UF Health lanza iniciativa de investigación de IA en radiología

El uso de herramientas de inteligencia artificial para hacer que el trabajo de los radiólogos sea más preciso y eficiente es el objetivo de los investigadores de University of Florida Health que se embarcan en una colaboración entre el sector académico y la industria.

La alianza de investigación se utilizará para ayudar a desarrollar y optimizar soluciones basadas en IA que mejoren la calidad y la seguridad mientras ayudan a los radiólogos a trabajar de manera más rápida y efectiva.

"Tenemos la intención de acelerar el desarrollo de soluciones que permitan una integración perfecta de la IA en la práctica clínica. Esas mejoras proporcionarán procesos rentables y de mayor calidad para mejorar la atención al paciente", dijo Reza Forghani, MD, Ph.D., profesor de radiología. e inteligencia artificial en la Facultad de Medicina de la UF y vicepresidente de IA.

Para hacer eso, UF Health está trabajando con Nuance Communications Inc., una firma de Burlington, Massachusetts, que se especializa en reconocimiento de voz de radiología e implementación de IA. En UF Health, la empresa trabajará con el laboratorio de Forghani para optimizar el flujo de trabajo de radiología e implementar herramientas de inteligencia artificial utilizando la red de imágenes de precisión de Nuance. La colaboración también debería conducir al desarrollo de herramientas mejoradas de reconocimiento de voz radiológico, dijo Forghani.

En radiología, las imágenes recopiladas de los pacientes son solo una parte de un esfuerzo mayor. El corazón del trabajo de un radiólogo es el informe de radiología, un documento detallado que describe el resultado de una prueba de imagen y transmite información crucial sobre el diagnóstico del paciente, la respuesta al tratamiento y los resultados del procedimiento. La combinación de la tecnología de reconocimiento de voz con la IA es una forma de mejorar la precisión y la eficiencia de los informes de radiología, dijo Forghani, y de reducir significativamente el tiempo que lleva producirlos. Eso significa que los radiólogos podrían dedicar menos tiempo a los informes y más a otros asuntos relacionados con los pacientes, dijo. El uso de IA para producir informes de radiología de manera más eficiente debería ayudar a entregar información crucial a los médicos de atención primaria de los pacientes de manera más oportuna. En el futuro, la IA también podría usarse para rastrear recomendaciones para garantizar la seguridad del paciente y la atención de seguimiento adecuada, dijo Forghani.

La capacidad de un sistema basado en IA para recopilar texto y datos importantes que se distribuyen en documentos e informes voluminosos ayuda tanto a los pacientes como a los radiólogos, dijo Patrick Tighe, MD, profesor de anestesiología y decano asociado de aplicación e implementación de IA en la Facultad de Medicina de la UF.

"Los radiólogos están cada vez más presionados para interpretar imágenes médicas cada vez más complejas con pacientes cada vez más enfermos. Al simplificar los informes, un sistema como este les ayuda a concentrarse en las partes más raras y especiales de lo que hacen, centrándose en diagnosticar la condición médica del paciente. ”, dijo Tighe.

Precision Imaging Network de Nuance es una plataforma de imágenes de diagnóstico centrada en el paciente que proporciona sin problemas información del paciente generada por IA en toda la gama de flujos de trabajo clínicos y administrativos.

"Al aprovechar la escala de Nuance en imágenes de diagnóstico, UF Health está aplicando avances rápidos en IA de imágenes para mejorar los resultados clínicos, el rendimiento financiero y la eficiencia en todo el recorrido del paciente, desde la detección hasta el seguimiento. Estamos orgullosos de colaborar con el equipo de UF Health en este importante esfuerzo", dijo Calum Cunningham, vicepresidente senior y gerente general de la compañía.

Forghani y Nuance ya han implementado una plataforma clínica para su trabajo y pasarán el próximo año determinando con qué facilidad y eficiencia se pueden hacer funcionales los nuevos algoritmos de IA. Forghani y sus colaboradores también trabajarán con la compañía en proyectos para mejorar los informes de interpretación radiológica, centrándose específicamente en la calidad y la eficiencia, y asegurando que los algoritmos funcionen de manera efectiva.

El Laboratorio de Radiómica e Inteligencia Aumentada de Forghani en el Instituto Norman Fixel de Enfermedades Neurológicas de UF Health trabajará en el desarrollo del sistema, mientras que las pruebas clínicas se llevarán a cabo en el Hospital Shands de UF Health.

"Estas son tecnologías de vanguardia que ayudaremos a adaptar y perfeccionar para un uso generalizado en el futuro", dijo Forghani.

Contacto con los medios: Doug Bennett, [email protected], 352-265-9400

Escritor científico, editor

Doug Bennett se unió al personal de UF Health en enero de 2015 como escritor y editor científico. Sus áreas temáticas incluyen anatomía; bioquímica y biología molecular; genética molecular y microbiología; patología,...Leer más