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Software optimizado de segmentación TC y RM para acelerar proceso de segmentación

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 17 Oct 2010
Se está usando un nuevo software de segmentación de tomografía computarizada (TC) y resonancia magnética (RM) en un estudio para mejorar el flujo de trabajo y realzar la productividad del tecnólogo reduciendo el tiempo requerido para dividir de manera exacta las exploraciones TC y RM de múltiples regiones (por ej. tórax-abdomen-pelvis) en regiones anatómicas que correspondan con las órdenes originales del sistema de información de radiología (RIS) y reduciendo el tiempo requerido para los estudios recientemente separados para ser enviados al sistema de comunicaciones y archivo de imagen (PACS).

Mach 7 Technologies (M7T; Burlington, VT, EUA), un proveedor mundial de soluciones flexibles de manejo de imágenes de salud de PACS neutral, ha desarrollado una aplicación de estación de trabajo de modalidad de punta, la Keystone Study Split Utility (SSU), para el estudio de Imagenología en el Hospital General de Massachusetts (MGH; Boston, MA, EUA).

Con la nueva aplicación Keystone SSU, los radiólogos que se especializan en una región del cuerpo conseguirán rápidamente las imágenes que necesitan para interpretar, mientras se aseguran que las cuentas para todas las órdenes entraron al sistema. La separación eficiente y segura de las imágenes es importante como un medio de acelerar el tiempo para el diagnóstico, mejorando el cuidado del paciente, y mejorando procesos operacionales y comerciales.

"La Keystone Study Split Utility mejora el flujo de trabajo del tecnólogo cuando separa exploraciones multa-región de TC o RM”, anotó Mary-Theresa Shore, directora de operaciones clínicas del MGH. "Basados en los datos de pruebas iniciales del piloto clínico Keystone SSU, estamos emocionados acerca de la mayor eficiencia anticipada del tecnólogo que la utilidad entregará desde el escáner hasta el PACS.”

Diseñada par simplicidad y continuidad, la SSU recibe estudios multi-regiones y suministra una interfaz de lista de trabajo directa desde la cual los estudios pueden ser seleccionados para ser separados por los tecnólogos. Una vez seleccionado, el estudio se carga rápidamente en la interfaz de separación a nivel de Image o de Series. Desde esta interfaz intuitiva del usuario, los tecnólogos pueden resaltar fácilmente imágenes o series relacionarlas con los números de acceso originales (órdenes) derivadas de la lista de trabajo de la modalidad de Imagenología Digital y Comunicaciones en Medicina (DICOM) desde el RIS o el intermediario de PACS. SI no han completado el examen en el RIS, el SSU genera automáticamente un recordatorio antes de permitir que el tecnólogo separe el estudio.

El SSU permite la sobre posición entre regiones anatómicas y la capacidad de enviar la imagen localizadora y la imagen de reporte de dosis o series con todos los estudios resultantes. Una vez que se termina el paso de definición de separación, el técnico inicia la función separar/enviar con un mínimo de "clics”. El SSU luego automáticamente separa el estudio original en el estudio definido, separa cada región anatómica y los asocia a los números de acceso apropiados. El SSU envía un Storage Commit Query al PACS para auto-verificar que los estudios estén en los PACS, antes de removerlos de la memoria.

"Nuestra capacidad de incorporar rápidamente la retroalimentación del equipo de operaciones clínicas Mass General Imaging, durante el desarrollo del Keystone SSU ejemplariza la manera en que Mach 7 Technologies se asocia con los clientes para entregar nuevas y emocionantes soluciones de manejo de imagen más rápidas y con mayor entrada del cliente usuario final que otros desarrolladores de software”, recalcó Doug Schwab, vicepresidente y gerente general de Mach 7 Technologies. "La Keystone Study Split Utility demuestra por qué Mach 7 Technologies es un proveedor rápidamente emergente de soluciones avanzadas, basadas en PACS-neutral y DICOM”.

Enlaces relacionados:

Mach 7 Technologies
Massachusetts General Hospital




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