Användningen av artificiell intelligens (AI) teknologi inom radiologipraxis har potentialen att revolutionera patientvården och öka den operativa effektiviteten. En omfattande ramverk i form av en kalkylator har utvecklats av American College of Radiology’s Reimbursement Committee för att bedöma den ekonomiska livsdugligheten och värdet av att implementera AI inom radiologi.
Kalkylatorn tar hänsyn till perspektiven från alla intressenter som är involverade i att implementera AI teknologi, inklusive de olika påverkningar på sjukhus och diagnostiska röntgencentrum. En studie utvärderade fjorton AI-drivna applikationer inom Calantic-plattformen, alla fokuserade på thorakala och neurologiska indikationer.
Resultaten visade på betydande tidsbesparingar för radiologer, inklusive över 15 åtta timmars arbetsdagar väntetid, 78 dagar för triage, 10 dagar för avläsning och 41 dagar för rapportering. Dessutom visade sig AI-plattformen vara ekonomiskt fördelaktig för sjukhus genom att attrahera patienter för kliniskt fördelaktiga uppföljningsskanningar, sjukhusvistelser och behandlingsprocedurer.
Vanliga Frågor:
Vad är syftet med kalkylatorn?
Kalkylatorn syftar till att bedöma den ekonomiska livsdugligheten och värdet av att integrera AI-teknologi i radiologi.
Vilka perspektiv beaktar kalkylatorn?
Kalkylatorn tar hänsyn till perspektiven från alla intressenter som påverkas av AI-implementering, inklusive de olika påverkningarna på sjukhus och diagnostiska röntgencentrum.
Vilka medicinska områden utvärderades i studien?
Studien utvärderade AI-drivna applikationer relaterade till thorakala och neurologiska indikationer.
Vilka var tidsbesparingarna för radiologerna?
Kalkylatorn avslöjade tidsbesparingar på över 15 åtta timmars arbetsdagar väntetid, 78 dagar för triage, 10 dagar för avläsning och 41 dagar för rapportering för radiologer.
På vilket sätt gynnade AI-plattformen sjukhusen?
AI-plattformen genererade intäkter för sjukhusen genom att attrahera patienter för kliniskt fördelaktiga uppföljningsskanningar, sjukhusvistelser och behandlingsprocedurer.
Författarna noterar att kalkylatorns resultat påverkas av faktorer som tidsramen, hälsocenterinställningen och antalet skanningar som utförs. De betonar också att antalet ytterligare nödvändiga behandlingar som identifieras av AI har en betydande inverkan på resultaten.
Kalkylatorn använder uppskattade årliga skanningsvolymer av röntgen, CT och MRI och kategoriserar skanningarna efter kroppsregion för att uppskatta antalet relevanta undersökningar för vidare analys av AI-applikationen. Över en femårsperiod uppgick de beräknade intäkterna genererade från plattformens applikationer till nästan $3,6 miljoner, medan de beräknade totala kostnaderna var cirka $1,8 miljoner. Detta innebär en avkastning på cirka $4,51 för varje investerad dollar.
Den förutsedda positiva avkastningen på investeringen drivs av flera faktorer. Det inkluderar förbättrad radiologproduktivitet, minskad väntetid, triage, avläsnings- och rapporteringstider, förbättrad diagnostisk noggrannhet och tidig sjukdomsupptäckt. Dessutom förbättras värdet av individuella AI-applikationer genom att integrera processer relaterade till inköp, installation och underhåll.
Avkastningskalkylatorn erbjuder ett omfattande och evidensbaserat tillvägagångssätt för att bedöma den ekonomiska livsdugligheten och värdet av att integrera AI inom radiologi. Genom att använda detta verktyg kan radiologer bedöma de potentiella fördelarna och fatta informerade beslut angående implementeringen av AI-teknologi.
För ytterligare information och potentiella studiebegränsningar, vänligen se originalartikeln [här].
The source of the article is from the blog hashtagsroom.com