Integrando ferramentas de IA no fluxo de trabalho de radiologia

Radiologistas são médicos que se especializam em diagnosticar doenças através de técnicas de imagem como raios-X, ressonância magnética e tomografias. Eles dependem bastante de várias ferramentas e sistemas para interpretar essas imagens e fornecer relatórios. Mas, muitas dessas ferramentas não estão bem integradas no fluxo de trabalho deles, o que dificulta a eficiência e a eficácia no trabalho.

Uma mudança tá rolando na área de radiologia com a introdução de tecnologias de Inteligência Artificial (IA) pra ajudar os radiologistas nas tarefas diárias. A ideia é criar um novo tipo de radiologista que trabalhe ao lado de ferramentas de IA pra deixar o processo mais suave e rápido. Esse novo papel foca em usar tanto a IA avançada quanto métodos tradicionais pra melhorar o trabalho dos radiologistas.

#Desafios no Fluxo de Trabalho da Radiologia

O futuro da radiologia depende de quão bem essas ferramentas de IA funcionam com os processos existentes. Se as ferramentas forem complicadas e difíceis de usar, pode ser que não sejam bem-sucedidas. Pra criar sistemas eficazes para os radiologistas, precisamos pensar em como as pessoas interagem com a tecnologia, envolvendo aspectos de psicologia, ciências cognitivas e medicina.

Nosso projeto analisa como os radiologistas tomam decisões e como usam diferentes ferramentas. Fizemos isso através de um estudo que tinha duas partes: uma Pesquisa e Entrevistas. A pesquisa buscou descobrir como os radiologistas se sentem usando software em comparação com usuários comuns. A segunda parte envolveu discussões mais profundas pra explicar as diferenças que encontramos na pesquisa.

Pra tornar esse projeto mais utilizável pra radiologistas, criamos uma ferramenta chamada Radibot. É um assistente de chat que pode se comunicar com os radiologistas usando os sistemas de mensagens existentes nos hospitais. O objetivo do Radibot é melhorar como os radiologistas trabalham com Sistemas de Suporte à Decisão Clínica (CDSS), que oferecem orientações baseadas em padrões e práticas médicas.

#Radibot e Seu Papel na Radiologia

Vemos o Radibot como uma parte valiosa do trabalho do radiologista em diferentes estágios:

1. Depois da Aquisição de Imagens: Quando os radiologistas recebem as imagens, eles precisam combinar vários dados pra entendê-las. O Radibot pode ajudar fornecendo ferramentas que ajudam a detectar anomalias ou sugerir históricos médicos relevantes.

2. Durante a Criação de Relatórios: Ao escrever relatórios, o Radibot pode ajudar usando diretrizes atualizadas e automatizando partes da geração de texto. Isso pode economizar tempo e reduzir o esforço necessário pra produzir relatórios precisos.

3. Depois da Criação de Relatórios: Após os relatórios estarem prontos, o Radibot pode ajudar organizando comunicações de follow-up e reduzindo o tempo que os radiologistas gastam revisando relatórios anteriores.

4. Entre Estudos: No tempo entre a análise de estudos, o Radibot pode ajudar a priorizar tarefas e dar feedback com base no que aconteceu no passado.

#Usando Mensagens Instantâneas na Saúde

A mensagem instantânea (IM) já é amplamente utilizada na saúde, desde a gestão do cuidado ao paciente até discussões entre equipes médicas. Ela permite uma comunicação rápida e eficiente que pode melhorar o trabalho em equipe. Na radiologia, a IM está integrada em vários sistemas como Sistemas de Arquivamento e Comunicação de Imagens (PACS) e Sistemas de Informação Radiológica (RIS). O Radibot usa essa tecnologia pra facilitar a comunicação.

Agentes conversacionais (chatbots) estão se tornando cada vez mais populares na saúde. Eles podem ajudar a agendar consultas, responder perguntas simples de saúde e enviar lembretes, entre outras tarefas. Porém, muitos chatbots focam nos pacientes, enquanto o Radibot visa ajudar os prestadores de saúde, especialmente os radiologistas, nos seus fluxos de trabalho.

#Método de Pesquisa

Fizemos uma pesquisa envolvendo dois grupos de radiologistas – tanto médicos experientes quanto estagiários médicos – em um grande sistema hospitalar. Coletamos informações através de uma pesquisa e entrevistas. Dos 174 possíveis participantes, 94 responderam à pesquisa e realizamos 23 entrevistas.

A pesquisa tinha como objetivo avaliar como os radiologistas aceitam e percebem novas tecnologias. Focamos em fatores como intenções de usar novas ferramentas, atitudes em relação à tecnologia e quanto esforço eles acham que vai ser necessário pra usar novos sistemas.

Nas entrevistas, mostramos vídeos exemplos de como o Radibot funciona em cenários da vida real. Isso ajudou os participantes a entender como a ferramenta poderia se encaixar no trabalho deles. Depois, discutimos as opiniões deles sobre os vídeos e o conceito por trás do Radibot.

#Resultados da Pesquisa e Entrevista

Os resultados da pesquisa mostraram que os radiologistas estão abertos a usar IA e ferramentas de chat como o Radibot. Eles acreditam que essas ferramentas poderiam facilitar e agilizar o trabalho deles. A maioria dos radiologistas quer sistemas que se integrem perfeitamente nas rotinas existentes e que não adicionem mais complexidade.

Das entrevistas, aprendemos que os radiologistas enfrentam muitas interrupções e precisam trocar de tarefas com frequência. Eles valorizam qualquer ferramenta que reduza o esforço, mesmo que demande um tempo inicial pra aprender. Eles também confiam que a IA pode agir como uma fonte de informação adicional útil, em vez de substituir suas habilidades.

Descobrimos que o nível de experiência dos radiologistas não influenciou significativamente a aceitação de novas ferramentas. Todos estão acostumados a usar tecnologia avançada no trabalho, tornando-os prontos para soluções inovadoras.

#Principais Insights

1. Desempenho Acima do Esforço: Radiologistas costumam priorizar o desempenho de uma ferramenta em vez do esforço pra usá-la. Se uma ferramenta traz bons resultados, eles estão dispostos a investir tempo pra aprender a usá-la de forma eficaz.

2. Expectativas de Suporte: Radiologistas querem ferramentas de suporte à decisão que forneçam informações em tempo hábil, sem interromper muito seu fluxo de trabalho.

3. Confiança na Tecnologia: Há uma atitude positiva em relação às ferramentas de IA que podem apoiar o trabalho deles, desde que as ferramentas sejam precisas e confiáveis.

4. Necessidade de Simplicidade: As ferramentas precisam ser simples e fáceis de usar. Sistemas complicados podem criar frustração e atrasar o trabalho ao invés de ajudar.

#Conclusão

O futuro da radiologia parece promissor com a integração de ferramentas como o Radibot. Ao fornecer assistência em tempo útil através de um agente conversacional, os radiologistas podem melhorar seus fluxos de trabalho, aumentar a eficiência e, em última análise, oferecer um cuidado melhor aos pacientes. Nossa pesquisa destaca as necessidades e expectativas dos radiologistas em relação à tecnologia, abrindo caminho para futuros desenvolvimentos em sistemas de suporte à decisão clínica. Integração, usabilidade e desempenho serão os fatores-chave que determinarão quão bem essas ferramentas servirão ao seu propósito no sistema de saúde.

À medida que continuamos a desenvolver ferramentas pro futuro do radiologista, é essencial manter em mente a importância do design centrado no ser humano. Ao focar nas necessidades e fluxos de trabalho dos radiologistas, podemos criar soluções que realmente os ajudem, levando a melhores resultados no cuidado ao paciente.