Gestión de Imagen Médica Digital (GIMD)

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Resumen

GIMD es un proyecto que comenzó a implantarse en el año 2013 en la Comunitat Valenciana consistente en dotar a los centros de la Conselleria de Sanitat Universal i Salut Pública de un PACS regional, así como de un biobanco que es Nodo Europeo de BioImaging.
La estructura de la solución es arbórea con un nodo central y puntos de acceso al servicio en los diferentes centros de producción de imagen. Así mismo, un aspecto muy relevante del proyecto es la seguridad, disponiendo de diferentes niveles de replicación tanto en el nodo central como en los puntos de acceso al servicio.
El objetivo final de proporcionar una herramienta robusta, fiable, moderna y veloz a los profesionales sanitarios que utilizan la imagen médica bien para visualizarla, bien como ayuda a realizar determinadas intervenciones quirúrgicas o bien para realizar un diagnóstico se ha cumplido. Además, se ha mejorado el acceso a la imagen tanto en la reducción del tiempo, como en la cantidad de estudios relacionados que se presentan al profesional sanitario.

Cayetano Miguel Hernández Marín

Coordinador dirección ejecutiva del Proyecto de Gestión de Imagen Médica Digital GIMD; Coordinador Proyectos TIC Área de Recursos Departamentales en la Subdirección de Sistemas de Información del Hospital Universitari i Politècnic La Fe – València; Presidente Sociedad Valenciana de Informáticos de Sanidad (AVIS@); Presidente Federación de Asociaciones de Informáticos de Sanidad (FAIS)

Cayetano Miguel Hernández Marín es ingeniero de informática por la Universitat Politècnica de València, Máster en Dirección de Sistemas y Tecnologías de la Información y las Comunicaciones para la Salud por el Instituto de Salud Carlos III y la Sociedad Española de Informática de la Salud. Certificado en ITIL 3, COBIT 5 y PRINCE 2. Responsable del Área de Recursos Departamentales de la Subdirección de Sistemas de Información del Departament de Salut València – La Fe, cuenta con más de 27 años de experiencia trabajando en diferentes servicios de informática en la Conselleria de Sanitat Universal i Salut Pública. Además, es presidente de la Federación de Asociaciones de Informática Sanitaria (FAIS) y presidente de la Asociación Valenciana de Informáticos de Sanidad (AVISA).

1. El punto de partida

En el año 2013 la Conselleria de Sanitat (hoy Conselleria de Sanitat Universal i Salut Pública) de la Generalitat Valenciana adjudicó el proyecto de Gestión de Imagen Médica Digital mediante un diálogo competitivo a la empresa General Electric (en adelante GE).

La situación en cuanto a imagen médica en los 25 centros incluidos en el proyecto era bastante variada, los PACS (Picture Archieving and Communications System) [4] instalados en esos centros eran de seis fabricantes diferentes (Agfa, Carestream, Esaote, GE, IRE y Philips). Para mayor complejidad, se habían adquirido a través de diferentes concursos públicos, con lo que su antigüedad era diferente. Además, incluso PACS del mismo fabricante estaban en versiones distintas.

En el proyecto estaban también incluidas las Unidades de Prevención de Cáncer de Mama (UPCM) pertenecientes a Salud Pública, en las que se hace screening de mama. En estas unidades la situación tampoco era la mejor, tan sólo 5 de ellas disponían de PACS, y el resto carecían de PACS y de mamógrafo digital. Todas ellas incluidas en el proyecto. [10]

Por lo que respecta al RIS (Radiology Information System), un poco más de lo mismo. En el ámbito del proyecto había 4 RIS diferentes identificados, concretamente: OrionRIS (en un total de 22 centros), el RIS incluido en OrionCLINIC (en 2 centros), un RIS de la empresa Novasoft (en un centro) y SIGMA, el RIS que se utiliza en las UPCMs para invitar a las ciudadanas de la Comunitat Valenciana a realizarse el screening de mama [1].

Si entramos en el catálogo de prestaciones, por facilitar un poco las cosas, cada centro disponía de un catálogo propio de prestaciones, aunque bien es cierto que se estaba trabajando bastante tiempo en el desarrollo de un catálogo de prestaciones radiológicas corporativo, al menos, esto estaba encaminado a la utilización de un PACS regional.

Con este escenario y algún que otro problemilla que ha ido surgiendo a lo largo del proyecto, su puesta en marcha supuso un gran reto a diferentes niveles, como es fácil intuir.

En definitiva, y por aportar unos números de partida: entre los 25 centros se generan unos 5,5 millones de estudios radiológicos al año, alrededor de 4,5 millones de estudios no radiológicos (medicina nuclear, endoscopias, cardiología, urología, etc.). Se informan unos 6,2 millones de estudios al año (que deben visualizarse junto con el estudio del que se trata). Por lo que respecta a usuarios, alrededor de 500 radiólogos, casi 1800 clínicos que utilizan herramientas avanzadas para visualizar la imagen, más de 5000 modalidades radiológicas y 3500 no radiológicas conectadas (equipos que generan imagen digital), casi 11 millones de citas para realizar alguna prueba que genere imagen al año, 49 centros en los que se produce imagen, y más de 11500 clínicos que consultan imagen diariamente. Por lo que respecta a los estudios a migrar de los PACS antiguos, más de 35 millones de estudios.

Con este escenario y algún que otro problemilla que ha ido surgiendo a lo largo del proyecto, su puesta en marcha supuso un gran reto a diferentes niveles, como es fácil intuir.

2. Arquitectura de GIMD

La arquitectura de la solución implantada tiene dos niveles. Por una parte está el nodo central ubicado en el CPD de la Conselleria de Sanitat Universal i Salut Pública y, por otra, los denominados SAP (Service Access Point) que se encuentran en los CPDs de los diferentes centros incluidos en el proyecto. Ahora veremos cada una de ellas con mayor detalle.

3. El nodo central

El nodo central es la parte fundamental del proyecto GIMD. Contiene todos los subsistemas que permiten que la solución funcione como es debido. No vamos a comentar en este artículo aspectos de muy bajo nivel, tan sólo mencionaremos aquellos que influyen directamente en el funcionamiento de GIMD.

Para el correcto funcionamiento de la solución, GE recomienda que una instancia de PACS (denominada ComunidadPACS en el ámbito del proyecto) gestione un máximo de 5,5 millones de estudios / año. Así pues, dado que el total de estudios generados anualmente era ya en 2013 de unos 10 millones / año, y previendo su crecimiento, se decidió implantar tres instancias de PACS, una por cada una de las provincias de la Comunitat Valenciana. En definitiva, una ComunidadPACS es una base de datos que almacena los estudios en formato DICOM.

Otro de los subsistemas que componen el nodo central es el VNA (Vendors Neutral Archive), que almacena la información de todos los estudios en un formato independiente del fabricante, esto es, un formato accesible por cualquier visor de imagen que cumpla con el estándar DICOM. Esto tiene una gran importancia puesto que la mayoría de PACS almacenan información propietaria para gestionar los estudios de un modo más eficiente, cosa que como contrapartida los hace no compatibles con algunos visores de imagen. De este modo, si en el futuro se implanta una solución de PACS regional de otro fabricante, no sería necesario migrar los estudios al disponer del VNA. Otro aspecto muy importante del VNA es que constituye un biobanco de imágenes. Esto permitió constituir en la Comunitat Valenciana un Nodo Europeo de BioImaging que permite acceder a una vasta colección de imágenes a los colectivos de investigación europeos. Este hecho permitió colocar a la Comunitat Valenciana a la cabeza de España en bancos de imagen diagnóstica en el año 2014.

Otro de los subsistemas que hay en el nodo central es el almacenamiento de todas las imágenes de la Comunitat Valenciana, que en la actualidad supera los 700 TB reales.

Hay un componente de una gran importancia que es el visor de imágenes ligero o ZFP (Zero FootPrint) y que permite a los usuarios visualizar imagen con calidad diagnóstica. Concretamente hay cuatro granjas de servidores, cada una de las cuales ponen a disposición de los usuarios varias instancias de este visor balanceadas para equilibrar la carga. El motivo de que haya 4 granjas de ZFP es que se dispone de una que apunta directamente al VNA y una por cada una de las tres ComunidadesPACS, estos son los ZFP provinciales.

Hay un componente de una gran importancia que es el visor de imágenes ligero o ZFP (Zero FootPrint) y que permite a los usuarios visualizar imagen con calidad diagnóstica.

El hardware que soporta todos los servidores que ejecutan estos subsistemas es una infraestructura de virtualización VMware replicada que permite, en caso de avería, que todos se ejecuten en una de las réplicas para dotar al sistema de mayor seguridad.

Todo lo que hemos explicado hasta aquí constituye el nodo primario de GIMD y está ubicado en el CPD de la Conselleria de Sanitat Universal i Salut Pùblica. Existe un nodo secundario exactamente igual a este en el CPD del hospital Universitari i Politècnic La Fe de València, a una distancia aproximada de 5 kms. Ambos nodos están replicados para dotar al sistema de un nivel mayor de seguridad.

Como resulta evidente a estas alturas, la red también es un subsistema más que importante, clave en este proyecto. Ambos nodos están conectados mediante una red de fibra oscura punto a punto dedicada, que permite utilizar direccionamiento LAN en un entorno WAN y hace posible la replicación de ambos nodos en tiempo real.

Así pues, pese a que hablamos del nodo central, realmente este está formado por la suma del nodo principal, el nodo secundario, la red de fibra oscura, toda la electrónica de red que permite utilizarla y toda la electrónica que conecta ambos nodos con los centros productores de imagen.

El hecho de disponer de un nodo principal y uno secundario, aporta a GIMD una característica muy importante de cara al despliegue de nuevas versiones de los diferentes subsistemas sin pérdida de servicio. Para ello, se para temporalmente la replicación, se instalan las nuevas versiones de software en el nodo secundario, y, una vez instaladas, se promociona este nodo a nodo principal, y una vez se han copiado todos los estudios generados mientras ha estado desconectada la replicación, se procede a instalar las nuevas versiones en el que en ese momento ya es el nodo secundario. Una vez terminado, se vuelve a promocionar este nodo a nodo principal. Esto no es necesario, pero se decidió que, en condiciones normales, el nodo principal fuera siempre el mismo.

4. Los SAP de los centros

Por lo que respecta a la infraestructura que proporciona el acceso al servicio y que se ubica en los diferentes centros, los subsistemas más importantes que lo componen son los siguientes.

El subsistema de almacenamiento local (también denominado OnLine) está dimensionado en función de la producción de imagen de cada centro y su tamaño es tal que permite tener almacenados los estudios generados y accedidos en los dos últimos años. Esto quiere decir que cualquier estudio cuya fecha de creación sea posterior a los dos últimos años está ahí almacenado, pero también cualquier estudio que, siendo más antiguo, haya sido accedido en los dos últimos años. Esto es muy importante puesto que en un altísimo porcentaje de ocasiones, para diagnosticar una enfermedad a través de la imagen hay que comparar con imágenes anteriores, que en muchas ocasiones son de una antigüedad superior a dos años. Hay que hacer una salvedad en cuanto a esto y es que, en el caso de las mamografías, se hace una comparación con las dos anteriores, y, dado que el screening de mama suele realizarse cada dos años, esto implica que las mamografías disponibles son de hasta hace 4 años para disponer de dos. Volveremos sobre este asunto cuando hablemos del informado de las mamografías.

Otro de los subsistemas es el de visualización diagnóstica [5] que, básicamente se encarga de gestionar el flujo de trabajo para la visualización e informado de los estudios. Para ello debe realizar varias tareas:

  • Gestiona la compresión sin pérdida (lossless) de los estudios para su almacenamiento una vez se han recibido desde el equipo que ha realizado la captura.
  • Descomprime los estudios cuando se solicita su visualización.
  • Recupera estudios previos relacionados del mismo paciente en función de un algoritmo definido para cada modalidad.
  • Cuando se produce la visualización del estudio, proporciona un guiado por las imágenes que contiene encaminado a diagnosticar del modo más certero.

Es decir, estamos hablando de una herramienta de ayuda a la toma de decisión que presenta los estudios a los profesionales del modo más adecuado para que la labor de informar (o diagnosticar) sea lo más acertada y eficiente posible. En el siguiente punto concretaremos cuáles son estas herramientas y cómo funcionan.

El interface DICOM es otro de los subsistemas alojado en los SAP y es el que “habla” DICOM. Cuando se recibe un estudio desde una modalidad, comprueba que se ajusta al estándar DICOM y luego lo transfiere al que se encarga de comprimirlo para que, posteriormente, se almacene. Así mismo, y, aunque cada vez es menos habitual, en ocasiones se imprime algún estudio, para lo cual existen impresoras radiológicas que también hablan DICOM. Pues bien, cuando se solicita imprimir un estudio, este interface se encarga de gestionar el envío a dicha impresora.

Es decir, estamos hablando de una herramienta de ayuda a la toma de decisión que presenta los estudios a los profesionales del modo más adecuado para que la labor de informar (o diagnosticar) sea lo más acertada y eficiente posible.

El motor de integración [2] [7] [8] es el encargado de hablar con el RIS básicamente en tres diálogos:

  • Para recibir información de las citas mediante mensajería HL7. Concretamente, la información indispensable que debe recibir para una cita es el identificador de cita (Accession Number), el identificador de paciente (SIP en el caso de la Comunitat Valenciana), la agenda en la que se ha citado, fecha y hora de la cita y prestación a realizar.
  • Para recibir la información de la captura de actividad, en la que el técnico registra datos propios del hecho de la adquisición de la imagen.
  • Para recibir el texto del informe que ha realizado un radiólogo o cualquier otro profesional sanitario que informe pruebas de imagen (medicina nuclear, cardiología, cardiovascular, …)

Cuando se recibe una cita, esta se pasa a un subsistema encargado de gestionar la worklist. Periódicamente las modalidades consultan las citas que tienen programadas, recibiendo la información de la cita. Cuando el técnico realiza la adquisición de las imágenes correspondientes a la prestación que tiene citada el paciente, realiza el proceso de captura, con lo que la modalidad compone un objeto DICOM con las imágenes correspondientes al estudio, los datos de la cita, información de la propia modalidad, información del proceso de adquisición de la imagen, etc., y lo envía al interface DICOM que hemos comentado anteriormente. El informe no forma parte del objeto DICOM, por lo que cuando se recibe, se almacena en la base de datos para poder mostrarlo posteriormente junto al estudio.

Por último, estaría el subsistema de contingencia local, consistente en una copia del almacenamiento del SAP (recordemos que contenía los estudios generados y accedidos en los dos últimos años), un PACS de contingencia plenamente operativo de forma autónoma, y un visor de contingencia. En caso de pérdida de comunicación con el nodo principal (el activo en ese momento) ya sea por no estar accesible a través de la red o por avería, el centro en cuestión entraría en contingencia y con una mínima configuración interna, continuaría trabajando normalmente contra el subsistema de contingencia.

Este último subsistema pone de manifiesto que, tanto la seguridad de la imagen digital como la disponibilidad del sistema GIMD son asuntos de suma importancia en este proyecto.

5. Las herramientas de ayuda al diagnóstico

GIMD dispone de diversas herramientas en función de las necesidades del usuario. Vamos a comentarlas brevemente para hacernos una idea de todas las posibilidades de GIMD:

ZFP: Centricity Zero FootPrint (Visor ligero) [3] es un visor de diagnóstico que ofrece, a todos los usuarios clínicos, acceso a las imágenes e informes utilizando tecnología de streaming adaptativo. Además de las funcionalidades habituales de los visores clínicos permite (en función del tipo de imagen) generar modelos 3D MIP y MPR. Se puede utilizar tanto desde dispositivos móviles como desde puestos de trabajo al uso. Es una herramienta web que no precisa de instalación y no deja huella en los dispositivos desde los que se ejecuta. Esto consigue aumentar la privacidad y la seguridad de los datos, adaptándose al perfil ATNA de IHE. [6]

ATNA – Audit Trail and Node Authentication: Registro para auditoría y autenticación de nodos. Proporciona una infraestructura básica sobre la que implementar las políticas de seguridad de cada organización. Describe una forma de autenticación de los actores (sistemas) usando certificados, y de transmitir eventos relacionados con la información personal a un repositorio para auditoría.

UV: Centricity Universal Viewer (Visor avanzado) [9] está especialmente diseñado para los profesionales de radiología, cardiología y medicina nuclear. Está basado en tecnología web y streaming adaptativo, que se adapta a la disponibilidad de ancho de banda. Además de las funcionalidades que proporciona el visor ligero (ZFP), dispone de funcionalidades embebidas y herramientas de diagnóstico avanzado para el 3D y flujo de diagnóstico de mamografía avanzada tanto 2D como 3D (tomosintesis). También puede integrarse con otros visores y herramientas externas, de manera que los profesionales que lo utilizan trabajan más cómodamente y, sobre todo, de forma mucho más ágil, ya que cuando se invoca cualquiera de esas herramientas, esta se muestra con el estudio ya abierto y no es necesario buscarlo una vez dentro de la misma, como había que hacerlo antiguamente.

GIMD dispone de diversas herramientas en función de las necesidades del usuario.

También mejora la productividad mediante una herramienta denominada Smart Reading Protocol que permite que los usuarios configuren el modo de visualización de los estudios en función del catálogo de procedimientos, permitiendo que el usuario “enseñe” a la aplicación cómo mostrar los resultados. De este modo, la siguiente vez que se abra un estudio similar, se mostrará como el usuario quiere verlo.

IDI: Centricity IDI Mamo Workstation es una estación de trabajo diseñada específicamente para la gestión del flujo de trabajo en mamografía, integrable de manera nativa dentro de UV, que permite la gestión de la imagen 2D y 3D, gestión de previas, comparativas, anotaciones, cruce con otras modalidades mediante herramientas como la ordenación cronológica, protocolos de imagen dinámicos, autoalineación, etc.

AWS: Centricity Advanced Windows Server es una herramienta que ofrece capacidades de diagnóstico y que permite, entre otras cosas, la visualización de generaciones de volúmenes tridimensionales MIP, MPR, CPR o 3D, medidas de lesiones entre múltiples volúmenes, visualización funcional o cine, compresión dinámica en función del ancho de banda.

Postprocesos avanzados incluidos en el proyecto: Los más importantes son el Volume Viewer y el OncoQuant, ambas herramientas han aportado grandes mejoras para los profesionales y, por supuesto, para los pacientes ya que los diagnósticos son mucho más precisos al tener una visión de los estudios impensable hace unos años. El Volume Viewer genera volúmenes a partir de los estudios, proyecciones multioblícuas, segmentado automático, contorno de estructuras y análisis vascular. Por su parte, OncoQuant permite realizar cuantificación avanzada en tumores y ha aportado grandes mejoras al trabajo de los profesionales de medicina nuclear.

Cuando desde cualquiera de estas herramientas de diagnóstico, el profesional que las utiliza, solicita visualizar un estudio concreto, lanza una consulta a la base de datos de la ComunidadPACS de su provincia y obtiene como resultado el identificador del estudio, el identificador del centro que la generó y dónde se encuentra almacenada (una lista de ubicaciones). Si está en el almacenamiento local del SAP, se recupera y se muestra. Si por el contrario, no está allí, se recupera desde el almacenamiento del nodo principal.

6. Aspectos más importantes del proyecto para los profesionales que utilizan la imagen para el diagnóstico

La implantación de GIMD ha supuesto un cambio importantísimo para la sanidad en la Comunitat Valenciana en varios aspectos. Vamos a explicar los más importantes.

6.1.Mejora en el acceso a la imagen

Hasta la entrada en GIMD, cada centro disponía de su propio PACS, por lo que los profesionales sanitarios que trabajaban en el mismo tan sólo tenían acceso a ver los estudios almacenados en el mismo. [13]

En el caso en que se derivaba a un paciente de un hospital a otro para tratar su dolencia, el hospital de origen debía enviar los estudios de imagen que tuvieran relación con la patología del paciente. Para poder hacerlo, cada PACS disponía de nodos de envío y recepción y había que hacer un envío del estudio al PACS del hospital destino. Esto no es un problema, pero tampoco es cómodo. Lo primero de todo es que, como hemos visto, un PACS debe tener información sobre los estudios que almacena para tenerlos correctamente identificados. Así pues, cuando le llega un estudio de otro PACS, este se queda almacenado, pero inespecífico o no verificado, es decir, no está enlazado a una cita. Otro problema añadido es que el informe no se envía de PACS a PACS, sino que hay que enviarlo por otro medio (correo, fax, …). Estos dos aspectos suponen que en el hospital destino se debe hacer una serie de tareas para incorporar el estudio como si fuera propio del hospital, concretamente hay que hacer una cita en el RIS para ese paciente, con la fecha, hora, prestación, etc. originales, copiar el informe recibido y posteriormente en el PACS realizar el proceso de verificación, consistente en actualizar la información del estudio para que coincida con la que el RIS ha enviado al PACS. Desde que el proyecto GIMD está implantado este problema ha desaparecido por completo. Todos los puestos clientes de todos los profesionales que tienen acceso a la imagen médica digital tienen acceso directo al ZFP de su propio centro (desde el que pueden ver todos los estudios de su provincia como hemos visto anteriormente) y a los ZFP provinciales de las otras dos provincias. De esta manera pueden ver cualquier estudio de cualquiera de las tres ComunidadesPACS independientemente del hospital en el que se encuentren.

La implantación de GIMD ha supuesto un cambio importantísimo para la sanidad en la Comunitat Valenciana en varios aspectos

6.2.La técnica del prefetch

El prefetch (o prebúsqueda) consiste en localizar los estudios de un paciente con anterioridad a que se vayan a utilizar. Pese a que en GIMD todos los estudios están guardados en disco, con lo que el tiempo de recuperación es razonable en cualquier caso, se ha implementado esta técnica para el caso concreto de las mamografías puesto que son imágenes con mucha resolución y, por tanto, pesadas, con lo que la velocidad de la red puede afectar al tiempo de descarga. Además, y como ya comentamos anteriormente, para el cribado de cáncer de mama, se visualizan dos estudios previos, con lo que la manera de disponer de ellos en el almacenamiento local será esta. Durante la noche, se revisan las citas del día siguiente y el sistema envía las mamografías previas desde el almacenamiento del nodo principal al del SAP donde vaya a realizarse el estudio. Así, cuando los radiólogos van a necesitar visualizar las mamografías previas, están en el almacenamiento local y la carga completa del estudio es más rápida.

6.3.El streaming adaptativo

Como quiera que para algunas modalidades los estudios constan de miles de imágenes (TAC, PET-TAC, etc.), estos tienen un gran tamaño y, aunque las comunicaciones son buenas, el tiempo de envío de un archivo de gran volumen es grande, con lo que un usuario que está esperando a que se cargue por completo para poder visualizarlo e informarlo lo percibe como lentitud extrema del sistema. Para evitar esto, se ha implementado esta técnica que consiste en que el estudio se envía imagen a imagen de manera que en cuanto llega la primera (de forma casi instantánea), el usuario comienza a verla. El envío de imágenes continúa y cuando el usuario quiere moverse por las diferentes imágenes, estas ya se han recibido y se muestran de inmediato.

6.4.Una ayuda más … la región anatómica

Con la definición del catálogo de prestaciones corporativo se consiguió algo muy importante, utilizar la funcionalidad que proporciona GIMD para consultar todos los estudios de una misma prestación independientemente de dónde se hubieran realizado. Esto tiene un beneficio importante para obtener un diagnóstico más certero y es que el profesional que va a realizar el informado de un estudio puede consultar estudios previos del mismo paciente y prestación realizados con anterioridad en otro hospital. Hasta la entrada en GIMD, cuando se hacía un estudio de una determinada prestación por primera vez en un centro, no era posible comparar con estudios previos, con lo que el diagnóstico no podía basarse en la comparación.

Tras la implantación de este catálogo, se pensó en asociar todas las prestaciones a una región anatómica, de ese modo, se amplió el abanico de estudios previos relacionados con el estudio que se estaba informando. Así pues, en la actualidad, cuando se va a realizar el informado de un estudio de una prestación concreta, GIMD muestra una lista de todos los estudios tanto de esa prestación concreta como de otras prestaciones de la misma región anatómica. De este modo, los profesionales cuentan con mucha más información encaminada a proporcionar un diagnóstico mucho más certero.

Conclusiones

La implantación de GIMD ha resultado verdaderamente compleja y muy costosa, ha sido necesario redefinir protocolos de trabajo que han afectado a todos los profesionales que utilizan imagen en el ámbito de la Conselleria de Sanitat Universal i Salut Pública, pero se han obtenido beneficios tanto en disminuir el tiempo de visualización de los estudios, en incrementar la información disponible para los profesionales a la hora de diagnosticar y en obtener un PACS regional que incluye toda la imagen médica generada en la Comunitat Valenciana.

Bibliografía

[1] Ayal, M. y A. Seidmann (2009), On The Economic Role of RIS/PACS in Healthcare: An Empirical Study. HICSS 2009. – (http://ieeexplore.ieee.org/document/4755588/).

[2] Boochever, S. (2004), “HIS/RIS/PACS Integration: Getting to the Gold Standard”, Radiology Management, vol. 26, N° 3.

[3] Caffery, L. y K. Manthey (2004), “Implementation of a Web-based Teleradiology Management System”, Journal of Telemedicine and Telecare, vol. 10. (https://www.researchgate.net/publication/8125564_Implementation_of_a_Web-based_teleradiology_management_system).

[4] Carter, C. y B. Veale (2010), Digital Radiography and PACS. Mosby Elsevier.

[5] Chavarría, M. y M. Lloret (2004), “Diagnóstico por la imagen”, en Escolar F, Carnicero J (Coord.), El sistema integrado de información clínica. Informes SEIS (6). Pamplona: Sociedad Española de Informática de la Salud, 2004. (http://www.seis.es/).

[6] Dreyer, K.J. (2000), “Why IHE?”, Radiographics, vol. 20.

[7] Haramati, N. (2000), “PACS and RIS: Approaches to Integration”, JHIM, vol. 14, N° 3.

[8] Huang, H.K. (2010), Integration of HIS, RIS, PACS, and ePR, in PACS and Imaging Informatics: Basic Principles and Applications, Second Edition, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ, Estados Unidos.

[9] Li, M. y otros (2003), “The Evolution of Display Technologies in PACS Applications”, Computer Medical Image Graphics, vol. 27.

[10] Seeram, E. (2011), Digital Radiography – An Introduction, First edition, Delmar Cengage Learning.

[11] Yu, L. y J. Wang (2010), PACS and Digital Medicine: Essential Principles and Modern Practice. CRC Press.