Mejorar la eficiencia y precisión del flujo de trabajo de tomografía computarizada mediante el posicionamiento basado en cámara

En el Hospital Stepping Hill se evaluó la implementación de Precise Position, una solución de posicionamiento basada en cámara con tecnología de inteligencia artificial (IA), integrada en el sistema Philips Incisive TAC, en la práctica clínica rutinaria de TAC (tomografía computarizada). El objetivo era mejorar tanto la eficiencia como la reproducibilidad de la configuración del paciente, un paso conocido por afectar la calidad, la homogeneidad y la productividad.

Durante un estudio de observación de cinco días que incluyó 80 exploraciones de tomografía computarizada, el uso de Precise Position condujo a una reducción del tiempo medio de posicionamiento del paciente del 54%. Al mismo tiempo, el posicionamiento automatizado mejoró la precisión del centrado (del 68% al 93%) y redujo la necesidad de ajustes verticales manuales (del 55% al 30%), lo que indica una mayor reproducibilidad.

Esta evaluación demuestra que el sistema Precise Position habilitado por inteligencia artificial (IA) basado en cámara optimiza la eficiencia del flujo de trabajo y la uniformidad en la configuración bajo condiciones clínicas reales, logrando los mismos o mejores resultados en menos de la mitad del tiempo requerido para el posicionamiento manual.

La carga laboral elevada se reconoce constantemente como el principal factor que contribuye al estrés y síndrome de desgaste profesional entre los técnicos.¹ El posicionamiento del paciente es una parte importante y que requiere mucho tiempo de una exploración de tomografía computarizada. El posicionamiento manual no solo es propensa a la variabilidad intrausuario, sino que también resulta frecuentemente en errores de descentramiento que superan los 20 mm.^2,3 Además, el posicionamiento manual ocupa tiempo valioso que podría utilizarse para mejorar la eficiencia del servicio o permitir que los técnicos presten más atención al confort del paciente.

Las configuraciones manuales a menudo requieren ajustes verticales antes de realizar la exploración, lo que refleja ineficiencias y variabilidad entre los usuarios. La posición subóptima no solo afecta la calidad de imagen y la dosis de radiación, sino que también contribuye a cuellos de botella en el flujo de trabajo en servicios de TAC muy concurridos, provocando inconsistencias en las exploraciones y entre operadores. Los sistemas de posicionamiento basados en cámaras han demostrado ser prometedores para abordar estos desafíos.^2-6 Sin embargo, hasta ahora no se ha realizado una evaluación en condiciones reales sobre el impacto en la reproducibilidad y la mejora de la productividad.

Para evaluar el impacto clínico del posicionamiento del paciente mediante cámara, se realizó un estudio de observación prospectivo en Hospital de Stepping Hill (Manchester, Reino Unido) durante un período de cinco días. El estudio comparó el posicionamiento manual tradicional con el posicionamiento automatizado utilizando Precise Position.

Se incluyó un total de 80 exploraciones de tomografía computarizada, que abarcaron diversas regiones anatómicas y características demográficas de los pacientes. El posicionamiento fue realizado por técnicos experimentados, alternando entre la configuración manual (n = 40) y el flujo de trabajo basado en cámara (n = 40), dependiendo de la disponibilidad del sistema.

Se evaluaron tres aspectos clave del proceso de posicionamiento:

1) tiempo hasta la adquisición de la vista inicial del equipo,

2) precisión de posicionamiento en el isocentro, definida como la alineación correcta con el isocentro del equipo en la vista inicial del equipo, y

3) correcciones manuales necesarias, incluyendo ajustes en la posición vertical y en las cajas del plan del equipo.

Estos parámetros se evaluaron mediante mediciones objetivas obtenidas de los metadatos de imágenes clínicas y formularios de observación, así como los datos de tiempo registrados durante el flujo de trabajo de la exploración.

La precisión del topograma se registró como una medida binaria, definiendo "preciso" como un centrado correcto sin necesidad de reajustes de posición posteriores. Los ajustes de posición vertical y de caja de planificación se registraron como campos de sí/no. La longitud del topograma y el FOV de planificación no estaban estandarizados y se establecían a criterio del técnico en los casos manuales.

Se realizaron comparaciones estadísticas entre los grupos manual y asistido por cámara utilizando pruebas T pareadas (para datos de tiempo) y test chi-cuadrado (para ajustes categóricos y exactitud).

En total se incluyeron 80 exploraciones de tomografía computarizada en el análisis: 40 realizados con posicionamiento manual y 40 con posicionamiento basado en cámara (Precise Position). Todas las exploraciones se realizaron en la práctica clínica rutinaria por técnicos experimentados.

Ruth Hegarty, técnica principal del servicio de TAC, Hospital de Stepping Hill, Stockport NHS Foundation Trust, Stockport, Manchester, U.K., declaró: «Nuestra experiencia con las funciones de inteligencia artificial del Incisive TC ha sido muy positiva para la exactitud y eficiencia general de las exploraciones. La cámara de posicionamiento ha mejorado enormemente la precisión de la posición del paciente dentro del isocentro, lo que sin duda ha mejorado la calidad de imagen de la exploración y optimizado la dosis del paciente. Además, la función de posicionamiento automatizado permite una mayor productividad y una eficiencia mejorada, especialmente cuando el técnico trabaja de forma independiente.»

Este estudio demuestra que el posicionamiento del paciente basado en cámara con Precise Position mejora significativamente tanto la eficiencia como la homogeneidad en los flujos de trabajo de tomografía computarizada, con una reducción observada del 54% en el tiempo de configuración, prácticamente reduciéndolo a la mitad. Esto permite que los equipos de tomografía computarizada realicen más exploraciones por día y dediquen más tiempo a asegurar que cada paciente se sienta cómodo. Además, el posicionamiento automatizado mejoró la precisión del centrado (del 68% al 93%) y redujo la necesidad de ajustes verticales manuales, lo que sugiere una mejora significativa en la estandarización y la reproducibilidad. Esto ayuda a reducir las repeticiones de exploraciones y, por tanto, resulta en una menor exposición a la radiación, lo que conduce a diagnósticos más rápidos y precisos para los pacientes.

En entornos de alta productividad de tomografía computarizada, incluso pequeños ahorros de tiempo pueden contribuir a aumentar el número de exploraciones realizadas o permitir dedicar más tiempo a cada paciente. Esta evaluación muestra que el posicionamiento basado en cámara con Precise Position mejora la eficiencia del flujo de trabajo y la reproducibilidad mediante una alineación del paciente más precisa y consistente. Al reducir los ajustes manuales y la variabilidad entre usuarios, también ayuda a disminuir la carga cognitiva y física para los técnicos.