el informe médico radiológico

El desarrollo de la tecnología es una de las principales promesas para ganar agilidad y asertividad en el diagnóstico médico, favoreciendo la toma de decisiones sobre el mejor tratamiento.

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El desarrollo de la tecnología es una de las principales promesas para ganar agilidad y asertividad en el diagnóstico médico, favoreciendo la toma de decisiones sobre el mejor tratamiento.

 

La elaboración del informe médico radiológico es una de las principales actividades en los centros de medicina diagnóstica, además de una etapa crucial para la toma de decisiones sobre el diagnóstico y el mejor tratamiento de innumerables enfermedades. El uso del Sistema de Archivo y Comunicación de Imágenes (Picture Archiving and Communication System - PACS) ya apoya la realización de diferentes actividades involucradas en este proceso, elimina retrabajo y reduce pequeñas tareas que generan un gran impacto en la productividad final. En la actualidad, esta tecnología está teniendo un mayor apoyo de la inteligencia artificial, que prometen, entre otros resultados, ampliar la agilidad y la asertividad en la producción del documento. 

Marcos Duchêne, médico radiólogo del Hospital Albert Sabin, destaca que el sistema PACS por si solo trae diversos resultados para el proceso de elaboración del informe médico radiológico, tales como: la facilidad de acceso y gestión de las imágenes, seguridad para el paciente, agilidad, eficiencia y movilidad, entre otros. “Con el PACS hay una disminución del tiempo de transferencia de informaciones y del número de imágenes perdidas, un aumento en la velocidad de la lectura diagnóstica y del volumen de pacientes examinados y entre otros resultados que impactan directamente la producción del documento”, destaca el profesional. 

La inteligencia artificial (IA) se suma al sistema de imágenes médicas con el objetivo de auxiliar al médico radiólogo en la ejecución de tareas que son mecanizadas. La tecnología no substituirá al profesional, pero si complementará su actuación, permitiendo que los diagnósticos sean más asertivos. 

Un ejemplo es el impacto que tiene la IA en el promedio de reducción del tiempo de respuesta, el cual es un indicador que muestra si el centro de medicina diagnóstica está cumpliendo con el tiempo de respuesta acordado con los médicos, los servicios hospitalarios y, consecuentemente, con el paciente.  Ese promedio cae 60,3% para resultados positivos de tomografías computadorizadas de cabeza y de cuello, que utilicen algoritmos de deep learning. Sin embargo, para los demás resultados positivos y negativos de tomografías, no hay cambio en el indicador. El dato hace parte del paper "Un estudio clínico para evaluar la influencia de la priorización basada en IA en la reducción de tiempo de respuesta”, presentado en la edición 2018 del Encuentro Anual de la Sociedad de Informática para Imagenología en Medicina (Society for Imaging Informatics in Medicine - SIIM). 

Las posibilidades del uso de IA como apoyo en la toma de decisiones en radiología son innumerables. Actualmente ya es posible comparar la imagen con bases de conocimiento, que traen más asertividad al diagnóstico, en un modelo en el cual la herramienta incorpora aprendizajes a cada informe médico emitido, acumulando un repertorio clínico en su base de datos. 

La IA también se puede utilizar dentro del PACS para realizar el triaje de casos urgentes. En ese modelo, el recurso emite prioridades en el worklist del médico radiólogo, funcionando como un asistente virtual de análisis. Al realizar el triaje entre imágenes normales y modificadas, se verifica automáticamente, antes del radiólogo, los exámenes que se deben atender como prioritarios conforme al estado del paciente. El análisis ocurre a partir de algoritmos de reconocimiento de estándares y analogías en una base de conocimientos. Con esta tecnología, los médicos reciben informaciones sobre hallazgos incluso desde lugares remotos, lo que agiliza el diagnóstico y el inicio del tratamiento en el caso de anomalías

Conozca otras características del sistema de almacenamiento de imágenes que optimizan la producción del informe médico: 

  • Integración con RIS y con PEP: permite una comunicación simple y segura de los datos de los exámenes y los informes médicos registrados en cada área. Con la integración de los sistemas, hay un registro único del paciente, lo que hace que la gestión de las imágenes sea más asertivo al estar combinado a otros datos clínicos, evitando errores de digitación, cambios de los procedimientos y rechazos. La tecnología también permite el contacto directo del radiólogo con el médico solicitante, incluso remotamente, lo que garantiza el acceso al historial clínico completo del paciente examinado. 
  • Reconstrucción de imágenes: incluye tecnologías como Reconstrucción Multiplanar (MPR), que permite otros planos de visualización a partir de una única serie; Proyección de Intensidad Máxima, Mínima y Media (MIP/mIP/Media), que atenúa la intensidad de las estructuras para manipular imágenes de tomografía, y 3D, que proporciona visión tridimensional del examen. Todas permiten visualizar estructuras como huesos, órganos y tejidos con más eficiencia, permitiendo una visión amplia en caso de anomalías y, así, ampliando la asertividad del informe médico. 
  • Base de conocimiento: reúne todos los informes médicos que ya estén elaborados por el centro de diagnóstico por imagen, los cuales sirven de apoyo al trabajo del médico radiólogo para permitir que él mantenga el estándar de la escritura, elimine las dudas sobre el cuadro clínico o compare el informe médico actual del paciente con exámenes antiguos. Como está incorporado al sistema PACS, no hay necesidad de intercambiar pantallas para la realización de las búsquedas y comparativos, lo que ayuda a optimizar el flujo de los informes médicos y, de este modo, mejorar la productividad. 
  • Reconocimiento de voz: un micrófono acoplado al equipo que permite transcribir lo que se habla, automáticamente, en el software. De igual modo, esta herramienta también permite reconocer palabras específicas de cada especialidad, además de viabilizar la realización de entrenamientos para adecuarse mejor a cualquier tipo de voz. Sin esta opción, el radiólogo necesita interrumpir el análisis de la imagen para digitar o, incluso, para transcribir el informe médico grabado, posteriormente. Muchas veces, el trabajo de transcripción involucra otros profesionales, lo que implica más costos y más tiempo para finalizar el documento. 

Con el avance de la inteligencia artificial, mezclado con estas y otras herramientas ya existentes en el sistema PACS, será posible seguir la evolución de enfermedades, como el cáncer, de modo totalmente automatizado. El mismo vale para la comparación de exámenes y puntos específicos, como en el caso de cirugías. 

Para el especialista del Hospital Albert Sabin, todas estas innovaciones traerán más eficiencia, no solo en la elaboración del informe médico, sino también en el acceso rápido a imágenes, en la disminución de pérdidas, en la economía a largo plazo por disminuir la realización de exámenes, entre otros factores que culminan en una mejor atención y en la satisfacción del paciente con el servicio como un todo. Así, la tecnología y los profesionales dedicados garantizan una reducción de costos y una mejoría de la asistencia al paciente.

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