Pesquisa norte-americana afirma que a utilização de relatórios automatizados ou estruturados pode auxiliar na redução de erros em ultrassons de tireoide.
A adoção de um modelo de relatório totalmente estruturado e automatizado para imagens de ultrassom da tireoide pode ajudar a reduzir os erros a zero.
É isso que afirma um novo estudo da Duke University, EUA, que explora a eficácia de várias estratégias de relatórios de imagens da tireóide e sistema de dados, publicado recentemente no JACR.
Testando quatro modelos de relatório que variam de texto livre a totalmente estruturado e automatizado – com software integrado que soma eletronicamente os pontos do TI-RADS – os especialistas descobriram que o último eliminou amplamente os erros.
“Os sistemas de classificação em radiologia, como TI-RADS, podem ser complicados e pesados,” afirma Dr. Benjamin Wildman-Tobriner, do Departamento de Radiologia do Duke University Hospital e colegas da instituição da Carolina do Norte.
“Dados do nosso os leitores mostraram menos erros com um relatório automatizado em comparação com outros tipos de modelo, e nenhum leitor cometeu um único erro ao usar o modelo mais avançado”, acrescentam.
Para conduzir sua investigação, a equipe de pesquisa encarregou quatro radiologistas de usar o TI-RADS do American College of Radiology para ditar 80 ultrassons divididos igualmente entre quatro tipos de modelo.
Essas variavam do texto livre básico ao mínimo e totalmente estruturado e, finalmente, à versão aprimorada que também incluía automação. Em seguida, os investigadores rastrearam a frequência dos erros, relatando as mudanças de horário e também entrevistando médicos sobre a experiência.
No geral, a equipe descobriu que a combinação de relatórios estruturados e o software reduziu as taxas de erro de quase 29% sem automação, até zero para o modelo mais avançado.
Além disso, o software não pareceu reduzir a eficiência, com os tempos de ditado permanecendo relativamente estáveis, e os médicos expressaram satisfação com a ferramenta de atendimento nos resultados da pesquisa.
“Todos os nossos leitores preferiram subjetivamente o modelo automatizado, provavelmente em parte porque concentrava sua experiência e habilidades na classificação de características de nódulos”, concluem Wildman-Tobriner e colegas.
“Uma vez que os recursos foram determinados pelo radiologista, nossos resultados sugerem que o software pode ser usado para gerar as recomendações TI-RADS e eliminar erros de cálculo”.
