ECR Vienna - Cost
Guten Tag zusammen,
heute war der letzte Tag des ECR'24. Ein Kongress, der versucht hat, uns zu zeigen, was die Zukunft bringen wird, aber vor allem durch die Vorhersage bestimmter Aspekte werden wir der Zukunft mit mehr Gelassenheit und Bereitschaft entgegensehen können. In den letzten Tagen habe ich mich auf die "wirtschaftlichen" Auswirkungen der möglichen Einführung von KI in der Radiologie konzentriert. Viele Vorträge waren diesem Thema gewidmet, in denen erklärt wurde, dass sich die KI äußerst positiv auf die mit der Radiologie verbundenen Kosten auswirken und zu erheblichen Verbesserungen in verschiedenen operativen und finanziellen Aspekten führen könnte. Hier einige Beispiele, die von den Referenten genannt wurden.
So würde die Implementierung von KI-basierten Systemen eine erhebliche Beschleunigung der Erstellung von Radiologieberichten ermöglichen, indem dank der Fähigkeit, Bilder schnell zu analysieren und zu interpretieren (Frakturerkennung, ...), gezielte Vorschläge gemacht werden. Dadurch wird die tatsächliche Befundungszeit verkürzt.
Eine weitere positive Auswirkung könnte in der Vereinfachung der mit der Abrechnung verbundenen Verwaltungsprozesse gesehen werden. KI-basierte Systeme sind in der Lage, auf intelligente Weise Schlüsselwörter aus Radiologieberichten zu extrahieren, mit präzisen Vorschlägen für zusätzliche Leistungen, die in die Abrechnung aufgenommen werden können, was eine schnellere Bearbeitung durch die Radiologiefachpersonen ermöglicht. Dies verbessert nicht nur die Effizienz der Finanzprozesse, sondern trägt auch dazu bei, menschliche Fehler bei der manuellen Zusammenstellung zu reduzieren.
Die Automatisierung durch KI auf Maschinen (die zunehmend auf die Vereinfachung von Prozessen und Arbeitsabläufen ausgelegt sind) führt zu einer größeren Zeitersparnis für Radiologiefachpersonen. Diese Einsparung führt dazu, dass sie mehr Zeit und Aufmerksamkeit für die Patienten aufbringen können, was sich positiv auf das gesamte Dienstleistungserlebnis in der Radiologie und damit auch auf die Patientenzufriedenheit auswirkt.
Abschließend möchte ich sagen, dass KI sowohl positiv als auch negativ eingesetzt werden kann, und dass es an uns Radiologiefachpersonen liegt, zu entscheiden, wie wir diese Technologie am besten einsetzen. Bei richtigem Einsatz kann KI in der Radiologie das Leistungsniveau für die Patienten erhöhen, indem sie den menschlichen Aspekt mit der Genauigkeit der Maschinen kombiniert.
heute war der letzte Tag des ECR'24. Ein Kongress, der versucht hat, uns zu zeigen, was die Zukunft bringen wird, aber vor allem durch die Vorhersage bestimmter Aspekte werden wir der Zukunft mit mehr Gelassenheit und Bereitschaft entgegensehen können. In den letzten Tagen habe ich mich auf die "wirtschaftlichen" Auswirkungen der möglichen Einführung von KI in der Radiologie konzentriert. Viele Vorträge waren diesem Thema gewidmet, in denen erklärt wurde, dass sich die KI äußerst positiv auf die mit der Radiologie verbundenen Kosten auswirken und zu erheblichen Verbesserungen in verschiedenen operativen und finanziellen Aspekten führen könnte. Hier einige Beispiele, die von den Referenten genannt wurden.
So würde die Implementierung von KI-basierten Systemen eine erhebliche Beschleunigung der Erstellung von Radiologieberichten ermöglichen, indem dank der Fähigkeit, Bilder schnell zu analysieren und zu interpretieren (Frakturerkennung, ...), gezielte Vorschläge gemacht werden. Dadurch wird die tatsächliche Befundungszeit verkürzt.
Eine weitere positive Auswirkung könnte in der Vereinfachung der mit der Abrechnung verbundenen Verwaltungsprozesse gesehen werden. KI-basierte Systeme sind in der Lage, auf intelligente Weise Schlüsselwörter aus Radiologieberichten zu extrahieren, mit präzisen Vorschlägen für zusätzliche Leistungen, die in die Abrechnung aufgenommen werden können, was eine schnellere Bearbeitung durch die Radiologiefachpersonen ermöglicht. Dies verbessert nicht nur die Effizienz der Finanzprozesse, sondern trägt auch dazu bei, menschliche Fehler bei der manuellen Zusammenstellung zu reduzieren.
Die Automatisierung durch KI auf Maschinen (die zunehmend auf die Vereinfachung von Prozessen und Arbeitsabläufen ausgelegt sind) führt zu einer größeren Zeitersparnis für Radiologiefachpersonen. Diese Einsparung führt dazu, dass sie mehr Zeit und Aufmerksamkeit für die Patienten aufbringen können, was sich positiv auf das gesamte Dienstleistungserlebnis in der Radiologie und damit auch auf die Patientenzufriedenheit auswirkt.
Abschließend möchte ich sagen, dass KI sowohl positiv als auch negativ eingesetzt werden kann, und dass es an uns Radiologiefachpersonen liegt, zu entscheiden, wie wir diese Technologie am besten einsetzen. Bei richtigem Einsatz kann KI in der Radiologie das Leistungsniveau für die Patienten erhöhen, indem sie den menschlichen Aspekt mit der Genauigkeit der Maschinen kombiniert.
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Bonjour à tous,
Aujourd'hui, c'était le dernier jour d'ECR'24. Un congrès qui a essayé de nous montrer ce que l'avenir nous réserve, mais surtout en prévoyant certains aspects que nous pourrons affronter avec plus de sérénité et de préparation. Ces derniers jours, je me suis concentré sur l'impact "économique" de l'introduction possible de l'IA en radiologie. De nombreuses sessions ont été consacrées à ce sujet, expliquant qu'elle pourrait avoir un impact extrêmement positif sur les coûts associés à la radiologie, en apportant des améliorations significatives dans divers aspects opérationnels et financiers. Voici quelques exemples donnés par les intervenants.
Par exemple, la mise en place de systèmes basés sur l'IA permettrait d'accélérer considérablement la génération des rapports de radiologie en recommandant des propositions ciblées grâce à la capacité d'analyser et d'interpréter rapidement les images (reconnaissance des fractures, ...). Réduisant d'autant le temps de rédaction des rapports.
Un autre impact positif pourrait être observé dans la simplification des processus administratifs associés à la facturation. Les systèmes basés sur l'IA sont capables d'extrapoler intelligemment des mots-clés à partir de rapports de radiologie, avec des propositions précises de services supplémentaires à ajouter dans la facturation, ce qui facilite un traitement plus rapide par les TRM. Cela permet non seulement d'améliorer l'efficacité des processus financiers, mais aussi de réduire les erreurs humaines associées à la compilation manuelle.
L'automatisation fournie par l'IA sur les machines (de plus en plus conçues pour simplifier les processus et les flux de travail), se traduit par un gain de temps plus important pour les TRM. Ce gain se traduit par la possibilité de consacrer plus de temps et d'attention aux patients, ce qui améliore l'expérience globale du service de radiologie et, par conséquent, influe positivement sur la satisfaction des patients.
J'aimerais conclure en disant que l'IA peut être utilisée de manière positive ou négative, c'est à nous, TRM, de savoir comment gérer au mieux cette technologie. Si elle est utilisée correctement, l'IA en radiologie peut élever le niveau de performance pour les patients en combinant l'aspect humain avec la précision des machines.
Aujourd'hui, c'était le dernier jour d'ECR'24. Un congrès qui a essayé de nous montrer ce que l'avenir nous réserve, mais surtout en prévoyant certains aspects que nous pourrons affronter avec plus de sérénité et de préparation. Ces derniers jours, je me suis concentré sur l'impact "économique" de l'introduction possible de l'IA en radiologie. De nombreuses sessions ont été consacrées à ce sujet, expliquant qu'elle pourrait avoir un impact extrêmement positif sur les coûts associés à la radiologie, en apportant des améliorations significatives dans divers aspects opérationnels et financiers. Voici quelques exemples donnés par les intervenants.
Par exemple, la mise en place de systèmes basés sur l'IA permettrait d'accélérer considérablement la génération des rapports de radiologie en recommandant des propositions ciblées grâce à la capacité d'analyser et d'interpréter rapidement les images (reconnaissance des fractures, ...). Réduisant d'autant le temps de rédaction des rapports.
Un autre impact positif pourrait être observé dans la simplification des processus administratifs associés à la facturation. Les systèmes basés sur l'IA sont capables d'extrapoler intelligemment des mots-clés à partir de rapports de radiologie, avec des propositions précises de services supplémentaires à ajouter dans la facturation, ce qui facilite un traitement plus rapide par les TRM. Cela permet non seulement d'améliorer l'efficacité des processus financiers, mais aussi de réduire les erreurs humaines associées à la compilation manuelle.
L'automatisation fournie par l'IA sur les machines (de plus en plus conçues pour simplifier les processus et les flux de travail), se traduit par un gain de temps plus important pour les TRM. Ce gain se traduit par la possibilité de consacrer plus de temps et d'attention aux patients, ce qui améliore l'expérience globale du service de radiologie et, par conséquent, influe positivement sur la satisfaction des patients.
J'aimerais conclure en disant que l'IA peut être utilisée de manière positive ou négative, c'est à nous, TRM, de savoir comment gérer au mieux cette technologie. Si elle est utilisée correctement, l'IA en radiologie peut élever le niveau de performance pour les patients en combinant l'aspect humain avec la précision des machines.
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Buongiorno a tutti,
oggi è stato l’ultimo giorno dell’ECR’24. Un congresso che ha cercato di mostrarci cosa ci attende per il futuro, ma soprattutto prevedendo alcuni aspetti sapremo affrontarlo con maggiore serenità e prontezza. Negli ultimi giorni mi sono dedicato all’impatto “economico” sull’eventuale introduzione dell’IA nella radiologia. Molte session erano dedicate a questa tematica, spiegando che si potrebbe avere un impatto estremamente positivo sui costi associati all’ambito della radiologia, portando miglioramenti significativi in diversi aspetti operativi e finanziari. Di seguito porto alcuni esempi portati dai relatori.
L'implementazione di sistemi basati sull'IA consentirebbe ad esempio una notevole accelerazione nella generazione dei referti radiologici consigliando proposte mirate grazie alla capacità di analizzare e interpretare rapidamente le immagini (riconoscimento fratture, …). Riducendo di conseguenza il tempo di refertazione effettivo.
Un altro impatto positivo si potrebbe manifestare nella semplificazione dei processi amministrativi associati alla fatturazione. I sistemi basati sull'IA sono in grado di estrapolare in modo intelligente le parole chiave dai referti radiologici, con proposte precise di prestazioni aggiuntive da aggiungere in fatturazione, facilitando una più rapida elaborazione da parte dei TRM. Ciò non solo migliora l'efficienza dei processi finanziari, ma contribuisce anche a ridurre gli errori umani associati alla compilazione manuale.
L’automatizzazione fornita dall'IA sulle macchine (concepite sempre più nel semplificare i processi e i flussi lavorativi), consente un maggiore risparmio di tempo per i TRM. Questo risparmio, si traduce sulla possibilità di dedicare più tempo e attenzione ai pazienti, migliorando l'esperienza complessiva del servizio radiologico, incidendo di conseguenza anche positivamente sulla soddisfazione del paziente stesso.
Vorrei concludere dicendo che l’IA può essere utilizzata in maniera positiva o in maniera negativa, sta a noi TRM sapere come governare al meglio questa tecnologia. Se utilizzata correttamente l'IA nella radiologia può innalzare il livello di prestazione ai pazienti, coadiuvando l’aspetto umano con l'accuratezza delle macchine.
Buongiorno a tutti,
oggi è stato l’ultimo giorno dell’ECR’24. Un congresso che ha cercato di mostrarci cosa ci attende per il futuro, ma soprattutto prevedendo alcuni aspetti sapremo affrontarlo con maggiore serenità e prontezza. Negli ultimi giorni mi sono dedicato all’impatto “economico” sull’eventuale introduzione dell’IA nella radiologia. Molte session erano dedicate a questa tematica, spiegando che si potrebbe avere un impatto estremamente positivo sui costi associati all’ambito della radiologia, portando miglioramenti significativi in diversi aspetti operativi e finanziari. Di seguito porto alcuni esempi portati dai relatori.
L'implementazione di sistemi basati sull'IA consentirebbe ad esempio una notevole accelerazione nella generazione dei referti radiologici consigliando proposte mirate grazie alla capacità di analizzare e interpretare rapidamente le immagini (riconoscimento fratture, …). Riducendo di conseguenza il tempo di refertazione effettivo.
Un altro impatto positivo si potrebbe manifestare nella semplificazione dei processi amministrativi associati alla fatturazione. I sistemi basati sull'IA sono in grado di estrapolare in modo intelligente le parole chiave dai referti radiologici, con proposte precise di prestazioni aggiuntive da aggiungere in fatturazione, facilitando una più rapida elaborazione da parte dei TRM. Ciò non solo migliora l'efficienza dei processi finanziari, ma contribuisce anche a ridurre gli errori umani associati alla compilazione manuale.
L’automatizzazione fornita dall'IA sulle macchine (concepite sempre più nel semplificare i processi e i flussi lavorativi), consente un maggiore risparmio di tempo per i TRM. Questo risparmio, si traduce sulla possibilità di dedicare più tempo e attenzione ai pazienti, migliorando l'esperienza complessiva del servizio radiologico, incidendo di conseguenza anche positivamente sulla soddisfazione del paziente stesso.
Vorrei concludere dicendo che l’IA può essere utilizzata in maniera positiva o in maniera negativa, sta a noi TRM sapere come governare al meglio questa tecnologia. Se utilizzata correttamente l'IA nella radiologia può innalzare il livello di prestazione ai pazienti, coadiuvando l’aspetto umano con l'accuratezza delle macchine.
