Radiologia
Sabemos que a IA pode ajudar os radiologistas no processamento e interpretação de imagens. Mas que impactos pode ter no momento de aquisição de imagens? E se fluxos de trabalho inteligentes na aquisição de imagens pudessem contribuir para uma experiência de imagiologia mais confiante, eficiente e centrada no paciente? Fluxos de trabalho inteligentes ativados por IA1 em todas as modalidades de imagiologia de diagnóstico podem ajudar os técnicos de radiologia, oferecendo uma maior eficiência e confiança clínica, para que se possam focar mais no paciente e menos na tecnologia.
Resumo
Desafio
Os departamentos de imagiologia de diagnóstico enfrentam falta de pessoal e variações na experiência do mesmo, o que coloca pressão sobre as equipas de imagiologia para encontrarem novas eficiências que também possibilitem um tempo de qualidade com o paciente.
Resultados As tecnologias ativadas por IA estão a ajudar significativamente o fluxo de trabalho em soluções completas, incluindo a preparação para o exame, orientação na configuração do exame e um exame rápido e eficiente.
Partilhe este artigo
O pessoal de radiologia atribui uma grande importância ao tempo de qualidade necessário para se focar nas necessidades dos pacientes. Muitos acham que, atualmente, não conseguem dedicar tempo suficiente aos pacientes.2 Sentem-se sobrecarregados e, por vezes, esgotados devido ao aumento da complexidade do sistema, a restrições orçamentais e a falta de pessoal, e sentem que uma parte significativa do seu trabalho – até 23% – poderia ser automatizada.2
Acontece que a eficiência do fluxo de trabalho e a facilidade de utilização contribuem em mais de 25% para a obtenção de imagens corretas à primeira.2 Pense no que poderia acontecer se pudesse reduzir e simplificar o número de passos do fluxo de trabalho de radiologia para um exame convencional, utilizando tecnologia para guiar e orientar, quando necessário, e até mesmo automatizar, quando possível. Vejamos o que está a acontecer com os últimos avanços a nível do fluxo de trabalho na imagiologia de diagnóstico.
A IA pode ajudar em passos cruciais do fluxo de trabalho de imagiologia. A configuração orientada de exames, a deteção de pacientes sem contacto e a realização, planeamento e processamento rápidos de exames são capacidades que integram a automatização inteligente de um fluxo de trabalho completo para RM. A TC com IA oferece a velocidade e precisão necessárias para enfrentar os desafios diários do departamento, tais como um posicionamento rápido e preciso do paciente. A análise contínua da qualidade no momento de aquisição de imagens de raios X pode ajudar os técnicos a maximizar o seu desempenho. Tudo isto simplifica o processo desde a aquisição de imagens até ao diagnóstico, ajudando a melhorar a experiência dos pacientes e da equipa.
Todo o fluxo de trabalho é mais fácil porque mesmo técnicos inexperientes conseguem realizar o exame com confiança e sem atrasos causados pela falta de informações."
Julia Ehrsahm
TR, Marien Hospital, Estugarda
Tem interesse em saber mais sobre como enfrentar os seus desafios?
Partilhe este artigo
Resumo
Desafio Os departamentos de imagiologia de diagnóstico enfrentam falta de pessoal e variações na experiência do mesmo, o que coloca pressão sobre as equipas de imagiologia para encontrarem novas eficiências que também possibilitem um tempo de qualidade com o paciente.
Resultados As tecnologias ativadas por IA estão a ajudar significativamente o fluxo de trabalho em soluções completas, incluindo a preparação para o exame, orientação na configuração do exame e um exame rápido e eficiente.
Veja mais detalhadamente as soluções que estão a ajudar os departamentos de radiologia a enfrentar com sucesso os desafios a nível do fluxo de trabalho.
Os resultados apresentados são apenas para fins ilustrativos e não são preditivos de resultados reais para a sua empresa. 1. De acordo com a definição de IA do Grupo de Peritos de Alto Nível da UE. 2. Radiology Staff in Focus: A Radiology Services Impact and Satisfaction Survey of Technologists and Imaging Directors. Research Report. 2019. Philips.
You are about to visit a Philips global content page
Continue