Experity'de Teleradyoloji Baş Tıbbi Sorumlusu Dr. Ron Boucher – Röportaj Dizisi

Dr. Ron Boucher Teleradyoloji'nin Baş Tıbbi Sorumlusu olarak görev yapmaktadır DeneyimABD acil bakım pazarına odaklanan bir yazılım ve hizmet şirketi.

Experity, elektronik tıbbi kayıtlar, uygulama yönetimi, hasta katılımı, faturalama, teleradyoloji, iş zekası ve danışmanlık çözümleri içeren entegre bir işletim sistemi sunar. ABD'deki acil bakım kliniklerinin neredeyse yarısı Experity'nin platformunu kullanıyor. Experity'nin teleradyoloji aşırı okuma hizmetleri, kliniklere genişletilmiş destek sağlayarak radyolog eksikliğini giderir. Bu hizmetler, sektör lideri geri dönüş süreleri, %99.97 doğruluk ve radyologlara gerçek zamanlı erişim ile tanınır. Yapay zekanın tarama okumalarına entegrasyonu, bakım sunumunda hem verimliliği hem de doğruluğu daha da artırmayı amaçlamaktadır.

Bu terime aşina olmayan okuyucularımız için Teleradyoloji nedir?

Teleradyoloji, radyologların hastanın yanında fiziksel olarak bulunmalarına gerek kalmadan X-ışınları, Ultrasonlar ve diğer tanısal görüntülemeler üzerinde klinik yorumlama hizmetleri sunmalarını sağlayan bir tıbbi hizmettir. Acil bakım durumunda, teleradyolog bir kliniğin uzantısı olarak işlev görür, daha hızlı geri dönüş süreleri, gerçek zamanlı danışmanlık ve hatta keskinleştirilmiş doğruluk sunar.

Teleradyoloji ile hastalar daha hızlı ve daha hassas bakım alır, klinik personeli zamanında yanıtlar alarak zamandan tasarruf eder ve klinik sağlayıcıları kurul onaylı radyologlar tarafından incelenen teşhislere güvenle güvenebilir. Ek olarak, az sayıda radyoloji muayenesi yapan klinikler, özel bir radyolog bulundurmayarak ve yalnızca yapılan muayeneler için ödeme yaparak önemli miktarda para tasarrufu sağlayabilir. Bu, özellikle bir alt uzman radyoloğa ihtiyaç duyulduğunda önemlidir, genellikle yalnızca daha büyük kurumlarda ve akademik merkezlerde bulunur.

Teleradyolojide yapay zeka entegrasyonunda karşılaştığınız temel zorlukları ve bu zorlukların üstesinden nasıl geldiğinizi biraz anlatabilir misiniz?

Şimdiye kadar karşılaştığımız zorluklar öncelikle klinikti ve en büyüğü iş akışlarına AI'yı dahil etmeye hazır olmayan küçük bir radyolog grubuydu. Bunun başlıca nedeni, klinisyenlerin teknolojiyi anlamak ve sağlayıcılar olarak bağımsızlıklarını korumak ve geleneksel uygulamaları kullanmak istemeleridir. AI entegrasyonunun arkasındaki teknoloji uzmanları olarak, AI'nın radyologların rolünü değiştirmek için değil, standart iş akışını kolaylaştırmak ve iyileştirmek için tasarlandığını anlıyoruz. Sağlayıcıların uygulamalarını iyileştirmelerini sağlayan AI ve diğer teknolojilerde yapılan sürekli ilerlemelerle, sağlayıcıları işlerini kolaylaştırmaya ve buna paralel olarak daha verimli ve daha iyi bakım sağlamaya yardımcı olabilecek araçlara karşı açık fikirli olmaya çağırıyoruz.

Bir diğer zorluk ise entegre ettiğimiz kırık tespit yazılımının güçlü ve zayıf yönlerini anlamaya çalışmaktır. Bunlar belirlendikten sonra, radyologlar yazılıma daha fazla güven duyduklarında, genel doğruluğu ve bakım sunum sürecini iyileştirmek için iş akışını ayarlayabilirler. Experity'deki görevimiz, bu ilk benimseme zorluklarının üstesinden gelindiğinde yapay zekanın radyologların iş akışlarına getirdiği gerçek değeri göstermek ve savunmak.

Yapay zekayı sağlık alanında, özellikle radyolojide kullanmanın, kullanmamaktan daha faydalı olduğuna neden inanıyorsunuz?

Yapay zeka ile ilgili tereddütlerin çoğu, insanların yerini alma endişelerinden kaynaklanmaktadır, ancak teleradyoloji durumunda, radyologların sonuçları yorumlaması hala gereklidir. Yapay zeka, radyologların görevlerini artırır, ancak kurul onaylı klinisyenlerin süreci denetlemesi hala gereklidir. Yapay zekanın radyoloji aşırı okuma hizmetlerine entegrasyonu ile hem hız hem de bakım kalitesi önemli ölçüde artar.

Yapay zekanın bu kapasitedeki önemli avantajlarından biri, görüntüleme yorumlamasının verimliliği ve doğruluğunda önemli bir iyileştirmedir. Örneğin, yapay zeka yazılımımız radyologlara yetişkinlerde kırıkları belirleyerek ve olası yaralanma yerlerini belirleyerek yardımcı olur; bunların ikisi de hasta geçmişlerinin eksik olabileceği veya çalışmanın yetersiz bir şekilde gerçekleştirildiği veya konumlandırıldığı teleradyolojide özellikle yararlıdır

Yapay zeka, radyologların anormallikleri aramak için harcadıkları zamanı azaltmaya yardımcı olur ve bu da hızda %15-20'lik bir artışa yol açar. Bu verimlilik, kaliteyi tehlikeye atmadan daha hızlı hasta bakımı sağlar. Aslında, bu entegrasyonla okumaların kalitesi yaklaşık %40 oranında iyileşmiştir, çünkü yapay zeka, daha doğru ve güvenilir sonuçlar sağlayarak yanlış teşhisleri önlemeye yardımcı olur. Hastaların kalite ve verimlilik beklentileri, özellikle acil bakım için gelecekte daha da artacaktır, bu nedenle yapay zekayı benimsemeyi ve sunduğu desteği en üst düzeye çıkarmayı seçmek, bu ihtiyaçları en iyi şekilde karşılamaya yardımcı olacaktır.

Yapay zekanın teleradyolojiye entegrasyonu özellikle hasta sonuçlarının iyileştirilmesine nasıl katkıda bulundu?

Yapay zeka yalnızca iş akışındaki hızı artırmakla kalmaz, aynı zamanda kırıkların tespitini ve teşhisini iyileştirerek hasta bakımını da iyileştirir. Aksi takdirde bu kırıklar gözden kaçabilir, bu nedenle yapay zeka hastalar için daha iyi sonuçlar elde etme olasılığını önemli ölçüde artırır. Yapay zeka kullanan sistemler, radyologların incelikleri veya daha belirgin yaralanmalarla birlikte meydana gelmeleri nedeniyle gözden kaçırabilecekleri ek kırıkları tespit edebilir. Bu yetenek, tıbbi kayıtların mevcut olup olmamasına bakılmaksızın kapsamlı hasta bakımı ve tam resmi görmek için çok önemlidir.

Teleradyolojideki AI ayrıca daha hızlı geri dönüş sürelerine de katkıda bulunmuştur. Bu hız, hızlı teşhis ve tedavinin önemli olduğu acil bakım ortamlarında özellikle faydalıdır. Doktorlar, doğru teşhis bilgilerinin hızlı bir şekilde erişilebilir olmasından faydalanır, bu da hastaları daha verimli bir şekilde tedavi etmelerini ve daha hızlı taburcu etmelerini sağlar, böylece genel hasta memnuniyetini ve klinik başarısını iyileştirir.

Yapay zeka teknolojisi radyoloji okumalarında operasyonel verimliliği ve doğruluğu hangi yollarla artırdı?

Yapay zekadan önce, klinikler ve muayenehaneler hastaları mümkün olduğunca verimli bir şekilde tedavi etmek ve taburcu etmek için çalışırdı, ancak bu aceleci yaklaşımla bakım kalitesi tehlikeye atıldı. Şimdi ulusal radyolog sıkıntısıyla, bakım kalitesini korurken operasyonları kolaylaştırmanın yollarını bulmak bir muayenehanenin başarısı için çok önemlidir. AI, dönüş sürelerini iyileştirerek ve yüksek kalite standartlarını koruyarak, teleradyoloji sektörünün hızlı ve kesin teşhislere olan yüksek talebini karşılayarak gelişmesine yardımcı oluyor.

Hastalar, nihayetinde kalite ve verimlilik arasında tatmin edici bir denge sağlayabilen kişilerden bakım talep edeceklerdir; bu ikisi de acil bakımın doğuştan gelen özellikleridir ve yapay zekâ kullanımıyla daha da güçlenir. Experity'de, teleradyoloji aşırı okuma hizmetlerimiz, %99.94 doğruluk oranıyla sektör lideri bir geri dönüş süresine sahiptir. Yapay zekâ teknolojimiz, radyologların hastanın öyküsü, muayenesi veya kayıtlarında belirtilmeyen belirsiz ve belirsiz anormallikleri tespit etmesine yardımcı olarak, zamanında sonuç alma özelliğini de ekleyerek okumaların doğruluğunu artırır.

Yapay zekanın sağlık hizmetlerindeki gelecekteki rolünün ne olacağını düşünüyorsunuz ve sağlık hizmeti sağlayıcıları bu değişimlere nasıl hazırlanabilir?

Bu yıl Kuzey Amerika Radyoloji Derneği konferansına katıldığımda, yapay zeka zemin alanının yaklaşık %30'unu kaplıyordu. Yapay zeka, ilerlediğimiz yön ve radyologlar olarak iş akışlarımızın her yönünü etkileyebilir. Yapay zekayı sürdürüp görmezden gelmeyi seçenler için, birçok uygulama sonunda modası geçmiş olacak. Teknolojiyi benimsemeyi seçen hekimler ve uygulamalar, geçişin hayatta kalanları olacak. Örneğin, teleradyoloji hizmetleri ana akım haline geldiğinde, bu süreç büyük ölçüde gelişmiş teknolojiden yararlanmaya bağımlı olacak. Radyologların yapay zeka entegrasyonunun değişen manzarasına uyum sağlaması gerekecek. Yapay zeka radyologların yerini almayacak, bunun yerine daha verimli ve doğru bir şekilde okurken hasta bakımını ve kalitesini iyileştirerek klinik sağlayıcı olarak rollerini geliştirecek. İş akışlarında bir şekilde yapay zekayı benimsemeyen radyologlar modası geçmiş olacak.

Radyolojik değerlendirmelerde yapay zeka otomasyonunun faydaları ile insan gözetimine duyulan ihtiyacı nasıl dengeliyorsunuz?

AI'yı teleradyoloji hizmetlerimize entegre etme amacımız, tamamlayıcı olması ve acil bakım ortaklarımızın mümkün olan en iyi bakımı sunmasına yardımcı olmasıdır. AI, duyguları veya bir hastanın geçmişini anlamayı içermez, bu nedenle bu bileşenlerin bir klinisyen tarafından sağlanan geçmiş ve bilgiyle manuel olarak entegre edilmesi gerekir. AI'nın bir tehlikesi, bir klinisyenin veya hastanın, çıktının doğru ve doğrulanmış olduğundan emin olmak için bir radyolog veya klinik uzmanının profesyonel içgörüsü olmadan AI sonucunu olduğu gibi kabul etmesidir.

Hatalar meydana gelebilir, bu nedenle çözümün entegrasyonu için insan gözetiminin sürdürülmesi hayati önem taşır. Algoritma yanlış negatif veya pozitif sonuçları işaretleyebilir, ancak Radyoloji sınavındaki ilgi alanlarını belirleme yeteneği, insan hatası oranlarını daha etkili bir şekilde azaltır ve yapay zekanın dahil olmadığı okuma sınavlarına göre daha üstündür.

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka kullanımına ilişkin düzenleyici engellerden ve Experity'nin bunlar üzerinde nasıl durduğundan bahsedebilir misiniz?

Yapay Zeka ve Radyoloji'de oynayacağı rol konusunda çok iyimserim. Ancak, yasal etkilerini anlamak zaman alacak. Yapay Zeka ile ilgili düzenlemeler önümüzdeki birkaç yıl içinde kökten değişecek ve bu, radyologlar arasında anlamlı bir direnişe yol açıyor. Bir Yapay Zeka ürünü bir anormallik tespit ederse ve hekim buna katılmazsa, bakım sağlama sürecinde bir şeyler ters giderse bu bir davayı nasıl etkiler?

Düzenlemeler olmadan, varsayılan durum, hasta güvenliğini sağlamak için en uygun olmayan haksız fiil hukukuna yol açar. Hekimler nihai olarak tanı ve görüntü raporlamasından sorumludur. Şu anda belirlenmiş yasal sonuçlar yoktur ve bu, vakalar meydana geldikçe hem hastalar hem de sağlayıcılar açısından belirsizliğe yol açabilir. Radyologlar, hastalara bakım sağlayan lisanslı hekimlerdir, bu nedenle AI sektörde daha belirgin hale geldikçe araştırılması ve ele alınması gereken gri alanlar vardır.

Yapay zekanın teleradyolojide kullanılmasının, özellikle hizmet alamayan veya kırsal bölgelerde sağlık hizmetlerine erişimi nasıl etkilediğini anlatabilir misiniz?

Daha önce de belirttiğim gibi, Radyoloji uzmanlığı, ulusal hekim işgücü kıtlığının daha ciddi etkilerini hisseden bir sağlık hizmeti alanıdır. Teleradyoloji tek başına, tıbbi kaynak ve bakım eksikliği olan kırsal alanlardaki hastalara bakım almaları için yeni fırsatlar sunar. Profesyonel görüntüleme yorumlama sürecini sağlamak için üçüncü bir tarafla ortaklık kurmak, bir kliniğin yeteneklerini büyük ölçüde genişletir ve sundukları bakımın türünü ve kalitesini artırır. Hastalarına alt uzmanlık bakımı getirir.

Yapay zekanın bu daha kırsal uygulamalara entegre edilmesiyle, bakımın kalitesi ve verimliliği daha fazla önceliklendirilebilir ve hatta bir hastanın daha kentsel bir ortamda alacağı bakıma göre standartlaştırılabilir. Mevcut bakım yalnızca daha kapsamlı olmakla kalmaz, aynı zamanda doğruluk ve verimlilik de iyileştirilebilir.

Harika röportaj için teşekkürler, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular ziyaret etmelidir. Deneyim.