Рентгенологи Йельского университета в Нью-Хейвене повышают качество результатов компьютерной томографии с помощью искусственного интеллекта

Растущий объем визуализации в системе здравоохранения Йельского университета в Нью-Хейвене предъявляет растущие требования к рентгенологам и персоналу. Многие учреждения сталкиваются с аналогичной проблемой.

ПРОБЛЕМА

Система здравоохранения начала рассматривать технологии искусственного интеллекта в контексте рабочих процессов отделений неотложной помощи. Частично эта потребность заключалась в поиске наилучшего способа определения приоритетности пациентов, которые поступили с острыми симптомами, обнаруженными во время КТ головы.

«В основном мы вступали в должность ради оперативных и исследовательских интересов», — сказала доктор Мелисса А. Дэвис, доцент кафедры радиологии и биомедицинской визуализации и заместитель заведующего кафедрой информатики визуализации, радиологии и биомедицинской визуализации в Йельском университете Нью-Хейвена. «Эти технологии по большей части еще новы, поэтому их влияние до конца не известно. Мы хотели быть в авангарде этого разговора».

ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Первоначальное предложение заключалось в том, что ИИ будет оценивать КТ головы без контрастирования по всей главной больнице, а система здравоохранения будет проверять результаты с помощью специализированных рентгенологов, прошедших обучение в области нейрорадиологии.

«Мы также оценим, есть ли какой-либо выигрыш во времени обработки этих изображений, и сообщим о показателях расхождений для ретроспективной когорты», — отметил Дэвис. «План состоял в том, чтобы внедрить решения, которые будут выявлять и определять приоритетность внутричерепных кровоизлияний при КТ-исследованиях без контрастирования.

«Самые большие ожидания были связаны с пользовательским опытом», — добавила она. «Это не могло быть еще одним шагом в рабочем процессе. Ожидалось, что все будет гладко и интегрировано в текущий рабочий процесс радиолога. Без такого подхода внедрение технологии было бы сложным и обременительным».

РЕШЕНИЕ ВЫЗОВА

Программу искусственного интеллекта возглавляет отдел радиологии и биомедицинской визуализации, и она согласована с ИТ, чтобы обеспечить плавную интеграцию и переход, пояснил Дэвис.

«Сначала ИИ использовался радиологами неотложной помощи и нейрорадиологами», — сказала она. «Он использовался для оценки потенциала КТ головы. Когда выполнялась КТ головы, инструмент искусственного интеллекта анализировал изображения и отмечал любые случаи с подозрением на кровь.

«Интеграция была ключевым аспектом этой реализации», продолжила она. «Решение должно было легко интегрироваться с существующими системами рабочих процессов в радиологии. Встраивание значка в рабочий список, указывающего, когда ИИ отметил случай, позволило легко внедрить и использовать эту технологию».

«Внедрение технологий искусственного интеллекта в здравоохранении может привести к значительному повышению эффективности, ухода за пациентами и результатов».

Доктор Мелисса А. Дэвис, Йельский университет Нью-Хейвена

Кроме того, при обнаружении острой патологии появлялось всплывающее уведомление, что способствовало немедленному информированию радиологов и других врачей.

«Произошло значительное сокращение времени выполнения работ в нашем травматологическом центре 1-го уровня, но не в других местах», — сообщил Дэвис. «Они действительно отметили амбулаторного пациента с кровотечением из головы, которого в противном случае отправили бы домой. Это был самый большой первоначальный успех. Мы также заметили, что рентгенологи начали видеть некоторое утешение в том, что у них есть вторая пара «глаз» на эти случаи».

«По мере развития внедрения использование искусственного интеллекта расширилось за пределы компьютерной томографии головы и стало применяться в других радиологических целях, включая обнаружение тромбоэмболии легочной артерии и кальцификации коронарной артерии», — продолжила она. «Это также расширило дискуссию о месте ИИ в радиологии с темы, посвященной захвату власти, до темы, сосредоточенной на расширении наших текущих рабочих процессов».

Хотя сотрудники часто говорят о выигрыше времени, Дэвис сказала, что иногда ИИ даже немного замедляет ее, заставляя ее смотреть на изображение или область гораздо более внимательно, особенно если она не согласна с ИИ.

«Всегда нужно сохранять критическое мышление», — заявила она.

ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

«Для Йельского университета мы рассмотрели три потенциальных области дальнейшей ценности: повышенная чувствительность и специфичность, приводящая к повышению точности; обнаружение случайных результатов, ведущих к более клинически целесообразным вмешательствам; и повышение эффективности, способствующее сокращению продолжительности пребывания пациентов». – сказал Дэвис. «Исследования выявили эти последствия».

В одном исследовании по повышению точности, на которое указал Дэвис, алгоритм искусственного интеллекта был применен к ретроспективной когорте из 1387 последовательных КТ-ангиограмм легких. Распространенность легочной эмболии (ТЭЛА) составила 13,6% (189 случаев). Алгоритм имел 93% чувствительность и 96% специфичность при обнаружении ЛЭ. Положительная прогностическая ценность составила 77%, а отрицательная прогностическая ценность – 99%.

Дэвис сказал, что вывод, который следует сделать из исследования, заключается в том, что высокая прогностическая ценность отрицательного результата свидетельствует об успехе при скрининге.

СОВЕТ ДЛЯ ДРУГИХ

По словам Дэвиса, организациям, предоставляющим медицинские услуги, рассматривающим возможность внедрения подобных технологий искусственного интеллекта в свои клинические рабочие процессы, следует принять во внимание несколько важных советов.

«Во-первых, важно тщательно оценить конкретные клинические потребности и проблемы вашей организации», — сказала она. «Технология искусственного интеллекта может быть мощным инструментом, но ее эффективность зависит от того, насколько хорошо она соответствует вашим целям.

«Определите области, в которых ИИ потенциально может оказать существенное влияние, например, повышение эффективности рабочего процесса, повышение точности диагностики или ускорение передачи важных результатов», — продолжила она. «Уделяйте приоритетное внимание внедрению ИИ в этих областях, поскольку его одновременное внедрение по всем направлениям может оказаться затруднительным».

Во-вторых, вовлекайте в процесс принятия решений ключевых заинтересованных сторон, включая специалистов здравоохранения, ИТ-команды и администраторов, посоветовала она.

«Убедитесь, что есть заинтересованность и поддержка со стороны всех заинтересованных сторон», – настаивала она. «Поставщики медицинских услуг, которые будут напрямую использовать эту технологию, должны участвовать в процессе отбора, поскольку их отзывы и идеи неоценимы для успешного внедрения.

«В-третьих, тщательно оценивайте поставщиков технологий искусственного интеллекта», — продолжила она. «Учитывайте такие факторы, как точность алгоритмов ИИ, простота интеграции с существующими системами, репутация поставщика, а также уровень постоянной поддержки и предоставляемых обновлений. Ищите ссылки и тематические исследования от организаций, которые успешно внедрили аналогичные решения ИИ, чтобы получить представление о их опыт».

Кроме того, инвестируйте в надежную ИТ-инфраструктуру и убедитесь, что системы организации могут беспрепятственно поддерживать интеграцию искусственного интеллекта, сказала она.

«Сотрудничество между вашей ИТ-командой и поставщиком ИИ имеет решающее значение для решения любых технических проблем, которые могут возникнуть во время внедрения», — добавила она.

Наконец, сосредоточьтесь на образовании и профессиональной подготовке, сказала она.

«Убедитесь, что медицинские работники, особенно рентгенологи и врачи, прошли адекватную подготовку для эффективного использования технологии искусственного интеллекта», — посоветовала она. «Подчеркните важность сохранения критического мышления при работе с ИИ и поощряйте постоянное обучение, чтобы быть в курсе последних достижений.

«Внедрение технологий искусственного интеллекта в здравоохранении может привести к значительному повышению эффективности, качества ухода за пациентами и результатов», — заключила она. «Однако успешная реализация требует тщательного планирования, взаимодействия с заинтересованными сторонами, оценки поставщиков, готовности ИТ-инфраструктуры и постоянного обучения. Предпринимая эти шаги, организации, предоставляющие медицинские услуги, могут использовать потенциал ИИ для улучшения своих клинических рабочих процессов и, в конечном итоге, для обеспечения лучшего ухода за своими пациентами. “

Следите за репортажами Билла о HIT на LinkedIn: Билл Сивики
Напишите ему: [email protected]
Healthcare IT News — издание HIMSS Media.