Podcast sur l'imagerie médicale sans limites, ép. 2 : L'importance de l'informatique en radiologie, avec Dr. Mike Kramer

– Bonjour à tous. Et bienvenue dans ce nouvel épisode de notre podcast. Aujourd’hui, je vais parler au Dr Mike Kramer, qui est un leader du système de santé formé cliniquement avec un bagage en informatique, qualité et changement clinique. Le Dr Kramer a dirigé des équipes d’informatique pour OhioHealth, SpectrumHealth et TrinityHealth, trois grandes organisations de santé aux États-Unis, et plusieurs autres grands systèmes de livraison intégrés aux États-Unis. Il est Directeur Général de Health Value Leadership, où il fournit des conseils en informatique clinique et en stratégie informatique de santé, flux de travail et gestion du changement aux grands systèmes de santé et organisations informatiques. Dans cette première partie de nos conversations avec le Dr Kramer, nous allons parler de l’importance de la radiologie l’informatique.

Bonjour, Dr. Kramer, et bienvenue dans le Podcast de Limitless Medical Imaging. Nous sommes heureux de vous avoir ici. – Merci, Andra. Merci de m’avoir invité dans votre podcast. Heureux d’être ici.

– Je vais commencer par poser une question très large, mais j’aimerais savoir, quels sont quelques-uns des grands enjeux dans le secteur de la santé qui vous intéressent en ce moment ?

– Eh bien, cela a été trois années chargées, et il y a eu beaucoup de changements technologiques, utilisant la technologie pour faire face au COVID. Mais nous sommes maintenant sortis du pire de tout ça, et nous avons quelques problèmes assez importants à aborder dans les systèmes de santé à travers les États-Unis. Tout d’abord et avant tout, l’économie de la santé change beaucoup. L’inflation, les défis de la main-d’œuvre, l’épuisement des cliniciens, toutes ces choses occupent l’esprit alors que je fais du réseautage. Et, en passant du temps avec des dirigeants à travers les États-Unis, je pense que nous avons également de nouvelles technologies et des menaces émergentes pour les consommateurs. Vous savez, hier, je me suis inscrit pour mes prescriptions via Amazon et c’est un changement significatif – ces types de systèmes de santé axés sur le consommateur vont changer le marché.

Donc, vous savez, cela met beaucoup de pression sur les dirigeants des systèmes de santé, et cela nous fait réfléchir à tout ce que nous faisons. Nous voulons commencer à utiliser l’automatisation. Nous voulons utiliser le cloud. Nous voulons utiliser l’IA. Toutes ces choses sont, encore une fois, une réponse face aux menaces dans l’écosystème de la santé, mais ces menaces nous poussent aussi à faire les choses d’une manière qui pourrait être plus efficace.

Et c’est plutôt excitant. C’est parce que la fenêtre est ouverte pour amener ces technologies et enfin les mettre en œuvre dans l’écosystème de santé, plutôt que de simplement envoyer plus de personnes à ce sujet.

– D’accord. Pourriez-vous nous en dire un peu plus sur la personnalisation dans le secteur de la santé ?

– Donc, les acteurs traditionnels comme les grands systèmes de santé ont vraiment fourni un modèle où vous deviez prendre rendez-vous et vous deviez peut-être avoir été référé pour voir un médecin. Le consumérisme permet un accès aux services de santé en dehors du contexte des grands systèmes de santé. Et donc, si vous êtes un leader dans un système de santé, c’est assez difficile. Cela nivelle le terrain de jeu. Il ne s’agit plus d’une relation de type assureur – professionnel de santé – payeur. J’ai mentionné brièvement que je suis allé sur Amazon et me suis inscrit pour obtenir mes prescriptions par leur intermédiaire. Ils utilisent des économies d’échelle. Leurs grands réseaux de distribution prennent une prescription qui me coûtait auparavant 20 $ et la réduisent à 5 $. Ainsi, le consumérisme a un impact énorme sur le coût et la valeur des soins.

Amazon, Walgreens, Village Medical, One Medical, ce sont tous des exemples d’organisations de santé non traditionnelles axées sur le consommateur. Donc c’est un domaine qui préoccupe les systèmes de santé. Le deuxième domaine est l’accès à l’information. Les consommateurs peuvent posséder leurs propres informations et avec la loi sur les soins du 21e siècle, les informations sur les dossiers de santé électroniques devaient être disponibles en 2021.

Un ensemble de données limité à l’époque, et puis à partir du 6 octobre 2022, toutes les informations de santé électroniques sont désormais accessibles aux patients soit par une variété de moyens via les interfaces FHIR, soit par les portails patients, donnant essentiellement accès à des informations d’une manière que les consommateurs n’avaient jamais eue auparavant.

Alors, que faites-vous avec ça ? Eh bien, vous en êtes propriétaire. Vous avez la possibilité de l’apporter à d’autres soignants. Vous avez la possibilité de passer d’un système de santé à un autre. Vous pouvez l’utiliser à des fins avancées comme la santé des populations, la gestion des maladies, la recherche. Donc, ce sont de très tendances consommateurs excitantes que nous voyons.

Et je pense que l’une des choses dont nous voulions parler aujourd’hui était l’informatique en radiologie. Et donc, que se passe-t-il lorsque vous libérez des images qui contiennent des informations que je pourrais peut-être utiliser ou partager avec d’autres qui n’étaient peut-être pas initialement impliqués dans mes soins ? Donc, cette opportunité existe maintenant grâce à la loi sur les soins du 21e siècle.

Vous savez, lorsque vous pensez à l’interopérabilité, qui doit avoir accès à vos informations ? Historiquement, cela a été extrêmement difficile. Vous savez, nous ne sommes pas une banque où vous pourriez aller à n’importe quel guichet automatique. Les informations et les transactions concernant les soins de santé sont très complexes. Il y a beaucoup de vocabulaire varié, mais vraiment, au cours des 10 dernières années d’utilisation significative, cela a été résolu pour les données textuelles.

Et il est très facile de déplacer un document maintenant en utilisant les standards HL7, où vous pouvez dire, ceci est un résumé de sortie, ceci est une note d’admission, voici mes problèmes, voici mes médicaments. Tout cela est des données textuelles et le défi maintenant est les données d’imagerie et comment vous avez l’interopérabilité des données d’imagerie.

Et bien sûr, les données d’imagerie deviennent de plus en plus complexes, avec des tailles de fichiers plus importantes, différentes disciplines, neuroradiologie, cardiologie, radiologie cardiaque, de nombreux fichiers et types de modalités qui croissent de plus en plus dans l’espace de la radiologie. Donc encore une fois, l’interopérabilité a été formidable pour le texte. Maintenant, nous devons aborder certains des fichiers et types d’imagerie plus complexes, pour l’interopérabilité.

– Et comment cela est-il lié à l’informatique en radiologie ou comment le CMIO s’assure-t-il qu’il peut créer une stratégie d’informatique en radiologie qui relève ces défis ?

– Absolument. Vous savez, je pense qu’historiquement, à l’époque, la radiologie et la technologie autour de la radiologie, l’objectif était de convertir les anciens films que vous auriez accrochés à une boîte lumineuse en un système d’imagerie PACS. Et si vous maîtrisez bien cela, vous l’avez sauvegardé dans un système central de radiologie à travers des systèmes de santé. Et vous pouviez traverser les hôpitaux, et vous pouviez lire de n’importe où dans le monde. C’était génial. Et puis vous avez commencé à vous intéresser à l’archivage, à ce que nous appelons les archives neutres par rapport au vendeur. Et c’était la science. Ainsi, la science de l’informatique en radiologie concernait, vous savez, l’acquisition, le stockage, la transmission et l’interprétation des images de radiologie.

And if you’re really good at that, you saved it in a central radiology system across health systems. And you could go across hospitals, and you could read from anywhere in the world. That was great. And then you started getting into archiving, into what we call vendor-neutral archives. And that was the science. So, the science of radiology informatics was about, you know, the acquisition, the storage, the transmission and interpretation of radiology images.

Et ce que nous découvrons maintenant, c’est qu’il existe tout un autre niveau de complexité au-dessus de cela, c’est que nous commençons à faire de l’intelligence artificielle, nous examinons les images de manière automatisée, nous créons des alertes de soutien à la décision qui dépendent des algorithmes d’IA, et certains de ces algorithmes ne sont pas tous très clairs sur ce qui se passe.

Ce sont des réseaux neuronaux profonds et des algorithmes d’apprentissage, et la complexité derrière ces choses est significative. Donc, ce que j’ai trouvé, c’est que je dois vraiment élever le rôle de l’informatique en radiologie dans nos systèmes de santé et les faire nous aider à comprendre ce qui est possible. Je vais vous donner un exemple.

Il y a quelques grands fabricants qui détectent les AVC plus tôt dans le processus d’acquisition du film, immédiatement après que le film (désolé, je dis film, mais c’est le fichier qui est acquis à partir du scanner CT), dans les minutes qui suivent, puis notifient l’équipe d’AVC. Des algorithmes sont mis sur le marché chaque jour dans toutes les catégories de diagnostics potentiels et vont être utilisés dans tous les grands systèmes de santé.
Nous avons besoin de l’informatique en radiologie pour nous aider à comprendre cette complexité, à la maintenir, à nous assurer que nous achetons les bonnes solutions et à avancer avec cela.

– Merci pour cet exemple. Pourriez-vous nous donner d’autres exemples de cas d’utilisation pour l’informatique en radiologie ? – Oui. Donc, vous savez, la radiologie avancée et l’informatique en radiologie, vous savez, quels sont les problèmes que nous essayons de résoudre ? Les fichiers d’imagerie deviennent de plus en plus volumineux. Donc, vous pourriez avoir un gigabyte pour réaliser une mammographie numérique. Ce n’était pas vrai il y a deux à trois ans. Donc, la taille des fichiers augmente énormément. Comment gérez-vous ces fichiers, déterminez ce qui doit être en stockage chaud, qui est facilement accessible, disponible pour des comparaisons, contre un stockage profond, qui pourrait être sur un support statique ?

Donc, c’est un cas d’utilisation – l’archivage et l’archivage rentable. Donc une fois que vous avez toutes ces images, et supposons que vous les avez déplacées vers une le cloud– architecture basée sur le cloud. Suis-je en train de les organiser et de les stocker et de créer des métadonnées qui me permettent de les récupérer de manière intelligente ? C’est l’informatique en radiologie – est la sémantique et les métadonnées autour des images DICOM et des images non-DICOM.

Si vous y pensez maintenant, j’ai un stockage vraiment bien organisé le cloud– basé sur le cloud. Puis-je faire quelque chose de plus avec cela ? Puis-je intégrer entre de grands systèmes de santé ? Puis-je ramener des réseaux collaboratifs où peut-être un spécialiste dans un certain type de maladie n’existe pas dans mon organisation ? La radiologie pédiatrique est classique. Vous savez, beaucoup de services d’urgence voient des enfants. Mais ils n’ont pas de radiologues pédiatriques de garde. Et donc, y a-t-il un moyen de faire venir ces radiologues qui pourraient être dans une autre organisation ? Et nous avons fait cela depuis longtemps, mais une le cloud– architecture basée sur le cloud permet que cela soit plus dynamique et d’accéder à un réseau plus large.

Donc, la collaboration et le partage d’images deviennent un cas d’utilisation majeur, en particulier pour l’imagerie de radiologie de subspecialité. Alors que nous réfléchissons de plus en plus à l’IA, comment puis-je obtenir des images dans un endroit où je peux faire l’apprentissage et l’analyse de ces images et créer de nouvelles connaissances et découvertes ? Donc cela, c’est un cas d’utilisation.

Et le défi derrière cela est comment puis-je anonymiser ces images et les utiliser d’une manière qui me permettra ensuite de créer des algorithmes qui pourront ensuite être ramenés au système de santé ? Certaines de ces choses ne sont pas réalisables sans l’informatique en radiologie, sans des analyses avancées comme la gestion d’images basée sur le cloud, la gestion des métadonnées et l’archivage.

– Et sans normes d’interopérabilité.

– Et sans l’interopérabilité. Si je suis un chercheur ou je fais du marketing pour un nouveau médicament, puis-je utiliser ces images qui sont maintenant dans le cloud, un autre cas d’utilisation, n’est-ce pas, pour le développement et l’évaluation des résultats à long terme du développement pharmaceutique dans l’industrie ?

Et encore une fois, vous savez, je dois pouvoir gérer ces données en toute sécurité, la confidentialité. Mais ensuite, réidentifier ces images, et éventuellement les utiliser au chevet, pour montrer quels pourraient être les résultats pour ces patients.

– Wow, c’est fascinant. Comment pensez-vous que toutes ces, comment pensez-vous que l’informatique en radiologie en tant que discipline contribue à l’efficacité globale des départements de radiologie ?

– Bien sûr. Vous savez, les départements de radiologie sont submergés par une variété de fichiers, de tailles de fichiers, de modalités, et l’informatique en radiologie et les nouvelles technologies dans l’informatique en radiologie sont nécessaires pour nous aider à gérer cette complexité. Vous pensez à un conseil de tumeurs, quelqu’un va penser à la médecine de précision. Vous pourriez regarder la génomique dans le DSE, mais en même temps, vous regardez une IRM, et vous pourriez aussi regarder une étude de médecine nucléaire, puis comprendre quelle est la fonction cardiaque du patient. Toutes ces modalités viennent dans une solution, afin qu’une équipe multidisciplinaire puisse élaborer le plan de traitement.

C’est des choses très complexes, et notre informatique en radiologie et nos technologues devront réfléchir à quels sont ces flux de travail pour un conseil de tumeurs. Comment puis-je amener des images à partir de multiples différentes plateformes, de multiples différents systèmes de santé, afin que nous puissions tirer des conclusions de manière efficace ?

Je peux penser à participer à un conseil de tumeurs lorsque j’étais en formation, et à la façon dont nous devions rassembler les autres valises d’informations. Le patient apportait des informations. Nous avions des CD-ROM. Nous avions de la chance si nous recevions une vue complète de l’image, et je pense de plus en plus que des outils qui peuvent être agnostiques à un système de santé, à un système PACS, à une discipline, que ce soit en radiologie ou en cardiologie, ainsi que s’intégrer avec le dossier médical électronique, sont nécessaires pour obtenir une vue complète du patient..

Andra, vous m’avez demandé, vous savez, ce qu’est l’informatique en radiologie et quelle pourrait être sa fonction à l’avenir. Et vous pensez à, vous savez, l’ancien système PACS et à vous assurer qu’il était rapide et fonctionnait.

Mais de plus en plus, nous allons devoir aborder ces autres cas d’utilisation : Quelle est la solution d’archivage la moins chère ? Comment puis-je obtenir des images à travers des réseaux de prestataires ? Que dois-je faire dans une coentreprise ? Comment gérer les informations de référence ? Je fais maintenant partie d’un réseau intégré cliniquement ou je fais partie d’une entreprise de capital-investissement où je soutiens plusieurs hôpitaux, de nouveaux tous les jours. Et donc un informaticien en radiologie devra réfléchir à tous ces cas d’affaires. information? I’m part of now a clinically integrated network or I’m a private equity firm where I’m supporting multiple hospitals, new ones every day. And so a radiology informatician is going to have to be thinking about all those business cases.

Et ensuite, si vous faites partie d’une organisation académique ou d’une organisation de recherche, vous devez réfléchir aux conseils de tumeurs, à la recherche et à l’anonymisation de ces données. Et puis, si je travaille dans l’espace de juste essayer de gérer les demandes des consommateurs, comment puis-je libérer les informations au patient.?
C’est un champ de travail énorme, et en tant que CMIO, je ne peux pas faire cela tout seul. Je dois demander à des experts de rassembler des technologies qui n’ont jamais été réunies auparavant.

– Comment la mise en œuvre de l’informatique en radiologie impacte-t-elle le rôle des radiologues et d’autres professionnels de la santé ?

– Donc, la discipline des radiologues au sein d’une organisation en tant que spécialité a été de passer à travers de nombreuses études et de répondre aux questions qui leur étaient posées, puis d’être un consultant pour les médecins traitants. Beaucoup de cela est de la force brute essayant de passer à travers autant d’images que possible. À quel moment pensent-ils à leur flux de travail ? À quel moment pensent-ils aux nouvelles technologies ? À quel moment pensent-ils à certains de ces cas d’utilisation dont nous avons parlé ? Et ils vont avoir besoin d’experts tels que des informaticiens en radiologie pour les aider à appliquer la technologie.

Donc, j’ai eu une entreprise de capital-investissement qui est venue me voir il y a un an et demi en disant : « nous examinons des solutions d’IA. Pouvez-vous nous aider à les mettre en œuvre ? » Et il y avait plusieurs solutions d’IA. Aucune d’entre elles ne fonctionnait sur la même plateforme. Toutes nécessitaient des flux séparés vers le cloud IA, et cela nécessitera des professionnels de l’informatique en radiologie pour gérer cela au nom de la profession de radiologie.

– De quelles manières pensez-vous que l’informatique en radiologie soutient la transition vers des soins basés sur la valeur ? – Absolument, vous savez, je pense qu’increasingly, les modalités d’imagerie étaient associées à un système de santé et devaient résoudre un problème unique et en soins basés sur la valeur nous allons devoir être efficaces et efficaces dans l’utilisation de modalités d’imagerie coûteuses. Des organisations comme les centres pour les services de Medicaid examinent le coût total des soins. Donc, ma relation avec un radiologue va être : quel est le premier meilleur examen ? Êtes-vous en mesure d’accéder à des études déjà effectuées ? Pouvez-vous superposer plus d’intelligence qui pourrait m’aider à gérer la vie du patient ?

Un exemple intéressant, on m’a demandé de commenter une entreprise qui dispose d’un algorithme d’IA capable, à partir d’un film ordinaire, donc la question pourrait être : ce patient a-t-il une pneumonie ? Mais l’algorithme d’IA s’exécute et peut détecter l’ostéoporose à partir d’une radiographie thoracique, presque aussi bien qu’un examen osseux. Eh bien, vous savez, le radiologue l’accepte-t-il et dit-il, au lieu de demander un autre examen, puis-je utiliser cet algorithme d’IA pour diriger ce patient vers des soins et traitements rentables de manière moins coûteuse et plus efficace ?

– Parce que nous approchons de la dernière minute de notre épisode, j’aimerais vous demander, quel est selon vous l’avenir de l’informatique en radiologie, ou où pensez-vous qu’il se dirige ? Quelles tendances prévoyez-vous ?

– Merci, Andra. Vous savez, je pense que l’interopérabilité va en diriger beaucoup.
L’opportunité d’avoir un dossier d’imagerie transportable consolidé similaire à vos dossiers textuels arrive, de pouvoir le déplacer vers le cloud et de pouvoir le diriger à la fois des cliniciens traitants et gérant vers le consommateur. Et vous pensez à, vous savez, un jeune enfant né avec un défaut de santé congénital. La tétralogie de Fallot, par exemple, qui nécessite de multiples opérations tôt dans la vie et l’anatomie de cette étude va être capturée dans de nombreux types de modalités différentes. Cela va être des radiographies, cela va être des scans CT, des IRM, vous les nommez, provenant de tout l’hôpital qui a livré le nourrisson jusqu’au centre de soins tertiaires qui va gérer ces opérations de la vie précoce du patient jusqu’à l’âge adulte.

Eh bien, ces informations de dépôt étant détenues par le patient et étant disponibles tout au long de la vie du patient est là où nous allons. Et je pense que l’opportunité d’appliquer A.I. pour normaliser les données et les métadonnées afin de les conserver efficacement dans cette architecture cloud est à venir et je suis impatient de voir le jour où je, en tant que parent, ou moi, en tant que médecin de soins primaires, peux dire avec confiance que personne ne va manquer d’informations importantes et que nous allons les gérer d’une manière qui fait que nous ne répétons pas d’études parce que nous ne pouvons pas y accéder, et que nous allons apprendre des choses sur les patients que nous n’aurions pas autrement appris.

Tout cela arrive, et cela va dépendre de grandes capacités de calcul, de grandes architectures basées sur le cloud avec de grandes capacités de calcul et de la créativité ainsi que de la sagesse des radiologues, des cliniciens et des informaticiens en radiologie gérant cette architecture.

– Eh bien, merci beaucoup, Dr. Kramer. Merci d’avoir participé à cet épisode et d’avoir partagé avec nous votre expérience et de précieuses informations. Nous parlerons davantage de l’IA et de sa mise en œuvre ainsi que de son lien avec l’informatique de la radiologie dans un épisode futur, mais merci pour votre temps, Dr. Kramer, et oui, j’attends avec impatience notre prochain épisode.

– Andra, merci de m’avoir invité. Ce fut un plaisir !