Migliorare l'efficienza superando le sfide: analisi degli esperti
Di Evis Sala, MD, PhD, FRCR, FRCP | Chiara Bucciarelli Ducci, MD, PhD, FESC | Lisandro Paganini | Barry D. Pressman, MD ∙ 1 maggio 2025 ∙ Durata 3:50
Sistemi frammentati, attività manuali che richiedono molto tempo e necessità di una migliore integrazione sono tra i maggiori ostacoli. Con l'aumento dei volumi di pazienti, aumenta anche la necessità di flussi di lavoro perfettamente integrati e soluzioni innovative in grado di migliorare l'efficienza. In questa intervista, gli esperti condividono le proprie analisi per superare questi ostacoli, migliorare la qualità delle cure e sfruttare la tecnologia integrata per snellire i flussi di lavoro.
In breve:
Una delle principali sfide della radiologia odierna è migliorare l'efficienza del flusso di lavoro, soprattutto con l'aumento dei volumi di esami di imaging. I radiologi spesso si trovano a gestire più sistemi software e questo può rallentare il loro lavoro.
L'obiettivo principale è quello di ridurre questi silos nei flussi di lavoro creando un'esperienza fluida in cui tutti gli strumenti necessari sono disponibili all'interno della stessa piattaforma. Con un'area di lavoro unificata, i radiologi possono accedere agli strumenti con un solo clic, riducendo drasticamente il tempo impiegato per passare da un sistema all'altro.
"Avere tutto in un'unica area di lavoro apre nuove opportunità per un'integrazione dei dati più fluida, rendendo il nostro flusso di lavoro più efficiente."
Evis Sala MD, PhD, FRCR, FRCP
Direttore del dipartimento di radiologia Italia
L'introduzione dell'AI si è dimostrata determinante per superare queste sfide. Ad esempio, nell'imaging cardiaco, gli strumenti di post-elaborazione basati sull'AI hanno avuto un impatto significativo sul flusso di lavoro. Ciò che prima richiedeva più di un'ora per l'analisi manuale, viene ora ottenuto con un semplice clic, aumentando in modo esponenziale la produttività. Automatizzando le attività che richiedono molto tempo, l'AI non solo può aiutare ad accelerare il processo, ma migliora anche la precisione, la coerenza e la sicurezza diagnostica complessiva. Questi progressi consentono ai radiologi di vedere più pazienti, completare più referti e, in ultima analisi, fornire cure migliori in meno tempo.
L'efficienza non si limita al solo processo di lettura delle immagini, ma contribuisce anche al miglioramento della gestione della salute della popolazione identificando più tempestivamente condizioni quali osteoporosi o coronaropatia. Questa capacità consente un intervento precoce ed evita procedure non necessarie, a vantaggio sia del paziente sia dei sistemi sanitari. Inoltre, i miglioramenti nel flusso di lavoro, come le notifiche basate sull'AI che segnalano i casi urgenti, possono sicuramente aiutare i radiologi ad assegnare priorità al proprio carico di lavoro e a gestire l'elevato volume di immagini con cui lavorano quotidianamente.
"L'AI aiuterà il settore della radiologia accelerando l'elaborazione delle immagini e la gestione di un elevato numero di immagini. Se l'AI riesce a filtrare immagini irrilevanti, noi possiamo concentrarci su quelle importanti, rendendo il processo più efficiente e utile con meno immagini da rivedere."
Barry D. Pressman, MD
Direttore del dipartimento di diagnostica per immagini e Professore Stati Uniti
L'integrazione del riconoscimento vocale e della refertazione multimediale ha semplificato la gestione dei referti, offrendo ai radiologi la possibilità di renderli più completi includendo immagini, grafici e tabelle, tutto all'interno dello stesso sistema. Inoltre, i progressi nell'accesso ai referti consentono oggi ai pazienti di visualizzarli online, eliminando la necessità di visite di persona e migliorando l'esperienza complessiva.
"La capacità di creare referti multimediali con immagini, grafici e tabelle aiuta i medici richiedenti a comprendere meglio i nostri risultati e questo aumenta la nostra efficienza."
Lisandro Paganini, MD
Vice direttore del dipartimento di diagnostica per immagini Argentina
Limitazione di responsabilità
I risultati sono specifici per la struttura nella quale sono stati ottenuti; altre strutture potrebbero non ottenere gli stessi risultati, in quanto questi potrebbero variare a seconda dei casi.
