В течение последнего десятилетия потенциал искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении был синонимом скорости. В медицинской визуализации логика была проста: если технология могла анализировать изображения быстрее, чем человеческий глаз, то сортировка случаев могла происходить быстрее. Если программное обеспечение могло предварительно заполнять отчеты, то нехватка персонала в радиологических отделениях могла быстрее обрабатывать свои рабочие списки. И в значительной степени ИИ оправдал ожидания. Первые внедрения успешно ускорили диагностику и сократили время подготовки отчетов, снизив нагрузку на отделения визуализации, работающие на пределе своих возможностей.
Однако системы здравоохранения, внедряющие передовые инструменты искусственного интеллекта, возможно, приближаются к точке снижения отдачи. Становится ясно, что ускорение отдельных функций не приводит автоматически к повышению эффективности всей системы. В условиях разрозненности ускорение одного этапа может просто создать узкие места в других областях.
В настоящее время отрасль меньше заинтересована в показателях успеха, которые отдают приоритет скорости алгоритма, предпочитая вместо этого оценивать, насколько хорошо он координируется с остальной экосистемой. Максимизация потенциала оркестровки ИИ требует объединения разрозненных систем, специализаций и информационных хранилищ, а не дополнительных решений, которые ускоряют задачи и предлагают точечные улучшения.
Ограничения фрагментации
Текущее состояние инфраструктуры обработки изображений ясно указывает на то, что следующим важным шагом для отрасли должна стать оркестровка. Многие организации полагаются на ИТ-инфраструктуру, поддерживаемую устаревшими системами, работающими по принципу «разрозненных блоков». Например, радиология может использовать одну PACS-систему, а кардиология — другую, и расположенная над ними электронная медицинская карта (EHR) испытывает трудности с извлечением клинических данных из этих разрозненных систем.
Фрагментированная среда может изолировать инструменты ИИ и ограничивать их полезность. Алгоритм, обнаруживающий серьезную аномалию или заболевание, мало чем поможет, если его результаты окажутся заблокированы в приложении, которое плохо взаимодействует с программой просмотра изображений, используемой рентгенологом. Любые преимущества в производительности теряются из-за необходимости переключаться между экранами, входить в отдельные порталы и вручную устранять разрывы между системами.
Эти проблемы дорого обходятся врачам и пациентам. Несмотря на наличие бесчисленных инструментов повышения эффективности, выгорание широко распространено — 54% радиологов сообщают о симптомах выгорания, вероятно, вызванных административной нагрузкой и разрозненными рабочими процессами. Без бесшовной интеграции решения на основе ИИ становятся всего лишь еще одним оповещением, которым нужно управлять, или еще одним окном, которое нужно открыть, что отнимает ценное время, которое можно было бы потратить на уход за пациентами.
Соединительная ткань корпоративной визуализации
Использование ИИ в медицинской визуализации началось с обнаружения, но затем перешло к этапу оркестровки. В здравоохранении оркестровка включает в себя автоматизированную организацию, координацию и управление системами и услугами. В контексте визуализации, однако, она выступает в качестве интеллектуального организационного уровня управления. Она находится между платформами хранения изображений и процессом их анализа, обеспечивая доставку нужного исследования нужному специалисту в нужное время, независимо от того, где было получено изображение. Переход от инструмента для ускорения процесса к платформе оркестровки меняет ценность ИИ несколькими важными способами:
- Нормализация данных и интеллектуальная маршрутизация: Одна из самых больших проблем в области визуализации заключается в том, что разные системы используют разные способы взаимодействия. Например, система отделения неотложной помощи больницы может кодировать рентгеновский снимок грудной клетки иначе, чем система амбулаторного отделения. Оркестрация решает эту проблему, стандартизируя способ представления исследований и данных о пациентах рентгенологам, даже если базовые системы PACS и EHR различаются. Нормализованные и полные данные обеспечивают упорядоченный поток исследований в единый рабочий список, устраняя вариативность и необходимость ручного вмешательства. Далее, интеллектуальная маршрутизация позволяет системам назначать случаи на основе срочности, квалификации и текущей рабочей нагрузки.
- Контекстная синхронизация: благодаря интеграции на основе стандартов, оркестровка устраняет неудобства, связанные с навигацией по нескольким приложениям. Когда изображения отображаются в том же клиническом интерфейсе, что и другие данные пациента — такие как результаты анализов, заметки и назначения, — пользователи тратят меньше времени на вход в отдельные системы и повторный ввод данных пациента. Это уменьшает количество проблем, возникающих во время смены рентгенолога, экономит ценное время и снижает риск ошибок.
- Преодоление разрыва между специальностями : Обычно считается, что визуализация — это область, ориентированная исключительно на радиологию. Однако скоординированная работа в масштабах всей организации способствует пониманию того, что визуализация жизненно важна и для других специальностей, таких как кардиология, ортопедия и онкология. Кардиология, в частности, часто работает в цифровой среде, с отдельными структурами отчетности и архивами. Скоординированный подход разрушает эти барьеры, позволяя, например, сосудистому хирургу просматривать эхокардиографическое исследование и компьютерную томографию одновременно в едином окне просмотра без запуска отдельных приложений. Такая совместимость способствует лучшему сотрудничеству между отделениями и предоставляет врачам более целостное представление о здоровье своих пациентов.
Стандарты и управление имеют решающее значение для оркестрации ИИ.
Хотя программное обеспечение делает возможным переход к скоординированной, совместимой модели, приверженность стандартам и управлению обеспечивает ее устойчивость. Такие платформы взаимодействия, как Integrating the Healthcare Enterprise (IHE), HL7 CDA и веб-стандарты DICOM, служат правилами , позволяющими различным поставщикам беспрепятственно обмениваться информацией. Системы здравоохранения должны выбирать поставщиков, которые используют эти открытые стандарты для обеспечения модульного доступа и улучшений. Возможность заменить один алгоритм на обновленный через три года без демонтажа значительной части инфраструктуры бесценна.
Для того чтобы закрепить за ИИ место ключевого операционного механизма, организациям необходимы междисциплинарные группы контроля, состоящие из радиологов, ИТ-руководителей, специалистов по анализу данных и администраторов. Эта группа должна отвечать за установление и соблюдение правил взаимодействия для организации процессов:
- Проверка: Убедитесь, что решения на основе ИИ работают должным образом, например, точно нормализуют данные и корректно распределяют задачи.
- Прозрачность и объяснимость: Убедитесь, что врачу ясно, почему то или иное исследование было выбрано в приоритетном порядке или назначено, и как оценивалась информация, лежащая в основе этого приоритета.
- Механизмы защиты от сбоев: Определите, что произойдет, если уровень оркестрации выйдет из строя.
Человек, участвующий в процессе, остается главным авторитетом. Организация должна служить врачу, предоставляя ему необходимую информацию для принятия решения, но никогда не принимая клиническое решение за него.
Движение к взаимосвязанной экосистеме
Первоначальный энтузиазм по поводу применения ИИ в здравоохранении был вызван возможностью ускорять процессы. Однако в будущем наиболее успешными будут те организации, которые используют эту технологию для совместной работы. Переход от разрозненных точечных решений к слаженной координации — наиболее эффективный способ масштабирования услуг визуализации и удовлетворения растущего спроса на медицинские услуги без перегрузки персонала, который их предоставляет.
Руководители медицинских учреждений, которые уделяют приоритетное внимание совместимости, нормализации данных и унифицированному управлению рабочими процессами, могут помочь обеспечить успешное осуществление цифровой трансформации. При правильном подходе технологии должны отойти на второй план, освободив врачей от рутинной работы и позволив им полностью сосредоточиться на пациентах.
Внимание, автоперевод! За ошибки перевода ответственности не несём. Первоисточник по ссылке.