Como a IA pode melhorar o fluxo de trabalho da radiologia?

7 de junho de 2023 – Os radiologistas do Lahey Hospital and Medical Center em Burlington, Massachusetts, integraram seis algoritmos de IA em seu fluxo de trabalho clínico.

Christoph Wald, MD, PhD, disse ao AuntMinnie.com. "Felizmente, nossos fornecedores estavam ansiosos para colaborar e, coletivamente, acho que chegamos a um bom lugar."

Lahey e seus colegas trabalharam inicialmente com alguns fornecedores para incorporar algoritmos de IA aprovados pela Food and Drug Administration (FDA) dos EUA para triagem de casos de AVC e para priorizar o trabalho dos radiologistas, dado o número de imagens que a equipe noturna precisava ler.

A triagem dos casos foi importante em pacientes com condições potencialmente fatais, como acidente vascular cerebral devido a hemorragia intracerebral. A equipe integrou a tecnologia AI com software de orquestração de fluxo de trabalho de radiologia de terceiros, separado do RIS e PACS do hospital.

Priorização de casos

Isso criou uma nova categoria de prioridade que promove os exames com diagnóstico positivo de IA para o topo da lista de trabalho, para que possam ser interpretados primeiro e, em seguida, atendidos mais rapidamente pelos médicos.

"Embora isso ocasionalmente resulte em uma priorização inadequada de um caso falso-positivo, geralmente tivemos uma boa experiência com essa abordagem", disse Wald, que também preside a Comissão de Informática do Colégio Americano de Radiologia (ACR).

O sistema permite que os radiologistas vejam crachás coloridos que indicam se um caso foi submetido ao processamento de IA e se teve um diagnóstico positivo ou negativo.

Wald disse que nas fases iniciais do lançamento, os radiologistas não sabiam quando um algoritmo de IA ainda estava processando um estudo porque apenas o estado final da IA ​​era mostrado.

"Embora isso não tenha causado nenhum dano, é essencialmente uma oportunidade perdida", disse ele. "Portanto, implementamos um pequeno emblema cinza para indicar que um estudo de imagem estava sendo processado. Os radiologistas agora podem decidir se devem ou não aguardar o resultado."

Implementando melhorias

“Se você usa o processamento de IA para fins de diagnóstico ou deseja controlar a qualidade de sua IA, precisará revisar alguma representação da saída real da IA”, disse Wald. "Temos a opção de consultar um mapa de calor codificado por cores que é opcionalmente exibido em um pequeno widget dedicado fornecido pela empresa de IA. É separado do PACS, mas ativa e abre para a visão do radiologista no contexto do estudo que é sendo exibido no PACS."

Wald disse que outras melhorias também foram alcançadas durante a integração, como uma exibição simultânea da impressão do relatório, se já estiver disponível no momento da visualização.

“Também queríamos garantir que os radiologistas sempre tivessem o benefício de saber o resultado da IA ​​e tomar as medidas apropriadas, combinando os esforços humanos e da máquina”, disse ele.

Quando o sistema recebe um resultado de IA quando um laudo já está em estado final, o radiologista recebe um aviso contendo um link que permite que ele retorne oficialmente ao estudo e reconcilie o novo achado de IA com o estudo de imagem real.

Aviso de segurança

Wald disse que a IA funcionou bem e melhorou o fluxo de trabalho, mas é importante não presumir que a liberação da FDA de uma ferramenta de IA significa que ela será segura e eficaz para uso em qualquer lugar.

“É absolutamente crítico para as práticas avaliar algoritmos antes e depois da implantação, pois muitos fatores locais podem afetar seriamente o desempenho da IA”, disse ele.

Adquirir e agir com base no feedback clínico é outra consideração importante que Wald disse que Lahey facilitou para ajudar em futuras pesquisas de IA e desenvolvimentos de fornecedores.

“Todos nós temos a obrigação de conduzir uma avaliação contínua do desempenho da IA ​​no mundo real na prática”, disse ele.

Boas notícias

Olhando para o futuro, ele disse ao AuntMinnie.com: "Estou entusiasmado com IA quantitativa, suítes de IA multifuncional e triagem oportunista. No entanto, acho que os maiores aprimoramentos futuros do fluxo de trabalho para radiologistas virão do uso de IA generativa baseada em GPT, muito mais do que a IA estilo pônei de truque único que vimos até agora."