De acordo com pt.wedoany.com-Um estudo recente mostra que a inteligência artificial pode aumentar significativamente a eficiência na fase de aquisição de imagens de TC. A Canon Medical, em colaboração com o Royal Bournemouth Hospital, comparou dois sistemas de TC: o Aquilion ONE INSIGHT, equipado com plataforma assistida por IA, e o Aquilion ONE GENESIS, sem essa plataforma. Descobriu-se que o sistema assistido por IA pode reduzir o tempo de digitalização em até 53% e diminuir o número de interações do usuário em 45%.
O estudo, publicado no Journal of Medical Imaging and Radiation Sciences, destaca que os sistemas de saúde estão sob pressão para expandir a capacidade de diagnóstico e reduzir os tempos de espera. Para as equipas de radiologia, essa pressão é particularmente quotidiana, sendo-lhes exigido que realizem mais exames com os mesmos recursos e lidem com fluxos de trabalho cada vez mais complexos. Anteriormente, a aplicação da IA na radiologia focava-se principalmente na interpretação de imagens, mas as descobertas deste estudo enfatizam o potencial da IA para influenciar as fases iniciais do processo.
O estudo avaliou quatro protocolos de TC de rotina, realizados por 12 técnicos de radiologia de diagnóstico certificados, utilizando configurações padronizadas em ambos os sistemas. Os protocolos abrangeram imagens do crânio, tórax, abdómen e pélvis. Em cada caso, a utilização da plataforma assistida por IA resultou em tempos de aquisição mais rápidos e menor necessidade de entrada manual de dados.
Cada etapa do fluxo de trabalho tradicional de digitalização envolve uma série de passos manuais, desde o posicionamento do paciente até à seleção dos parâmetros de digitalização, o que aumenta o tempo e a complexidade para os técnicos de radiologia. Em contraste, a plataforma assistida por IA utiliza tecnologias como a digitalização de marcadores 3D e a deteção de marcos anatómicos para apoiar o planeamento e posicionamento automáticos da digitalização, ajudando a determinar o alcance e o campo de visão corretos, reduzindo assim a necessidade de ajustes manuais e simplificando o fluxo de trabalho geral. Estudos anteriores relacionados também indicam que esses métodos automáticos podem reduzir a sobredigitalização em imagens de rotina do tórax, abdómen e pélvis, contribuindo para diminuir a exposição desnecessária dos pacientes à radiação.
Os investigadores também descobriram que não havia uma correlação significativa entre o nível de experiência dos técnicos de radiologia e os resultados de desempenho, sugerindo que a tecnologia pode ajudar a alcançar fluxos de trabalho mais consistentes em equipas com diferentes níveis de especialização. Huw Jones, gestor de negócios de TC da Canon Medical Systems no Reino Unido, afirmou que, se for possível reduzir o tempo e os passos necessários para cada digitalização, não só se aumenta a eficiência, como também se cria mais tempo para o cuidado do paciente, melhorando assim a experiência do paciente. A longo prazo, mesmo que se poupe apenas um pequeno tempo por digitalização, isso pode traduzir-se em ganhos operacionais significativos.
Em suma, estas descobertas indicam que a plataforma de aquisição assistida por IA tem o potencial de melhorar efetivamente o fluxo de trabalho de TC, ajudando os departamentos a aumentar a capacidade de exame, mantendo a consistência na prática diária. À medida que a procura por imagens continua a crescer, a importância de soluções que simplifiquem e acelerem a digitalização no apoio às equipas clínicas e aos percursos de tratamento dos pacientes está a receber cada vez mais atenção.
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