La inteligencia artificial (IA) es ya una realidad y en ella se basa actualmente el mayor porcentaje de investigaciones relacionadas con la imagen médica y el diagnóstico radiológico.
El uso del big data con la ayuda de modelos de IA entrenados está permitiendo conseguir avances y descubrimientos que ya han empezado a revolucionar la medicina y, más concretamente, el diagnóstico por imagen.
Es por esto que la adaptación de los centros médicos y hospitalarios se está convirtiendo en una necesidad cada vez más urgente y con la que todavía se puede percibir cierta reticencia. Necesidades de inversión económica, la falta de actualización de los sistemas de escaneo, el peso cada vez mayor de las imágenes que saturan los discos duros y, sobre todo, el cambio de mentalidad hacia una nueva forma de trabajar, son algunos de los motivos por los que la transición hacia un futuro radiológico apoyado por la IA se está ralentizando.
Sin embargo, una forma sencilla de facilitar dicha transición es la del apoyo mediante la computación en la nube. Para sustentar esta afirmación, se ha publicado un estudio en el Journal of the American College of Radiology, liderado por la radióloga Florence Doo, titulado “Costos económicos y ambientales de la nube para la inteligencia artificial en imágenes médicas y radiología”.
El equipo investigador del Centro Médico de Imágenes Inteligentes de la Universidad de Maryland (Baltimore, Estados Unidos) argumenta que, con la llegada de la IA, los radiólogos se enfrentan a la creciente importancia de gestionar grandes cantidades de datos de imágenes médicas, lo que supone desafíos en la potencia informática y el almacenamiento para los sistemas actuales fuera de la nube. De hecho, las imágenes constituyen el 90% de todos los datos de atención médica, por lo que las tecnologías en la nube emergen como posibles cambios en las reglas del juego, ofreciendo capacidades técnicas junto con ventajas económicas y ambientales.
El artículo publicado defiende las siguientes conclusiones sobre la necesidad de la migración a la nube para el futuro de la radiología unido a la inteligencia artificial:
- Ventajas económicas basadas en la reducción del tiempo de inactividad, mayor productividad e inversiones reducidas en hardware.
- Amplio espacio de almacenamiento. Las soluciones en la nube proporcionan la infraestructura necesaria y evitan el mantenimiento y las actualizaciones del hardware.
- Menor impacto ambiental. La optimización del consumo de energía ayuda a reducir la huella ambiental de las operaciones radiológicas.
Por estos y muchos otros motivos, en Actualpacs vimos hace años la necesidad de los hospitales, centros radiológicos y médicos radiólogos de trabajar con un sistema en la nube que simplificase los métodos de trabajo y pudiese ofrecer imágenes e informes en tiempo real sin importar la ubicación de los profesionales, pacientes o equipos de imagen.
Con Actualpacs ofrecemos una solución en la nube para la gestión de imágenes, con múltiples ventajas para radiólogos, centros y pacientes:
- Mayor precisión en el diagnóstico.
- Conexión instantánea entre múltiples profesionales y centros.
- Optimización del tiempo en diagnósticos.
- Atención a un mayor número de pacientes.
- Mejora de los tiempos de reacción y en la toma de decisiones.
- Acceso online para el paciente evitando segundas visitas innecesarias.
- Mejora de la calidad general del servicio de radiodiagnóstico.
- Almacenamiento de imágenes ilimitado y escalable, sin infraestructura ni inversión.
En Actualpacs nos adelantamos al futuro y te ayudamos hoy en la transición a la era de la inteligencia artificial.
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