Podcast d'imagerie médicale sans limites, ép. 1 : Comment créer une stratégie d'imagerie médicale interopérable - avec Andrei Blaj de Medicai

 Bienvenue au Limitless Medical Imaging Podcast, le podcast qui connecte les leaders du secteur de la santé de demain avec des solutions innovantes. Limitless Imaging Podcast est une expérience audio proposée par Medicai, qui est une suite de systèmes permettant aux organisations de santé de créer des flux de travail d’imagerie médicale de nouvelle génération et d’innover sur l’expérience patient.

Dans ce podcast, nous mettrons en avant une variété de conversations dans le but de vous fournir des perspectives et des insights intéressants de la part d’experts de l’industrie de l’imagerie médicale. Vous pouvez vous abonner à notre podcast sur Apple Podcast, Spotify et YouTube, et nous suivre sur Medicai.io.

– Bonjour, je m’appelle Andra et je suis responsable marketing chez Medicai. Aujourd’hui, j’aimerais vous présenter mon invité, Andrei Blaj, qui est le COO et co-fondateur de Medicai. Bonjour Andrei et merci de prendre le temps de discuter un peu de certaines des idées que nous développons. Cette fois, nous allons approfondir comment nous, en tant que leaders d’organisations de santé travaillant avec l’imagerie médicale, pouvons mieux nous préparer à tirer pleinement parti de l’avenir.

Pour commencer, j’aimerais vraiment que vous partagiez un peu certaines des valeurs et des idées qui sont importantes pour Medicai et comment ces valeurs s’intègrent dans les développements d’aujourd’hui dans le secteur de la santé et, plus spécifiquement, dans la santé numérique.

– Bonjour, Andra. Tout d’abord, merci beaucoup de m’avoir invité à discuter avec vous de ce que nous faisons et de la façon dont l’avenir de Medicai se profile de notre point de vue. Je voudrais souligner que Medicai essaie de se positionner sur le marché comme une entreprise tournée vers l’avenir. Quand je dis tournée vers l’avenir, cela signifie que nous examinons comment le monde sera dans quelques années. En termes de réglementation, nous nous attendons à ce que les régulateurs poussent vers un avenir où les fournisseurs de santé échangent des données entre eux facilement et partagent également les données avec le patient et les habilitent à accéder aux bons services de santé.

Nous mettons un grand accent sur la création d’une infrastructure qui permet aux fournisseurs de santé de interconnecter leurs organisations et leurs systèmes logiciels et également de permettre à leurs patients d’accéder à leurs données de manière numérique.

– D’accord, donc si nous parlons d’accès aux données et d’échange de données, peut-être pourrions-nous partager un peu le concept d’ interopérabilité.

– Ainsi, les méthodes traditionnelles de visualisation des images médicales nécessitent souvent que les médecins se connectent à plusieurs applications pour visualiser les images associées au patient. Cela peut créer des angles morts cliniques et avoir en fin de compte un impact négatif sur le diagnostic du patient. Mais certaines des solutions de visualisation d’imagerie médicale d’aujourd’hui permettent aux cliniciens d’accéder, de visualiser et de collaborer sur des images sans être liés à un système ou à un poste de travail spécifique.

– J’aimerais que vous partagiez avec nous un peu pourquoi ce concept d’interopérabilité est important et ce que les leaders du secteur de la santé doivent avoir à l’esprit lors de l’optimisation pour interopérabilité et l’accessibilité.

– Ainsi, les systèmes qui se trouvent actuellement dans les hôpitaux, dans la grande majorité des hôpitaux, sont des systèmes qui gardent les données dans des silos. Je ne dirais pas que les systèmes ont été créés de cette manière par conception, je pense que c’est simplement parce qu’ils ont été développés il y a 20 ans, 30 ans, avec la technologie disponible à ce moment-là. Et probablement aussi, la plupart de ces systèmes étaient un gros investissement à l’époque. Donc, changer ces systèmes, je pense que ce n’est pas aussi simple ou facile de prendre une décision.

Mais l’avenir sera un avenir pour les fournisseurs de santé qui peuvent communiquer facilement avec d’autres systèmes. Maintenant, la question est de savoir comment passer d’un point où vous avez toutes les données dans des silos à un point où vous avez vos systèmes ouverts de manière sécurisée et conforme ?

Je pense qu’il y a deux options, non ? Donc, l’option un est de changer ce que vous avez maintenant par un système moderne, une technologie moderne qui est interopérable par défaut. Ou l’option deux est d’ajouter une couche, une couche intelligente au-dessus de ce que vous avez, qui permet ce genre d’avenir interopérable.

Mais je pense que la plupart des organisations doivent planifier pour arriver à un point où elles sont interopérables avec d’autres systèmes. Et elles sont interopérables et capables d’envoyer des données au patient sous un format numérique.

– Alors, comment pouvons-nous mieux planifier ? Comment pouvons-nous construire une stratégie d’imagerie?
En parlant spécifiquement de l’imagerie médicale.

– Je pense que lorsque vous dites stratégie, c’est un mot très grand. Créer une stratégie est toujours un exercice déroutant, surtout pour les leaders du système de santé. Je soutiendrais que vous devez être plus indulgent envers vous-même, n’est-ce pas ? Vous devez décomposer ce que vous devez faire en petites étapes faciles à gérer. Je commencerais par me poser quelques questions simples, n’est-ce pas ? Quel type de données mon organisation génère-t-elle ? Où ces données sont-elles générées ? Ensuite, que veux-je faire avec ces données ? Je veux donc qu’elles soient disponibles sur place pour que mon radiologue les voie et c’est tout ?
Ou est-ce que je veux que ces données soient disponibles sur site pour mon radiologue et ensuite, hors des locaux de l’hôpital, pour les médecins de mon équipe ? Ai-je besoin d’envoyer ces données à des médecins qui collaborent avec mon organisation ? Dois-je envoyer ces données aux patients ? Alors, quel est exactement le cycle de vie de ces morceaux de données ?

Et après cette question, vous réaliserez où vous devez stocker ces données. Par exemple, si vous ne les utilisez qu’en interne, peut-être que la solution sera de les conserver sur place. Si vous avez besoin de ces données sur site et que vous devez également y donner accès à d’autres personnes, alors peut-être que les stocker dans le cloud est une bonne solution.

Et ensuite, la question suivante serait : combien de temps ai-je besoin de ces données ? Donc, probablement, chaque donnée que je génère à l’hôpital, j’en aurais besoin pendant quelques jours, quelques semaines, peut-être des mois. Et ensuite, vous avez les réglementations qui vous disent de garder ces données pendant quelques années après leur génération.

Aux États-Unis, cela dépend d’état à état, et dans l’UE, cela dépend aussi de pays à pays. De plus, la sécurité joue un rôle important lorsque vous définissez votre stratégie d’imagerie médicale. Je prendrais également cela en considération.

– D’accord. Donc, lorsque nous pensons à la gestion des données d’imagerie et au cycle de vie des données, vous avez mentionné quelques aspects. Donc, vous avez mentionné l’accès, vous avez mentionné le stockage, vous avez mentionné la sécurité. Quelles autres choses devons-nous prendre en considération ?

– Donc, une autre chose importante que vous devez définir serait les utilisateurs. Qui accède à ces données ? Et avec les utilisateurs, vous devez également définir les rôles des utilisateurs et les rôles d’accessibilité.

Alors, par exemple, il y a 20 ans, probablement votre système PACS n’avait que deux rôles, pas d’accès ou accès total. Dans le monde d’aujourd’hui, où vous avez HIPAA, où vous avez GDPR, qui réglementent l’accès aux informations de santé protégées des patients, vous devez réfléchir à qui a accès à quelles données, et très important pourquoi. La plupart des réglementations disent que les médecins ou les personnes de votre organisation devraient accéder aux données si elles en ont besoin, n’est-ce pas ? Vous ne devriez donc pas accéder à plus de données que vous n’en avez besoin pour faire votre travail.

Pour résumer :

Quel type de données accédez-vous ? Où les conservez-vous ? Les couches de sécurité, les couches de cybersécurité, qui a accès à ces données et, ensuite, définir les rôles et les contrôles d’accès sur ces données.

– Quelles seraient les étapes pour les organisations de santé lorsqu’il s’agit de choisir la bonne technologie ? Qu’est-ce que les leaders du secteur de la santé devraient avoir à l’esprit ?

– Nous parlons spécifiquement de technologies pour l’imagerie médicale ?

– Oui.

– D’accord, donc il existe beaucoup d’options en ce qui concerne les logiciels pour l’imagerie médicale. Les systèmes les plus populaires sur le marché actuellement sont des systèmes déployés sur les sites de l’hôpital. Donc principalement des systèmes PACS sur site et des VNA sur site. Ensuite, il y a une nouvelle catégorie qui commence à apparaître, et ce sont des solutions basées sur le cloud. Donc des PACS basés sur le cloud, des systems, and on-prem VNAs. Then there’s a new category that is starting to emerge, and those are cloud-based solutions. So cloud-based PACS, cloud-based VNA, solutions d’échange d’images basées sur le cloud. Ensuite, il y a des solutions qui mélangent les deux, qui font fonctionner les solutions sur site et les solutions cloud ensemble, pour créer différents flux de travail et différents services pour les patients, les médecins, les médecins référents et d’autres parties prenantes qui souhaitent interagir avec l’imagerie médicale. Par exemple, les entreprises de recherche ou les entreprises de développement de médicaments qui utilisent l’imagerie médicale pour le développement de nouveaux médicaments ou pour des études cliniques, des essais cliniques ; les données d’imagerie sont un produit ou une pièce de données que ces entreprises, que les entreprises de recherche utilisent, qui développent différentes nouvelles méthodes pour mieux diagnostiquer ou mieux soutenir les radiologistes. image exchange solutions. Then there are solutions that blend the two, that make the on-prem solutions and cloud solutions work together, to create different workflows and different services for patients, doctors, referring doctors and other stakeholders that want to interact with medical imaging. For example, research companies or drug development companies that are using medical imaging for new drug development or for clinical studies, clinical trials; imaging data is a product or a piece of data that those companies, that research companies use, that develop different new methods to diagnose better or to support the radiologists better.

Elles ont besoin d’accès aux données d’imagerie médicale, généralement des données d’imagerie médicale anonymisées pour développer leurs algorithmes. Donc, par exemple, si vous êtes une entreprise innovante qui développe une IA qui fait la détection précoce du cancer du sein, pour pouvoir entraîner votre AI, algorithme, vous auriez besoin d’accéder probablement à des dizaines de milliers de mammographies afin que l’algorithme puisse apprendre à quoi ressemble un cancer précoce.

Vous auriez également probablement besoin de données sur différentes étapes de ce cancer, tout au long du stade précoce, puis au stade avancé, pour permettre à l’algorithme de détecter le problème potentiel.

– Donc, en plus de l’accès, quelles autres choses sont importantes lorsque vous choisissez la bonne technologie pour l’ imagerie ?

– À l’heure actuelle, lorsque vous avez beaucoup de pression sur les budgets d’investissement des organisations de santé, je serais très attentif à quelques éléments. L’un d’eux est la taille de l’investissement que je dois faire. Et puis l’autre chose est, quels changements se produisent si j’introduis ce nouveau logiciel ou cette nouvelle technologie ? on all healthcare organizations, I would be very mindful of a couple of things. One of them is how big the investment that I need to make. And then the other thing is, what changes if I bring in this new software or this new technology?

Donc, si je, par exemple, si je dois complètement changer le système et ensuite complètement changer quelques flux de travail, et alors je dois passer à nouveau par un audit de sécurité, je réfléchirais deux ou trois fois avant de changer un morceau de logiciel. Donc, je pense qu’il est très important que les nouvelles technologies, surtout dans ce domaine, soient faciles à déployer, se connectent à ce que j’ai déjà et améliorent ce que j’ai déjà dans mon organisation de santé. Donc, je choisirais certainement des technologies qui réduisent le risque que les choses se passent mal pour moi.

– En tant que décideur, à quel point est-il important que ces technologies soient personnalisées ?

– C’est définitivement quelque chose qui est plus important maintenant qu’il y a probablement 10, 15 ans. Donc, en ce moment, les fournisseurs de santé se différencient des autres en ayant différents flux de travail, et je pense que les meilleurs fournisseurs sont ceux qui embrassent également les nouveaux flux de travail numériques dans leurs services de santé. Cela signifie qu’ils donnent à leurs patients la possibilité de faire des consultations en ligne. Ils donnent à leurs patients la possibilité de faire des évaluations en ligne. Ils ne demandent donc pas à leurs patients potentiels de venir à la clinique, de passer quelques tests, puis de voir s’ils sont éligibles à un certain traitement ou non. En prenant cela en compte, les fournisseurs de santé veulent créer leurs propres flux de travail, alors je pense qu’il devient de plus en plus important d’avoir des moyens de personnaliser vos technologies pour répondre à vos besoins et cartographier correctement vos flux de travail.

– Donc, en parlant de personnalisation, cette année, la FDA a approuvé environ 79 algorithmes pour la radiologie.
Que doivent avoir les organisations de santé pour tirer parti de l’intelligence artificielle spécifiquement dans l’imagerie médicale ?

– Oui, c’est une excellente question. Je pense que c’est une question qui souligne comment vous pouvez vous préparer pour l’avenir. N’est-ce pas ? Je pense que la clé est de travailler sur votre interopérabilité, donc sur votre capacité à connecter votre organisation de manière sécurisée et conforme, et évolutive avec d’autres organisations, y compris des organisations innovantes comme des entreprises qui développent de nouvelles méthodes d’IA dans la radiologie ou appliquées dans d’autres spécialisations de santé. Donc, interopérabilité cela signifie que vous aimeriez ouvrir un pipeline qui connecte votre base de données d’organisation à la base de données de l’entreprise de développement d’IA. Vous établissez le contrôle d’accès de votre côté. Donc, vous dites, quel type de données autorisez-vous cette organisation à accéder à partir de ma base de données ? Vous dites également si vous souhaitez anonymiser les données avant de les leur envoyer ou non. Et puis vous envoyez les données à cette organisation et cette organisation regarde les données et vous renvoie les résultats, idéalement directement dans votre système PACS ou juste à côté des images médicales. Donc, ce serait un flux qui vous permettrait de collaborer de manière significative avec ces entreprises. Et la démarche que vous devez faire est de travailler sur l’interopérabilité de votre pile technologique.

– Et si nous parlons de l’IA et des technologies qui changent l’industrie de l’imagerie médicale maintenant et aussi dans le futur, comment, comment pensez-vous que l’imagerie médicale changera, en tenant compte des développements technologiques ? Ou quels développements dans notre société pensez-vous peuvent impacter la transformation de l’imagerie médicale ?

– Le plus grand facteur pour toute grande transformation est une grande utilisation de cette technologie. Donc, si vous parlez d’imagerie médicale, nous voyons deux tendances. Une tendance est que le diagnostic devient de plus en plus populaire.

Dans le secteur de la santé, vous voulez mesurer 100 fois et couper une fois. Cela signifie que vous voulez faire toute l’imagerie médicale possible avant d’aller pour un traitement ou une opération, n’est-ce pas ? Donc, c’est un facteur qui va grandement augmenter le volume d’imagerie médicale générée au total.

Plus d’accès à des diagnostics de plus en plus nombreux. Et ensuite, la deuxième chose est que la qualité de l’imagerie augmente. Donc, les machines développées, MRI les machines, CT les machines, PET les machines de scan génèrent des images à une résolution beaucoup plus élevée qu’auparavant. Donc, en mettant ces deux ensembles, vous aurez un volume de données beaucoup plus important généré.

Ensuite, vous ajoutez également le fait que les entreprises voudront conserver les données plus longtemps pour deux raisons. Une raison est la réglementation. Donc, le gouvernement ou l’état vous obligera à conserver les données plus longtemps. La deuxième raison est pour des raisons de recherche. Donc, vous voudriez conserver ces données plus longtemps afin de pouvoir les utiliser pour développer de nouvelles méthodes pour diagnostiquer, pour entraîner des IA, pour apprendre de ces données dans le futur. purposes. So you would want to hold that data for longer so that you can use it to develop new methods to diagnose, to train AIs, to learn from that data in the future.

Donc, je pense que ce sont les facteurs qui pousseront cette industrie vers plus d’innovation. Je pense que l’innovation se produira, surtout dans la connectivité entre une organisation et l’autre. Donc, l’interconnectivité des organisations, et également dans les méthodes automatiques ou semi-automatiques, y compris basées sur l’IA, pour effectuer certaines tâches répétitives.

Pourquoi ? Parce qu’il est plus facile de former une technologie que de former des gens. Donc, pour former un radiologiste, vous devez le faire passer par l’école pendant probablement 15 à 20 ans. Nous espérons que nous pourrons former l’IA plus rapidement pour gérer de grands volumes de données à l’avenir.

– Donc, en regardant cet avenir avec de meilleurs équipements et des machines plus accessibles, avec personnalisation et IA, quel conseil donneriez-vous aux leaders de la santé pour atteindre ces objectifs ?

– Je pense que la meilleure approche est de le faire étape par étape. Donc, ce que je recommanderais de faire dans les un ou deux prochaines années est de rendre votre infrastructure interopérable.

Il existe différentes voies que vous pouvez emprunter pour y parvenir. L’une d’elles est de changer ce que vous avez par quelque chose de mieux et qui a l’interconnectivité intégrée. Une autre est une approche plus agile, d’utiliser une technologie comme celle que nous avons développée, qui se connecte aux systèmes déjà existants, sur site ou dans le cloud, et ajoute cette couche d’interconnectivité au-dessus de ce que vous avez déjà.

Bien sûr, il existe d’autres solutions aussi, donc il existe toujours une solution pour créer votre propre logiciel personnalisé qui rend vos systèmes interconnectés avec d’autres. Et il y a des entreprises qui ont la capacité de le faire. Donc, si vous voulez tirer une idée de cette discussion, ce podcast, c’est que vous devez devenir interopérable avec d’autres systèmes, car l’avenir appartiendra aux organisations qui peuvent se connecter avec d’autres organisations. Et qui peuvent fournir aux patients le bon traitement, au bon endroit.

D’accord. Merci, Andrei, pour cette conversation et merci à notre audience d’avoir écouté cet épisode dans son intégralité. Si vous avez des questions et souhaitez suivre nos projets, veuillez nous rejoindre sur LinkedIn, Facebook ou Instagram à medicai.io, ou contacter andrei@medicai.org.

– Merci beaucoup, Andra. Ce fut un plaisir de discuter.

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