La integración de la tecnología de inteligencia artificial (IA) en las prácticas de radiología tiene el potencial de revolucionar la atención al paciente y aumentar la eficiencia operativa. El Comité de Reembolso del Colegio Americano de Radiología, presidido por Nicola, ha desarrollado un marco integral en forma de calculadora para evaluar la viabilidad financiera y la propuesta de valor de la implementación de IA en radiología.
En lugar de depender de citas directas, los autores de la calculadora enfatizan que la herramienta tiene en cuenta las perspectivas de todos los interesados involucrados en la implementación de la tecnología de IA, incluido el impacto diferenciado en hospitales y centros de diagnóstico por imagen. Un estudio evaluó catorce aplicaciones con IA dentro de la plataforma Calantic, todas enfocadas en indicaciones torácicas y neurológicas.
La calculadora reveló ahorros significativos de tiempo para los radiólogos, incluido más de 15 días de trabajo de ocho horas de tiempo de espera, 78 días en triaje, 10 días en lectura y 41 días en informes. Además, la plataforma de IA resultó ser beneficioso financieramente para los hospitales al atraer a pacientes para exploraciones de seguimiento clínicamente beneficiosas, hospitalizaciones y procedimientos de tratamiento.
**Preguntas frecuentes (FAQ)**
¿Cuál es el propósito de la calculadora?
La calculadora tiene como objetivo evaluar la viabilidad financiera y la propuesta de valor de la integración de la tecnología de IA en las prácticas de radiología.
¿Qué perspectiva considera la calculadora?
La calculadora tiene en cuenta las perspectivas de todos los interesados afectados por la implementación de IA, incluyendo el impacto diferenciado en hospitales y centros de diagnóstico por imagen.
¿Qué áreas de la medicina se evaluaron en el estudio?
El estudio evaluó aplicaciones con IA relacionadas con indicaciones torácicas y neurológicas.
¿Cuáles fueron los ahorros de tiempo para los radiólogos?
La calculadora reveló ahorros de tiempo de más de 15 días hábiles de ocho horas de tiempo de espera, 78 días en triaje, 10 días en lectura y 41 días en informes para los radiólogos.
¿Cómo benefició la plataforma de IA a los hospitales?
La plataforma de IA generó ingresos para los hospitales al atraer a pacientes para exploraciones de seguimiento clínicamente beneficiosas, hospitalizaciones y procedimientos de tratamiento.
Los autores señalan que los resultados de la calculadora están influenciados por factores como el horizonte temporal, el entorno del centro de salud y el número de exploraciones realizadas. También enfatizan que el número de tratamientos adicionales necesarios identificados por la IA impacta significativamente en los resultados.
La calculadora utiliza volúmenes estimados anuales de exploraciones de rayos X, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas, y clasifica las exploraciones por región corporal para estimar el número de exámenes relevantes para un análisis adicional por la aplicación de IA. Durante un período de cinco años, los ingresos estimados generados por las aplicaciones de la plataforma ascendieron a casi $3.6 millones, mientras que los costos totales estimados fueron aproximadamente $1.8 millones. Esto equivale a un retorno de cerca de $4.51 por cada dólar invertido.
El retorno positivo esperado sobre la inversión se basa en múltiples factores. Incluye la productividad mejorada de los radiólogos, la reducción de los tiempos de espera, triaje, lectura e informes, la mayor precisión diagnóstica y la detección temprana de enfermedades. Además, el valor de las aplicaciones de IA individuales se ve potenciado al integrar procesos relacionados con la adquisición, instalación y mantenimiento.
La calculadora de retorno de la inversión ofrece un enfoque integral y basado en evidencia para evaluar la viabilidad financiera y la propuesta de valor de la integración de IA en las prácticas de radiología. Al utilizar esta herramienta, los radiólogos pueden determinar los beneficios potenciales y tomar decisiones informadas sobre la implementación de la tecnología de IA.
Para obtener información adicional y posibles limitaciones del estudio, consulte el artículo original aquí.
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