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AI-Pathway Companion di Siemens Healthineers supporta le decisioni lungo il percorso clinico con intelligenza artificiale

Al Congresso della Radiological Society of North America a Chicago, Siemens Healthineers presenta AI-Pathway Companion per la prima volta. È un sistema di supporto alle decisioni cliniche basato sull’intelligenza artificiale che supporta i medici nel prendere decisioni diagnostiche e terapeutiche lungo il percorso clinico. Mentre numerose applicazioni nel mercato sanitario rendono più efficienti i flussi di lavoro dei singoli reparti clinici o amministrativi, l’AI-Pathway Companion è progettato per aiutare a ottimizzare i processi lungo i percorsi clinici e quindi il successo generale della gestione del paziente. L’AI-Pathway Companion fornisce ai medici le schede multidisciplinari sulla malattia con lo stato clinico di ciascun paziente, basato sull’integrazione dei dati e l’intelligenza artificiale, e fornisce suggerimenti per i prossimi passi. La prima applicazione clinica si applicherà al cancro alla prostata.
“A RSNA 2018 Siemens Healthineers ha annunciato due potenti sistemi basati su intelligenza artificiale: AI-Rad Companion e AI-Pathway companion, dimostrando ancora una volta la nostra aspirazione, come azienda leader nella digitalizzazione e nell’intelligenza artificiale, a supportare gli operatori sanitari nella loro trasformazione Con AI-Pathway Companion, Siemens Healthineers presenta un sistema di supporto decisionale clinico di nuova generazione che aiuta i medici a standardizzare e accelerare le decisioni cliniche attraverso l’intelligenza artificiale”, afferma Yan Beynon, responsabile dei servizi digitali di Siemens Healthineers.
La quantità sempre crescente di dati sui pazienti medici potrebbe effettivamente portare a una diagnostica e terapia più personalizzata ed efficiente, in altre parole alla medicina di precisione. Tuttavia, i dati sulla salute derivanti da esami clinici, risultati di laboratorio, genetica e imaging, ad esempio, sono ancora conservati in silos isolati. Questa mancanza di integrazione dei dati porta a sprechi e errori nelle procedure cliniche e alla sovrautilizzazione. Possono risultare insufficienti cure per il paziente e superamenti del budget.1
L’AI-Pathway Companion è una soluzione digitale intelligente che funziona sulla base della potente integrazione dei dati e delle tecnologie AI per riconoscere schemi e regolarità nei dati. Per ogni caso del paziente, aggrega la storia del paziente, i risultati di imaging, laboratorio, patologia e genetica, nonché studi clinici e valuta i dati. Usando questo come base, il sistema fornisce lo stato del paziente nel percorso clinico, tenendo conto delle linee guida cliniche e suggerisce i prossimi passi.
L’interfaccia utente di AI-Pathway Companion è progettata per essere intuitiva, consentendo ai medici di discutere i risultati con i loro pazienti e prendere decisioni congiunte su come procedere.
Per la radiologia, AI-Pathway Companion mira a rafforzare il ruolo dell’imaging nel percorso clinico del paziente e il ruolo dei radiologi come partner dei clinici nel processo decisionale integrato. La ragione: per abilitare la medicina di precisione sotto forma di diagnosi precisa e selezione ottimale della terapia, i risultati dell’imaging spesso giocano un ruolo chiave nelle decisioni cliniche. L’AI-Pathway Companion integra gli esperti multidisciplinari, come ad esempio i medici diagnostici e i clinici, per decisioni congiunte di gestione dei pazienti e rende chiaramente riconoscibile il contributo di ciascun test diagnostico al percorso complessivo del trattamento del paziente.
Grazie alla trasparenza degli indicatori chiave di prestazione per la gestione dei pazienti lungo il percorso clinico, le linee di servizio come la radiologia possono mostrare il valore che l’imaging apporta alle decisioni generali di gestione del paziente e ai percorsi clinici, come un tempo più rapido per la diagnosi e il trattamento le decisioni, l’adesione coerente ai percorsi di trattamento clinico e il successo a lungo termine del trattamento.

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