Bienvenidos al Podcast Limitless Medical Imaging, el podcast que conecta a los líderes del cuidado de la salud del futuro con soluciones innovadoras. Limitless Imaging Podcast es una experiencia auditiva de Medicai, que es un conjunto de sistemas que permite a las organizaciones de salud crear flujos de trabajo de imágenes médicas de última generación e innovar en la experiencia del paciente.
En este podcast, presentaremos una variedad de conversaciones con el propósito de proporcionarle ideas y perspectivas interesantes de expertos de la industria de imágenes médicas. Puede suscribirse a nuestro podcast en Apple Podcast, Spotify y YouTube, y seguirnos en Medicai.io.
– Hola, mi nombre es Andra y soy gerente de marketing en Medicai. Hoy quisiera presentarles a mi invitado, Andrei Blaj, quien es el COO y cofundador de Medicai. Hola Andrei y gracias por tomarte el tiempo de discutir un poco sobre algunas de las ideas que construimos. Esta vez profundizaremos en cómo nosotros, como líderes de organizaciones sanitarias que trabajan con imágenes médicas, podemos estar mejor preparados para aprovechar al máximo el futuro.
Para comenzar, realmente me encantaría que compartieras un poco sobre algunos de los valores e ideas que son importantes para Medicai y cómo estos valores encajan en los desarrollos actuales en salud, y más específicamente, en salud digital.
– Hola, Andra. En primer lugar, muchas gracias por invitarme a hablar contigo sobre lo que hacemos y sobre cómo se ve el futuro de Medicai desde nuestra perspectiva. Me gustaría destacar que Medicai está tratando de posicionarse en el mercado como una empresa que mira hacia adelante. Cuando digo «mira hacia adelante» significa que observamos cómo será el mundo dentro de unos años. En términos de regulación, esperamos que los reguladores estén impulsando un futuro donde los proveedores de salud intercambien datos entre ellos fácilmente y también compartan los datos con el paciente y les den poder para acceder a los servicios de salud adecuados.
Ponemos un gran énfasis en crear la infraestructura que permite a los proveedores de salud interconectar sus organizaciones y sus sistemas de software y también permitir a sus pacientes acceder a sus datos de manera digital.
– Está bien, entonces si estamos hablando de acceso a datos e intercambio de datos, tal vez podríamos compartir un poco sobre el concepto de interoperabilidad.
– Así que los métodos tradicionales de visualización de imágenes médicas a menudo requieren que los médicos inicien sesión en varias aplicaciones para ver las imágenes asociadas con el paciente. Esto puede crear puntos ciegos clínicos y, en última instancia, tener un impacto negativo en el diagnóstico del paciente. Pero algunas de las soluciones de visualización de imágenes médicas actuales permiten a los clínicos acceder, ver y colaborar en imágenes sin estar atados a un sistema o estación de trabajo específico.
– Me gustaría que compartieras con nosotros un poco sobre por qué es importante este concepto de interoperabilidad, y qué deben tener en cuenta los líderes de salud al optimizar para interoperabilidad y accesibilidad.
– Así que los sistemas que están en los hospitales ahora mismo, en la gran mayoría de los hospitales, son sistemas que mantienen los datos en silos, silos de datos. No diría que los sistemas han sido creados así por diseño, creo que es solo porque se desarrollaron hace 20 años, 30 años, con la tecnología que estaba disponible en ese momento. Y probablemente también, la mayoría de esos sistemas fueron una gran inversión en ese momento. Así que cambiar esos sistemas, creo que no es tan simple o fácil de tomar una decisión.
Pero el futuro va a ser un futuro para los proveedores de salud que puedan comunicarse con otros sistemas fácilmente. Ahora la pregunta es ¿cómo se llega de un punto donde tienes todos los datos en silos a un punto donde tienes tus sistemas abiertos de una manera segura y conforme?
Creo que hay dos opciones, ¿verdad? Entonces, la opción uno es cambiar lo que tienes ahora por el sistema moderno, tecnología moderna que sea interoperable por defecto. O la opción dos es añadir una capa, una capa inteligente encima de lo que tienes, que permita este tipo de futuro interoperable.
Pero creo que la mayoría de organizaciones deben planear llegar a un punto donde sean interoperables con otros sistemas. Y son interoperables y son capaces de enviar datos al paciente en un formato digital.
– Entonces, ¿cómo podemos planificar mejor? ¿Cómo podemos construir una estrategia de imagen?
Hablando específicamente sobre imágenes médicas.
– Creo que cuando dices estrategia, es una palabra muy grande. Crear una estrategia siempre es un ejercicio mentalmente complejo, especialmente para los líderes en el sistema de salud. Argumentaría que necesitas tomártelo con más facilidad, ¿verdad? Así que necesitas desglosar lo que necesitas hacer en pequeños pasos manejables. Empezaría por hacerme algunas preguntas simples, ¿verdad? Entonces, ¿qué tipo de datos genera mi organización? ¿Dónde se generan esos datos? Luego, ¿qué quiero hacer con esos datos? ¿Quiero tenerlos disponibles en las instalaciones para que mi radiólogo los vea y eso es todo?
¿O quiero que esos datos estén disponibles en las instalaciones para mi radiólogo y luego, fuera de las instalaciones del hospital, para los médicos que están en mi equipo? ¿Necesito enviar esos datos a médicos que colaboran con mi organización? ¿Necesito enviar esos datos a pacientes? Entonces, ¿cuál es exactamente el ciclo de vida de esos datos?
Y después de esta pregunta, te darás cuenta de dónde necesitas almacenar esos datos. Por ejemplo, si solo los utilizas in situ, tal vez la solución sea mantenerlos allí. Si los necesitas in situ y luego también necesitas dar acceso a otras personas, entonces tal vez almacenarlos en la nube es una buena solución.
Y luego, la próxima pregunta sería cuánto tiempo necesito esos datos. Probablemente todos los datos que genero en el hospital, los necesitaría por unos días, semanas, tal vez meses. Y luego tienes las regulaciones que te dicen que mantengas esos datos por un par de años después de que generaste esos datos.
En los EE. UU. depende de estado a estado, y en la UE también depende de país a país. También la seguridad juega un papel importante cuando defines tu estrategia de imágenes médicas. También lo tomaría en consideración.
– De acuerdo. Así que cuando estamos pensando en la gestión de datos de imágenes y el ciclo de vida de los datos, mencionaste algunos aspectos. Entonces mencionaste acceso, mencionaste almacenamiento, mencionaste seguridad. ¿Qué otras cosas necesitamos tener en cuenta?
– Así que otra cosa importante que necesitas definir serían los usuarios. ¿Quién accede a esos datos? Y luego con usuarios, también debes definir roles de usuario y roles de accesibilidad.
Por ejemplo, hace 20 años, probablemente tu sistema PACS solo tenía dos roles, sin acceso o acceso completo. En el mundo de hoy, donde tienes HIPAA, donde tienes GDPR, que regulan el acceso a información protegida de salud de los pacientes, necesitas pensar en quién tiene acceso a qué datos, y muy importante por qué. Así que la mayoría de las regulaciones dicen que los médicos o personas de tu organización deben acceder a los datos si lo necesitan, ¿verdad? Así que no deberías acceder a más datos de los que necesitas para hacer tu trabajo.
Así que para resumir:
¿Qué tipo de datos accedes? ¿Dónde los guardas? Las capas de seguridad, las capas de ciberseguridad, quién tiene acceso a esos datos y, luego, definir roles y controles de acceso en esos datos.
– ¿Cuáles serían los pasos para las organizaciones de salud en lo que respecta a elegir la tecnología adecuada? ¿En qué deberían los líderes de salud poner atención?
– ¿Estamos hablando de tecnología específicamente para imágenes médicas?
– Sí.
– De acuerdo, así que hay muchas opciones cuando se trata de software para imágenes médicas. Los sistemas más populares que están en el mercado ahora mismo son sistemas que se despliegan en las instalaciones del hospital. Así que principalmente en-sitio sistemas PACS y VNAs en-sitio. Luego hay una nueva categoría que está comenzando a surgir, y esas son soluciones basadas en la nube. Así que PACS en la nube, VNA, soluciones de intercambio de imágenes basadas en la nube. Luego hay soluciones que combinan los dos, que hacen que las soluciones en-sitio y las soluciones en la nube trabajen juntas, para crear diferentes flujos de trabajo y diferentes servicios para pacientes, médicos, médicos remitentes y otros interesados que quieren interactuar con imágenes médicas. Por ejemplo, compañías de investigación o compañías de desarrollo de medicamentos que están utilizando imágenes médicas para el desarrollo de nuevos medicamentos o para estudios clínicos, ensayos clínicos; datos de imágenes son un producto o una pieza de datos que esas compañías, que las compañías de investigación utilizan, que desarrollan diferentes métodos nuevos para diagnosticar mejor o para apoyar mejor a los radiólogos.
Necesitan acceso a datos de imágenes médicas, generalmente imágenes médicas anonimizadas para desarrollar sus algoritmos. Así que por ejemplo, si eres una empresa innovadora que desarrolla una IA que realiza detección temprana de cáncer de mama, para poder entrenar tu AI, necesitarías acceso a probablemente decenas de miles de mamografías para que el algoritmo pueda aprender cómo se ve un cáncer en etapa temprana.
Probablemente también necesitarías datos en diferentes etapas de ese cáncer a lo largo de la etapa temprana, luego etapa tardía, para habilitar al algoritmo a detectar el posible problema.
– Así que además del acceso, ¿qué otras cosas son importantes al elegir la tecnología adecuada para imágenes médicas?
– En los tiempos actuales cuando hay mucha presión sobre los presupuestos de inversión en todas las organizaciones de salud, estaría muy atento a un par de cosas. Una de ellas es cuán grande es la inversión que necesito hacer. Y luego la otra cosa es, ¿qué cambia si traigo este nuevo software o esta nueva tecnología?
Así que si yo, por ejemplo, si necesito cambiar completamente el sistema y luego cambiar completamente un par de flujos de trabajo, y luego necesito pasar por una auditoría de seguridad de nuevo, lo pensaría dos o tres veces antes de cambiar cualquier pieza de software. Así que creo que es muy importante para las nuevas tecnologías, especialmente en este espacio, ser fáciles de desplegar, conectar con lo que ya tengo y mejorar lo que ya tengo en mi organización de salud. Así que definitivamente elegiría tecnologías que reduzcan el riesgo de que las cosas salgan mal para mí.
– Como tomador de decisiones, ¿qué tan importante es que estas tecnologías sean personalizadas?
– Definitivamente es algo que es más importante ahora que probablemente hace 10, 15 años. Así que ahora los proveedores de salud se diferencian de otros al tener diferentes flujos de trabajo, y creo que los mejores proveedores son los que también abrazan los nuevos flujos de trabajo digitales en sus servicios de salud. Esto significa que brindan a sus pacientes la capacidad de hacer, consultas en línea. Brindan a sus pacientes la habilidad de hacer evaluaciones en línea. Así que no piden a sus potenciales pacientes que vengan a la clínica, realicen un par de pruebas, y luego vean si son elegibles para un cierto tratamiento o no. Por lo tanto, tomando esto en consideración, que los proveedores de salud quieren crear sus propios flujos de trabajo, entonces creo que se está volviendo cada vez más importante tener formas de personalizar sus tecnologías para cumplir con sus necesidades y mapear adecuadamente sus flujos de trabajo.
– Así que hablando de personalización, este año solo la FDA aprobó alrededor de 79 algoritmos para radiología.
¿Qué necesitan las organizaciones de salud para aprovechar la inteligencia artificial específicamente en imágenes médicas?
– Sí, esta es una gran pregunta. Creo que esta es una pregunta que esboza cómo puedes prepararte para el futuro. ¿Verdad? Creo que la clave es trabajar en tu interoperabilidad, por lo tanto, en tu capacidad de conectar tu organización de manera segura, conforme y escalable con otras organizaciones, incluidas, organizaciones innovadoras como empresas que desarrollan nuevos métodos de IA en radiología o aplicados en cualquier otra especialización médica. Así que, interoperabilidad means that you would like to open up a pipeline that connects your organization database to the AI development company database. You set the access control on your side. So you say, what type of data do I allow this organization to access from my database? You also say whether you want to anonymize the data before sending it to them or not. And then you send the data to that organization and that organization looks at the data and sends back the results to you, ideally directly in your PACS system or right next to medical images. So this would be a flow that enables you to collaborate in a meaningful way with these companies. And the step that you need to do is to work on the interoperability of your technology stack.
– Y si estamos hablando de IA y de las tecnologías que están cambiando la industria de imágenes médicas ahora y en el futuro también, ¿cómo, cómo más crees que cambiará la imagen médica, considerando los desarrollos en tecnología? ¿O qué desarrollos en nuestra sociedad ves que pueden impactar la transformación de imágenes médicas?
– El factor más grande para cualquier gran transformación es un gran uso de esa tecnología. Entonces, si hablas de imágenes médicas, vemos dos tendencias. Una tendencia es que el diagnóstico se está volviendo cada vez más popular.
En salud, quieres medir 100 veces y cortar una. Lo que significa que quieres hacer toda la imagen médica que puedas antes de ir a un tratamiento o ir a una operación, ¿verdad? Así que este es un factor que aumentará considerablemente el volumen de imágenes médicas que se generan en total.
Más acceso a más y más diagnósticos. Y luego la segunda cosa es que la calidad de las imágenes está aumentando. Así que las máquinas que se desarrollan, MRI máquinas, CT máquinas, PET máquinas de escaneo generan imágenes a una resolución mucho más alta que antes. Así que sumando estos dos juntos, tendrás un volumen mucho mayor de datos siendo generados.
Luego también agregas en la mezcla el hecho de que las compañías querrán retener los datos por más tiempo por dos razones. Una razón es la regulación. Así que el gobierno o el estado te hará retener los datos por más tiempo. La segunda razón es para propósitos de investigación. Así que querrás retener esos datos por más tiempo para que puedas usarlos para desarrollar nuevos métodos para diagnosticar, entrenar IAs, aprender de esos datos en el futuro.
Así que creo que estos son los factores que impulsarán esta industria hacia más y más innovación. Creo que la innovación ocurrirá, especialmente en la conectividad de una organización con la otra. Así que interconectividad de organizaciones, y también en métodos automáticos o semiautomáticos, incluidos basados en IA, para realizar ciertas tareas repetitivas.
¿Por qué? Porque es más fácil entrenar tecnología que entrenar a personas. Así que para entrenar a un radiólogo necesitas que pase por la escuela probablemente durante 15 a 20 años. Esperamos poder entrenar IA más rápido para manejar altos volúmenes de datos en el futuro.
– Así que mirando hacia este futuro con mejor equipo y máquinas más accesibles, con personalización e IA, ¿qué consejo le darías a los líderes de salud para lograr estos objetivos?
– Creo que el mejor enfoque es tomarlo un paso a la vez. Así que lo que recomendaría hacer en los próximos uno o dos años es hacer que tu infraestructura sea interoperable.
Hay diferentes caminos que puedes tomar para lograr esto. Uno de ellos es cambiar lo que tienes con algo que sea mejor y tenga conectividad incorporada. Otro es un enfoque más ágil, usar una tecnología como la que hemos desarrollado, que se conecta a los sistemas ya existentes, en-sitio o en la nube, y añade esta capa de conectividad sobre lo que ya tienes.
Por supuesto, hay otras soluciones también, así que siempre hay una solución para construir tu propio software personalizado que haga que lo que tienes se interconecte con otros sistemas. Y hay compañías que tienen la capacidad de hacer esto. Así que si quieres llevarte una idea después de esta charla, este podcast, es que quieres convertirte en interoperable con otros sistemas porque el futuro pertenecerá a organizaciones que pueden conectarse con otras organizaciones. Y que pueden proporcionar a los pacientes el tratamiento adecuado, en el lugar adecuado.
Está bien. Gracias, Andrei, por esta conversación y gracias a nuestra audiencia por escuchar este episodio en su totalidad. Si tienen alguna pregunta y quisieran seguir nuestros proyectos, por favor únete a nosotros en LinkedIn, Facebook o Instagram en medicai.io, o contacta a [email protected].
– Muchas gracias, Andra. Fue un placer hablar.
Desbloquee el poder de la colaboración y eficiencia sin fisuras en salud. Dé un paso hacia el futuro de la interoperabilidad en salud descargando nuestro whitepaper hoy.
