Implementación de una plataforma de información radiológica para la integralidad de los servicios de imagenología diagnóstica e intervencionismo terapéutico
DOI:
https://doi.org/10.53903/01212095.311Palabras clave:
Sistemas de información en radiología, Radiología, Diagnóstico por imagen, Gestión de la información en saludResumen
Objetivo: Las pruebas de imagen son fundamentales para el diagnóstico temprano de patologías en diversas especialidades clínicas, y la entrega oportuna de informes es prioritaria en situaciones de urgencia. Su integración en la práctica médica es esencial tanto en la medicina preventiva como en el seguimiento. El objetivo de este trabajo es mostrar el valor de la implementación de una plataforma de información que integra los servicios de imagenología diagnóstica de pacientes atendidos en un centro de diagnóstico radiológico. Método: Se hizo un estudio observacional de innovación de procesos entre enero de 2022 y diciembre de 2023. El método incluyó la integración de equipamiento de adquisición de imágenes con la implementación de la plataforma Hiruko RISPACS, diseñada para gestionar y optimizar el flujo de trabajo en los servicios de imagenología. La plataforma permite la interacción en tiempo real entre radiólogos, médicos tratantes, tecnólogos y personal administrativo, lo cual facilita la consulta remota de estudios y mejora la calidad del servicio. Se evaluaron indicadores clave antes y después de la implementación, incluyendo la integración de servicios, tiempos de respuesta, errores en los informes y la pertinencia de las órdenes médicas. Resultados: Los resultados mostraron una mejora significativa en el modelo de atención. La integración de servicios de imagenología aumentó del 2 % al 98 %, y la valoración de la pertinencia de las órdenes médicas subió del 10 % al 90 %. Además, se redujo el tiempo de espera en sala en un 50 %, y los tiempos de respuesta de los informes disminuyeron de 3-8 días a 1-3 días. La consulta remota de resultados permitió reducir la presencialidad de los pacientes para la recogida de resultados, pasando del 73 % al 2 %. También se observó una disminución significativa en los estudios devueltos por errores, del 0,10 % al 0,06 % (p=0,01). Conclusión: La innovación del proceso de imagenología diagnóstica mediante su integración optimiza la productividad y el flujo que trabajo; disminuye margen de errores diagnósticos y acerca más, tanto al paciente como a su médico tratante, al servicio de radiología e intervencionismo.
Descargas
Referencias bibliográficas
Méndez Gener BA. El desarrollo tecnocientífico y la imagenología: consideraciones generales. Rev Cuba Tecnol la Salud. 2018;9(1):167-72.
El Hospital. Panorama del mercado de la industria de imágenes diagnósticas. 2016. Disponible en: https://www.elhospital.com/es/noticias/panorama-del-mercado-de-laindustria-de-imagenes-diagnosticas?pagina=1
Bonet-Morón J, Guzmán-Finol K. Un análisis regional de la salud en Colombia. Documentos de Trabajo Sobre Economía Regional y Urbana N.° 222. Bogotá, Colombia: Banco de la República; 2015.
Febles G. Inteligencia artificial en imagenología. Rev Imagenología. 2018;22(1):7-13.
Aguirre F, Carballo L, González X, et al. Inteligencia artificial aplicada a la imagen médica. Rev Imagenología. 2021;24(2):9-20.
Liew C. The future of radiology augmented with Artificial Intelligence: A strategy for success. Eur J Radiol. 2018;102:152-6.
Wilson DU, Bailey MQ, Craig J. The role of artificial intelligence in clinical imaging and workflows. Vet Radiol Ultrasound. 2022;63(S1):897-902.
Malamateniou C, McFadden S, McQuinlan Y, et al. Artificial Intelligence: Guidance for clinical imaging and therapeutic radiography professionals, a summary by the Society of Radiographers AI working group. Radiography. 2021;27(4):1192-202.
Restrepo Miranda DA, Ortiz Monsalve LC. Aproximaciones a la estimación de la oferta y la demanda de médicos especialistas en Colombia, 2015-2030 [Internet]. 2017. Disponible en: https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/VS/TH/Especialistas-md-oths.pdf
Dewey M, Bosserdt M, Dodd JD, et al. Clinical imaging research: Higher evidence, global collaboration, improved reporting, and data sharing are the grand challenges. Radiology. 2019;291(3):547-52.
Kumar R, Gautam P, Ritambhara, et al. Imaging and future perspectives for diagnosis of complex diseases. Clin Epidemiol Glob Heal. 2020;8(4):1119-20.
Carbelo MÁ, Sosa LE, González CR. Historia y desarrollo del ultrasonido en la Imagenología. Acta Médica del Cent. 2019;13(4):601-15.
Wilson DU, Bailey MQ, Craig J. The role of artificial intelligence in clinical imaging and workflows. Vet Radiol Ultrasound. 2022;63(S1):897-902.
Analoui M, Bronzino JD, Peterson DR. Medical imaging: Principles and practices [Internet]. The Livingston Group, NewYork, United States: CRC Press; 2012
Starikov A, Al’Aref SJ, Singh G, et al. Artificial intelligence in clinical imaging: An introduction. Clin Imaging. 2018;49:vii-ix.
Gilbert FJ, Smye SW, Schönlieb C-B. Artificial intelligence in clinical imaging: a health system approach. Clin Radiol. 2020;75(1):3-6.
Martínez Álzate A, Vida Bonilla S. La Teleradiología como alternativa para el mejoramiento del diagnóstico imagenológico en las zonas rurales y apartadas del territorio colombiano al inicio dela segunda década del siglo XXI [Internet]. Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD); 2021. Disponible en: https://repository.unad.edu.co/jspui/bitstream/10596/40259/3/ajmartineza.pdf
Revista Semana. La empresa colombiana que está revolucionando el sector de radiología e imágenes diagnósticas en el mundo. [Internet]. 2022 Mar. Disponible en: https://www.semana.com/hablan-las-marcas/articulo/la-empresa-colombianaque-esta-revolucionando-el-sector-de-radiologia-e-imagenes-diagnosticas-en-elmundo/202200/
Boochever SS. HIS/RIS/PACS integration: getting to the gold standard. Radiol Manag. 2004;26(3):16-24; quiz 25-7. PMID: 15259683.
De Rosa E, Grazioli F. Adoption of a RIS-PACS system in a hospital: cost-benefit analysis. J Adv Health Care. 2022;4(1).
Hu M, Pavlicek W, Liu PT, et al. Informatics in radiology: efficiency metrics for imaging device productivity. Radiographics. 2011;31(2):603-16.
Ulloa Gómez AC, Urgiles López D, Freire Narváez JE, et al. Eficiencia operativa en clínicas dentales: revisión de la literatura. RECIMA21. 2024;5(7):e575528.
Weiss DL, Kim W, Branstetter BF, et al. Radiology reporting: a closed-loop cycle from order entry to results communication. J Am Coll Radiol. 2014;11(12):1226-37.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Revista colombiana de radiología

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
La Revista Colombiana de Radiología es de acceso abierto y todos sus artículos se encuentran libre y completamente disponibles en línea para todo público sin costo alguno.
Los derechos patrimoniales de autor de los textos y de las imágenes del artículo como han sido transferidos pertenecen a la Asociación Colombiana de Radiología (ACR). Por tanto para su reproducción es necesario solicitar permisos y se debe hacer referencia al artículo de la Revista Colombiana de Radiología en las presentaciones o artículos nuevos donde se incluyan.
| Estadísticas de artículo | |
|---|---|
| Vistas de resúmenes | 179 |
| Vistas de PDF | 57 |
| Descargas de PDF | 57 |
| Vistas de HTML | 0 |
| Otras vistas | 0 |




