Aumente la productividad y mejore los resultados clínicos
Los radiólogos de todo el mundo se enfrentan a los mismos retos: Más estudios y menos tiempo para completarlos. Más estrés y reducción de la satisfacción laboral y, como resultado, aumento del número de radiólogos que abandonan la profesión. Durante un turno completo, es necesario interpretar una imagen cada tres o cuatro segundos para seguir el ritmo de las exigencias de carga de trabajo actuales1. Los radiólogos deben afrontar el reto de alcanzar los objetivos de productividad sin comprometer la precisión.
Radiology Workspace puede ayudarle a mejorar la eficiencia, la calidad y la velocidad mediante la combinación de capacidades de gestión inteligente de listas de trabajo, informes multimedia interactivos nativos y más de 200 aplicaciones avanzadas de interpretación de datos y herramientas de terceros habilitadas para IA que aceleran la detección de enfermedades.
Un socio y una solución para unificar el flujo de trabajo de radiología
Resultados demostrados
Inteligencia para mejorar el flujo de trabajo de lectura y generación de informes
A fin de equilibrar de forma eficaz el número de casos y acelerar los tiempos de lectura, los algoritmos inteligentes redefinen automáticamente el flujo de trabajo, y asignan los radiólogos más adecuados en función de su área de experiencia, disponibilidad y carga de trabajo actual. El sistema incorpora una sola interfaz de usuario para lectura de imágenes y generación de informes, que además incluye reconocimiento de voz, edición y la capacidad de incrustar imágenes clave para comparación en paralelo.
Inteligencia para respaldar la fiabilidad del diagnóstico y la eficiencia clínica
La tecnología de vanguardia ayuda a los radiólogos a identificar anomalías sutiles, reducir la incertidumbre en el diagnóstico y acelerar el proceso de interpretación. Nuestras aplicaciones Advanced Visualization Workspace le dotan de información clínica esencial para impulsar la fiabilidad del diagnóstico e implementar flujos de trabajo eficientes basados en IA. La incorporación de AI Manager permite el análisis automatizado de datos médicos y la extracción de información relevante, de forma que se genere información útil y práctica para una atención al paciente más precisa y personalizada.
Inteligencia para lograr conclusiones clínicas con la mejor información disponible
Optimice su flujo de trabajo gracias a la flexibilidad de acceso, análisis y cuantificación de los datos de imagen de los pacientes en una vista unificada, independientemente del departamento en que se hayan generado. Acelere y aumente la fiabilidad de las conclusiones clínicas a través de una visión médica completa del paciente.
Sistemas informáticos para radiología
Optimice su flujo de trabajo de radiología con una estrategia unificada que abarque todas sus necesidades de adquisición de imágenes, desde la gestión de pedidos hasta la distribución de informes.
Gestor de IA
Ofrezca a sus radiólogos la posibilidad de aprovechar las aplicaciones de IA para una evaluación más completa y obtener información clínica detallada sobre su flujo de trabajo de radiología.
Advanced Visualization Workspace
Proporcione a sus médicos las herramientas necesarias para realizar tareas avanzadas de análisis y seguimiento en entornos complejos.
Notas al pie
[1] European Radiology 2019 (Univ. de Colonia): - “RM de seguimiento en pacientes con esclerosis múltiple: El corregistro automático y la codificación por colores de las lesiones mejoran la precisión del diagnóstico y reducen el tiempo de lectura b”. Informe técnico ISP 9 de Philips: “Utilidad clínica de una nueva aplicación de adquisición de imágenes para imágenes cerebrales en serie: RM para análisis longitudinal cerebral (LoBI, por sus siglas en inglés)”. [2] Resultado del uso en cuatro centros de clientes, que no refleja usos de otro tipo en otros centros; el ahorro se estima en función de la tarifa media por hora de un radiólogo en EE. UU. [3] Testimonio de cliente de Camus Biomedico [4] CAD functionality of Riverain Technologies. ShihChung et al. AJR 2018; 210:480-488. [5] Folio L, et al. Initial experience with multi-media and quantitative tumor reporting appears to improve oncologist efficiency in assessing tumor burden. Conclusiones de las investigaciones presentadas en la RSNA 101th Scientific Assembly and Annual Meeting. Chicago, IL. 2015. archive.rsna.org/2015/15005140.html.
AI Manager de Philips no se ha diseñado para la interpretación de datos ni el diagnóstico. La disponibilidad de algoritmos de terceros puede variar según el mercado.
