Cómo aplicar la inteligencia artificial en hospitales

El último informe técnico de Frost & Sullivan, “Una guía práctica para la implementación de la inteligencia artificial en la obtención de imágenes médicas”, destaca los principales desafíos en la obtención de imágenes y explora cómo se puede aprovechar la inteligencia artificial para resolver estos desafíos en hospitales.

La industria de las imágenes médicas se encuentra en medio de una transformación a gran escala, impulsada en gran medida por los avances en tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y el análisis, la digitalización de la radiología, así como el auge de la medicina de precisión y la telerradiología.

Estas tecnologías de vanguardia están destinadas a abordar los desafíos en las experiencias clínicas, operativas y del personal y los pacientes. Además, resolverán los puntos críticos del negocio, como los recortes de reembolso, el uso subóptimo de imágenes, el agotamiento del radiólogo, las citas perdidas y la escasez de subespecialistas en radiología.

Consejos para su implementación en hospitales

«Una plataforma de imágenes empresariales interoperable y basada en estándares forma el marco sólido necesario para integrar los algoritmos de IA dentro del flujo de trabajo clínico con facilidad. La implementación de algoritmos de IA en silos conducirá a la realización aislada y dispersa de los beneficios previstos por las organizaciones proveedoras», observó Dr. Suresh Kuppuswamy, director de la industria de las ciencias biológicas y de la salud en Frost & Sullivan. «Para tener una implantación exitosa de un programa de IA, los hospitales deben enfocarse en alinearse con un socio tecnológico que pueda aliviarlos de las arduas tareas de explorar, validar e integrar varios algoritmos para una aplicación clínica específica».

«Otra consideración importante es la perfecta integración del programa de IA en el flujo de trabajo de radiología existente. Con RUBEE ™ para IA, nuestro enfoque de construir un ecosistema de inteligencia aumentada impulsado por el aprendizaje automático y el motor de automatización del flujo de trabajo es único, lógico y sienta las bases para el crecimiento futuro de nuestro cliente «, señaló el Dr. Anjum Ahmed, director médico global de Agfa HealthCare. «Al proporcionar a los diagnosticadores herramientas de apoyo a la toma de decisiones de IA cuidadosamente seleccionadas, integradas en su solución Enterprise Imaging, los apoyamos para maximizar el valor de sus propias habilidades y experiencia, y convertirse en una potencia consultiva de inteligencia basada en evidencia».