ジェファーソンヘルスヘルスシステムの一部であるジェファーソンアインシュタインは、人工知能アプリケーションの使用を開始する前に、急性肺塞栓症の症例を管理する際にますます課題に直面していました。
挑戦
イメージングのボリュームと手動ワークフローの上昇 – 多くの医療システムで一般的な問題 – 特に時間が重要な場合、PEケースを識別およびトリアージ化する速度と効率が制限されました。
従来のプロセスは、複数の分野とモダリティに及ぶイメージングの需要の増加に対応するのに苦労することがよくありました。スタッフは、AIがこれらのワークフローのギャップを埋める可能性があることを認識しており、最終的には最高水準の患者ケアを提供するという目標の達成を支援しました。
提案
「ジェファーソン・アインシュタインでは、私たちのイノベーションの文化と進歩の「出血エッジ」を維持するためのコミットメントは、AIがワークフローを合理化し、診断の精度を高め、患者ケアを改善することでPE管理に革命を起こす方法を探求するようになりました」
健康からのテクノロジーITベンダーAIDOCは、この重要なニーズに対処するための理想的なツールとして登場しました、と彼は言いました。
「アークのグローバルパートナーとして – Sheba Medical Centerのデジタルイノベーションセンター – そして、放射線学のAIの早期採用者である私たちは、すでに診断放射線システムのためのAIDOCのプラットフォームを実装していました」と彼は続けました。
「ベンダーのAIはPESの疑いをリアルタイムで疑い、潜在的なケースを自動的に識別し、モバイルアプリケーションを介してPERTに通知することにより、プロアクティブなプロセスを作成します」と彼は付け加えました。 「この能力により、緊急の介入のための学際的なPERTのタイムリーな治療と迅速な動員が可能になりました。」
さらに、AIDOCのテクノロジーは、Fuji Synapse PACSやCerner EHRなどの既存のシステムにシームレスに統合され、ワークフローの最小限の混乱を確保し、診断放射線科医と介入放射線科医の両方がより効率的に働くようになりました。
「一貫した適応性のあるパートナーを選択することが重要であり、長年にわたってAIDOCと一緒に成長し、患者のケアをさらに強化するためにより多くのシステムを展開してきました」と彼は言いました。
挑戦に会う
AIテクノロジーの実装が革命をもたらしました ジェファーソンアインシュタインがPEケースを管理する方法。 PERTは現在、モバイルアラートを通じて通知を受け取り、介入的な放射線科医が患者のイメージングとラボの結果をどこからでも評価できるようにします。リアルタイムの更新により、部門間のシームレスなコラボレーションが保証され、遅延が大幅に削減されます。
「AIは合理化されたプロセスをトリガーします。介入放射線科医に警告します。介入放射線科医は、資格のある患者を手術室にトリアージするために必要なリソースを動員します」とシャルマは説明しました。 「これにより、治療時間が短縮され、コミュニケーションと意思決定を改善することで臨床医の自信が強化されました。
「私たちはまた、AIを教育的努力に組み込みました」と彼は付け加えました。 「たとえば、放射線科の居住者はオリエンテーション中にシステムで訓練され、これらのツールに早期に精通しています。」
結果
これまでの難しい結果は、3つの主要な領域に分解できます。まず、臨床的に適切な介入の増加。
PERT介入率は73.8％増加し、0.84％（17の介入/2,022 CTPA）から1.46％（32の介入/2,191 CTPA）に増加しました。 CTPAは、コンピューター断層撮影の肺血管造影です。
「これは、重要なケースを効率的にトリアージ化し、リスクの高いPE患者がタイムリーなケアを受けることを保証するAIの力を示しています」とSharma氏は説明しました。 「実際には、これは、毎分が重要な場合、より速く、より正確な応答を意味します。」
第二に、治療までの時間の短縮。
「2025年SIRに受け入れられた最近の研究では、経皮的血栓切除術を受けている急性肺塞栓症の患者の試験までの時間を減らすことに対するシステムの影響を評価しました」とシャルマは説明しました。 「この研究では、アラートを実装すると、試験からニードルまでの時間までの時間を20％〜148分から119分縮小することがわかりました。
「アラートシステムは、放射線学、緊急時、および救命救急チーム間の学際的なコラボレーションを改善し、タイムリーなケアを強化しました」と彼は続けました。 「患者の場合、これらの分は、生命と長期の合併症の違いを意味します。」
そして第三に、放射線学のワークフローの効率が向上しました。
“私たちの 放射線科の部門は測定可能な利益を見てきました 重要な結果通信のターンアラウンド時間において、彼は指摘しました。サクセスストーリーが私たちのチームの多くがワークフローにAIを受け入れるように促すため、これにより肯定的なフィードバックループが作成されました。
「このアプローチには、AI前およびAI後の実装データの分析、スタッフ会議での調査結果の提示、AIの利点に関するピアツーピアの議論の促進、および調整された教育アプローチが含まれます」と彼は付け加えました。
他の人へのアドバイス
シャルマは、他の病院や医療システムの仲間がAIを検討している場合、すぐに飛び込むべきだと言いました。
「AIの使用を開始するのに最適な時期は昨日でした」と彼は言いました。 「ワークフローの問題点を特定することに焦点を当て、PACやEHRプラットフォームなどの既存のシステムとシームレスに統合するAIシステムを選択します。
「信頼と好奇心の文化を構築することは重要です」と彼は続けた。 「新しいテクノロジーを探求し、サクセスストーリーを共有することを奨励することに熱心な早期採用者を魅了します。データを使用して測定可能な結果を実証し、組織内で広く共有します。同僚がツールの影響の証拠を見ると、試してみる可能性がはるかに高くなります。」
継続的な教育は、特にAI対応医療の未来を形作るトレーニングの放射線科医にとっても不可欠です、と彼は付け加えました。
「最後に、AIは患者ケアへの長期的な投資であることを忘れないでください」と彼は結論付けました。 「それはROIだけではありません。それは全面的に標準的なケアを上げることです。AIは、すべての患者に最高レベルのケアを提供することを保証するセーフティネットを提供します。」
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