Dr. Ron Boucher, Chief Medical Officer of Teleradiology at Experity – Wywiad

Dr. Ron Boucher pełni funkcję Chief Medical Officer of Teleradiology w Experity, firmy oprogramowania i usług skoncentrowanej na rynku amerykańskiej opieki pilnej.

Experity oferuje zintegrowany system operacyjny, który obejmuje elektroniczne rekordy medyczne, zarządzanie praktyką, zaangażowanie pacjentów, rozliczenia, teleradiologię, rozwiązania analityczne oraz usługi konsultingowe. Prawie połowa klinik opieki pilnej w Stanach Zjednoczonych korzysta z platformy Experity. Usługi teleradiologii Experity adresują brak radiologów, zapewniając klinikom wsparcie w czasie rzeczywistym. Te usługi są uznawane za przodujące w branży pod względem czasu realizacji, 99,97% dokładności oraz dostępu w czasie rzeczywistym do radiologów. Integracja sztucznej inteligencji z odczytami badań ma na celu dalsze poprawienie wydajności i dokładności w świadczeniu opieki.

Dla czytelników, którzy nie znają tego terminu, co to jest teleradiologia?

Teleradiologia to usługa medyczna, która umożliwia radiologom świadczenie usług interpretacji klinicznej zdjęć rentgenowskich, ultrasonografii i innych badań diagnostycznych bez konieczności fizycznej obecności przy pacjencie. W przypadku opieki pilnej teleradiolog pełni funkcję rozszerzenia kliniki, oferując szybsze czasy realizacji, konsultacje w czasie rzeczywistym oraz poprawioną dokładność.

Dzięki teleradiologii pacjenci otrzymują szybszą i bardziej precyzyjną opiekę, personel kliniki zaoszczędza czas dzięki terminowym odpowiedziom, a świadczeniodawcy mogą ufnie polegać na diagnozach przeglądanych przez certyfikowanych radiologów. Dodatkowo, kliniki, które produkują niewielką ilość badań radiologicznych, mogą zaoszczędzić znaczne kwoty pieniędzy, nie mając dedykowanego radiologa na miejscu i płacąc tylko za wykonane badania. Jest to szczególnie ważne, gdy potrzebny jest subspecjalista radiolog, zwykle dostępny tylko w większych instytucjach i ośrodkach akademickich.

Czy mógłby Pan wyjaśnić główne wyzwania, z którymi spotkał się Pan przy integracji sztucznej inteligencji w teleradiologii, oraz jak Pan je rozwiązał?

Wyzwania, z którymi dotychczas spotkaliśmy się, były głównie kliniczne, a największym z nich była mała grupa radiologów, którzy nie są gotowi do włączenia sztucznej inteligencji do swoich workflow. Jest to głównie spowodowane tym, że klinicyści chcą zrozumieć technologię i utrzymać swoją niezależność jako świadczeniodawcy, stosując tradycyjne praktyki. Jako eksperci technologiczni za integracją sztucznej inteligencji, rozumiemy, że sztuczna inteligencja ma ułatwić i poprawić standardowy workflow, a nie zastąpić rolę radiologów. Wraz z postępującymi zmianami w sztucznej inteligencji i innych technologiach, które umożliwiają świadczeniodawcom poprawę swojej praktyki, zachęcamy świadczeniodawców do utrzymania otwartego umysłu wobec narzędzi, które mogą ułatwić im pracę i jednocześnie dostarczyć bardziej wydajną i lepszą opiekę.

Innym wyzwaniem jest próba zrozumienia zalet i wad oprogramowania do wykrywania złamań, z którym zintegrowaliśmy. Gdy tylko zostaną one zidentyfikowane, radiolog, w miarę zwiększania zaufania do oprogramowania, może dostosować workflow, aby poprawić ogólną dokładność i proces świadczenia opieki. Naszym zadaniem w Experity jest pokazanie i promowanie prawdziwej wartości, którą sztuczna inteligencja wnosi do workflow radiologów, gdy tylko zostaną pokonane początkowe wyzwania związane z wdrożeniem.

Dlaczego uważa Pan, że przyjęcie sztucznej inteligencji w placówkach opieki zdrowotnej, szczególnie w radiologii, jest bardziej korzystne niż jej unikanie?

Większość wahania się wokół sztucznej inteligencji wynika z obaw o zastąpienie ludzi, ale w przypadku teleradiologii radiolodzy są nadal wymagani do interpretacji wyników. Sztuczna inteligencja uzupełnia zadania radiologa, ale certyfikowani klinicyści są nadal wymagani do nadzorowania procesu. Zarówno szybkość, jak i jakość opieki są znacznie zwiększone dzięki integracji sztucznej inteligencji z usługami teleradiologii.

Jednym z kluczowych zalet sztucznej inteligencji w tym zakresie jest znaczna poprawa wydajności i dokładności interpretacji obrazów. Na przykład, nasze oprogramowanie sztucznej inteligencji pomaga radiologom identyfikując złamania u dorosłych i wskazując potencjalne miejsca urazów – obie te funkcje są szczególnie przydatne w teleradiologii, gdzie historia pacjenta może być niepełna lub gdy badanie jest wykonane w sposób suboptymalny lub nieprawidłowy.

Sztuczna inteligencja pomaga zmniejszyć czas, jaki radiolodzy spędzają na poszukiwaniu nieprawidłowości, co prowadzi do 15-20% zwiększenia szybkości. Ta wydajność pozwala na szybszą opiekę nad pacjentem bez kompromisowania jakości. W rzeczywistości, jakość odczytów z tą integracją poprawiła się o około 40%, ponieważ sztuczna inteligencja pomaga zapobiegać pominięciu diagnoz, zapewniając bardziej dokładne i niezawodne wyniki. Oczekiwania pacjentów dotyczące jakości i wydajności będą rosły w przyszłości, szczególnie w przypadku opieki pilnej, więc wybór przyjęcia sztucznej inteligencji i maksymalizacji wsparcia, które oferuje, pomoże najlepiej spełnić te potrzeby.

Jak integracja sztucznej inteligencji w teleradiologii przyczyniła się do lepszych wyników dla pacjentów?

Sztuczna inteligencja nie tylko zwiększa szybkość workflow, ale także poprawia opiekę nad pacjentem, poprawiając wykrywanie i diagnozowanie złamań. Te złamania mogłyby być pominięte, więc sztuczna inteligencja znacznie zwiększa możliwość lepszych wyników dla pacjentów. Systemy, które wykorzystują sztuczną inteligencję, mogą identyfikować dodatkowe złamania, których radiolodzy mogliby nie zauważyć ze względu na ich subtelność lub dlatego, że występują wraz z bardziej oczywistymi urazami. Ta zdolność jest kluczowa dla kompleksowej opieki nad pacjentem i widzenia pełnego obrazu, niezależnie od dostępności kart medycznych.

Sztuczna inteligencja w teleradiologii przyczyniła się również do szybszych czasów realizacji. Ta szybkość jest szczególnie korzystna w placówkach opieki pilnej, gdzie szybka diagnoza i leczenie są niezbędne. Lekarze korzystają z szybkiej dostępności dokładnych informacji diagnostycznych, co umożliwia im bardziej efektywne leczenie pacjentów i szybsze wypisywanie, co z kolei poprawia ogólną satysfakcję pacjentów i sukces kliniki.

Jak technologia sztucznej inteligencji poprawiła wydajność operacyjną i dokładność w odczytach radiologicznych?

Przed sztuczną inteligencją kliniki i praktyki starały się leczyć i wypisywać pacjentów jak najszybciej, ale jakość opieki była narażona na ryzyko z powodu tego pośpiechu. Teraz, gdy w kraju brakuje radiologów, znalezienie sposobów na usprawnienie operacji przy zachowaniu jakości opieki jest kluczowe dla sukcesu praktyki. Poprawiając czasy realizacji i utrzymując wysokie standardy jakości, sztuczna inteligencja pomaga branży teleradiologii prosperować, spełniając wysokie zapotrzebowanie na szybkie i precyzyjne diagnozy.

Pacjenci ostatecznie będą szukać opieki u tych, którzy mogą dostarczyć zadowalający balans jakości i wydajności – obie te cechy są wrodzone dla opieki pilnej i są jeszcze bardziej wzmacniane przez użycie sztucznej inteligencji. W Experity nasze usługi teleradiologii mają czas realizacji na poziomie przodującym w branży z 99,94% wskaźnikiem dokładności. Nasza technologia sztucznej inteligencji pomaga radiologom identyfikować niejasne i niejasne nieprawidłowości, które w przeciwnym razie mogłyby nie być wskazane przez historię pacjenta, badanie lub kartę, rozszerzając dokładność odczytów o dodatkowy komponent czasu.

Co Pan widzi jako przyszłą rolę sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia i jak świadczeniodawcy mogą się przygotować do tych zmian?

Gdy uczestniczyłem w konferencji Radiologicznego Towarzystwa Ameryki Północnej w tym roku, sztuczna inteligencja zajmowała około 30% powierzchni wystawienniczej. Sztuczna inteligencja to kierunek, w którym się udajemy, i może wpłynąć na każdy aspekt naszych workflow jako radiologów. Dla tych, którzy zdecydują się kontynuować i zignorować sztuczną inteligencję, wiele praktyk ostatecznie stanie się przestarzałych. Lekarze i praktyki, które zdecydują się przyjąć technologię, będą tymi, którzy przetrwają transformację. Na przykład, gdy usługi teleradiologii stały się powszechne, ten proces będzie silnie zależał od wykorzystania zaawansowanej technologii. Radiolodzy będą musieli dostosować się do zmieniającego się krajobrazu integracji sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja nie zastąpi radiologów, ale raczej wzmocni ich role jako klinicystów, poprawiając opiekę nad pacjentem i jakość, jednocześnie czytając bardziej efektywnie i dokładnie. Radiolodzy, którzy nie zaadaptują sztucznej inteligencji do swoich workflow, staną się przestarzałymi.

Jak Pan balansuje korzyści automatyzacji sztucznej inteligencji z potrzebą nadzoru ludzkiego w ocenach radiologicznych?

Naszym celem przy integracji sztucznej inteligencji z naszymi usługami teleradiologii jest to, aby była ona uzupełniająca i pomagała naszym partnerom w opiece pilnej dostarczyć najlepszą możliwą opiekę. Sztuczna inteligencja nie obejmuje emocji ani zrozumienia historii pacjenta, więc te składniki muszą być ręcznie zintegrowane z historią i wiedzą klinicysty. Jednym z niebezpieczeństw sztucznej inteligencji jest to, że klinicyści lub pacjenci mogą traktować wynik sztucznej inteligencji jako wartość ostateczną bez profesjonalnej wiedzy radiologa lub klinicysty, aby upewnić się, że wynik jest dokładny i zweryfikowany.

Błędy mogą się zdarzyć, dlatego utrzymanie nadzoru ludzkiego jest niezbędne dla integracji rozwiązania. Algorytm może oznaczyć fałszywe negatywy lub pozytywy, ale jego zdolność do wskazywania obszarów zainteresowania w badaniu radiologicznym redukuje błędy ludzkie w sposób bardziej efektywny i przeważa odczytywanie badań bez sztucznej inteligencji.

Czy mógłby Pan omówić jakiekolwiek przeszkody regulacyjne związane z użyciem sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia i jak Experity radzi sobie z tymi przeszkodami?

Jestem bardzo optymistycznie nastawiony do sztucznej inteligencji i roli, jaką odegra w radiologii. Jednakże, zajmie to czas, aby zrozumieć implikacje prawne. Regulacje dotyczące sztucznej inteligencji będą dramatycznie się zmieniać w ciągu najbliższych kilku lat, co powoduje znaczny opór wśród radiologów. Jeśli produkt sztucznej inteligencji zidentyfikuje nieprawidłowość, a lekarz się z tym nie zgadza, jak to wpłynie na proces sądowy, jeśli coś pójdzie nie tak w procesie opieki?

Bez regulacji, domyślnie prowadzi to do prawa deliktowego, co nie jest optymalne dla zapewnienia bezpieczeństwa pacjentów. Lekarze są ostatecznie odpowiedzialni za diagnozę i raportowanie obrazu. Nie ma jeszcze ustalonych konsekwencji prawnych, co może prowadzić do niepewności zarówno ze strony pacjentów, jak i świadczeniodawców, gdy wystąpią przypadki. Radiolodzy są licencjonowanymi lekarzami świadczącymi opiekę pacjentom, więc są szare obszary, które muszą być zbadane i rozwiązane, gdy sztuczna inteligencja staje się bardziej powszechna w branży.

Czy mógłby Pan omówić, jak sztuczna inteligencja w teleradiologii wpłynęła na dostęp do usług zdrowotnych, szczególnie w obszarach wiejskich lub słabo obsługiwanych?

Jak wcześniej wspomniałem, specjalność radiologii jest obszarem opieki zdrowotnej, który odczuwa bardziej dotkliwie skutki ogólnokrajowego braku lekarzy. Teleradiologia sama w sobie zapewnia nowe możliwości dla pacjentów, aby otrzymać opiekę w obszarach wiejskich, gdzie brakuje zasobów medycznych i dostępu do opieki. Współpraca z firmą zewnętrzną w celu zapewnienia profesjonalnej interpretacji obrazów znacznie rozszerza możliwości kliniki i zwiększa jakość opieki, którą świadczy. Przynosi opiekę specjalistyczną do pacjentów.

Zintegrowana sztuczna inteligencja w tych bardziej wiejskich praktykach pozwala na priorytetowanie jakości i wydajności opieki, a nawet standaryzację opieki, jaką pacjent otrzymałby w bardziej zurbanizowanym środowisku. Nie tylko dostępna opieka jest bardziej obszerna, ale także dokładność i wydajność mogą być poprawione. Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Experity.