AI ベースのソフトウェアにより、追跡画像の遵守率が 74% 向上します

最近のコラボレーション インフロヘルス とイースト アラバマ メディカル センター (EAMC) は、組織の患者フォロースルーを大幅に改善し、ワークフローの効率と収益の両方の向上をもたらしました。

EAMC が Inflo の自然言語処理 (NLP) ソフトウェアをワークフローに統合した後、偶然検出された肺結節の画像処理に対するフォローアップ推奨の完了数が 74% 増加しました。さらに、10 月 24 日の報告書によると、このソフトウェアによりフライシュナー協会ガイドラインの順守が 20% 向上し、スタッフの効率が 95% も向上しました。 リリース インフロによって共有されました。

AI ベースのソフトウェアは、自然言語処理技術を活用して放射線科レポートからデータを抽出します。追跡画像基準ガイドラインを使用してトレーニングされたこのソフトウェアは、実用的と思われる所見を特定し、追跡調査用のフラグを付けてコミュニケーションを開始します。

EAMC では、これは通常、スタッフ メンバーが 1 週間かけて約 5 時間で完了するタスクでした。プログラムの利用にかかる時間はわずか 15 分に短縮されました。 EAMC は、推奨される画像検査の追跡調査の増加と、その使用による効率の向上により、月あたりさらに 9,000 ドルの収益が発生したと推定しています。

この協力により、Inflo Health は米国放射線学会 (ACR) の資格を得ることができました。 学習ネットワーク ベンダーパートナーの指定。推奨事項 フォローアップは、ACR の学際的な構造化改善プログラム ImPower に含まれる 4 つの戦略目標の 1 つです。

EAMC の放射線科ディレクターであるメリンダ ジョンソン氏は、Inflo のソフトウェアをワークフローに統合することによってもたらされた改善を賞賛し、「肺結節の管理と放射線学のフォローアップに対する当社のアプローチが劇的に強化された」と述べました。

「Inflo Health によって導入されたテクノロジーにより、当社のプロセスが大幅に合理化され、手作業が削減され、スタッフの効率が向上しました。これにより、ケアナビゲーターの役割を他の臨床領域に拡大することも可能になりました。このパートナーシップは、高度なテクノロジーと戦略的テクノロジーをどのように統合するかを例示しています」とジョンソン氏は述べています。協力することで、放射線医学の実践と優れた運用における新たな標準を確立することができます。」

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