Dr. Ron Boucher, hlavní lékařský důstojník teleradiologie ve společnosti Experity – rozhovor

Dr. Ron Boucher působí jako hlavní lékařský důstojník teleradiologie ve společnosti Experity, softwarové a servisní společnosti zaměřené na trh urgentní péče ve Spojených státech.

Experity nabízí integrovaný operační systém, který zahrnuje elektronické zdravotnické záznamy, správu praxe, zapojení pacientů, fakturaci, teleradiologii, obchodní inteligenci a konzultační řešení. Téměř polovina urgentních center ve Spojených státech používá platformu Experity. Služby teleradiologie Experity řeší nedostatek radiologů tím, že poskytuje klinikám rozšířenou podporu. Tyto služby jsou uznávány pro své průmyslové vedoucí časy, 99,97% přesnost a přístup v reálném čase k radiologům. Integrace umělé inteligence do čtení snímků má za cíl dále zlepšit efektivitu a přesnost péče.

Pro čtenáře, kteří nejsou seznámeni s tímto termínem, co je teleradiologie?

Teleradiologie je lékařská služba, která umožňuje radiologům poskytovat klinické interpretační služby pro rentgenové snímky, ultrazvuk a další diagnostické zobrazování bez nutnosti fyzické přítomnosti u pacienta. V případě urgentní péče funguje teleradiolog jako rozšíření kliniky, nabízející rychlejší časy, reálnou konzultaci a dokonce i lepší přesnost.

S teleradiologií pacienti dostávají rychlejší a přesnější péči, personál klinik šetří čas díky včasným odpovědím a poskytovatelé péče se mohou spolehnout na diagnózy prověřené certifikovanými radiology. Kromě toho kliniky, které produkují malý objem radiologických vyšetření, mohou ušetřit významné množství peněz tím, že nebudou mít dedikovaného radiologa na místě a budou platit pouze za provedená vyšetření. To je zvláště důležité, když je zapotřebí subspecializovaný radiolog, který je obvykle k dispozici pouze ve větších institucích a akademických centrech.

Můžete vysvětlit hlavní výzvy, se kterými jste se setkali při integraci umělé inteligence do teleradiologie, a jak jste tyto výzvy řešili?

Největší výzvou, se kterou jsme se dosud setkali, je malá skupina radiologů, kteří nejsou připraveni začlenit umělou inteligenci do svých pracovních postupů. To je většinou způsobeno tím, že klinici chtějí pochopit technologii a zachovat svou nezávislost jako poskytovatelé a využívat tradiční postupy. Jako technologičtí experti za integrací umělé inteligence chápeme, že umělá inteligence má za cíl usnadnit a zlepšit standardní pracovní postup, nikoli nahradit roli radiologů. S pokračujícími pokroky v oblasti umělé inteligence a dalších technologií, které umožňují poskytovatelům zlepšit své postupy, vyzýváme poskytovatele, aby udržovali otevřenou mysl vůči nástrojům, které mohou pomoci udělat jejich práci snazší a současně poskytovat efektivnější a lepší péči.

Jinou výzvou je pokusit se pochopit silné a slabé stránky softwaru pro detekci zlomenin, se kterým jsme integrovali. Jakmile jsou tyto identifikovány, radiolog, jakmile získá více důvěry v software, může upravit pracovní postup, aby zlepšil celkovou přesnost a proces poskytování péče. Naše práce v Experity spočívá v tom, aby ukázala a hájila skutečnou hodnotu, kterou umělá inteligence přináší do pracovních postupů radiologů, jakmile jsou překonány počáteční výzvy při přijetí.

Proč jste přesvědčeni, že přijetí umělé inteligence ve zdravotnických zařízeních, zejména v radiologii, je výhodnější než její odmítání?

Největší váhání ohledně umělé inteligence pramení ze strachu z nahrazení lidských pracovníků, ale v případě teleradiologie jsou radiologové stále vyžadováni k interpretaci výsledků. Umělá inteligence doplňuje úkoly radiologa, ale certifikovaní klinici jsou stále vyžadováni k dohledu nad procesem. Rychlost a kvalita péče se dramaticky zvyšují s integrací umělé inteligence do služeb teleradiologie.

Jedním z hlavních výhod umělé inteligence v tomto směru je významné zlepšení efektivnosti a přesnosti interpretace zobrazování. Například náš software pro umělou inteligenci pomáhá radiologům identifikovat zlomeniny u dospělých a lokalizovat potenciální místa zranění – obě tyto věci jsou zvláště užitečné v teleradiologii, kde mohou být historie pacientů neúplné nebo kdy je studie provedena suboptimálně nebo nesprávně.

Umělá inteligence pomáhá snížit čas, který radiologové tráví hledáním abnormalit, což vede k 15-20% zvýšení rychlosti. Tato efektivita umožňuje rychlejší péči o pacienty bez kompromisů v kvalitě. Ve skutečnosti se kvalita čtení s touto integrací zlepšila o asi 40%, protože umělá inteligence pomáhá předcházet zmeškaným diagnózám, což zajišťuje přesnější a spolehlivější výsledky. Očekávání pacientů ohledně kvality a efektivnosti budou v budoucnu dále růst, zejména v urgentní péči, takže rozhodnutí přijmout umělou inteligenci a maximalizovat podporu, kterou nabízí, pomůže nejlépe splnit tyto potřeby.

Jak přesně přispěla integrace umělé inteligence do teleradiologie ke zlepšení výsledků pacientů?

Umělá inteligence nejen zvyšuje rychlost pracovního postupu, ale také zlepšuje péči o pacienty tím, že zlepšuje detekci a diagnostiku zlomenin. Tyto zlomeniny by mohly být jinak přehlédnuty, takže umělá inteligence významně zvyšuje možnost lepšího výsledku pro pacienty. Systémy, které využívají umělou inteligenci, mohou identifikovat další zlomeniny, které by radiologové mohli přehlédnout kvůli jejich subtilitě nebo protože se vyskytují spolu s více zjevnými zraněními. Tato schopnost je zásadní pro komplexní péči o pacienty a prohlížení celkového obrazu, bez ohledu na to, zda jsou k dispozici lékařské záznamy.

Umělá inteligence v teleradiologii také přispěla k rychlejším časech zpracování. Tato rychlost je zvláště prospěšná v urgentní péči, kde je rychlá diagnóza a léčba nezbytná. Lékaři se mohou spolehnout na rychlou dostupnost přesných diagnostických informací, což jim umožňuje lépe a efektivněji léčit pacienty a propouštět je dříve, což zlepšuje celkovou spokojenost pacientů a úspěch kliniky.

Jakým způsobem zlepšila technologie umělé inteligence provozní efektivitu a přesnost radiologických čtení?

Před umělou inteligencí se kliniky a praxe snažily léčit a propouštět pacienty co nejefektivněji, ale kvalita péče byla ohrožena tímto spěšným přístupem. Nyní, kdy je celostátní nedostatek radiologů, je nalezení způsobů, jak streamovat operace a současně zachovat kvalitu péče, zásadní pro úspěch praxe. Zlepšením časech zpracování a udržením vysokých standardů kvality pomáhá umělá inteligence odvětví teleradiologie prosperovat tím, že splňuje vysokou poptávku po rychlých a přesných diagnózách.

Pacienti nakonec vyhledají péči u těch, kteří mohou nabídnout uspokojivou rovnováhu kvality a efektivnosti – obě tyto vlastnosti jsou inherentní pro urgentní péči a jsou ještě více zdůrazněny s použitím umělé inteligence. V Experity mají naše služby teleradiologie vedoucí časy zpracování s 99,94% přesností. Naše technologie umělé inteligence pomáhá radiologům identifikovat rovnocenné a nejasné abnormality, které by jinak mohly být indikovány pacientovými záznamy, vyšetřením nebo historií, a rozšiřuje přesnost čtení o další složku včasnosti.

Co vidíte jako budoucní roli umělé inteligence ve zdravotnictví a jak mohou poskytovatelé zdravotní péče připravit na tyto změny?

Když jsem letos navštívil konferenci Radiologické společnosti Severní Ameriky, umělá inteligence zabírala asi 30% prostoru. Umělá inteligence je směr, kterým se ubíráme, a může ovlivnit každý aspekt našich pracovních postupů jako radiologů. Pro ty, kteří se rozhodnou pokračovat a ignorovat umělou inteligenci, mnoho praxí nakonec zanikne. Lékaři a praxe, které se rozhodnou přijmout technologii, budou přeživšími přechodu. Například když se staly služby teleradiologie mainstreamem, tento proces bude silně záviset na využívání pokročilé technologie. Radiologové budou muset přizpůsobit se měnícímu se prostředí integrace umělé inteligence. Umělá inteligence nebude nahrazovat radiology, ale spíše bude zlepšovat jejich roli jako klinických poskytovatelů tím, že zlepší péči o pacienty a kvalitu a současně bude číst efektivněji a přesněji. Radiologové, kteří nebudou přijímat umělou inteligenci do svých pracovních postupů, budou zastaralí.

Jak vyvažujete výhody automatizace umělé inteligence s potřebou lidského dohledu v radiologických hodnoceních?

Náš cíl při integraci umělé inteligence do našich služeb teleradiologie je, aby byla doplňkovou a pomáhala našim partnerům v urgentní péči poskytovat nejlepší možnou péči. Umělá inteligence nezahrnuje emoce nebo pochopení historie pacienta, takže tyto složky musí být ručně integrovány s historií a znalostmi poskytnutými klinickým odborníkem. Jednou z nebezpečí umělé inteligence je, že klinický odborník nebo pacient může brát výsledek umělé inteligence jako samozřejmý bez profesionálního vhledu radiologa nebo klinického odborníka, aby zajistil, že výstup je přesný a ověřený.

Chyby mohou nastat, a proto je udržování lidského dohledu nezbytné pro integraci řešení. Algoritmus může označit falešné negativy nebo pozitivy, ale jeho schopnost označit oblasti zájmu v radiologickém vyšetření snižuje lidské chyby více efektivně a převažuje čtení bez zapojení umělé inteligence.

Můžete diskutovat o regulatorních překážkách souvisejících s používáním umělé inteligence ve zdravotnictví a jak Experity řeší tyto překážky?

Jsem velmi optimistický ohledně umělé inteligence a role, kterou bude hrát v radiologii. Nicméně bude to trvat čas, aby se pochopily právní důsledky. Regulace týkající se umělé inteligence se budou dramaticky měnit v příštích letech, a to bude mít významný odpor mezi radiology. Pokud produkt umělé inteligence identifikuje abnormalitu a lékař nesouhlasí s ní, jak to ovlivňuje žalobu, pokud něco půjde špatně v procesu poskytování péče?

Bez regulací vede výchozí stav k právu na náhradu škody, což není optimální pro zajištění bezpečnosti pacientů. Lékaři jsou nakonec odpovědní za diagnózu a reporting obrazů. Neexistují žádné stanovené právní důsledky, což může vést k nejistotě mezi pacienty a poskytovateli, pokud dojde k případům. Radiologové jsou licencovaní lékaři, kteří poskytují péči pacientům, takže existují šedé oblasti, které je třeba prozkoumat a řešit, protože umělá inteligence se stává stále více prominentní v odvětví.

Můžete diskutovat o tom, jak umělá inteligence v teleradiologii ovlivnila přístup k zdravotnickým službám, zejména v nedostatečně obsluhovaných nebo venkovských oblastech?

Jako jsem již dříve uvedl, specializace radiologie je oblast zdravotnictví, která více trpí národním nedostatkem lékařů. Teleradiologie sama o sobě nabízí nové příležitosti pro pacienty, aby dostali péči ve venkovských oblastech s nedostatkem zdrojů a dostupné péče. Partnerství se třetí stranou pro profesionální interpretaci procesu zobrazování výrazně rozšiřuje schopnosti kliniky a zvyšuje typ a kvalitu péče, kterou poskytují. Přináší subspecializovanou péči jejich pacientům.

S integrací umělé inteligence do těchto venkovských praxí může být kvalita a efektivita péče upřednostněna více a dokonce standardizována na úroveň péče, kterou by pacient obdržel v městském prostředí. Nejenže je dostupná péče rozsáhlejší, ale také přesnost a efektivita mohou být zlepšeny.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Experity.