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

Dr. Ron Boucher är Chief Medical Officer för Teleradiology på Experity, ett programvaru- och tjänsteföretag som fokuserar på den amerikanska akutvårdsmarknaden.

Experity erbjuder ett integrerat operativsystem som inkluderar elektroniska patientjournaler, praktikledning, patientengagemang, fakturering, teleradiologi, affärsintelligens och konsulttjänster. Nästan hälften av alla akutvårdskliniker i USA använder Experitys plattform. Experitys teleradiologitjänster för överläsning löser bristen på radiologer genom att erbjuda klinikerna utökad support. Dessa tjänster är kända för sina branschledande svarstider, 99,97% noggrannhet och realtidsåtkomst till radiologer. Integrationen av AI i bildtolkning syftar till att ytterligare förbättra både effektivitet och noggrannhet i vården.

För läsare som inte är bekanta med denna term, vad är Teleradiologi?

Teleradiologi är en medicinsk tjänst som möjliggör för radiologer att tillhandahålla kliniska tolkningstjänster för röntgenbilder, ultraljud och annan diagnostisk avbildning utan att behöva vara fysiskt närvarande hos patienten. I fallet med akutvård fungerar teleradiologen som en förlängning av en klinik, som erbjuder snabbare svarstider, realtidskonsultation och till och med förbättrad noggrannhet.

Med teleradiologi får patienterna snabbare och mer exakt vård, klinikpersonalen sparar tid genom att få snabba svar, och klinikerna kan lita på att diagnoserna granskas av certifierade radiologer. Dessutom kan kliniker som producerar en liten volym av radiologiska undersökningar spara en betydande summa pengar genom att inte ha en dedikerad radiolog på plats och bara betala för de undersökningar som utförs. Detta är särskilt viktigt när en subspecialist radiolog behövs, som vanligtvis bara finns tillgänglig på större institutioner och akademiska centra.

Kan du förklara de viktigaste utmaningarna du har mött med AI-integration i teleradiologi, och hur har du hanterat dessa utmaningar?

Utmaningarna vi har mött hittills har främst varit kliniska, med den största utmaningen vara en liten grupp radiologer som inte är redo att integrera AI i sina arbetsflöden. Detta beror främst på att kliniker vill förstå tekniken och behålla sin oberoende som vårdgivare och använda traditionella metoder. Som teknikutvecklare bakom AI-integrationen förstår vi att AI är tänkt att underlätta och förbättra det standardiserade arbetsflödet, inte ersätta radiologernas roll. Med de fortsatta framstegen inom AI och andra tekniker som möjliggör för vårdgivare att förbättra sina metoder, uppmanar vi vårdgivare att ha en öppen inställning till de verktyg som kan hjälpa dem att göra sina jobb lättare och, i samma anda, leverera mer effektiv och bättre vård.

En annan utmaning är att förstå styrkorna och svagheterna i frakturdetekteringsprogramvaran som vi har integrerat. När dessa är identifierade kan radiologen, allteftersom de får mer förtroende för programvaran, anpassa arbetsflödet för att förbättra den övergripande noggrannheten och vården. Det är vårt jobb på Experity att visa och förespråka det verkliga värdet som AI bringar till radiologernas arbetsflöden när de initiala utmaningarna är övervunna.

Varför tror du att antagandet av AI i hälsovårdssammanhang, särskilt inom radiologi, är mer fördelaktigt än att undvika det?

De flesta tveksamheter kring AI kommer från farhågor om att ersätta människor, men i fallet med teleradiologi krävs fortfarande radiologer för att tolka resultaten. AI kompletterar radiologernas uppgifter, men certifierade kliniker krävs fortfarande för att övervaka processen. Både hastigheten och kvaliteten på vården ökar dramatiskt med AI:s integration i teleradiologitjänster.

En viktig fördel med AI i denna kapacitet är den betydande förbättringen av effektiviteten och noggrannheten i bildtolkningen. Till exempel hjälper vår AI-programvara radiologer att identifiera frakturer hos vuxna och peka ut potentiella skadeplatser – båda är särskilt användbara i teleradiologi där patienternas journaler kan vara ofullständiga eller när studien är suboptimalt utförd eller positionerad.

AI hjälper till att minska den tid radiologer tillbringar med att leta efter avvikelser, vilket leder till en 15-20% ökning av hastigheten. Denna effektivitet möjliggör snabbare patientvård utan att kompromissa med kvaliteten. I själva verket har kvaliteten på läsningarna med denna integration förbättrats med cirka 40%, eftersom AI hjälper till att förhindra förbisedda diagnoser och säkerställer mer exakta och tillförlitliga resultat. Patienternas förväntningar på kvalitet och effektivitet kommer bara att öka i framtiden, särskilt för akutvård, så att välja att omfamna AI och maximera det stöd det erbjuder kommer att hjälpa till att bäst möta dessa behov.

Hur har AI-integrationen i teleradiologi specifikt bidragit till bättre patientutfall?

AI inte bara ökar hastigheten på arbetsflödet, utan förbättrar också patientvården genom att förbättra upptäckten och diagnosen av frakturer. Dessa frakturer kan annars förbises, så AI ökar betydligt möjligheten till bättre utfall för patienterna. System som använder AI kan identifiera ytterligare frakturer som radiologer kan missa på grund av deras subtilitet eller för att de förekommer tillsammans med mer uppenbara skador. Denna förmåga är avgörande för omfattande patientvård och att se helhetsbilden, oavsett om patienternas journaler är tillgängliga.

AI i teleradiologi har också bidragit till snabbare svarstider. Denna hastighet är särskilt fördelaktig i akutvårdssammanhang där snabb diagnos och behandling är avgörande. Läkare har nytta av den snabba tillgången till exakt diagnostisk information, vilket möjliggör att de kan behandla patienterna mer effektivt och skriva ut dem snabbare, vilket förbättrar den övergripande patienttillfredsställelsen och klinikens framgång.

På vilka sätt har AI-tekniken förbättrat operativa effektiviteter och noggrannhet i radiologiska läsningar?

Före AI arbetade kliniker och praktiker för att behandla och skriva ut patienter så effektivt som möjligt, men kvaliteten på vården riskerades med denna brådstörtade metod. Nu, med den nationella bristen på radiologer, är det avgörande att hitta sätt att strömlinjeforma operationer samtidigt som man upprätthåller kvaliteten på vården. Genom att förbättra svarstiderna och upprätthålla höga kvalitetsstandarder hjälper AI teleradiologibranschen att blomstra genom att möta den höga efterfrågan på snabba och precisa diagnoser.

Patienterna kommer slutligen att söka vård från de som kan erbjuda en tillfredsställande balans mellan kvalitet och effektivitet – båda är medfödda egenskaper hos akutvård som bara förstärks med användningen av AI. På Experity har våra teleradiologitjänster för överläsning en branschledande svarstid med 99,94% noggrannhet. Vår AI-teknik hjälper radiologer att identifiera oklara och svåra avvikelser som annars kanske inte anges av patientens journal, undersökning eller register, vilket utökar noggrannheten i läsningarna med ett extra komponent av tid.

Vad ser du som den framtida rollen för AI i hälsovården och hur kan hälsovårdspersonal förbereda sig för dessa förändringar?

När jag deltog i Radiologiska sällskapets konferens i Nordamerika i år upptog AI cirka 30% av utställningsytan. AI är den riktning vi är på väg mot, och det kan påverka varje aspekt av våra arbetsflöden som radiologer. För de som väljer att fortsätta och ignorera AI kommer många praktiker att bli föråldrade. De läkare och praktiker som väljer att omfamna tekniken kommer att vara överlevare i övergången. Till exempel, när teleradiologitjänster blev mainstream, kommer denna process att vara starkt beroende av avancerad teknologi. Radiologer måste anpassa sig till den förändrade landskapsbilden av AI-integration. AI kommer inte att ersätta radiologer, utan snarare förbättra deras roller som kliniska vårdgivare genom att förbättra patientvården och kvaliteten samtidigt som de läser mer effektivt och noggrant. Radiologer som inte antar AI i sina arbetsflöden på något sätt kommer att bli föråldrade.

Hur balanserar du fördelarna med AI-automatisering med behovet av mänsklig övervakning i radiologiska bedömningar?

Vårt mål med att integrera AI i våra teleradiologitjänster är att det ska vara ett komplement och hjälpa våra akutvårdspartner att leverera den bästa vården möjligt. AI involverar inte känslor eller förståelse för patientens journal, så dessa komponenter måste manuellt integreras med den journal och kunskap som tillhandahålls av en kliniker. En fara med AI är att en kliniker eller patient tar AI-resultatet för givet utan den professionella insikten från en radiolog eller klinisk expert för att säkerställa att utmatningen är korrekt och verifierad.

Fel kan inträffa, vilket är varför det är avgörande att upprätthålla mänsklig övervakning. Algoritmen kan markera falska negativa eller positiva, men dess förmåga att peka ut områden av intresse i radiologiska undersökningar minskar de mänskliga felen mer effektivt och överträffar läsning av undersökningar utan AI-inblandning.

Kan du diskutera eventuella regulatoriska hinder i samband med användningen av AI i hälsovården och hur Experity navigerar dessa?

Jag är mycket optimistisk om AI och den roll den kommer att spela i radiologi. Men det kommer att ta tid att förstå de juridiska implikationerna. Regler kring AI kommer att förändras dramatiskt under de närmaste åren, och detta driver meningsfullt motstånd bland radiologer. Om en AI-produkt identifierar en avvikelse och läkaren inte håller med, hur påverkar det en stämningsansökan om något skulle gå fel i vårdförsörjningsprocessen?

Utan reglering leder standarden till skadeståndsrätt, vilket inte är optimalt för att säkerställa patientsäkerhet. Läkare är slutligen ansvariga för diagnos och bildrapportering. Det finns inga fastställda juridiska konsekvenser för närvarande, vilket kan leda till osäkerhet från både patienter och vårdgivare när fall inträffar. Radiologer är de licensierade läkarna som tillhandahåller vård till patienterna, så det finns gråzoner som måste utforskas och hanteras när AI blir mer framträdande i branschen.

Kan du diskutera hur AI i teleradiologi har påverkat tillgången till hälsovårdstjänster, särskilt i underbetjänade eller landsbygdsområden?

Som jag tidigare nämnde är specialiteten radiologi ett område inom hälsovården som känner av de nationella läkarbristerna mer allvarligt. Teleradiologi i sig erbjuder nya möjligheter för patienter att få vård i landsbygdsområden med brist på medicinska resurser och tillgänglig vård. Att samarbeta med en tredje part för att tillhandahålla den professionella bildtolkningsprocessen utökar kraftigt en klinikens förmågor och ökar typen och kvaliteten på den vård de tillhandahåller. Det bringar subspecialistvård till deras patienter.

Med AI integrerat i dessa mer landsbygdsbaserade praktiker kan kvaliteten och effektiviteten i vården prioriteras mer och till och med standardiseras till den vård en patient skulle få i en mer urbant belägen miljö. Inte bara är den tillgängliga vården mer omfattande, utan noggrannheten och effektiviteten kan också förbättras.

Tack för det underbara samtalet, läsare som vill lära sig mer kan besöka Experity.