Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
Radcal IBA  Group

Deascargar La Aplicación Móvil




ACR Assist proporciona apoyo para decisiones clínicas

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 29 Dec 2015
Una nueva caja de herramientas de ACR Assist les ofrecerá a los radiólogos un paquete de información estructurada para reemplazar la forma actual de presentación de sus informes, que es variable, narrativa y sin estructura definida.

ACR Assist es parte de una suite de productos destinados a llevar a la práctica clínica habitual los principios de la Imagenología 3.0. ACR Assist les ayuda a los radiólogos a producir informes estructurados, fáciles de procesar dentro de su flujo de trabajo habitual e incluye contenidos clínicos originales, un esquema de codificación y un marco de comunicación para mejorar la entrega del contenido.

ACR Assist es proporcionado por el Colegio Estadounidense de Radiología, ACR (ACR; Reston, VA, EUA). Las herramientas son independientes del proveedor y proporcionan acceso, en el punto de interpretación, a las taxonomías, guías para la clasificación y la comunicación, vías de atención y algoritmos de los sistemas existentes para los reportes.

Los componentes clínicos principales del ACR Assist incluyen versiones legibles en el computador, del Sistema para Información y Reporte de la Detección del Cáncer de Pulmón (Lung-RADSTM) del Sistema para Información y Reporte de Imagenología de la Próstata (PI -RADSTM), del Sistema para Información y Reporte de Imagenología del Hígado (LI-RADS) y de otros sistemas de taxonomía, con estructuras para la clasificación y la presentación de informes.

Los proveedores de software para la presentación de informes radiológicos pueden integrar los objetos con orientación clínica del conjunto de herramientas del ACR Assist en su proceso de presentación de informes, utilizando el Procesamiento con Lenguaje Natural (PLN). Esas herramientas ayudan entonces, a determinar cuándo debe proporcionar los objetos con contenidos relevantes al radiólogo que va a interpretar los informes, dentro de un flujo de trabajo convencional.

La Infraestructura Informática de la Imagenología 3.0 consiste en el apoyo a la toma de decisiones clínicas con ACR Select, ACR Assist, ACR Common (un conjunto básico de la terminología estandarizada, el cual se encuentra todavía en desarrollo) y ACR Connect.

Epic Systems (Verona, Wisconsin, EUA), Cerner (North Kansas City, MO, EUA) y Nuance (Burlington, MA, EUA) hicieron planes para demostrar el ACR Assist junto con otras herramientas para imágenes, basadas en el valor, durante el congreso anual de la Sociedad Radiológica de Norteamérica (RSNA 2015).

“ACR Assist incluye las directrices basadas en las pruebas para elaborar las recomendaciones y los informes procesables en la práctica clínica y proporciona orientación durante la interpretación en el momento en que esta información resulta más útil para los radiólogos”, dice Keith Dreyer, DO, PhD, FACR, presidente de la Comisión de Informática del Colegio Estadounidense de Radiología. “Esta tecnología fue desarrollada para satisfacer las cambiantes necesidades de los centros de radiología y al mismo tiempo mejorar la calidad de la atención que se brinda al paciente, mediante la integración estructurada de elementos clave de la información, en informes variables, exentos de la forma de narración”, agregó.

Enlaces relacionados:

ACR
Epic Systems
Nuance
Cerner


Pocket Fetal Doppler
CONTEC10C/CL
Medical Radiographic X-Ray Machine
TR30N HF
Ultrasonic Pocket Doppler
SD1
Digital Intelligent Ferromagnetic Detector
Digital Ferromagnetic Detector

Canales

Radiografía

ver canal
Imagen: el nuevo método de imágenes de rayos X capaz de producir imágenes de múltiples contrastes fue desarrollado por los investigadores Mini Das y Jingcheng Yuan (Fotografía cortesía de la Universidad de Houston)

Avance en rayos X captura tres tipos de contraste de imagen en una sola toma

La detección de cáncer en etapas tempranas o cambios sutiles en las capas profundas de los tejidos ha sido un desafío para los sistemas de rayos X convencionales, que dependen únicamente... Más
Copyright © 2000-2025 Globetech Media. All rights reserved.