1. AI усиливает работу радиологов, а не заменяет их
«Люди не могут представить, как можно вернуться назад и не иметь этой технологии».
Доктор Уильямс подчеркивает, что AI не заменяет радиологов, а помогает им работать более эффективно. AI способен выявлять аномалии, приоритизировать рабочие списки и оптимизировать рабочие процессы, что улучшает качество ухода без уменьшения необходимости в радиологах. AI предоставляет ценную поддержку, но радиолог остается основным экспертом. Как сказал доктор Уильямс: «Мы не будем вытеснены в ближайшее время».
2. AI поддерживает последующее наблюдение за пациентами и предотвращает их потерю из виду
«AI может помочь убедиться, что пациенты проходят необходимые последующие исследования вовремя и не теряются».
Одним из неиспользованных потенциалов AI в радиологии является его способность улучшать управление последующим наблюдением за пациентами. Доктор Уильямс отмечает, что AI не только помогает в обнаружении аномалий, но также обеспечивает своевременное наблюдение, снижая вероятность того, что пациенты потеряются для медицинского наблюдения. Это не только улучшает результаты для пациентов, но и приносит больнице экономическую выгоду, обеспечивая пациентов необходимыми исследованиями.
3. AI улучшает время получения лечения и коммуникацию между командами
«Каждая минута важна, и передача информации нужному человеку простым и понятным образом критически важна».
Влияние AI на радиологию не ограничивается только изображениями. Доктор Уильямс рассказывает о том, как AI улучшил коммуникацию между радиологическим отделением и медицинскими командами, особенно в экстренных случаях, таких как легочная эмболия или рассечение аорты. Быстрое уведомление нужных членов команды помогает обеспечить пациентам оптимальный уход без задержек. Эта беспрепятственная коммуникация важна, потому что «любая возможность ускорить предоставление пациенту оптимального ухода приветствуется».
4. AI обеспечивает ценность через экономическую эффективность и реальные экономические выгоды
«Мы можем создать историю о том, как экономить деньги и предоставлять хороший уход за пациентами».
Доктор Уильямс объяснил, как больница Hoag использовала AI не только для клинических преимуществ, но и для демонстрации реальной экономии. Поскольку в диагностической радиологии нет прямой компенсации за использование AI, создание надежной истории о возврате инвестиций (ROI) является ключевым. Используя данные от ведущих учреждений, Hoag рассчитывает потенциальную экономию за счет сокращения времени пребывания в больнице и медицинских ошибок, что помогает обеспечить финансирование для расширения программы. Этот подход, основанный на данных, позволил им развить свои способности в области AI, увеличив количество модулей с нескольких до 15.
Доктор Уильямс с энтузиазмом говорит о потенциале AI, отмечая, что «мы даже близко не подошли к тому, чтобы исчерпать все возможности AI в радиологии». Способность технологий улучшать рабочие процессы, уход за пациентами и эффективность продолжает развиваться, как и роль радиолога. По мере того как AI становится более совершенным, его применения в областях за пределами визуализации, таких как управление последующими наблюдениями, будут только расширяться, что делает это время захватывающим для всей области радиологии.
