Dr. Ron Boucher, Giám đốc Y tế của Teleradiology tại Experity – Loạt Phỏng vấn

Dr. Ron Boucher giữ vị trí Giám đốc Y tế của Teleradiology tại Experity, một công ty phần mềm và dịch vụ tập trung vào thị trường chăm sóc cấp cứu tại Mỹ.

Experity cung cấp một hệ thống hoạt động tích hợp bao gồm hồ sơ bệnh án điện tử, quản lý thực hành, tương tác với bệnh nhân, hóa đơn, teleradiology, thông tin kinh doanh và các giải pháp tư vấn. Gần một nửa số phòng khám cấp cứu tại Mỹ sử dụng nền tảng của Experity. Dịch vụ teleradiology overread của Experity giải quyết tình trạng thiếu radiologist bằng cách cung cấp hỗ trợ mở rộng cho các phòng khám. Những dịch vụ này được công nhận với thời gian trả lời hàng đầu trong ngành, độ chính xác 99,97% và truy cập thời gian thực vào các radiologist. Việc tích hợp AI vào quá trình đọc quét nhằm nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong việc cung cấp chăm sóc.

Đối với những người đọc không quen thuộc với thuật ngữ này, Teleradiology là gì?

Teleradiology là một dịch vụ y tế cho phép các radiologist cung cấp dịch vụ giải thích lâm sàng trên X-quang, Siêu âm và hình ảnh chẩn đoán khác mà không cần phải có mặt trực tiếp với bệnh nhân. Trong trường hợp cấp cứu, teleradiologist hoạt động như một phần mở rộng của phòng khám, cung cấp thời gian trả lời nhanh hơn, tư vấn thời gian thực và thậm chí độ chính xác cao hơn.

Với teleradiology, bệnh nhân nhận được chăm sóc nhanh hơn và chính xác hơn, nhân viên phòng khám tiết kiệm thời gian bằng cách nhận được phản hồi kịp thời, và nhà cung cấp phòng khám có thể tin tưởng vào chẩn đoán được xem xét bởi các radiologist được chứng nhận. Ngoài ra, các phòng khám sản xuất một lượng nhỏ xét nghiệm hình ảnh học có thể tiết kiệm một khoản tiền đáng kể bằng cách không có một radiologist chuyên dụng tại chỗ và chỉ trả tiền cho các xét nghiệm được thực hiện. Điều này đặc biệt quan trọng khi một radiologist chuyên về một lĩnh vực cụ thể là cần thiết, thường chỉ có sẵn tại các tổ chức và trung tâm học thuật lớn.

Bạn có thể giải thích về những thách thức chính mà bạn đã gặp phải với việc tích hợp AI trong teleradiology và làm thế nào bạn đã giải quyết những thách thức này?

Thách thức chúng tôi đã gặp phải cho đến nay chủ yếu là lâm sàng, với thách thức lớn nhất là một nhóm nhỏ các radiologist không sẵn sàng tích hợp AI vào quy trình làm việc của họ. Điều này chủ yếu là do các bác sĩ lâm sàng muốn hiểu công nghệ và duy trì tính độc lập của họ với tư cách là nhà cung cấp và sử dụng các phương pháp truyền thống. Với tư cách là chuyên gia công nghệ đằng sau tích hợp AI, chúng tôi hiểu rằng AI được thiết kế để hỗ trợ và cải thiện quy trình làm việc tiêu chuẩn, không thay thế vai trò của các radiologist. Với sự tiến bộ liên tục của AI và các công nghệ khác cho phép các nhà cung cấp cải thiện thực hành của họ, chúng tôi khuyên các nhà cung cấp nên duy trì một tâm trí cởi mở đối với các công cụ có thể giúp công việc của họ trở nên dễ dàng hơn và đồng thời cung cấp chăm sóc hiệu quả và tốt hơn.

Một thách thức khác là cố gắng hiểu điểm mạnh và điểm yếu của phần mềm phát hiện gãy xương mà chúng tôi đã tích hợp. Khi những điểm này được xác định, radiologist, khi họ có được sự tự tin hơn vào phần mềm, có thể điều chỉnh quy trình làm việc để cải thiện độ chính xác và cung cấp chăm sóc. Đó là công việc của chúng tôi tại Experity để chứng minh và vận động cho giá trị thực sự mà AI mang lại cho quy trình làm việc của các radiologist khi những thách thức ban đầu về việc áp dụng được vượt qua.

Tại sao bạn tin rằng việc áp dụng AI trong môi trường chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là trong lĩnh vực teleradiology, mang lại lợi ích hơn là tránh nó?

Hầu hết sự do dự xung quanh AI bắt nguồn từ lo ngại về việc thay thế con người, nhưng trong trường hợp teleradiology, các radiologist vẫn cần thiết để giải thích kết quả. AI tăng cường nhiệm vụ của radiologist, nhưng các bác sĩ lâm sàng được chứng nhận vẫn cần thiết để giám sát quá trình. Cả tốc độ và chất lượng chăm sóc đều được tăng lên đáng kể với sự tích hợp của AI vào các dịch vụ teleradiology.

Một lợi thế chính của AI trong lĩnh vực này là sự cải thiện đáng kể về hiệu quả và độ chính xác của việc giải thích hình ảnh. Ví dụ, phần mềm AI của chúng tôi hỗ trợ các radiologist bằng cách xác định các gãy xương ở người lớn và chỉ ra các vị trí có thể bị thương – cả hai đều đặc biệt hữu ích trong teleradiology khi lịch sử bệnh nhân có thể không đầy đủ hoặc khi nghiên cứu được thực hiện không tối ưu hoặc định vị.

AI giúp giảm thời gian radiologist dành để tìm kiếm các bất thường, dẫn đến tăng 15-20% tốc độ. Hiệu quả này cho phép chăm sóc bệnh nhân nhanh hơn mà không ảnh hưởng đến chất lượng. Trên thực tế, chất lượng của các lần đọc với sự tích hợp này đã được cải thiện khoảng 40%, vì AI giúp ngăn chặn việc bỏ sót chẩn đoán, đảm bảo kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn. Khách hàng sẽ chỉ tăng nhu cầu về chất lượng và hiệu quả trong tương lai, đặc biệt là trong chăm sóc cấp cứu, vì vậy việc chấp nhận AI và tối đa hóa sự hỗ trợ nó cung cấp sẽ giúp đáp ứng nhu cầu đó.

Làm thế nào tích hợp AI trong teleradiology đã góp phần vào kết quả chăm sóc bệnh nhân tốt hơn?

AI không chỉ tăng tốc độ quy trình làm việc mà còn cải thiện chăm sóc bệnh nhân bằng cách nâng cao khả năng phát hiện và chẩn đoán các gãy xương. Những gãy xương này có thể bị bỏ sót, vì vậy AI đang tăng đáng kể khả năng có kết quả tốt hơn cho bệnh nhân. Các hệ thống sử dụng AI có thể xác định các gãy xương bổ sung mà các radiologist có thể bỏ qua do sự tinh tế hoặc vì chúng xảy ra cùng với các chấn thương rõ ràng hơn. Khả năng này rất quan trọng để chăm sóc bệnh nhân toàn diện và nhìn thấy bức tranh tổng thể, bất kể hồ sơ bệnh án có sẵn hay không.

AI trong teleradiology cũng đã góp phần vào thời gian trả lời nhanh hơn. Tốc độ này đặc biệt có lợi trong môi trường cấp cứu, nơi chẩn đoán và điều trị nhanh chóng là rất quan trọng. Các bác sĩ được lợi từ sự sẵn có nhanh chóng của thông tin chẩn đoán chính xác, cho phép họ điều trị bệnh nhân hiệu quả hơn và xuất viện nhanh hơn, do đó cải thiện sự hài lòng của bệnh nhân và thành công của phòng khám.

AI công nghệ đã cải thiện hiệu quả hoạt động và độ chính xác trong việc đọc hình ảnh như thế nào?

Trước khi có AI, các phòng khám và thực hành sẽ cố gắng điều trị và xuất viện bệnh nhân một cách hiệu quả nhất có thể, nhưng chất lượng chăm sóc bị đe dọa với cách tiếp cận vội vàng này. Giờ đây, với tình trạng thiếu radiologist trên toàn quốc, việc tìm cách tối ưu hóa hoạt động trong khi duy trì chất lượng chăm sóc là rất quan trọng để thành công của một thực hành. Bằng cách cải thiện thời gian trả lời và duy trì tiêu chuẩn chất lượng cao, AI đang giúp ngành teleradiology phát triển mạnh bằng cách đáp ứng nhu cầu cao về chẩn đoán nhanh chóng và chính xác.

Bệnh nhân cuối cùng sẽ tìm kiếm chăm sóc từ những người có thể cung cấp sự cân bằng hài lòng giữa chất lượng và hiệu quả – cả hai đều là những đặc tính vốn có của chăm sóc cấp cứu được khuếch đại với việc sử dụng AI. Tại Experity, dịch vụ teleradiology overread của chúng tôi có thời gian trả lời hàng đầu trong ngành với tỷ lệ chính xác 99,94%. Công nghệ AI của chúng tôi giúp các radiologist xác định các bất thường không rõ ràng và khó nhận thấy mà nếu không có thể không được chỉ định bởi lịch sử, xét nghiệm hoặc hồ sơ của bệnh nhân, mở rộng độ chính xác của các lần đọc với một thành phần bổ sung về kịp thời.

Bạn nhìn thấy vai trò tương lai của AI trong chăm sóc sức khỏe như thế nào và các nhà cung cấp chăm sóc sức khỏe có thể chuẩn bị cho những thay đổi này không?

Khi tôi tham dự hội nghị của Hiệp hội X-quang Bắc Mỹ năm nay, AI chiếm khoảng 30% không gian sàn. AI là hướng chúng tôi đang đi, và nó có thể ảnh hưởng đến mọi khía cạnh của quy trình làm việc của chúng tôi với tư cách là các radiologist. Đối với những người chọn tiếp tục và bỏ qua AI, nhiều thực hành sẽ cuối cùng trở nên lỗi thời. Các bác sĩ và thực hành chọn chấp nhận công nghệ sẽ là những người sống sót sau quá trình chuyển đổi. Ví dụ, khi dịch vụ teleradiology trở nên phổ biến, quá trình này sẽ phụ thuộc nặng vào việc tận dụng công nghệ tiên tiến. Các radiologist sẽ cần phải thích nghi với cảnh quan thay đổi của tích hợp AI. AI sẽ không thay thế các radiologist, nhưng thay vào đó sẽ tăng cường vai trò của họ với tư cách là nhà cung cấp lâm sàng bằng cách cải thiện chăm sóc bệnh nhân và chất lượng trong khi đọc hiệu quả và chính xác hơn. Các radiologist không áp dụng AI vào quy trình làm việc của họ theo một cách nào đó sẽ trở nên lỗi thời.

Làm thế nào bạn cân bằng lợi ích của tự động hóa AI với nhu cầu giám sát của con người trong đánh giá teleradiology?

Mục tiêu của chúng tôi khi tích hợp AI vào dịch vụ teleradiology là để nó trở thành một công cụ hỗ trợ và giúp các đối tác chăm sóc cấp cứu của chúng tôi cung cấp chăm sóc tốt nhất có thể. AI không liên quan đến cảm xúc hoặc hiểu biết về lịch sử bệnh nhân, vì vậy những thành phần này cần được tích hợp thủ công với kiến thức và lịch sử được cung cấp bởi một bác sĩ lâm sàng. Một mối nguy hiểm của AI là một bác sĩ lâm sàng hoặc bệnh nhân lấy kết quả AI tại giá trị mặt của nó mà không có sự đánh giá chuyên môn của một radiologist hoặc chuyên gia lâm sàng để đảm bảo rằng đầu ra là chính xác và được xác minh.

Các sai sót có thể xảy ra, đó là lý do tại sao việc duy trì giám sát của con người là rất quan trọng cho việc tích hợp giải pháp. Thuật toán có thể đánh dấu các kết quả âm tính hoặc dương tính giả, nhưng khả năng của nó trong việc chỉ ra các khu vực quan tâm trong xét nghiệm X-quang giảm thiểu tỷ lệ lỗi của con người một cách hiệu quả và vượt trội so với việc đọc xét nghiệm mà không có AI tham gia.

Bạn có thể thảo luận về các rào cản pháp lý liên quan đến việc sử dụng AI trong chăm sóc sức khỏe và Experity đang điều hướng những rào cản này như thế nào?

Tôi rất lạc quan về AI và vai trò nó sẽ đóng trong lĩnh vực X-quang. Tuy nhiên, sẽ mất thời gian để hiểu rõ các ý nghĩa pháp lý. Các quy định xung quanh AI sẽ thay đổi đáng kể trong vài năm tới, và điều này tạo ra sự kháng cự có ý nghĩa trong số các radiologist. Nếu một sản phẩm AI xác định một bất thường và bác sĩ không đồng ý với nó, làm thế nào nó ảnh hưởng đến một vụ kiện nếu điều gì đó đi sai trong quá trình cung cấp chăm sóc?

Không có quy định, mặc định dẫn đến luật tort, điều này không tối ưu để đảm bảo an toàn cho bệnh nhân. Các bác sĩ cuối cùng chịu trách nhiệm về chẩn đoán và báo cáo hình ảnh. Hiện tại không có hậu quả pháp lý cụ thể, điều này có thể dẫn đến sự không chắc chắn từ cả bệnh nhân và nhà cung cấp khi các trường hợp xảy ra. Các radiologist là bác sĩ được cấp phép cung cấp chăm sóc cho bệnh nhân, vì vậy có những khu vực xám cần được khám phá và giải quyết khi AI trở nên phổ biến hơn trên toàn ngành.

Bạn có thể thảo luận về cách AI trong teleradiology đã ảnh hưởng đến việc tiếp cận các dịch vụ chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là ở các khu vực nông thôn hoặc thiếu thốn?

như tôi đã đề cập trước đó, chuyên ngành X-quang là một lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đang cảm nhận được tác động nghiêm trọng của tình trạng thiếu hụt lao động bác sĩ trên toàn quốc. Teleradiology đơn thuần cung cấp cơ hội mới cho bệnh nhân nhận được chăm sóc ở các khu vực nông thôn với nguồn lực và chăm sóc y tế hạn chế. Hợp tác với một bên thứ ba để cung cấp quá trình giải thích hình ảnh chuyên nghiệp mở rộng đáng kể khả năng và chất lượng chăm sóc mà một phòng khám có thể cung cấp. Nó mang lại chăm sóc chuyên khoa cho bệnh nhân của họ.

Với AI được tích hợp vào những thực hành nông thôn này, chất lượng và hiệu quả của chăm sóc có thể được ưu tiên hơn và thậm chí được tiêu chuẩn hóa để chăm sóc mà một bệnh nhân sẽ nhận được trong một môi trường đô thị hơn. Không chỉ chăm sóc có sẵn rộng hơn, mà độ chính xác và hiệu quả cũng có thể được cải thiện.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Experity.