85.000 dollari
risparmiati ogni anno4
Fino a 8.700 dollari
risparmiati
Fino al 17%
di aumento delle procedure
Radiology Workspace: più di un semplice PACS
Un unico partner, un'unica soluzione per unificare il flusso di lavoro radiologico
Radiology Workspace
Sfrutta il potenziale dei dati per supportare l'efficienza operativa
I dati ricoprono un ruolo cruciale nell'assistenza sanitaria perché contribuiscono a supportare le decisioni cliniche e l'efficienza operativa. Poco più della metà (51%) dei leader del settore sanitario afferma che quando i dati sono organizzati in silos si riduce la possibilità di utilizzarli i in modo efficace. Inoltre, il 20% riferisce di avere difficoltà a gestire un volume elevato di dati e il 19% ha difficoltà a ottenere i dati.1
Efficienza operativa a livello aziendale
Per gestire flussi di lavoro radiologico complessi e aumentare l'efficienza, è fondamentale scegliere un partner in grado di integrare il PACS, l'imaging clinico e la refertazione in un'unica infrastruttura a livello aziendale, migliorando così la produttività attraverso processi semplificati.
Accesso da remoto sicuro e ad alta velocità al PACS per la lettura diagnostica, la refertazione integrata e una gestione del flusso di lavoro supportata dall'intelligenza artificiale.
Condivisione delle informazioni semplice e sicura in tutta la rete ospedaliera, per una visione chiara del percorso di cura di ogni paziente.
Gestione del flusso di lavoro, clinical repository, diagnostica, condivisione delle immagini e molto altro.
Possibilità di collaborazione virtuale da qualsiasi luogo, senza compromettere le attività aziendali e l'assistenza dei pazienti
Valorizza le potenzialità della tua équipe di radiologia
Offri un accesso più rapido agli studi medici e riduci i costi di gestione per hardware e IT in loco passando a una piattaforma di archiviazione protetta basata sul cloud.
Semplifica l'interpretazione e la refertazione degli studi
Un'applicazione ottimizzata e potenziata dall'IA che consente un'elaborazione sofisticata delle immagini e la semplificazione dei flussi di lavoro.
Il flusso di lavoro radiologico in numeri
85.000 dollari risparmiati gni oanno4 grazie ad algoritmi intelligenti per il sistema di previsione del flusso di lavoro nella fase di pre-elaborazione dei dati. Specificità del 90% e 5 ore risparmiate alla settimana
Fino a 8.700 dollari risparmiati per paziente affetto da carcinoma epatocellulare (HCC) utilizzando qEASL, una nuova analisi della RM/TAC in 3D, che abbrevia i tempi per valutare l'efficacia della chemioembolizzazione transarteriosa (TACE) e riduce i trattamenti inefficaci5
Fino al 17% di aumento delle procedure effettuate con le stesse risorse a disposizione6
“Abbiamo ricevuto un feedback positivo su come la piattaforma abbia aumentato l'efficienza delle cure. I medici sono impazienti di migliorare i processi di cura e l'esperienza dei pazienti e di utilizzare l'IA e l'apprendimento automatico in radiologia per supportare le diagnosi.”
Dr Sanji de Silva
Vicepresidente di Clinical Engagement and Informatics
Abu Dhabi Health Data Services (Malaffi),
Abu Dhabi, Emirati Arabi Uniti
"In qualità di responsabile delle operazioni, posso dire che disporre di una soluzione cloud ha ridotto drasticamente i problemi del personale.”
Marco Venditti
Head of IT Operations
Policlinico universitario Campus Bio-Medico
Note a piè di pagina
[1] Future Health Index 2022:philips-future-health-index-2022-report-healthcare-hits-reset-global.pdf [2] 1 Neitzel E, vanSonnenberg E,Markovich D, Parris D, Tarrant J, Casola G, Mamlouk MD, Simeone JF, The New Normal or a Return to Normal: Nationwide Remote Radiology Reading Practices after Two Years of the COVID-19 Pandemic Journal of the American College of Radiology (2023), doi: doi.org/10.1016/j.jacr.2023.04.014 [3] CAD functionality of Riverain Technologies. Shih Chung et al.AJR 2018; 210:480-488. [4] Specktor B. Preprocessing prediction of advanced algorithms for medical imaging, J Digit Imaging 31:42-50, 2018 – Specificity results related to the heart segmentation and bone removal prediction performance as a function of number of positive training examples [5] Cost-effectiveness of Imaging Tumor Response criteria in Hepato cellular Cancer after Transarterial Chemo embolization, Journal of American College of Radiology, www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S154614402031396X [6] I risultati sono relativi all'istituto AU Health negli USA (parte di Banner Health) in cui sonostati ottenuti e potrebbero non riflettere i risultatiottenibili in altri istituti.
Disclaimer
* HealthSuite Imaging potrebbe non essere disponibile in tutti i Paesi. Per maggiori dettagli, contatta i rappresentanti di vendita locali di Philips. Philips AI Manager non è destinato all'interpretazione dei dati o alla diagnosi. La disponibilità di algoritmi di terze parti può variare a seconda del mercato.
