Tekoälyteknologian integrointi radiologisiin käytäntöihin voi mullistaa potilashoidon ja lisätä toiminnallista tehokkuutta. Amerikan Radiologikollegion Korvauskomitea, jonka puheenjohtajana toimii Nicola, on kehittänyt kattavan viitekehyksen laskimen muodossa arvioidakseen tekoälyn toteuttamisen rahoitusmahdollisuuksia ja arvoproposition radiologiassa.
Laskimen laatijat korostavat, että työkalu ottaa huomioon kaikkien osapuolten näkökulmat, jotka ovat mukana tekoälyteknologian toteuttamisessa, mukaan lukien erilaiset vaikutukset sairaaloihin ja diagnostisiin kuvantamiskeskuksiin. Tutkimuksessa arvioitiin neljätoista AI-teknologiaan perustuvaa sovellusta Calantic-alustalla, jotka kaikki keskittyivät rintakehän ja neurologisten oireiden käsittelyyn.
Laskin paljasti merkittäviä aikasäästöjä radiologeille, mukaan lukien yli 15 odotuspäivää kahdeksan tunnin työpäivää kohden, 78 päivää triagejonossa, 10 päivää lukemisessa ja 41 päivää raportoinnissa. Lisäksi tekoälyalusta osoittautui taloudellisesti hyödylliseksi sairaaloille houkuttelemalla potilaita kliinisesti hyödyllisiin jatkotutkimuksiin, sairaalahoitoihin ja hoitotoimenpiteisiin.
### Usein kysytyt kysymykset
#### Mikä on laskimen tarkoitus?
Laskimen tavoitteena on arvioida tekoälyteknologian integroinnin rahoitusmahdollisuuksia ja arvoproposition radiologisiin käytäntöihin.
#### Minkä näkökulman laskin huomioi?
Laskin ottaa huomioon kaikkien osapuolten näkökulmat, jotka ovat vaikuttaneet tekoälyn toteuttamiseen, mukaan lukien erilaiset vaikutukset sairaaloihin ja diagnostisiin kuvantamiskeskuksiin.
#### Minkä lääketieteen alojen arviointi tehtiin tutkimuksessa?
Tutkimuksessa arvioitiin AI-teknologiaan perustuvia sovelluksia, jotka liittyvät rintakeuhkojen ja neurologisten oireiden käsittelyyn.
#### Mitkä olivat aikasäästöt radiologeille?
Laskin paljasti aikasäästöt yli 15 odotuspäivää kahdeksan tunnin työpäivää kohden, 78 päivää triagejonossa, 10 päivää lukemisessa ja 41 päivää raportoinnissa radiologeille.
#### Miten tekoälyalusta hyödytti sairaaloita?
AI-alusta tuotti tuloja sairaaloille houkuttelemalla potilaita kliinisesti hyödyllisiin jatkotutkimuksiin, sairaalahoitoihin ja hoitotoimenpiteisiin.
Kirjoittajat huomauttavat, että laskimen tuloksiin vaikuttavat tekijät kuten aikajänne, terveyskeskuksen asetus ja tehtyjen skannausten lukumäärä. He myös korostavat, että tekoälyn tunnistamien lisähoidon tarpeen määrä vaikuttaa merkittävästi lopputuloksiin.
Laskin käyttää arvioituja vuosittaisia skannausmääriä röntgen-, CT- ja MRI-tutkimuksissa ja luokittelee skannaukset kehon alueittain arvioidakseen AI-sovelluksen jatkotutkittavien kokeiden määrän. Viiden vuoden aikana alustan sovellusten kautta tuotetut arvioidut tulot olivat lähes 3,6 miljoonaa dollaria, kun taas arvioidut kokonaiskustannukset olivat noin 1,8 miljoonaa dollaria. Tämä vastaa noin 4,51 dollarin tuottoa jokaista sijoitettua dollaria kohden.
Ennakoitu positiivinen sijoitetun pääoman tuottoa ajaa useat tekijät. Niihin kuuluvat parannettu radiologien tuottavuus, odotus-, triage-, lukemis- ja raportointiaikojen lyhentäminen, parempi diagnostinen tarkkuus ja varhainen taudin havaitseminen. Yksittäisten tekoälysovellusten arvoa lisää myös integroimalla hankintoihin, asennukseen ja ylläpitoon liittyviä prosesseja.
ROI-laskin tarjoaa kattavan ja näyttöön perustuvan lähestymistavan arvioida tekoälyn integroinnin taloudellisia mahdollisuuksia ja arvoproposition radiologisiin käytäntöihin. Radiologit voivat hyödyntää tätä työkalua arvioidakseen mahdollisia etuja ja tehdäkseen perusteltuja päätöksiä tekoälyteknologian toteuttamisesta.
Lisätietoja ja mahdollisia tutkimusrajoituksia varten viitataan alkuperäiseen artikkeliin täältä.
The source of the article is from the blog yanoticias.es