QA:AI-Enable放射学新前沿

R算术家和保健管理员等待长网e服务允诺AI工具运抵For放射性日志y.放射提供者今天使用的大多数AI应用都侧重于工作列表优先排序并同时改善速度问题病人护理极为重要 最近进展质量问题改善开新世界的可能性

半个十年后, AI将取代放射科专家, 而我们看到AI成为 人类错误的后台

微信e步AI进取质量保证acel降级新模型准备在2021年取得重大进展指数提高AI嵌入放射科员日常工作流.

vradAI开发团队最近开始实验AI驱动QA进程AI系统模型审查所有胸部CT图像抵达我们的系统以查找放射科报告与图像之间的差异可能误差案例寄送 vrad临床QA委员会适当跟踪,初步结果极有希望,数例关键病理由AI识别并获委员会确认

成功这些新模型n开通一大批令人兴奋问题

  • 可A质量检验近实时警告放射科员可能的误差
  • 能否及早识别误差大为减少?
  • 网络内能保留更多病人并通过识别难学习改善他们的护理--发现条件
  • 可扩展至求永无休止改善病人护理的其他AI模型和条件

答案都接近是

提高放射质量的真正能力来自AI本能大规模性能AI非高读1%研究,可高读100%研究,寻找特缺质量提高实验以多读模式开始QA团队,但我们的视线设置为增量辐射学运算读取-当提高临床质量和病人护理的机会最大时-即时反馈成为辐射学家持续提高技能的强工具,

质量AI模型提供具体度量,例例缺失数或快速反馈保存的病人生命数这些量化方法利用提高质量横跨华府临床放射学辐射学底层业务比方说人工智能抓取的近似肺栓塞或臀骨折不仅能保证病人得到更好的护理,而且还能保证病人不提供更好的护理需要量向别处求医-最终驱动下移病人开销和医院收入损失

A级s实践学习AI的细微差别并加深对工具的理解,AI提供额外阅读增强,如即时测量结核,在报表中做自动语句,提供视觉指标包括红点通知或提供视觉化屏蔽以覆盖似然病理

使用AI提高患者护理质量将推动技术的进一步发展并快速推广i增强阅读室的视觉继续展开

标签 : 阅读室技术

写者布赖恩Baker

软件工程主管-机器学习DevOps贝克致力于通过过程改善和技术革新增强病人护理vrad团队负责行业最高级放射性工作流系统,包括前沿AI应用的设计、开发与集成支持协作文化基础系统 帮助放射科专家提高日复一日诊断洞见

    探索我们实践

    听VRad辐射学家描述阅读平台、辐射学家支持和生活方式福利

    View视频库

    启动 vrad

    联系我们

    相关职位