<title>New trends in radiology workstation design</title>
Notice bibliographique
Résumé
In the radiology workstation design, the race for adding more features is now morphing into an iterative user centric design with the focus on ergonomics and usability. The extent of the list of features for the radiology workstation used to be one of the most significant factors for a Picture Archiving and Communication System (PACS) vendor's ability to sell the radiology workstation. Not anymore is now very much the same between the major players in the PACS market. How these features work together distinguishes different radiology workstations. Integration (with the PACS/Radiology Information System (RIS) systems, with the 3D tool, Reporting Tool etc.), usability (user specific preferences, advanced display protocols, smart activation of tools etc.) and efficiency (what is the output a radiologist can generate with the workstation) are now core factors for selecting a workstation. This paper discusses these new trends in radiology workstation design. We demonstrate the importance of the interaction between the PACS vendor (software engineers) and the customer (radiologists) during the radiology workstation design. We focus on iterative aspects of the workstation development, such as the presentation of early prototypes to as many representative users as possible during the software development cycle and present the results of a survey of 8 radiologists on designing a radiology workstation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,021 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».