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A inteligência artificial se soma ao sistema de imagens médicas com objetivo de auxiliar o médico radiologista na execução de tarefas que são mecanizadas, Com o avanço da inteligência artificial, combinado a essas e outras ferramentas já existentes no sistema PACS, será possível acompanhar a evolução de doenças como o câncer de modo totalmente automatizado, o mesmo vale para a comparação de exames e pontos específicos, como no caso de cirurgias.

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As pessoas têm o direito a um padrão de vida capaz de assegurar a si e a sua família saúde. Para isso, toda a sociedade deverá encontrar maneiras para disponibilizar este direito com qualidade a toda a população. Entretanto, inúmeras dificuldades contrapõem-se a atingirmos este objetivo. No Brasil, entre as dificuldades encontradas está o alto custo do sistema de saúde e baixa taxa de médicos por habitante. Outra dificuldade encontrada, nos ambientes clínico-hospitalares, é o gerenciamento dos dados dos pacientes. Este gerenciamento se torna um processo difícil devido ao grande volume de informações geradas. Uma nova perspectiva para minimizar essas dificuldades está sendo discutida na comunidade acadêmica. Esta solução é chamada de sistema PACS. Este sistema é descrito como uma arquitetura formada por componentes responsáveis por adquirir, distribuir e armazenar imagens médicas.O PACS vem-se tornando rapidamente a melhor opção tecnológica para as tarefas de transmissão, armazenamento e recuperação de imagens médicas, formando em conjunto com os Sistemas de Informação em Radiologia (RIS – “Radiology Information System”) e de Informação Hospitalar (HIS – “Hospital Information System”) a base para um serviço de radiologia sem filme (filmes)

Este sistema é descrito como uma arquitetura formada por componentes responsáveis por adquirir, distribuir e armazenar imagens médicas. Este sistema permite o diagnóstico a distância (telediagnóstico) e a emissão de uma segunda opinião especializada (teleconsulta), através do envio das imagens para avaliação. Além disso, apresentaremos relatos de uma das primeiras experiências de implementações do PACS. Esta experiência é do Centro Médico Baltimore V.A, nos Estados Unidos. Segundo relatos a utilização deste sistema proporcionou a redução dos custos, melhoria no gerenciamento dos dados dos pacientes, redução das taxas de repetição de exames e melhoria no fluxo de trabalho clínico.

O avanço da radiografia digital, por meio do sistema Pacs  (Picture Archiving and Communication System, ou Sistema de Comunicação e Arquivamento de Imagens), mudou a forma como os profissionais de Saúde têm acesso às imagens, que são disponibilizadas na mesma hora em que o procedimento é realizado, agilizando a elaboração do laudo e a rotina da assistência como um todo.

Outra diferença entre as duas modalidades de exame está na qualidade das imagens. Na radiografia convencional, é necessária a emissão da quantidade exata de radiação. Um erro na dose pode gerar uma imagem muito ou pouco penetrada, que não permitirá a identificação de lesões com segurança. Mesmo com a técnica perfeita, considerando que a nitidez e o contraste da radiografia convencional são naturalmente mais baixos, o paciente acaba exposto a uma quantidade maior de radiação do que no caso da radiografia digital para que uma imagem da mesma qualidade seja produzida.

A imagem processada via PACS tem mais nitidez, contraste, detalhes e diferenciação de densidades que a da radiografia convencional, o que otimiza o diagnóstico e acompanhamento das doenças. Como é imediatamente gerada no computador, pode ser rapidamente encaminhada para o médico radiologista. Esse profissional logo emite o laudo para um especialista remoto ou para o médico responsável pelo paciente, que já pode então diagnosticar e iniciar o tratamento adequado, trazendo assim maior agilidade e eficiência a todo o processo de cuidado.

O sistema otimiza o processamento da imagem no computador, o que permite o ajuste do contraste, a equalização por histograma e até mesmo a subtração de imagens de forma a favorecer a identificação de lesões. E ainda possibilita o uso de ferramentas de medicina diagnóstica  como Reconstrução Multiplanar (MPR), Projeção de Intensidade Máxima, Mínima e Média (MIP/mIP/Média) e o uso do 3D (visão tridimensional). Todas têm como objetivo melhorar a visualização das lesões e, assim, trazer mais assertividade.

O sistema surgiu no final de década de 80 quando os processos de aquisição digital começaram a ser utilizados em larga escala no hospital. Naquela época cada equipamento era considerado um sistema isolado. Era conectado cada um cada computador na sua estação de trabalho criou-se a necessidade de se estabelecer um padrão para obtenção comunicação de imagens médicas em formato digital.

Em resposta a esta necessidade, a National Electrical Manufactures Association (NEMA) e a Radiology Society of North America (RSNA), em Conjunto com uma série de empresas e Universidades americanas, criaram o padrão DICOM (“Digital Imaging and CommuniCation in Medicine”). O DICOM foi apresentado ao público pela primeira vez no Encontro de 1993 da RSNA.

A padronização através do DICOM foi fundamental para o desenvolvimento implantação dos sistemas de arquivamento e comunicação de imagens (PACS – “Picture Archiving and Communication System”). O Pacs vem se tornando rapidamente melhor opção tecnológica para as tarefas de transmissão, armazenamento e recuperação das imagens médicas, formam o conjunto com os Sistemas de Informação em Radiologia (RIS”Radiology Information System”) e de Informação Hospitalar (HIS – “Hospital Information system”) a base para um serviço de radiologia sem filme (“filmes”).

Radiologia Filmes refere-se a um hospital, com um ambiente de rede de computadores, amplo e integrado no qual, o filme foi completamente ou grande parte dele foram substituídas por sistemas eletrônicos, que adquiri adquirem, arquivam, disponibilizam e exibem essas imagens. O Centro de Ciências das Imagens e Física Médica (CCIFM) da Faculdade de medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (FMRP-USP) vem trabalhando com o objetivo de propiciar a transição do Serviço de Radiodiagnóstico do Hospital das Clínicas da FMRP-USP para a um ambiente “filmes”. Esse processo iniciou-se em 1998, com a proposta de desenvolvimento e implantação de um RIS, seguido pela introdução do PACS. A implantação dos sistemas teve início em 1999 e continua em andamento. O RIS está em produção desde agosto de 1999 e a integração RIS/PACS foi feita no final de 2002. Este trabalho descreve o estado atual do projeto “Filmes-HCFMRP, ainda há algumas aplicações que estão sendo desenvolvidas. Onde serão também apresentados os resultados das nossas primeiras experiências com a utilização dos sistemas implementados.

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PEP: é o Prontuário Eletrônico do Paciente, onde utilizamos uma tecnologia no registro, armazenamento e controle digital das informações dos pacientes possibilitando a diminuição de erros e otimizando recursos. De certa formar conseguimos puxar o histórico, exames, diagnósticos e tratamentos( um exemplo são pacientes oncológicos onde é fundamental saber sobre as atividades anteriores para avaliar a evolução ou involução do paciente

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An Interactive Image by Letícia Oliveira Santos

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LUCIDCHART

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A LGPD é a lei brasileira que estabelece normas reguladoras para proteger a privacidade dos usuários, gerando novas maneiras de se fazer negócio na internet com maior segurança jurídica.

Esse blog tem mais informações

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Saiba o que muda com a nova lei de dados pessoais e quais medidas as empresas precisam tomar para ficarem em conformidade.
A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) é a norma brasileira que regulamenta o uso de dados de pessoas físicas pelas empresas. Ela cria regras claras sobre como as organizações devem coletar, armazenar e compartilhar as informações dos usuários. Para se adaptar, será necessário alguns cuidados, como:

conhecer os dados;

gerenciar as informações;

utilizar as medidas de segurança corretas;

documentar os dados coletados;

atualizar-se constantemente.

A nova regra determina que as pessoas passem a ter maior controle sobre todo o processamento de seus dados pessoais. Seu maior objetivo é garantir a segurança das informações pessoais dos usuários, regulamentando como as empresas lidam com esses dados.

A palavra-chave para a LGPD é a transparência. Ela visa aumentar a privacidade dos dados pessoais e o poder das entidades reguladores para fiscalizar as organizações. Assim, após o prazo de 18 meses a partir de agosto de 2018, aquelas empresas que não cumprirem todos os requisitos necessários poderão sofrer com multas altíssimas, que chegam até a 2% de seu faturamento, limitada a R$50 milhões por infração.

Desse modo, as empresas terão que investir cada vez mais em recursos de segurança da informação para serem capazes de atender a todos os requisitos da lei e evitar as penalidades.

Sua empresa já está preparada para se adequar a LGPD? Para ajudar nessa missão, trouxemos os principais tópicos sobre a Lei Geral de Proteção de Dados para você se informar e evitar infrações. Acompanhe.

O que é Lei Geral de Proteção de Dados?

A LGPD é a lei brasileira que estabelece normas reguladoras para proteger a privacidade dos usuários, gerando novas maneiras de se fazer negócio na internet com maior segurança jurídica.

A Lei Geral de Proteção de Dados tem grande influência do GDPR (General Data Protection Regulation), a norma europeia que regulamenta vários itens relacionados a segurança e confiabilidade de dados pessoais e transparência de uso de Cookies teve grande impacto na lei brasileira.

O regulamento da União Europeia exige que todas as informações fornecidas por consumidores que possuem ligação com grupos da UE precisam se adequar às novas regras.

Seguindo os passos do GDPR, a LGPD colocará o Brasil no grupo de países considerados adequados na proteção à privacidade dos cidadãos quanto ao uso da internet.

Os seus impactos serão grandes para o mercado, afetando empresas de diversos setores, como mercado financeiro, saúde, tecnologia e varejo. Por isso, é fundamental utilizar o tempo de adequação para implementar todas as medidas necessárias em seu negócio.

Quais os impactos da LGPD para as empresas?

A Lei Geral de Proteção de Dados altera totalmente o modo como as empresas que trabalham com dados de consumidores devem lidar com essas informações. Elas precisarão atender às novas condições legais e se atentar ao fato de que os usuários terão o direito de cancelar o compartilhamento de suas informações pela empresa a qualquer momento.

Portanto, torna-se ainda mais importante que sua empresa crie um controle sobre todos os dados que circulam em seu empreendimento, já que uma grande quantidade das informações são confidenciais.

Por meio da criação de um processo de gerenciamento eficiente e o auxílio de uma boa ferramenta de gestão, as empresas deverão agrupar todos os dados que possuem de cada cliente e, assim, controlar o que fazer com cada informação.

As empresas, principalmente aquelas que detêm e processam grandes quantidades de dados de consumidores, precisam ter muita atenção com a Lei de Proteção de Dados.

Entre todos os impactos da LGPD, podemos destacar alguns aspectos, como por exemplo:

1. A abrangência da lei: todas as empresas que tratam dados pessoais no território brasileiro deverão seguir às novas normas. É importante lembrar que a lei engloba os dados de todas as espécies que tornem uma pessoa identificável.

2. Necessidade de uma base para tratar os dados: para que a organização seja capaz de tratar os dados dos usuários corretamente, será necessário uma base legal, com o consentimento de todas as pessoas.

3. Maiores direitos dos titulares: as pessoas que são donas dos dados passarão a ter um maior controle sobre suas informações e com quem elas serão compartilhadas. Portanto, ela poderá decidir a qualquer momento se quer desistir de fornecer suas informações.

4. Impacto financeiro nos negócios: a lei terá grandes impactos nos negócios das empresas, já que elas precisaram se reformular para garantir que suas responsabilidades sejam cumpridas. Caso alguma exigência seja ignorada, os prejuízos podem ser altos.

5. Autoridade regulatória: para que todas as empresas se adequem à nova norma, uma nova autoridade será criada para fiscalizar a nova lei.

O que minha empresa deve fazer para se preparar?

Para atender a todos os requisitos da LGPD, as empresas precisam seguir diversas obrigações e normas para garantir que os usuários finais tenham maior controle e consciência de seus dados que estão sendo armazenados.

Para manter a conformidade, é possível que sua empresa tome alguns cuidados, tais como:

1. Conhecer os dados

Muitas vezes, as empresas acreditam que não coletam nenhum dado relevante dos usuários, não percebendo a amplitude das informações que possuem. Por isso, é necessário conhecer todos os tipos de dados coletados e onde eles estão armazenados.

A Lei Geral de Proteção de Dados prevê o tratamento de dados pessoais e sensíveis. Quando feito de forma irregular, poderá ser bloqueado ou eliminado e a atividade de tratamento pela empresa ser suspensa ou mesmo proibida.

Por isso, crie um mapa visual de todas as informações coletadas por sua empresa para que seja possível monitorar melhor os dados dos usuários.

2. Gerenciar as informações

Além de controlar quais dados são coletados e armazenados, é necessário identificar quais as pessoas possuem acesso a eles e como estão sendo utilizados.

Para isso, a empresa deve ter visibilidade de como eles vivem em seu ambiente, implementando procedimentos padronizados e fluxos de trabalho para lidar com os dados pessoais, além de restringir o acesso apenas para quando os funcionários necessitem da informação para executar suas funções.

3. Utilizar as medidas de segurança corretas

É necessário adotar medidas de segurança e administrativas capazes de proteger os dados pessoais de acesso. Portanto, para manter a conformidade com a lei, a empresa deve possuir os controles certos de segurança, como uso de criptografia, monitoramento e diligência constantes e ações reparativas mais rápidas em caso de violações.

Além das ações e medidas técnicas, é fundamental investir na educação interna dos funcionários, em um controle reforçado de acessos, soluções de backups e outras estratégias.

4. Documentar os dados coletados

Os usuários passam a ter o direito a corrigir seus dados, deletar informações desnecessárias e revogar o consentimento quando quiserem. Assim, as organizações devem cumprir e comprovar que irão atender a todos os pedidos.

Por isso, a Lei Geral de Proteção de Dados requer que as empresas documentem e passem por auditorias para garantir que os dados coletados estão sendo usados da maneira correta.

5. Atualizar-se constantemente

A partir do momento que a LGPD entrar em vigor, todas as empresas devem passar a controlar constantemente seus processos de proteção de dados. Portanto, é fundamental revisá-los e aprimorá-los sempre.

O mundo online está se expandindo e evoluindo constantemente, por isso, para ser capaz de acompanhá-lo sem cometer nenhuma infração, a empresa deve se manter atualizada sobre as suas responsabilidades sobre privacidade e proteção dos dados.

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O que é LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) e como se preparar para ela?

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Saiba o que muda com a nova lei de dados pessoais e quais medidas as empresas precisam tomar para ficarem em conformidade. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) é a norma brasileira que regulamenta o uso de dados de pessoas físicas pelas empresas.

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O que é pacs e ris ?
Utilização na Radiologia.
Bate papo com profissional da área.
Novas tecnologias.

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O termo Indústria 4.0 já tem sido destaque há algum tempo. Mas, e Hospital 4.0, você já ouviu falar? Pode ser que com esse termo não, mas certamente não podemos negar que os ambientes e os equipamentos estão cada vez mais conectados e daqui para frente este recurso será uma exigência das instituições de saúde, que estão caminhando para atingir um patamar tecnológico mais avançado. Bem vindo aos Hospitais Conectados.

Há alguns anos conectividade e internet das coisas (IoT) era quase como que um objeto de ficção científica. Hoje isso já mudou bastante e o conceito de 4.0 veio para ficar, independente do setor. Na realidade, as organizações para sobreviverem precisam passar por um processo de transformação digital - e na saúde não é diferente. Em minha visão, os Hospitais 4.0 são sustentados por cinco pilares: IoT, inteligência artificial, Big Data, Impressão 3D e Realidade Mista/Simulação Virtual.

A perspectiva é que a IoT siga desenvolvendo-se nessa área, trazendo ganhos de performance, redução de riscos, automação e diminuição nos custos. Os investimentos mundiais em aplicações desse tipo no setor de saúde devem crescer $158.1 bilhões nos próximos cinco anos. Na China, a previsão de recursos que serão destinados a fomentar pesquisa, desenvolvimento e inovação é de $200 milhões. Já nos EUA, os investimentos chegam a $533 bilhões, sendo que, em média, 85% desse total retornam como produto para a indústria. No Brasil, falamos de um cenário muito mais modesto - cerca de $20 bilhões em investimentos e, o que é pior, apenas 27% resultam em produtos maduros que podem atender ao mercado. A boa notícia é que o país está tentando mudar esse cenário. E esse movimento vem de diversos membros da cadeia.

Em 2014, sensores de temperatura e umidade, por exemplo, custavam 1,30 de dólar. A perspectiva para 2020 é que passem a custar 38 centavos de dólar. Estamos caminhando para que isso fique muito barato. E a partir do momento que isso acontece, aumenta muito mais a demanda e às ofertas por serviços com essa aplicação. Por outro lado, também se percebe que os hospitais estão realmente querendo ser 4.0, investindo e caminhando para essa nova abordagem.

Também vemos uma indústria empenhada nisso: as impressoras 3D talvez sejam um exemplo bem emblemático. Mas, nos equipamentos médicos, ou seja, no tratamento clínico do paciente, também já saem de fábrica com recursos de IoT embutidos, até para os casos e pacientes mais críticos (que são, aliás, os mais necessitados de monitoramento constante). Para um país, no qual, segundo dados da Organização Mundial da Saúde (OMS), são realizados mais de 279 mil partos prematuros por ano (antes de 37 semanas de gestação), a conectividade em incubadoras e berços aquecidos, por exemplo, faz toda diferença e hoje já não é mais cenário de "Os Jetsons". É possível monitorar a distância e de maneira constante a temperatura, oxigênio, umidade, enfim, diversas informações com elevado nível de detalhamento. Dessa forma, equipes de saúde podem tomar decisões baseadas em dados precisos e atualizados, levando os melhores resultados em menor tempo para os pacientes.

O cenário e uso de inteligência artificial, que permite fazer o gerenciamento e análise do grande volume de dados disponíveis (Big Data), por exemplo, criam um hospital totalmente integrado, no qual dispositivos sem fio e sistemas online conectam-se, permitindo que os profissionais responsáveis tenham acesso a diversas informações a respeito dos equipamentos, materiais, ambientes, insumos e pacientes, de maneira contínua.

Claro que ainda existe uma preocupação muito grande no que tange a segurança, especialmente a do paciente. Obviamente, preservar os dados é importante e faz parte dos planos, mas, no final das contas, os desenvolvedores de tecnologias aplicadas à saúde e a própria FDA (Food and Drug Administration) priorizam a segurança de quem está sendo atendido pelos equipamentos. Tanto que os equipamentos para certificados devem cumprir uma série de normas, deixando claros os níveis de riscos e a mitigação necessária. Sistemas de criptografia, autenticação por níveis de critério de dificuldade, backup, redundância, troca de senha entre outras pedidas são cruciais para evitar ataques e tentar diminuir ao máximo os riscos de atingir o principal: o paciente.

Enfim, em 2018, já é possível olhar para os equipamentos de tecnologia existentes e entender o que é IOT e o que é um Hospital 4.0. Estamos falando de um futuro em que dados ajudarão a salvar vidas, trazendo mais segurança e agilidade nos atendimentos. É a conectividade chegando para ficar no setor de saúde.

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Hospital 4.0: a próxima fronteira da conectividade no setor de saúde - Saúde Business

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O termo Indústria 4.0 já tem sido destaque há algum tempo. Mas, e Hospital 4.0, você já ouviu falar? Pode ser que com esse termo não, mas certamente não podemos negar que os ambientes e os equipamentos estão cada vez mais conectados e daqui para frente este recurso será uma exigência das instituições de saúde, que estão caminhando para atingir um patamar tecnológico mais avançado.

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O primeiro tomógrafo do Brasil com inteligência artificial na captura de imagens e reduzido índice de radiação foi instalado no Hospital Geral Clériston Andrade 2 (HGCA 2), em Feira de Santana, e atenderá apenas pacientes do Sistema Único de Saúde (SUS).

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Sesab - Secretaria da Saúde do Estado da Bahia

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O primeiro tomógrafo do Brasil com inteligência artificial na captura de imagens e reduzido índice de radiação foi instalado no Hospital Geral Clériston Andrade 2 (HGCA 2), em Feira de Santana, e atenderá apenas pacientes do Sistema Único de Saúde (SUS). Ele compõe parte do moderníssimo parque de imagem do HGCA 2, que conta com ainda com um tomógrafo de 16 canais, três aparelhos de ultrassonografia, dois raio-X com digitalizadora de imagem e, em breve, uma ressonância magnética.

De acordo com o secretário da Saúde da Bahia, Fábio Vilas-Boas, o investimento é superior a R$ 11 milhões apenas em equipamentos. "A saúde sempre foi uma bandeira prioritária para o governador Rui Costa, que vem ampliando, descentralizando e modernizando a rede assistencial em toda a Bahia. Ele escolheu Feira de Santana para instalar o único tomógrafo do país com inteligência artificial e capacidade de aprendizado profundo, chamado de Deep Learning Reconstruction. O equipamento possibilita aquisições de imagens em apenas 0,23 segundos com até 160 cortes simultâneos, além de capacidade de reconstrução interativa com até 70 imagens por segundo", afirma o secretário.

Vilas-Boas ainda destaca que, "na prática, as reconstruções de imagens se tornam extraordinariamente eficientes e precisas, sem demandar um tempo elevado, sendo aplicável a todas regiões do corpo, incluindo cérebro, pulmão, sistemas cardíacos e músculo-esqueléticos. Ele permite reduzir drasticamente a exposição de radiação aplicada ao paciente durante o exame, o que é mais seguro para o paciente", explica o titular da pasta estadual da Saúde

De forma geral, o Deep Learning é uma rede neural composta por camadas de neurônios treinados para entender tarefas complexas, com um grande volume de dados, e com base no aprendizado de exemplos.

A Bahia vem se consolidando como referência nacional em inovação e gestão em saúde. Além de avançar na gestão informatizada de leitos, prontuário eletrônico, central de regulação e telemedicina, a Bahia também inovou em modelos de gestão como as Parcerias Público-Privadas (PPPs) de Imagem e dos hospitais do Subúrbio e Instituto Couto Maia, além dos consórcios de saúde.

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Primeiro tomógrafo do Brasil com inteligência artificial e atendimento 100% SUS é instalado na Bahia

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O primeiro tomógrafo do Brasil com inteligência artificial na captura de imagens e reduzido índice de radiação foi instalado no Hospital Geral Clériston Andrade 2 (HGCA 2), em Feira de Santana, e atenderá apenas pacientes do Sistema Único de Saúde (SUS).

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Todas elas dependem de dados de qualidade e programação humana, porém, em diferentes intensidades.

Existe uma grande confusão no mercado com relação a alguns conceitos tecnológicos, o que cada ferramenta promete, faz e o que realmente entrega para transformar os negócios.

Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning são alguns desses exemplos, por isso, vale a pena discutir cada um deles para saber diferenciá-los.

Inteligência Artificial

A AI visa criar máquinas inteligentes que podem reconhecer objetos, vozes, faces, que tenham raciocínio, solucionem problemas, tenham capacidade de planejamento e de manipular e mover objetos. Isso é possível a partir de uma programação prévia, realizada pelos seres humanos, que vão apresentar certas características para as máquinas, inserindo informações abundantes relacionadas ao mundo.

Para iniciar as suas funções, a máquina que está sendo programada/treinada deve ter acesso a imagens, definições e características de objetos, categorias, propriedades e relação entre todos eles para implementar a engenharia do conhecimento.

Seguindo padrões, a máquina com Inteligência Artificial é capaz de solucionar problemas, especialmente os repetitivos.

Machine Learning

Em cerca de 45 anos, estudos indicam que computadores poderão absorver grande parte das funções executadas pelo homem, como escrever um livro e realizar cirurgias, por exemplo.

Evolução que será possível por meio do Machine Learning. Apesar de ainda existir alguns anos no caminho dessa revolução profissional, o período de aprendizado das empresas sobre a tecnologia já está em curso.

De acordo com especialistas, as empresas que esperarem três ou mais anos para se dedicar a entender e aplicar o Machine Learning podem perder competitividade e espaço no mercado, processo que pode resultar na morte do negócio.

Machine Learning é uma segunda etapa da Inteligência Artificial. Com um sistema treinado, entre os resultados do uso da tecnologia está a maior conversão de clientes, o aumento da relevância da empresa no mercado e a diminuição de erros humanos.

Além de realizar as tarefas repetitivas, a máquina começa a aprender sozinha a partir do que os humanos configuram como certo e errado e podem solucionar problemas de forma autônoma, sem a necessidade de interferências dos programadores. A capacidade preditiva da máquina é mais assertiva, apesar de ainda não haver um consenso com relação à possibilidade de ela aprender a discernir como agir eticamente.

Deep Learning

Deep Learning é um subcampo de Machine Learning, uma terceira etapa da Inteligência Artificial, relacionado a algoritmos inspirados na estrutura e função do cérebro, denominados redes neurais artificiais.

No Deep Learning, os algoritmos são inspirados no cérebro humano aprendendo com grandes quantidades de dados. Da mesma forma como os humanos aprendem com experiências, o algoritmo de aprendizagem profunda executaria uma tarefa repetidamente, cada vez ajustando-a um pouco para melhorar o resultado.

Os resultados melhoram com mais dados e modelos maiores, que por sua vez exigem mais computação para treinar.

Em resumo, Inteligência Artificial é um primeiro passo, que analisa os dados e fornece resultados analíticos rapidamente aos usuários. Machine Learning baseia-se na aplicação de AI em uma segunda etapa que não apenas analisa dados brutos, como também procura padrões nos dados que podem gerar mais insights.

Por fim, o Deep Learning é um aplicativo de terceira camada que analisa dados e seus padrões indo ainda mais longe. O computador usa algoritmos avançados desenvolvidos por cientistas de dados que fazem mais perguntas sobre os dados com a capacidade de produzir ainda mais insights.

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Quais as diferenças entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning?

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Existe uma grande confusão no mercado com relação a alguns conceitos tecnológicos, o que cada ferramenta promete, faz e o que realmente entrega para transformar os negócios. Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning são alguns desses exemplos, por isso, vale a pena discutir cada um deles para saber diferenciá-los.

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Dicom, abreviação de (Digital Imaging and Communications in Medicine ou comunicação de imagens digitais em medicina), é um conjunto de normas para tratamento, armazenamento e transmissão de informação médica (imagens médicas) num formato eletrônico, estruturando um protocolo.
VEJA:  nova versão do software.

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Die Erlanger Softwarespezialisten von softgate veröffentlichen ein neues Major Release von DICOMconnect. Damit baut softgate seine Position als Schnittstellen-Anbieter für Medizingeräte weiter aus. Nahezu alle Gerätetypen können nun durch eine vereinfachte DICOM Objekterstellung effizienter an den Bild- und Kommunikationsstandard angeschlossen werden. Somit wird eine Integration in den klinischen Workflow für Gerätehersteller zu einer überschaubaren Aufgabe.

Um den wachsenden Anforderungen an die umfassende Verfügbarkeit medizinischer Dokumentation innerhalb und außerhalb der erhebenden Institutionen gerecht zu werden, benötigen medizinische Geräte interoperable Schnittstellen. Diese basieren meist auf den Standards DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine) und HL7 (Health Level 7). Die Beherrschung der Komplexität der Standards und ihrer praktischen Anwendung liegt jedoch meist außerhalb der Kernkompetenz der Hersteller.

Seit 2015 erleichtert softgate die Anbindung medizinsicher Geräte mit DICOMconnect. Die nach ISO 62304 und 14971 entwickelte Softwarekomponente bietet den Herstellern eine einfache Integration in ihre Gerätesoftware. Durch die normenkonforme Entwicklung als Softwarekomponente der Sicherheitsklasse B entfallen so gut wie alle Aufwände zur Erstellung der regulatorisch verpflichtenden Dokumentation.

„Die neue Version bildet die gesammelten Markterfahrungen der letzten zwei Jahre ab. Neben besseren Analysemöglichkeiten bei Kommunikationsproblemen werden den Anwendern auch bisher intern genutzte Schnittstellen für die Erstellung neuer Typen von DICOM-Objekten zur Verfügung gestellt. Dadurch werden bei der Implementierung massiv Zeit und Kosten gespart und die Time-to-Market erheblich gesenkt. Wie wir bereits auf mehreren Veranstaltungen demonstrieren konnten, lässt sich mit DICOMconnect eine funktionsfähige DICOM-Integration in weniger als einer Stunde programmieren", so Markus Sabin, Product Owner DICOMconnect und Connectivity Consultant bei softgate.

Eine vergleichbare Komponente zur Implementierung einer HL7-basierten Geräteschnittstelle befindet sich kurz vor der Fertigstellung und wird voraussichtlich noch in diesem Jahr in den Pilotbetrieb starten

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Softgate: Neue Version der DICOM Integrationssoftware | Radiologie Magazin

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Die Erlanger Softwarespezialisten von softgate veröffentlichen ein neues Major Release von DICOMconnect. Damit baut softgate seine Position als Schnittstellen-Anbieter für Medizingeräte weiter aus. Nahezu alle Gerätetypen können nun durch eine vereinfachte DICOM Objekterstellung effizienter an den Bild- und Kommunikationsstandard angeschlossen werden. Somit wird eine Integration in den klinischen Workflow für Gerätehersteller zu einer überschaubaren Aufgabe.

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HL7 é um conjunto de padrões e práticas para a interoperacionalidade em informática em saúde.
SAIBA MAIS NO SITE

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- Health Level Seven International (HL7), a standards developing organization with a focus on interoperability, announced a new initiative aiming to help researchers collect, utilize, and exchange patient data in both translational and clinical research.

HL7 developed Project Vulcan, which uses the HL7 Fast Healthcare Interoperability (FHIR) standard to promote data exchange. The organization intends Vulcan to cultivate better collaboration between leaders in translational and clinical research fields and to define an international set of standards.

"Improving data sharing can bring significant benefits to medical research, which is often a time-intensive and costly process that unnecessarily delays progress in discovering treatments for medical conditions because researchers are unable to share critical information," Charles Jaffe, CEO of HL7 International, said in a statement.

"Project Vulcan aims to develop common solutions to help partners overcome these challenges."

The project uses HL7's FHIR Accelerator Program to expand the FHIR standard through a programmatic approach that various stakeholders can apply. The FHIR Accelerator Program aims to expedite FHIR availability to take care of crucial interoperability projects.

"Using FHIR to assist translational and clinical research is a natural extension for the standard," said Rob Goodwin, co-chair of Vulcan and Vice President of Pfizer's Global Product Development Operations Center of Excellence.

Project Vulcan united a diverse multi-stakeholder group, such as government and regulatory agencies, academic sites, health IT vendors, standards development organizations, and patients to create a newer use of the FHIR Accelerator Program.

The arrival of FHIR-based technologies shows there is a way to properly utilize FHIR and other standards to increase patient data exchange and interoperability for clinical research.

"The most powerful way to make research faster and less expensive is to bridge clinical care and clinical research, while keeping patient safety and compliance in mind," said Amy Cramer, Vulcan co-chair, and Pfizer global product development strategic partnerships.

"Vulcan's contributions in using FHIR to streamline data collection and submission, protocol representation, clinical trial setup and management, and for other data-intensive purposes will be a game-changer for clinical research," Cramer continued.

The interoperability rule has allowed health IT developers to promote patient data access using third-party applications and APIs.

ONC proposed to adopt the FHIR standard as a foundational standard and requested comment on four options to determine the best version of FHIR to adopt.

Ultimately, ONC adopted FHIR Release 4.

This adds to FHIR's pervasive use across the country.

The Centers for Disease Control and Prevention (CDC), for example, has introduced a new FHIR-based application called eCR Now, aiming to give public health officials a more detailed and real-time view of the spread of COVID-19.

COVID-19 is now a reportable condition, meaning healthcare providers are mandated by state law to report incidences of the disease to public health officials. eCR Now aims to enable that.

eCR allows real-time reporting for automatic, complete, and accurate data. In return, it addresses provider burden by improving the timeliness and accuracy of case reports. It also supports the public health reporting measure of the Department of Health and Human Services (HHS) Promoting Interoperability Program requirements.

To reduce the healthcare system's burden of manually completing the COVID-19 reporting forms, the CDC will make these forms available electronically.

Since January, health systems in California, New York, Utah, and Texas have implemented the reporting program into their Epic Systems or Cerner EHRs. For health systems with existing EHRs, there is a cohort-based eCR implementation. But for providers that do not have enabled EHRs, the FHIR-based app will be available.

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HL7 Enhances FHIR Accelerator Program to Improve Clinical Research

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Health Level Seven International (HL7), a standards developing organization with a focus on interoperability, announced a new initiative aiming to help researchers collect, utilize, and exchange patient data in both translational and clinical research. HL7 developed Project Vulcan, which uses the HL7 Fast Healthcare Interoperability (FHIR) standard to promote data exchange.

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Pacs vem do inglês Picture Archiving and Communication System, significa sistema de comunicação e arquivamento de imagens. Sua função primordial é armazenar imagens e facilitar a comunicação entre os setores de hospitais e clinicas. Um sistema pacs ideal deve atender todo o fluxo de trabalho dos profissionais, desde a aquisição do exame até o diagnóstico, processo de laudo e monitoramento. Por isso, inserir sistemas como o Pacs em hospitais e clinicas aumenta a produtividade, reduz gastos e dá mais segurança aos profissionais.

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HIS significa “Hospital Information System.
RIS se refere ao sistema de informação em radiologia (Radiology Information System)
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Os sistemas HIS e RIS são plataformas interessantes dentro do contexto clínico e, por isso, devem ser conhecidos e avaliados quanto ao custo de implantação e à manutenção, bem como no contexto da capacitação da equipe.

Apesar de terem fundamentos diferenciados, a integração dos dois sistemas pode ser mais vantajosa do que a implementação de apenas uma das metodologias, pois os benefícios serão potencializados.

Porém, entender a complexidade de cada sistema e analisar a compatibilidade com os softwares existentes na clínica e o estado geral de uso dos computadores são pontos fundamentais.

Quer saber mais sobre os sistemas HIS e RIS? Então, fique por aqui e entenda mais sobre essas ferramentas para o trabalho do gestor e do médico. Boa leitura!

Afinal, o que é o sistema HIS?

O termo HIS significa "Hospital Information System", ou seja, é um sistema de informações hospitalares alimentado pelo cadastro dos pacientes, pelos procedimentos realizados e pelo levantamento de custos gerados.

Por meio dessa plataforma, é possível quantificar o número de leitos em funcionamento, a porcentagem de consultas médicas realizadas, o número de internações e cirurgias realizadas, entre outras atividades.

Também é possível fazer um levantamento dos exames padronizados na instituição, tais como análises clínicas, diagnóstico por imagem, eletrocardiografia, mapeamento cerebral, procedimentos hemodinâmicos etc.

Destaca-se que os exames de diagnóstico por imagem podem ser integrados ao HIS por meio da compatibilidade com o sistema, para facilitar o faturamento desses procedimentos e tomar as medidas necessárias em caso de problemas.

Quais são as vantagens do sistema HIS?

O preenchimento manuscrito de cadastros e demais procedimentos clínico-hospitalares, dependendo do porte da instituição, não são mais viáveis nos dias de hoje para nenhum dos indivíduos envolvidos (médicos, gestores e pacientes).

Além disso, as possibilidades de danificação e perda dos documentos são ameaças constantes para quem ainda adota essa modalidade, além da perda de controle sobre produtividade dos serviços.

Por isso, a implantação do HIS é uma ferramenta eficiente de cadastro, de organização e de gerenciamento de dados em saúde e tem como objetivo fazer um diagnóstico situacional e otimizar a tomada de decisão pelos gestores.

Além dos aspectos gerenciais, o sistema HIS fornece informações relevantes sobre os tipos de serviços mais demandados e os de pouca procura, sendo possível deduzir os fatores influenciadores desse diagnóstico.

Quais são os limitadores da implantação do HIS?

A plataforma HIS requer computadores em bom estado do ponto de vista operacional e de conservação. Nesse ponto, antes da inserção do programa, é interessante apurar essas características.

Em seguida, devem-se sensibilizar os funcionários sobre as vantagens da incorporação desse sistema, acerca das habilidades que serão necessárias para o sucesso dessa empreitada e relatar sobre a importância da capacitação.

Outro ponto nevrálgico na incorporação do HIS é o custo para implantação e manutenção, que deve ser avaliado previamente para evitar qualquer surpresa ou transtorno após o início do processo.

E o que é o sistema RIS?

O termo RIS se refere ao sistema de informação em radiologia (Radiology Information System), que traz uma proposta de automatização de todo o fluxo de trabalho, desde o cadastro e registro do paciente até a emissão final do laudo médico. Atualmente, devido à telemedicina, a emissão de laudos pode ser feita online também.

Com isso, os processos são mais produtivos, com menos possibilidade de erros humanos e com acompanhamento em tempo real das tarefas executadas, aumentando a visibilidade das instituições que o utilizam.

Além do mais, o sistema RIS já está adequado aos requisitos da Declaração de Serviços Médicos e de Saúde (DMED), proporcionando diversas formas de controle, principalmente aquelas relacionadas ao número de exames, setor, convênio etc.

Quais são as vantagens do sistema RIS?

Os exames radiológicos ocupam um espaço considerável na memória do computador, pois são anexadas imagens de alta resolução. Ademais, para manter esses documentos impressos, também é preciso ocupar uma área física significativa.

Nesse sentido, umas das grandes vantagens da utilização do sistema RIS é o acesso a esses documentos que já trazem as informações relacionadas à interpretação das imagens radiológicas realizadas. No entanto, para melhor funcionalidade do sistema RIS, é fundamental que a instituição use o sistema PACS, que formata adequadamente as imagens em um padrão DICOM.

Além disso, com o RIS, é possível um ganho de produtividade, pois ele permite o acompanhamento das tarefas não realizadas, o cadastro de informações pessoais dos pacientes (data de aniversário, descrição de alergias medicamentosas etc.), busca com filtros e palavras-chave, entre outras funções.

Quais são os limitadores do sistema RIS?

Assim como as demais inovações tecnológicas, é fundamental observar os fatores relacionados à implantação de um software já mencionados, como custo, treinamento e avaliação de desempenho.

Porém, no caso da implantação do RIS, é importante assegurar que as máquinas suportarão a incorporação do sistema PACS, a fim de melhorar a efetividade da atividade do RIS e garantir a qualidade do serviço.

Outro ponto crucial é a análise dos parâmetros que envolvem a integração do sistema RIS e PACS, que devem estar em conformidade com as regras nacionais relacionadas à Declaração de Serviços Médicos de Saúde (DMED).

Qual é a vantagem da integração desses sistemas?

Os sistemas HIS e RIS terão maior eficácia se partirem da incorporação prévia do sistema PACS, uma vez que, juntos, serão responsáveis pelo serviço de radiologia digital sem a necessidade de utilizar os filmes.

Sendo assim, é importante garantir a incorporação do PACS com o padrão DICOM, que interligará as informações armazenadas no RIS e possibilitará o acesso compilado no software HIS para obter a história completa do paciente.

Assim, os dados armazenados de forma segura, considerando também a operacionalidade das ações de cada sistema utilizado individualmente, proporcionarão uma revolução na assistência humanizada à saúde, além de melhorias na gestão.

Os sistemas HIS e RIS são opções interessantes e viáveis de serem implantadas nos ambientes de saúde. Para tanto, é ideal conhecer suas funcionalidades separadamente, verificar o estado de conservação dos computadores, capacitar os funcionários e acompanhar a integração dos sistemas por meio de indicadores de produtividade. Também é fundamental considerar previamente a incorporação do sistema PACS.

E você, entendeu a complexidade da integração desses sistemas? Necessita de mais informações? Então, deixe um comentário com suas dúvidas!

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Sistema HIS e RIS: entenda como eles funcionam!

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Os sistemas HIS e RIS são plataformas interessantes dentro do contexto clínico e, por isso, devem ser conhecidos e avaliados quanto ao custo de implantação e à manutenção, bem como no contexto da capacitação da equipe. Apesar de terem fundamentos diferenciados, a integração dos dois sistemas pode ser mais vantajosa do que a implementação de apenas uma das metodologias, pois os benefícios serão potencializados.