– Bună ziua tuturor. Și bine ați venit la acest nou episod al podcastului nostru. Astăzi voi discuta cu Dr. Mike Kramer, un lider de sisteme de sănătate cu pregătire clinică și un background în IT, calitate și schimbare clinică. Dr. Kramer a condus echipe de informatică la OhioHealth, SpectrumHealth și TrinityHealth, trei organizații majore de sănătate din SUA, și mai multe alte sisteme mari integrate de livrare din SUA. El este Director Executiv la Health Value Leadership, unde oferă consultanță de strategie în informatica clinică și IT de sănătate, managementul fluxului de lucru și schimbările majore de sănătate și IT. În această primă parte a conversațiilor noastre cu Dr. Kramer, vom discuta despre importanța radiologiei informaticei.
Bună, Dr. Kramer, și bine ați venit la Limitless Medical Imaging Podcast. Suntem fericiți să vă avem aici. – – Mulțumesc, Andra. Mulțumesc că m-ați invitat la podcast. Sunt fericit să fiu aici.
– Voi începe prin a adresa o întrebare foarte largă, dar am fi încântați să știm, care sunt unele dintre marile probleme în domeniul sănătății care vă interesează în prezent?
– Ei bine, a fost o perioadă aglomerată de trei ani și au fost multe schimbări în tehnologie, folosind tehnologia pentru a aborda COVID. Dar acum am ieșit din cea mai grea parte a acesteia și avem câteva probleme destul de mari de abordat în sistemele de sănătate din SUA. În primul rând, economia sănătății se schimbă destul de mult. Inflația, provocările legate de forța de muncă, epuizarea clinică, toate aceste lucruri sunt pe primul plan în mintea mea. Și, petrecând timp cu executivii din SUA, cred că avem și câteva noi tehnologii și amenințări emergente ale consumatorilor. Știți, ieri m-am înscris pentru prescripțiile mele prin Amazon și asta este o schimbare semnificativă – aceste tipuri de sisteme de sănătate conduse de consumatori vor schimba piața.
Așadar, știți, asta pune multă presiune pe liderii de sisteme de sănătate și ne face să ne gândim la tot ceea ce facem. Vrem să începem să folosim automatizarea. Vrem să folosim cloud. Vrem să folosim AI. Toate aceste lucruri sunt, din nou, un răspuns la amenințările din ecosistemul de sănătate, dar și acele amenințări sunt o presiune pentru a face lucrurile într-un mod care poate fi mai eficient.
Și asta este destul de interesant. Este pentru că fereastra este deschisă pentru a aduce aceste tehnologii și a le implementa în cele din urmă în ecosistemul de sănătate, mai degrabă decât să aruncăm mai mulți oameni asupra acesteia.
– Bine. Ne-ați putea spune puțin mai multe despre personalizarea în domeniul sănătății?
– Jucători tradiționali precum marile sisteme de sănătate au oferit cu adevărat un model în care trebuia să vă programați o întâlnire și poate trebuia să fiți trimis pentru a vedea un medic. Consumerismul oferă acces la servicii de sănătate în afara contextului marilor sisteme de sănătate. Și, deci, dacă sunteți liderul unui sistem de sănătate, asta este destul de provocator. Nivelează terenul de joc. Nu mai este tipul de relație și tranzacție asigurător – furnizor de sănătate – plătitor. Am menționat pe scurt că am mers pe Amazon și am făcut abonamente pentru a-mi primi prescripțiile prin intermediul acestora. Ei folosesc economii de scară. Ei au mari rețele de distribuție pentru a lua o prescripție care anterior mă costa 20 de dolari și să o reducă la 5. Așadar, consumerismul are un impact enorm asupra costului și valorii îngrijirii.
Amazon, Walgreens, Village Medical, One Medical, toate acestea sunt exemple de organizații de sănătate conduse de consumatori ne-tradiționale. Așadar, aceasta este o zonă de care sunt preocupate sistemele de sănătate. A doua zonă este accesul la informații. Consumatorii își pot deține propriile informații și, odată cu Legea Cures din secolul 21, informațiile din dosarele de sănătate electronice au trebuit să fie disponibile în 2021.
Un set limitat de date la acel moment, și apoi, începând cu 6 octombrie 2022, toate informațiile electronice de sănătate sunt acum accesibile pacienților fie printr-o varietate de mijloace prin interfețe FHIR, prin portaluri pacient, de fapt oferind acces la informații în moduri pe care consumatorii nu le-au avut niciodată înainte.
Deci, ce faci cu asta? Ei bine, deții aceste informații. Ai capacitatea să le aduci altor îngrijitori. Ai capacitatea să te muți de la un sistem de sănătate la altul. Poți să le folosești pentru scopuri avansate precum sănătatea populației, managementul bolilor, cercetare. Deci, acestea sunt tendințe destul de interesante ale consumatorilor pe care le observăm.
Și cred că una dintre lucrurile despre care am vrut să vorbim astăzi a fost informatica de radiologie. Și, deci, ce se întâmplă când eliberezi imagini care conțin informații pe care poate le-aș putea folosi sau împărtăși cu alții care poate nu au fost inițial implicați în îngrijirea mea? Deci, acea oportunitate există acum din cauza Legii Cures din secolul 21.
Știți, pe măsură ce vă gândiți la interoperabilitate, cine trebuie să aibă acces la informațiile dumneavoastră? Istoric, asta a fost extrem de provocator. Știți, noi nu suntem banca unde ați putea merge la orice bancomat. Informațiile și tranzacțiile despre îngrijirea sănătății sunt foarte complexe. Există mult vocabular variat, dar cu adevărat, în ultimii 10 ani de utilizare semnificativă, asta a fost rezolvat pentru datele textuale.
Și este foarte ușor acum să mutați un document folosind standardele HL7, unde puteți spune, acesta este un rezumat de externare, aceasta este o notă de admitere, acestea sunt problemele mele, acestea sunt medicamentele mele. Toate acestea sunt date textuale și provocarea acum este datele imagistice și cum să aveți interoperabilitate acces la datele imagistice.
Și, bineînțeles, datele imagistice devin tot mai complexe, cu dimensiuni mai mari de fișiere, discipline diferite, neuroradiologie, cardiologie, radiologie cardiacă, multe mai multe fișiere și tipuri de modalități crescând acum în dimensiune în domeniul radiologiei. Deci, din nou, interoperabilitatea a fost grozavă pentru text. Acum trebuie să abordăm unele dintre fișierele și tipurile de imagini mai complexe, pentru interoperabilitate.
– Și cum este aceasta legată de informatica de radiologie sau cum asigură CMIO că poate crea o strategie de informatică de radiologie care să abordeze aceste provocări?
– Absolut. Știți, cred că, în mod tradițional, înainte, radiologia și tehnologia din jurul radiologiei, scopul era să convertească vechile filme pe care le-ați agăța pe un lightbox într-un sistem de imagistică PACS.
Și dacă sunteți foarte bun la asta, l-ați salvat într-un sistem central de radiologie în toate sistemele de sănătate. Și puteți naviga prin spitale și puteți citi de oriunde în lume. A fost grozav. Și apoi ați început să intrați în arhivare, în ceea ce numim arhive neutre din punct de vedere al furnizorului. Și asta a fost știința. Deci, știința informaticii de radiologie a fost despre, știți, achiziționarea, stocarea, transmiterea și interpretarea imaginilor radiologice.
Și ceea ce descoperim acum este că există un alt nivel de complexitate peste acesta, și anume că începem să facem inteligență artificială, analizăm imaginile într-un mod automatizat, creăm alerte de suport decizional care depind de algoritmi AI, și unele dintre acești algoritmi nu sunt deloc limpezi asupra a ceea ce se întâmplă.
Acestea sunt rețele neuronale adânci și algoritmi de învățare, iar complexitatea din spatele acestor lucruri este semnificativă. Așadar, ceea ce am constatat este că trebuie cu adevărat să ridic rolul informaticii de radiologie în sistemele noastre de sănătate și să le cerem să ne ajute să înțelegem ce este posibil. Vă dau un exemplu.
Există câțiva producători majori care detectează AVC-uri mai devreme în procesul de achiziție a filmului, imediat după ce filmul (îmi pare rău, spun film, dar este fișierul achizitionat de la scanarea CT), în câteva minute și apoi notifică echipa de AVC. Algoritmii sunt aduși pe piață în fiecare zi în fiecare categorie de posibile diagnostice și vor fi folosiți în toate sistemele majore de sănătate.
Avem nevoie de informatica de radiologie pentru a ne ajuta să înțelegem acea complexitate, să o întreținem, să ne asigurăm că achiziționăm soluțiile corecte și să avansăm cu acestea.
– Mulțumim pentru acest exemplu. Ne-ați putea da alte exemple de cazuri de utilizare pentru informatica de radiologie? – Da, știți, radiologia avansată și informatica de radiologie, știți, care sunt problemele pe care încercăm să le rezolvăm? Fișierele imagistice devin din ce în ce mai mari. Așadar, puteți avea un gigabyte pentru a face o mamografie digitală. Acest lucru nu era adevărat acum doi sau trei ani. Așadar, dimensiunea fișierelor crește foarte mult. Cum gestionați aceste fișiere, cum decideți ce trebuie să fie în stocare rapidă, care este ușor accesibilă, disponibilă pentru comparații, față de stocare profundă, care ar putea fi pe un mediu static?
Deci, acesta este un caz de utilizare – arhivare și arhivare rentabilă. Așadar, acum, odată ce aveți toate aceste imagini și, să zicem, le-ați mutat într-o arhitectură cloud-cloud. Le organizez și le stochez și creez metadate care îmi permit să le recuperez într-un mod inteligent? Acesta este informatica de radiologie – este semantica și metadatele din jurul imaginilor DICOM și non-DICOM.
Dacă vă gândiți acum, am o cloud– stocare bazată foarte bine organizată. Pot face mai multe cu acestea? Pot integra pe sisteme de sănătate mai mari? Pot aduce rețele colaborative unde poate specialistul într-un anumit tip de boală nu există în organizația mea? Radiologia pediatrică este un exemplu clasic. Știți, multe săli de urgență văd pacienți pediatrici. Dar nu au radiologi pediatrici de gardă. Și, așadar, există o cale de a aduce acei radiologi care ar putea fi într-o altă organizație? Și am făcut asta de mult timp, dar o arhitectură cloud-cloud permite ca aceasta să fie mai dinamică și să acceseze o rețea mai largă.
Așadar, colaborarea și partajarea imaginilor devin un caz de utilizare major, în special pentru imagistica radiologică de subspecialitate. Pe măsură ce ne gândim din ce în ce mai mult la AI, cum pot scoate imaginile într-o zonă unde pot face învățare și analiză a acestor imagini și pot crea noi cunoștințe și descoperiri? Deci, acesta este un caz de utilizare.
Iar provocarea din spatele acestuia este cum anonimizez acele imagini și le folosesc într-un mod în care pot crea algoritmi care apoi pot fi aduși înapoi la sistemul de sănătate? Unele dintre aceste lucruri nu sunt fezabile fără informatica de radiologie, fără analize avansate precum managementul imaginii bazat pe cloud, managementul metadatelor și arhivare.
– Și fără standarde de interoperabilitate.
– Și fără interoperabilitate. Dacă sunt un cercetător sau eu sunt în marketing de noi produse farmaceutice, pot folosi aceste imagini care sunt acum în cloud, un alt caz de utilizare, corect, pentru dezvoltarea și evaluarea pe termen lung a rezultatelor dezvoltării farmaceutice în industrie?
Și din nou, știți, trebuie să pot să gestionez în siguranță datele, confidențialitatea. Dar apoi să re-identific acele imagini și să le folosesc posibil la patul pacientului pentru a arăta care sunt posibilele rezultate pentru acei pacienți.
– Wow, acest lucru este fascinant. Cum credeți că toate aceste, cum credeți că informatica de radiologie ca disciplină contribuie la eficiența generală a secțiilor de radiologie?
– Sigur. Știți, secțiile de radiologie sunt copleșite cu o varietate de fișiere, dimensiuni de fișiere, modalități, și informatica de radiologie și noile tehnologii în informatica de radiologie, sunt necesare pentru a ne ajuta să gestionăm acea complexitate. Deci, vă gândiți la o comisie pentru tumori, cineva va gândi despre medicina de precizie. S-ar putea să vă uitați la genomica în EHR, dar în același timp, vă uitați la o scanare CT, și poate vă uitați și la un studiu de medicină nucleară și apoi la înțelegerea funcției cardiace a pacientului. Toate acele modalități care vin într-o soluție, astfel încât o echipă multidisciplinară să poată dezvolta planul de tratament.
Aceasta este o treabă foarte complexă, iar informatica noastră de radiologie și tehnologiștii noștri ar fi gândind despre care sunt acele fluxuri de lucru pentru un comisii pentru tumori. Cum aduc imagini de pe mai multe platforme diferite, din mai multe sisteme de sănătate diferite, pentru a putea trage concluzii din acestea eficient?
Îmi pot aminti să particip la comisii pentru tumori când mă antrenam și cum adunam valizele altor informații. Pacientul aducea informațiile la noi. Aveam CD-uri ROM. Am fi fost norocoși dacă aveam o vedere completă a imaginii, și cred că din ce în ce mai mult instrumente care pot fi agnostice pentru un sistem de sănătate, pentru un sistem PACS, pentru o disciplină, fie că este radiologie sau cardiologie, precum și să se integreze cu dosarul medical electronic, sunt necesare pentru a obține o vedere completă a pacientului.
Andra, m-ai întrebat despre, știți, ce este informatica de radiologie și ce ar putea fi funcția lor în viitor. Și vă gândiți la vechiul sistem PACS și să vă asigurați că este rapid și funcțional.
Dar tot mai mult, va trebui să abordăm aceste alte cazuri de utilizare: care este soluția de arhivare la cel mai mic cost? Cum aduc imagini prin rețele de furnizori? Ce fac într-o societate mixtă? Cum gestionez informațiile de referire? Acum sunt parte a unei rețele clinice integrate sau sunt o firmă de capital privat care susține mai multe spitale, unele noi în fiecare zi. Și un informatician de radiologie va trebui să se gândească la toate acele cazuri de afaceri.
Și apoi, dacă faci parte dintr-o organizație academică sau o organizație de cercetare, trebuie să te gândești la comisii pentru tumori, la cercetare și la anonimizarea acelor date. Și, apoi, dacă lucrez în spațiul care încearcă pur și simplu să gestioneze cererile consumatorilor, cum eliberez informații către pacientului?
Acesta este un spectru uriaș de lucru și, ca CMIO, nu pot să fac asta singur. Trebuie să cer experților să aducă laolaltă tehnologii care nu au mai fost aduse împreună până acum.
– Cum impactează implementarea informaticii de radiologie rolul radiologilor și al altor profesioniști din domeniul sănătății?
– Astfel, disciplina radiologilor într-o organizație ca specialitate a fost despre parcurgerea multor studii și răspunsul la întrebările care le-au fost adresate și apoi a fi un consultant cu medicii care tratează. Mult din aceasta este forța brută încercând să parcurgă cât mai multe imagini posibile. În ce moment se gândesc la fluxul lor de lucru? La ce moment se gândesc la tehnologia nouă? La ce moment se gândesc la unele dintre aceste cazuri de utilizare despre care am discutat? Și vor avea nevoie de experți, cum ar fi informaticii de radiologie, să le ajute să aplice tehnologia.
Așa că, o firmă de capital privat a venit la mine acum un an și jumătate și a spus: „ne uităm la soluții AI. Ne puteți ajuta să le implementăm?” Și erau multiple soluții AI. Niciuna dintre ele nu rula pe aceeași platformă. Toate necesitau fluxuri separate către cloud-ul AI, și va fi nevoie ca profesioniștii în informatică de radiologie să gestioneze aceasta în numele profesiei de radiologie.
– În ce feluri credeți că informatica de radiologie sprijină tranziția către îngrijirea bazată pe valoare? – Absolut, știți, cred, din ce în ce mai mult, că modalitățile de imagistică erau asociate cu un singur sistem de sănătate și erau pentru a adresa o singură problemă și în îngrijirea bazată pe valoare va trebui să fim eficienți și eficace în utilizarea modalităților de radiologie costisitoare. Organizații precum centrele pentru servicii Medicaid se uită la costul total al îngrijirii. Așadar, relația mea cu radiologul va fi: care este cel mai bun prim studiu? Sunteți capabil să accesați studii care au fost deja făcute? Puteți să puneți mai multă inteligență pe acestea care m-ar putea ajuta să gestionez viața pacientului?
Un exemplu interesant, am fost rugat să comentez despre o companie care are un algoritm AI care poate, dintr-un film simplu, deci întrebarea ar putea fi: acest pacient are pneumonie? Dar algoritmul AI rulează și poate detecta osteoporoza dintr-o radiografie toracică, aproape la fel de bine ca o scanare osoasă. Ei bine, știți, radiologul îmbrățișează acest lucru și spune, în loc să ceară un alt studiu, pot folosi acel algoritm AI pentru a direcționa pacientul către îngrijire și tratament cost-eficiente?
– Pentru că ne apropiem de minutul final al episodului nostru, aș dori să vă întreb, ce credeți că este viitorul informaticii de radiologie sau unde credeți că se îndreaptă aceasta? Ce tendințe prevedeți că vor veni?
– Mulțumesc, Andra. Știți, cred că interoperabilitatea va conduce o mare parte din aceasta.
Oportunitatea de a avea un dosar de imagistică consolidat și transportabil similar cu dosarele dumneavoastră textuale vine, pentru a putea muta asta în cloud și pentru a putea direcționa asta atât din partea clinicianilor care tratează și gestionează către consumator. Și vă gândiți la, știți, un copil tânăr născut cu un defect congenital de sănătate. Tetralogie Fallot, de exemplu, care necesită multiple, multiple operații în copilăria timpurie și anatomia acelui studiu va fi capturată în multe tipuri diferite de modalități. Va fi radiografii, va fi scanări CT, RMN-uri, orice altceva de la spitalul care a livrat bebelușul până la centrul de îngrijire terțiară care va gestiona acele operații din copilăria timpurie a pacientului până la stadiul adult.
Ei bine, acea informație de depozitare a fiței fiind deținută de pacient și fiind disponibilă de-a lungul vieții pacientului este unde ne îndreptăm. Și cred că oportunitatea de a aplica A.I. să normalizeze datele și metadatele pentru a le menține eficient într-o arhitectură cloud vine și sunt entuziasmat să văd ziua în care eu, ca părinte sau eu, ca medic de familie, pot spune cu încredere că nimeni nu va rata informații importante și că vom avea gestionate într-un mod care nu va duce la repetarea studiilor pentru că nu avem acces la ele și că vom învăța lucruri despre pacienți pe care altfel nu le-am fi învățat.
Așadar, toate acestea vin și vor depinde de computere mari, arhitecturi mari bazate pe cloud cu capacități mari de calcul și cu creativitatea și înțelepciunea radiologilor, clinicianților și informaticienilor de radiologie care gestionează acea arhitectură.
– Ei bine, mulțumesc foarte mult, Dr. Kramer. Mulțumesc pentru că ați participat la acest episod și pentru că ne-ați împărtășit experiența dumneavoastră și câteva perspective grozave. Vom discuta mai multe despre AI și implementarea AI și conexiunea sa cu informatica de radiologie într-un episod viitor, dar vă mulțumesc pentru timpul dumneavoastră, Dr. Kramer, și da, aștept cu nerăbdare episodul nostru următor.
– Andra, mulțumesc că m-ai avut aici. A fost o plăcere!
