¿Cómo la IA en radiología puede generar beneficios económicos?
Los investigadores desarrollaron una calculadora de retorno de la inversión (ROI) para analizar el valor clínico, los costos y el impacto en los ingresos del hospital al integrar un sistema de IA (Calantic, Bayer) en el flujo de trabajo radiológico.
La calculadora comparó el rendimiento de la plataforma Calantic (con 14 aplicaciones de IA para neurología y tórax) frente a los flujos de trabajo tradicionales sin IA en períodos de uno y cinco años.
Se tuvieron en cuenta volúmenes anuales estimados de rayos X, tomografías computarizadas (TC) y resonancias magnéticas (RM).
Resultados clave del estudio:
- Ahorro de tiempo para radiólogos: A lo largo de cinco años, la plataforma de IA podría generar un ahorro total de tiempo para los radiólogos de 145 días, incluyendo:
- 78 días en triaje.
- 41 días en redacción de informes.
- 16 días de espera.
- 10 días de lectura de estudios.
- Mayores diagnósticos: El estudio proyecta un aumento en el diagnóstico de:
- Nódulos pulmonares incidentales (IPN): 678 casos adicionales con 462 estudios de seguimiento por imagen.
- Oclusión de vasos grandes (LVO): 196 casos adicionales.
- Hemorragia intracraneal (ICH): 470 casos adicionales, con 431 hospitalizaciones por accidente cerebrovascular asociadas.
- Rentabilidad de la inversión (ROI): Considerando los ahorros de tiempo, los resultados clínicos, el aumento de ingresos proyectado ($3,560,959) y los costos totales ($1,780,480) asociados con la plataforma de IA en cinco años, los investigadores calculan un ROI del 451%.
Consideraciones para diferentes instituciones:
El estudio destaca la importancia de las hospitalizaciones y procedimientos derivados del uso de la IA como impulsores significativos del ROI en los hospitales.
Para los centros de imágenes independientes, los beneficios indirectos de la IA, como la detección temprana de enfermedades, podrían ser un factor más relevante a considerar.
Este estudio, basado en una calculadora de ROI, proyecta un retorno de la inversión considerable con la implementación de la plataforma de IA en radiología.
Los resultados sugieren que la IA puede generar ahorros de tiempo y costos significativos, diagnósticos más precisos y una mejor atención al paciente.
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