Il professor Mark McEntee
Fonte di immagine: University College Cork
“Ci sono molte carte su AI, ma non nell'area di radioprotezione e di AI,” ha detto i delegati a Valencia, Spagna. “il AI nella radioprotezione è nella sua infanzia, ma potrebbe essere un commutatore del gioco.” L'esperto ha identificato tre colonne di AI nella radioprotezione: giustificazione degli esami ai raggi x; ottimizzazione degli esami; e limitazione della dose. McEntee ha incoraggiato le società di AI a tendere ai frutti d'attaccatura bassi in quelle tre aree. Per esempio, la giustificazione è virtualmente non trattata, ha detto: “Potreste impedire gli esami ingiustificati impedendo quelli che sono inutili. Potreste essere sorpreso, ma accade molto. A volte gli errori sono fatti o, perché i risultati non sono disponibili ancora, medici fanno riferimento ancora i pazienti. L'effetto cumulativo della dose al paziente è che qualcosa i medici dovrebbero essere preoccupati circa ed è un obiettivo per AI.”
Il AI ha potuto anche aiutare i clinici ad identificare l'esame corretto per effettuare. Alcuni strumenti decisionali clinici già esistono, ma c'è stanza per più, McEntee crede. Le linee guida quali i criteri americani di convenienza, il iGuide di esr o le raccomandazioni formulati dal RANZC possono aiutare gli sviluppatori di AI, ma sono risorse statiche che non sono basate su prova, lui hanno spiegato. “Le informazioni su giustificazione sono basate spesso sul consenso degli esperti piuttosto che le prove controllate ben progettate.”
