Dados do Trabalho

Título

Implementação em larga escala de um software de Inteligência Artificial para melhorar a experiência de pacientes e aumentar a produtividade nos departamentos de Ressonância Magnética.

Descrição sucinta do(s) objetivo(s)

Avaliar o impacto na produtividade e no atendimento ao cliente após a implementação de um software que reduz o tempo de aquisição das imagens de exames de ressonância magnética (RM).

Material(is) e método(s)

O software eleva a relação sinal-ruído pela correção da frequência espacial de dados coletados no espaço K por um modelo de Deep Learning. O software foi implementado ao longo do ano de 2021 em 18 aparelhos de RM de diferentes clínicas do nosso grupo localizadas em quatro estados brasileiros. Até dezembro daquele ano, até 70% dos protocolos de aquisição das máquinas contavam com o software. Os seguintes dados de períodos anterior e posterior à sua implementação foram comparados:
- Tempo de aquisição de cada protocolo;
- Slots disponíveis para agendamento (medidos em horas/máquina)
- Quantidade de exames realizados (por máquina, por clínica e por marca);
- Taxa de reconvocação dos pacientes.

Resultados e discussão

Redução média de 28% no tempo de aquisição das imagens (intervalo entre 8% a 51%). Houve também um aumento de 18% do número de vagas disponíveis para o agendamento (374 para 440 horas/máquina disponíveis). O ganho de produtividade nos anos de 2022 e 2023 foi de respectivamente 7% e 6%, após a implementação completa do software no final de dezembro 2021. Porém, quando realizada a análise comparativa entre as máquinas que possuiam o software instalado com máquinas sem o software, considerando-se duas marcas diferentes do nosso grupo localizadas em estados brasileiros diferentes e com níveis de maturidade produtiva distintos, observou-se crescimento semelhante no número de exames realizados na marca com maior maturidade produtiva (11,3% em máquinas com o software e 11,4% em máquinas sem o software) e um maior crescimento do número de exames nas máquinas que não possuíam o software instalado na marca de menor maturidade produtiva (23,0% contra 15,5%). Por fim, considerando-se taxas de reconvocação dos pacientes antes e após a instalação do software, observou-se uma redução nesta taxa de cerca de 20%.

Conclusões

A implementação em larga escala do software em nosso grupo foi correlacionada à uma aparente melhora na assistência aos pacientes, não se observando porém repercussão positiva na produtividade das máquinas de RM.

Palavras Chave

Produtividade; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; Imagem por Ressonância Magnética

Arquivos