Dr. Ron Boucher, Chief Medical Officer of Teleradiology at Experity – Intervju-serie

Dr. Ron Boucher er Chief Medical Officer of Teleradiology ved Experity, et programvare- og tjenesteselskap som fokuserer på det amerikanske markedet for akuttmedisin.

Experity tilbyr et integrert operasjonssystem som inkluderer elektroniske medisinske journaler, praksisledelse, pasientengasjement, fakturering, teleradiologi, forretningsintelligens og konsulenttjenester. Nesten halvparten av akuttmedisinske klinikker i USA bruker Experitys plattform. Experitys teleradiologitjenester for overlesing adresserer mangelen på radiologer ved å gi klinikker utvidet støtte. Disse tjenestene er kjent for sine bransjeledende svarstider, 99,97% nøyaktighet og sanntids tilgang til radiologer. Integreringen av AI i bildelesninger har som mål å ytterligere forbedre både effisiens og nøyaktighet i omsorgsleveransen.

Hva er teleradiologi for de som ikke kjenner til dette begrepet?

Teleradiologi er en medisinsk tjeneste som gjør det mulig for radiologer å gi kliniske tolkningstjenester på røntgenbilder, ultralydbilder og andre diagnostiske bilder uten å være fysisk til stede hos pasienten. I akuttmedisinske tilfeller fungerer teleradiologen som en utvidelse av klinikken, og tilbyr raskere svarstider, sanntidskonsultasjon og forbedret nøyaktighet.

Med teleradiologi mottar pasientene raskere og mer presise behandlinger, klinikkpersonalet sparer tid ved å motta raskere svar, og klinikkleger kan stole på at diagnosene er gjennomgått av godkjente radiologer. I tillegg kan klinikker som produserer en liten mengde radiologiske undersøkelser spare penger ved ikke å ha en dedikert radiolog på stedet, og bare betale for de undersøkelsene som utføres. Dette er spesielt viktig når en subspesialist radiolog er nødvendig, som vanligvis bare er tilgjengelig på større institusjoner og akademiske sentre.

Kunne du utdype på de største utfordringene du har møtt med AI-integrasjon i teleradiologi, og hvordan du har løst disse utfordringene?

Utfordringene vi har møtt hittil har vært primært kliniske, med den største utfordringen som er en liten gruppe radiologer som ikke er klare til å integrere AI i sine arbeidsflyter. Dette skyldes hovedsakelig at klinikerne ønsker å forstå teknologien og beholde sin uavhengighet som behandlere og brukere av tradisjonelle metoder. Som teknologiske eksperter bak AI-integrasjonen, forstår vi at AI er ment å lette og forbedre den standard arbeidsflyten, ikke erstatte radiologens rolle. Med de kontinuerlige fremstegene som gjøres i AI og andre teknologier som muliggjør at behandlere kan forbedre sine praksiser, oppmuntre vi behandlere til å holde en åpen innstilling til verktøyene som kan hjelpe dem å gjøre jobben enklere og, i samarbeid, levere mer effektiv og bedre omsorg.

En annen utfordring er å forstå styrkene og svakhetene ved bruddsdeteksjonsprogramvaren som vi har integrert. Når disse er identifisert, kan radiologen, ettersom de får mer tillit til programvaren, justere arbeidsflyten for å forbedre den totale nøyaktigheten og omsorgsleveransen. Det er vår jobb i Experity å vise og forkynne den virkelige verdien som AI bringer til radiologers arbeidsflyt når de innledende adopsjonsutfordringene er overvunnet.

Hvorfor tror du at å adoptere AI i helsetjenester, spesielt i radiologi, er mer fordelaktig enn å unngå det?

De fleste betenkeligheter omkring AI skyldes bekymringer om å erstatte mennesker, men i tilfelle teleradiologi er radiologer fortsatt nødvendige for å tolke resultater. AI supplerer radiologens oppgaver, men godkjente kliniske eksperter er fortsatt nødvendige for å overvåke prosessen. Både hastigheten og kvaliteten på omsorgen øker dramatisk med AI-integrasjon i teleradiologitjenester.

En av de viktigste fordelene med AI i denne sammenhengen er den betydelige forbedringen av effisiens og nøyaktighet i bildeinterpretasjon. For eksempel hjelper vår AI-programvare radiologer med å identifisere brudd på voksne og å peke ut potensielle skadeområder – begge er spesielt nyttige i teleradiologi hvor pasienthistorier kan være ufullstendige eller når studiet er suboptimalt utført eller plassert.

AI hjelper med å redusere tiden radiologer bruker på å søke etter avvikelser, noe som fører til en 15-20% økning i hastighet. Denne effisiensen gjør det mulig for raskere pasientbehandling uten å kompromittere kvaliteten. I virkeligheten har kvaliteten på lesningene med denne integrasjonen forbedret seg med om lag 40%, ettersom AI hjelper med å forebygge manglende diagnoser og sikrer mer nøyaktige og pålitelige resultater. Pasientforventningene til kvalitet og effisiens vil bare øke i fremtiden, spesielt for akuttmedisin, så å velge å omfavne AI og maksimere støtten det tilbyr, vil hjelpe til å møte disse behovene best mulig.

Hvordan har AI-integrasjon i teleradiologi bidratt til bedre pasientresultater?

AI øker ikke bare hastigheten på arbeidsflyten, men også pasientbehandlingen ved å forbedre oppdagelsen og diagnosen av brudd. Disse bruddene kan ellers bli oversett, så AI øker betydelig muligheten for bedre resultater for pasientene. Systemer som bruker AI kan identifisere ekstra brudd som radiologer kan overse på grunn av deres subtilitet eller fordi de skjer i sammenheng med mer åpenbare skader. Denne evnen er avgjørende for omfattende pasientbehandling og å se det fullstendige bildet, uavhengig av om medisinske journaler er tilgjengelige.

AI i teleradiologi har også bidratt til raskere svarstider. Denne hastigheten er spesielt fordelaktig i akuttmedisinske sammenhenger hvor rask diagnose og behandling er essensiell. Legepersonale kan dra nytte av den raskere tilgangen på nøyaktig diagnostisk informasjon, og kan dermed behandle pasientene mer effektivt og utskrive dem raskere, og dermed forbedre den totale pasienttilfredsheten og klinikksuksessen.

På hvilke måter har AI-teknologien forbedret operasjonelle effisienser og nøyaktighet i radiologiske lesninger?

Før AI arbeidet klinikker og praksiser for å behandle og utskrive pasienter så effektivt som mulig, men kvaliteten på omsorgen var i fare med denne hastige tilnærmingen. Nå, med en nasjonal mangel på radiologer, er det viktig å finne måter å strømlinje operasjonene samtidig som man opprettholder kvaliteten på omsorgen. Ved å forbedre svarstidene og opprettholde høye kvalitetsstandarder, hjelper AI teleradiologibransjen til å blomstre ved å møte den høye etterspørselen etter rask og presis diagnose.

Pasienter vil til slutt søke omsorg hos de som kan levere en tilfredsstillende balanse mellom kvalitet og effisiens – begge er innate egenskaper ved akuttmedisin som bare forsterkes med bruk av AI. Hos Experity har våre teleradiologitjenester for overlesing en bransjeledende svarstid med 99,94% nøyaktighetsrate. Vår AI-teknologi hjelper radiologer med å identifisere tvetydige og obskure avvikelser som ellers kan være ukjente for pasientens historie, eksamen eller journaler, og utvider dermed nøyaktigheten på lesningene med en ekstra komponent av svarstid.

Hva ser du som fremtidens rolle for AI i helsetjenester, og hvordan kan helsetjenesteleverandører forberede seg på disse endringene?

Når jeg deltok på Radiologisk Selskaps konferanse i år, tok AI opp om lag 30% av utstillingssplassen. AI er retningen vi er på vei mot, og det kan påvirke alle aspekter av våre arbeidsflyter som radiologer. For de som velger å fortsette og ignorere AI, vil mange praksiser til slutt bli foreldet. Legepersonale og praksiser som velger å omfavne teknologien, vil være overleverne av overgangen. For eksempel, når teleradiologitjenester ble mainstream, vil denne prosessen være tungt avhengig av å utnytte avansert teknologi. Radiologer må tilpasse seg det endrede landskapet av AI-integrasjon. AI vil ikke erstatte radiologer, men heller forbedre deres roller som kliniske behandlere ved å forbedre pasientbehandlingen og kvaliteten samtidig som de leser mer effektivt og nøyaktig. Radiologer som ikke adopterer AI i sine arbeidsflyter på noen måte, vil bli foreldet.

Hvordan balanserer du fordelene med AI-automatisering med behovet for menneskelig overvåking i radiologiske vurderinger?

Vårt mål med å integrere AI i våre teleradiologitjenester er at det skal være supplerende og hjelpe våre akuttmedisinske partnere med å levere den beste omsorgen mulig. AI involverer ikke følelser eller forståelse av pasientens historie, så disse komponentene må manuelt integreres med den historien og kunnskapen som en kliniker gir. En fare med AI er at en kliniker eller pasient tar AI-resultatet på face value uten den profesjonelle innsikten til en radiolog eller klinisk ekspert for å sikre at utgangen er nøyaktig og verifisert.

Feil kan skje, og det er derfor viktig å opprettholde menneskelig overvåking for løsningens integrasjon. Algoritmen kan markere falske negativ eller positiv, men dens evne til å peke ut områder av interesse i radiologiske eksamener reduserer feilene mer effektivt og overstiger lesninger uten AI-involvering.

Kan du diskutere noen regulatoriske hindre som er knyttet til bruk av AI i helsetjenester, og hvordan Experity navigerer disse?

Jeg er svært optimistisk når det gjelder AI og rollen det vil spille i radiologi. Imidlertid vil det ta tid å forstå de juridiske implikasjonene. Reguleringer omkring AI vil endre seg dramatisk de neste årene, og dette driver meningsfull motstand blant radiologer. Hvis et AI-produkt identifiserer en avvikelse og legen er uenig, hvordan påvirker det en rettssak hvis noe skulle gå galt i omsorgsprosessen?

Uten reguleringer, leder standarden til erstatningsrett, som ikke er optimal for å sikre pasient sikkerhet. Legepersonale er ultimate ansvarlige for diagnosen og bilde rapportering. Det finnes ingen faste juridiske rammer nå, noe som kan føre til usikkerhet både hos pasienter og behandlere når saker oppstår. Radiologer er de lisensiert leger som leverer omsorg til pasienter, så det finnes gråsoner som må utforskes og håndteres når AI blir mer fremtredende i bransjen.

Kan du diskutere hvordan AI i teleradiologi har påvirket tilgangen til helsetjenester, spesielt i underbetjente eller rurale områder?

Som jeg tidligere nevnte, er radiologiens spesialitet et område i helsetjenesten som føler mer alvorlige virkninger av den nasjonale legearbeidsmangelen. Teleradiologi alene gir nye muligheter for pasienter til å motta omsorg i rurale områder med manglende medisinske ressurser og omsorgstilbud. Samarbeid med en tredjepart for å gi profesjonell bilde tolkning prosess, utvider kraftig en klinikks evner og øker typen og kvaliteten på omsorgen de leverer. Det bringer spesialisthelsetjenester til deres pasienter.

Med AI som integreres i disse mer rurale praksisene, kan kvaliteten og effisiensen på omsorgen prioriteres mer og standardiseres til den omsorgen en pasient ville motta i en mer urban setting. Ikke bare er omsorgen som er tilgjengelig mer omfattende, men nøyaktigheten og effisiensen kan også forbedres.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer, kan besøke Experity.