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El papel de la IA en la atención sanitaria: entrevista exclusiva con Catherine Estrampes, presidenta y directora ejecutiva de GE Healthcare

Alice Ferng |

La IA se utiliza cada vez más en la atención sanitaria para reducir la carga de trabajo de los médicos y mejorar los resultados de los pacientes. Las tecnologías impulsadas por la IA están ayudando a automatizar tareas mundanas, liberando a los médicos para que puedan centrarse en decisiones clínicas más complejas. Es importante destacar que esto también puede ayudar a reducir el agotamiento de los médicos. Las herramientas impulsadas por IA también pueden ayudar a identificar patrones en los datos médicos que pueden conducir a diagnósticos más rápidos y mejores resultados para los pacientes.

Desde la perspectiva de la fruta madura, la IA se puede utilizar para automatizar tareas administrativas tediosas, como programar citas, actualizar registros médicos o procesar papeleo, lo que ahorra tiempo a los médicos y les permite dedicar más esfuerzos a dirigir la atención al paciente. Otra tendencia emergente es el uso de IA para monitorear la salud del paciente, proporcionando información valiosa en tiempo real sobre su estado. En un mundo de dispositivos portátiles, esto puede ayudar a los médicos a detectar cambios en la condición de un paciente antes de lo que sería posible de otra manera, lo que lleva a intervenciones más rápidas que potencialmente podrían salvar vidas.

Sin embargo, la IA también puede ser poderosa durante el proceso de diagnóstico de múltiples maneras, desde proporcionar información que podría ayudar a reducir las tasas de mortalidad y conducir a opciones de detección y tratamiento más tempranas, hasta ayudar a resolver las limitaciones prácticas de ancho de banda de los médicos durante sus jornadas laborales. El objetivo, por supuesto, es proporcionar a los médicos resultados más rápidos, automatizar los análisis de los datos de los pacientes y ayudarlos a tomar decisiones mejor informadas sobre la atención de un paciente.

La IA ya está desempeñando un papel importante en las imágenes médicas al ayudar a automatizar el análisis de imágenes y reducir la cantidad de tiempo necesario para interpretar las exploraciones. Las anomalías y anomalías se pueden detectar rápidamente con algoritmos basados ​​en IA, como los tumores, y proporcionar a los médicos diagnósticos más precisos. La precisión de las pruebas de diagnóstico también se puede mejorar con la IA, lo que reduce la necesidad de procedimientos costosos e invasivos. Además, la IA se está utilizando para desarrollar nuevas tecnologías de imágenes médicas que mejorarán la precisión y la velocidad de los diagnósticos. Se pueden utilizar algoritmos para detectar cambios en imágenes médicas que pueden ser demasiado sutiles o difíciles de detectar para los humanos.

Sin embargo, la IA en imágenes médicas también presenta algunos inconvenientes potenciales. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden estar sesgados debido a los datos con los que se entrenan, lo que puede generar resultados inexactos. Además, estos algoritmos no siempre son capaces de explicar por qué llegaron a una determinada conclusión, lo que puede generar confusión y desconfianza en la tecnología. Otras veces, la IA actual puede simplemente no alcanzar la capacidad de un ser humano para identificar un nuevo diagnóstico neto que no se base en conocimientos documentados existentes, o que actualmente esté clasificado como "idiopático". Por último, los algoritmos de IA requieren grandes cantidades de datos para ser precisos y fiables, lo que puede resultar difícil de obtener en algunos casos.

Por estas razones, y muchas más, tenga la seguridad de que los puestos de trabajo de los radiólogos o patólogos no están en riesgo. El artículo de Gary Marcus sobre cómo “El aprendizaje profundo está chocando contra una pared” destaca por qué.

A pesar de estos posibles problemas y desafíos, el uso de la IA en imágenes médicas está creciendo rápidamente y se espera que sea cada vez más frecuente en los próximos años, ya que también se espera que reduzca aún más el costo de las imágenes médicas. En última instancia, la IA tiene el potencial de revolucionar las imágenes médicas y mejorar los resultados de la atención sanitaria en todo el mundo. Para saber más sobre estos temas, tuvimos la oportunidad de entrevistar a Catherine Estrampes, presidenta y directora ejecutiva de GE Healthcare para EE. UU. y Canadá.

Alice Ferng, Medgadget: ¡Gracias por tomarse el tiempo de hablar con nosotros! Cuéntenos sobre usted: sus antecedentes y cómo llegó a donde está hoy en GE Healthcare.

Catherine Estrampes, presidenta y directora ejecutiva de GE Healthcare para EE. UU. y Canadá: Comencé mi carrera en GE HealthCare Europe en 1990, donde ocupé varios puestos de liderazgo empresarial en las líneas de productos de cardiología, intervención y TC y obtuve una amplia exposición internacional. En 1999, me uní a GE Capital en los EE. UU. y ocupé varios puestos de Gerente General tanto para GE Capital Equipment Finance como para la división de proveedores globales de GE HealthCare Financial Services. En 2010, me desempeñé como Gerente General de la unidad de negocios de Mid-America de 1.400 millones de dólares en GE HealthCare EE. UU. y Canadá, y en 2013 mis responsabilidades se ampliaron para liderar la unidad de negocios de 2.500 millones de dólares del Corredor Central. Cuatro años más tarde, me uní a GE HealthCare Europa para liderar la unidad de negocios de Imágenes antes de ser nombrado presidente y director ejecutivo de GE HealthCare Europa/Rusia, que luego se amplió para incluir Europa, Medio Oriente y África (EMEA).

A partir de 2021, dirijo nuestra región de EE. UU. y Canadá de 8000 miembros de equipo y una unidad de negocios de 8 mil millones de dólares de GE HealthCare que brinda tecnologías, servicios y soluciones de atención médica para ayudar a los proveedores a mejorar la calidad, el acceso y la asequibilidad de la atención médica en toda la región.

Medgadget: ¿Cuáles son los principales desafíos que enfrenta hoy en día en imágenes médicas/clínicas? ¿Qué desafíos ve por delante? ¿Estamos preparados para afrontar esos desafíos?

Sra. Estrampes: La pandemia de COVID-19 provocó una afluencia de pacientes, tanto para el tratamiento del virus como para aquellos cuyas afecciones se derivan del retraso en las visitas regulares al médico y en los exámenes debido a la pandemia. Esto ha exacerbado el agotamiento de los médicos y, posteriormente, ha aumentado la escasez de personal que ya enfrentan los proveedores de atención médica. Como resultado, estamos viendo que los proveedores priorizan la búsqueda de formas de aliviar el agotamiento de los médicos y ser más eficientes con sus recursos y personal existentes. Este cambio de estrategia llega a los departamentos de imágenes, donde los radiólogos están experimentando aumentos excepcionalmente altos en la carga de trabajo, lo que lleva a muchos a informar que están agotados.

Para los médicos, incluidos los radiólogos, la adopción continua de nuevas tecnologías se considera generalmente positiva. Existe la oportunidad de ayudar a los médicos a gestionar los nuevos tipos de datos que se generan a partir de las nuevas tecnologías y el mayor volumen de datos disponibles para ellos. Se estima que cada año hasta el 97 por ciento de todos los datos de atención médica no se utilizan, lo que resulta en la pérdida de información valiosa 1 . La IA está cambiando esto.

Fundamentalmente, la IA está ayudando tanto a técnicos como a radiólogos con la adopción de nuevas tecnologías de imágenes, prometiendo reducir la carga de aprender nuevas tecnologías a medida que los sistemas continúan modernizándose. Los tratamientos teranósticos están aumentando, por ejemplo, con nuevos desarrollos de la opción de terapia que se utiliza para tratar una variedad de cánceres como el de próstata, el endocrino y el de tiroides. Esperamos que aumente la demanda de soluciones de radiología y la IA desempeñará un papel importante en ello.

Medgadget: ¿Qué ve en el futuro en términos de cómo la IA revolucionará los avances en imágenes?

Sra. Estrampes: El cambio más significativo que espero ver es un cambio en el papel de los radiólogos para convertirse en diagnosticadores jefes. Esto tiene que ver en gran medida con el uso de la IA en imágenes (uno de los principales marcadores de la atención de precisión), que ayudará a mejorar la calidad de las imágenes y reducir los tiempos de diagnóstico.

Una tecnología que transforma este espacio es nuestro algoritmo de reconstrucción AIR TM Recon DL disponible en muchos de nuestros sistemas de resonancia magnética, que produce imágenes más nítidas al aprovechar todos los datos de adquisición de resonancia magnética sin procesar, lo que permite mejorar la calidad de la imagen. A partir de ahí, queda a discreción del médico solicitar más pruebas y recopilar más datos en función de lo que ve. La incorporación de estas tecnologías crea una mejor experiencia para el paciente porque conduce a tiempos de examen más cortos y el número de personal permanece igual.

Las capacidades seguirán creciendo más allá de las aplicaciones de imágenes tradicionales. TrueFidelity , por ejemplo, aprovecha la reconstrucción de imágenes de aprendizaje profundo (DLIR), la primera de su tipo, para utilizar un motor de reconocimiento basado en una red neuronal profunda para generar imágenes de TC de alta calidad. DLIR abre una nueva era para la reconstrucción de imágenes por TC al abordar los desafíos de la retroproyección filtrada y la reconstrucción iterativa. El resultado: claridad sin precedentes, gracias a la visualización y los bordes de contraste mantenidos, y a la minimización del ruido y los artefactos. Deberíamos anticipar que más dispositivos aprovechen las posibilidades de la IA, incluido el aprendizaje automático y profundo.

Nuestras prioridades se alinean con las de nuestros clientes, que buscan utilizar IA, DL y ML para aumentar la eficiencia del flujo de trabajo y atender a más pacientes. Entonces, lo que tenemos son médicos con una visión holística del paciente que están en mejor posición para informar el tipo de atención precisa necesaria, gracias a las eficiencias generadas por la IA.

Medgadget: ¿Será suficiente el hardware existente para futuras actualizaciones del software de IA? Anticipo que habrá una brecha de hardware a medida que hagamos más descubrimientos y predicciones científicos que nos ayuden a avanzar en nuestra comprensión de las teorías cuánticas. Parece bastante probable que necesitemos innovar nuestro hardware para poder detectar aún más y poder recopilar/almacenar mayores cantidades de datos, así como procesar cantidades de datos aún mayores. ¿Qué tiene previsto GE HealthCare en este ámbito?

Sra. Estrampes: Todo el tiempo se hacen nuevos descubrimientos científicos y el hardware debe poder adaptarse. GE HealthCare continúa introduciendo nuevos productos CT y creemos que parte de cómo creamos valor es la capacidad de actualización de nuestros equipos. Por ejemplo, nuestra plataforma Revolution Apex , un escáner CT diseñado por GE HealthCare, fue construido para estar "preparado para el futuro". Su diseño modular permite la mayoría de las actualizaciones in situ sin reemplazar el pórtico y con la posibilidad de mejorar su tiempo de rotación. Además, el software de la plataforma Revolution ofrece actualizaciones periódicas de software con nuevas capacidades y la posibilidad de acceder a las últimas aplicaciones clínicas de GE HealthCare. Como resultado, los departamentos de radiología pueden actualizar sus equipos de forma regular y sin problemas en lugar de comprar una máquina nueva cada vez que se introduce una nueva característica.

La IA y otro software son igualmente importantes en el mantenimiento del hardware. El software que extrae datos directamente de la máquina, lo que permite a los proveedores acceder a datos enriquecidos desde sus dispositivos, puede generar grandes ahorros de costos. Imaging Insights, una solución de GE HealthCare, analiza datos en tiempo real de múltiples fuentes para mantener a los departamentos de imágenes médicas bien informados sobre el estado de sus máquinas, permitiéndoles centrarse en optimizar la eficiencia operativa, la mejora del flujo de trabajo, la excelencia clínica y el crecimiento financiero. La prueba está en los números. Uno de nuestros clientes, Radiomed, experimentó un aumento del 36,5 por ciento en la cantidad de exámenes semanales gracias a la capacidad de Imaging Insights para actualizar y correlacionar periódicamente múltiples fuentes de datos en una vista consolidada 2 . ( Como cada hospital es único, los resultados pueden variar. GE HealthCare no garantiza los resultados identificados en este documento).

De cara al futuro, GE HealthCare se compromete a brindar a los médicos acceso a las últimas aplicaciones y software de la manera más fluida posible, lo que significa garantizar que puedan integrarse en el hardware actual. Por ejemplo, nuestra plataforma Edison Digital Health se está desarrollando para ayudar a los hospitales y sistemas de atención médica a implementar de manera rápida y segura las herramientas clínicas, de flujo de trabajo y analíticas necesarias para mejorar la prestación de atención, operaciones de alta eficiencia y un mayor crecimiento de los ingresos.

Medgadget: ¿Cómo es el futuro de las imágenes? ¿Cómo planea iterar sobre rayos X, CT, MRI y otros tipos de tecnología de imágenes existentes para brindar soluciones y experiencias de imágenes novedosas?

Sra. Estrampes: La inteligencia artificial y las tecnologías de imágenes seguirán ayudando a reducir los tiempos de espera desde el escaneo hasta el diagnóstico y el tratamiento e impulsarán mayores niveles de productividad. Esto beneficiará a nuestros clientes al permitirles ver a más pacientes, reduciendo así los retrasos y con el potencial de aumentar los ingresos. ( GE HealthCare no garantiza ni garantiza la rentabilidad. La capacidad de lograr rentabilidad depende de factores específicos de cada cliente).

Durante la pandemia, GE HealthCare presentó Critical Care Suite 2.0 , la primera solución de inteligencia artificial de su tipo integrada en un sistema de rayos X móvil que puede ayudar a los médicos a priorizar imágenes que se sospecha que contienen un neumotórax (pulmón colapsado), proporcionar información automática mediciones para ayudar con el posicionamiento del tubo endotraqueal (ET), y más. Cuando se utiliza para apoyar el posicionamiento del tubo ET, el dispositivo proporciona mediciones precisas y automatizadas de la posición del tubo. Critical Care Suite hace esto utilizando su algoritmo para detectar automáticamente la presencia de un neumotórax sospechoso y un tubo ET en imágenes de radiografía AP de tórax.

En caso de sospecha de neumotórax, la movilidad del dispositivo permite llevar la aplicación directamente a la cama del paciente, donde puede escanearlo en busca de un posible neumotórax. Si se detecta un colapso pulmonar, la exploración se envía a los médicos del paciente, donde asciende en la cola de casos potencialmente menos graves para acelerar la atención del paciente, según sea necesario. Desde su adopción, ha ayudado drásticamente a reducir el tiempo que tardan los radiólogos en revisar un neumotórax sospechoso. Una revisión realizada en el University Hospital Cleveland mostró una disminución del 78 por ciento en el tiempo para informar exámenes urgentes mientras se utiliza Critical Care Suite. Los exámenes pasaron de 3 horas y 22 minutos a 44 minutos. 3 A medida que nuestra tecnología avanza, solo espero que el tiempo disminuya aún más.

También anticipo ver un crecimiento en la telesalud. Si bien la telesalud se asocia tradicionalmente con el uso ambulatorio, su aplicación con profesionales de la salud dentro de los hospitales para procedimientos de imágenes probablemente experimentará un crecimiento significativo. El ultrasonido, un campo de la medicina que depende mucho del personal, es un área donde probablemente se producirá este crecimiento. Un ejemplo de una solución de este tipo es nuestra plataforma Digital Expert , que permite la colaboración entre pares en tiempo real donde un "experto" puede guiar de forma remota a un técnico a través de un procedimiento de ultrasonido utilizando una tableta. En caso de que se produzcan anomalías o el técnico de campo necesite una segunda opinión, pueden hacerlo fácilmente con colegas que se encuentren a cientos o miles de kilómetros de distancia.

Medgadget: ¿Cómo ayudarán las soluciones impulsadas por IA a los hospitales a aliviar la presión sobre los médicos y satisfacer las necesidades de los clientes y pacientes hoy y en el futuro?

Sra. Estrampes: La IA tiene el poder de revolucionar los procesos administrativos de los proveedores de atención médica. Las responsabilidades administrativas contribuyen enormemente al agotamiento de los médicos. En 2021, el 58 por ciento de los médicos informaron que las “tareas administrativas” eran el principal factor que contribuía a su agotamiento. 4 Poco a poco estamos viendo que los sistemas de salud adoptan 'centros de comando', donde una instalación central monitorea y asigna recursos dentro de un sistema con tecnología de inteligencia artificial. GE HealthCare tiene una trayectoria comprobada en este espacio.

Nuestros socios del Tampa General Hospital (TGH) utilizan los 'Tiles' del Command Center para analizar datos en tiempo real e identificar cuellos de botella, riesgos y barreras relacionadas con los recursos, los pacientes y el personal. Luego, el Centro de Comando utilizará esos conocimientos para señalar posibles acciones que el personal del hospital puede tomar para evitar retrasos en el viaje del paciente. En TGH, los médicos están ahorrando más de 82.000 horas al año, debido en gran parte a la eliminación de reuniones oportunas para determinar qué pacientes pueden ser degradados en la atención y a las rondas de equipos interdisciplinarios. 5

Otro sistema de salud, AdventHealth, utiliza el software de Command Center en una de sus instalaciones, creando el equivalente a 34 camas adicionales en una instalación, aumentando su tasa de aceptación de transferencias en 800 pacientes al mes. 6 Esto se logró permitiendo a los gerentes equilibrar la utilización en todos los sitios al ver dónde y cuándo estaban disponibles las camas y los equipos en tiempo real y reducir el trabajo de coordinación que requería mucho tiempo. La tecnología no se limita a un solo sistema de salud. El Sistema de Capacidad de Oregón utiliza la tecnología del Centro de Comando de GE HealthCare para un sistema de gestión de recursos críticos y de capacidad a nivel estatal para asignar recursos que salvan vidas en tiempo real. Espero que las inversiones en el desarrollo de tecnologías similares crezcan con el creciente interés de los proveedores en mejorar la eficiencia operativa y la experiencia del paciente.

Medgadget: ¿Cuáles son otras áreas dentro de la salud en las que cree que la IA revolucionará la medicina y la salud?

Sra. Estrampes: Además de mejorar la eficiencia operativa y de imágenes, la IA ya está desempeñando un papel importante en el impulso de la atención de precisión. La opinión de GE HealthCare es que durante los próximos 5 a 10 años los proveedores se centrarán en permitir una atención personalizada con el ecosistema adecuado. La atención de precisión aprovecha los datos únicos de un paciente a través de fuentes multimodales para determinar el curso de tratamiento más apropiado para que el paciente brinde el mejor resultado posible. Esto es posible gracias a un diagnóstico, tratamiento y seguimiento de precisión. La conectividad de los dispositivos en todo el sistema y la capacidad de procesar las enormes cantidades de datos que producen serán más cruciales que nunca.

El enfoque de GE HealthCare está en soluciones de atención personalizada efectivas y eficientes, centradas en la digitalización de la atención médica y aplicadas durante todo el recorrido del paciente para mejorar la salud del paciente y los resultados de todo el sistema, y ​​aumentar la productividad clínica. Es por eso que trabajamos estrechamente con los proveedores para lograr una transformación digital que priorice la estabilidad, la productividad, los resultados y el bienestar de la fuerza laboral. Estamos desarrollando soluciones que ayudan a ahorrar tiempo valioso para los cuidadores, lo que genera beneficios para los pacientes, los proveedores y el sistema hospitalario.

Las tecnologías digitales de GE HealthCare pueden ayudar a sintetizar los datos para que sean más significativos para los médicos, de modo que puedan pasar menos tiempo frente a una computadora y más tiempo con sus pacientes. La ventaja clave que tenemos es nuestra posición única como expertos en atención médica. Muchos de nuestros dispositivos y soluciones abarcan todo el proceso de atención, desde el diagnóstico hasta el tratamiento y el mantenimiento. La mayoría tiene capacidades digitales que permiten que los dispositivos se comuniquen con las soluciones administrativas que ayudan a administrar los departamentos, lo que permite una integración perfecta.

Idealmente, el hospital del futuro combinaría los usos mixtos de la IA que hemos discutido: en imágenes, cuando el paciente cruza la puerta y necesita ser diagnosticado rápidamente; en los Centros de Comando, donde el personal puede clasificar y monitorear eficientemente a los pacientes; y en plataformas, como Edison Digital Health Platform, que está en desarrollo, que permiten a los proveedores gestionar el flujo de trabajo y el mantenimiento de un sistema de salud digital.

Medgadget: ¿Hay algo más que le gustaría discutir o compartir con nuestros lectores?

Sra. Estrampes: La adopción de tecnologías digitales e inteligencia artificial puede conducir a mejores resultados para los pacientes a través de una atención más acelerada y precisa, además de eficiencias operativas mejoradas. GE HealthCare se centra en mejorar vidas permitiendo una atención de precisión, lo que se puede lograr poniendo al paciente en el centro de la tecnología y reuniendo los datos correctos para ayudar a orientar el diagnóstico y desarrollar un plan de tratamiento único. Al conectar datos de múltiples fuentes, esto puede ayudar a los médicos a diagnosticar una enfermedad más rápido e incluso predecir cómo responderá un paciente a un tratamiento en particular.

Referencias

[1] Elevar la atención sanitaria digital para conectar dispositivos, agregar datos y empoderar a las personas

[2] Testimonio de cliente de Radiomed, https://www.youtube.com/watch?v=QGOsiBbRaUE

[3] La IA ayuda a los radiólogos a detectar el neumotórax más rápido en las radiografías de tórax de la UCI

[4] Informe sobre depresión y agotamiento médico 2022: estrés, ansiedad e ira , Medscape, marzo de 2023

[5] La atención sanitaria sostenible comienza con el mantenimiento de los cuidadores exhaustos

[6] La atención médica en tiempo real crea una atención más rápida, fácil y precisa

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