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Optimization of Radiology Workflow with Artificial Intelligence.
Ranschaert, Erik; Topff, Laurens; Pianykh, Oleg.
Afiliação
  • Ranschaert E; Elisabeth-Tweesteden Hospital, Hilvarenbeekseweg 60, 5022 GC Tilburg, The Netherlands; Ghent University, C. Heymanslaan 10, 9000 Gent, Belgium. Electronic address: erik.ranschaert@ugent.be.
  • Topff L; Netherlands Cancer Institute, Plesmanlaan 121, 1066 CX, Amsterdam, The Netherlands.
  • Pianykh O; Department of Radiology, Harvard Medical School, Massachusetts General Hospital, 25 New Chardon Street, Suite 470, Boston, MA 02114, USA.
Radiol Clin North Am ; 59(6): 955-966, 2021 Nov.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34689880
ABSTRACT
The potential of artificial intelligence (AI) in radiology goes far beyond image analysis. AI can be used to optimize all steps of the radiology workflow by supporting a variety of nondiagnostic tasks, including order entry support, patient scheduling, resource allocation, and improving the radiologist's workflow. This article discusses several principal directions of using AI algorithms to improve radiological operations and workflow management, with the intention of providing a broader understanding of the value of applying AI in the radiology department.
Assuntos
Palavras-chave

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Radiologia / Inteligência Artificial / Diagnóstico por Imagem / Interpretação de Imagem Assistida por Computador / Fluxo de Trabalho Tipo de estudo: Diagnostic_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Radiologia / Inteligência Artificial / Diagnóstico por Imagem / Interpretação de Imagem Assistida por Computador / Fluxo de Trabalho Tipo de estudo: Diagnostic_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article