Врач и информационные технологии 2020 №4
Опубликовано: 3 года, 11 месяцев назад
5377
Единственный в России специализированный журнал, посвященный медицинским информационным технологиями. Включен в перечень ВАК ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, рекомендуемых для опубликования основных научных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата и доктора наук.
Входит в РИНЦ и Russian Science Citation Index (RSCI). Входим в библиотеку eLibrary.
СОДЕРЖАНИЕ НОМЕРА
-
Веб-приложение «Врожденные пороки и аномалии раз- вития»: оценка эффективности на основе обратной связи
В настоящее время Интернет-ресурсы широко используются в медицинском образовании, становясь одним
из ключевых инструментов дистанционного обучения. Мы разработали веб-приложение по врожденным порокам и аномалиям развития для студентов-медиков в качестве дополнительного средства для самообучения. Веб-приложение содержит 2 компонента: мультимедийные описания врожденных пороков развития, включающие изображения, анимацию, видеосюжеты и интерактивные графические тесты, а также и модуль контроля знаний. Важными моментами являются улучшение качества веб-ресурсов и оценка эффективности их использования удаленными пользователями. Мы стремились оценить
эффективность веб-приложения на основе анализа динамики показателей уровня знаний пользователей, чтобы использовать полученную информацию для улучшения контента. В анонимном тестировании приняли участие 260 пользователей –врачи, студенты-медики и преподаватели. С использованием лонгитюдного метода исследования мы проанализировали динамику усредненного по группе показателя – процента правильных ответов после повторных попыток тестирования. Результаты показали различия в начальном уровне знаний пользователей, при этом результаты тестов студентов-медиков в динамике были улучшены в большей степени по сравнению с результатами врачей. Начальное значение процента правильных ответов на контрольные вопросы и динамика роста этого показателя после неоднократных попыток являются важными индикаторами для оценки полезности конкретного вопроса. Для разработчиков эта информация, основанная на объективных показателях, оказалась ценной для улучшения образовательного ресурса. -
Московский эксперимент по применению компьютерного зрения в лучевой диагностике: вовлеченность врачей-рентгенологов
А к т у а л ь н о с т ь . В 2019 г. Правительство Москвы приняло решение о проведении масштабного научного исследования – Эксперимента по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения столицы (www.mosmed.ai).
Ц е л ь и с с л е д о в а н и я – систематизировать первые результаты Эксперимента с позиции вовлеченности врачей-рентгенологов.
М а т е р и а л и м е т о д ы . Эксперимент представляет собой проспективное научное исследование, получившее одобрение Независимого этического комитета и зарегистрированное в Clinicaltrails.gov (ID NCT04489992). Пациенты подписывали информированное добровольное согласие. На момент подготовки статьи (01.10.2020) в Эксперименте принимают участие 10 сервисов,
обеспечивающих автоматизированный анализ результатов лучевых исследований: компьютерная томография и рентгенография органов грудной клетки, маммография. В исследование включены количественные показатели Эксперимента с 18.06.2020 по
01.10.2020. Использованы методы социального опроса, описательной статистики, оценки метрик диагностической точности.
Р е з у л ь т а т ы и о б с у ж д е н и е . В течение первых четырех месяцев активной фазы Эксперимента, по состоянию на 01.10.2020,
в ЕРИС ЕМИАС интегрированы 10 сервисов компьютерного зрения, которые успешно проанализировали 497155 результатов
лучевых исследований. На анализ направляются исследования, выполненные на 884 диагностических устройствах в 293 медицинских организациях; из этих учреждений активно участвуют в Эксперименте 272. Вовлеченность медицинских организаций составляет 82%. Медианное время автоматического анализа 1 исследования составило 8 минут; в целом быстрее 15 минут было проанализировано 63% исследований. В начале Эксперимента результаты работы сервисов были доступны на рабочих местах в ЕРИС ЕМИАС 538 врачей-рентгенологов. В течение 4 месяцев Эксперимента количество подключенных врачей неуклонно
возрастало и составило 899 к 01.10.2020. Вовлеченность врачей составила 24%, что несколько превышает общемировые показатели. По результатам социологического опроса отношение к технологиям ИИ московских врачей-рентгенологов можно
охарактеризовать как выжидательное, умеренно-оптимистичное. Врачи-рентгенологи определили полное соответствие результатов работы сервисов компьютерного зрения реальной рентгенологической картине в 64% случаев. В 36% зафиксированы несоответствия; из этого числа значимые расхождения имели место в 6%, незначимые – в 23%.
В ы в о д ы . Результаты первых четырех месяцев активной фазы Московского Эксперимента по применению компьютерного
зрения в лучевой диагностике можно считать успешными. Фиксируется достаточно высокий уровень вовлеченности врачей-рентгенологов. На дальнейших этапах Эксперимента будут реализованы мероприятия по повышению вовлеченности врачей-рентгенологов, а также комплексная сравнительная оценка работы сервисов. -
Технологии прогнозной аналитики в борьбе с пандемией COVID‑19
В последнее время новая коронавирусная инфекция или COVID‑19, вызванная возбудителем SARS-CoV‑2,
продолжает быстрое распространение по всему миру. По мнению Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), объявившей эту вспышку пандемией, COVID‑19 является серьезной проблемой для общественного здравоохранения, имеющей международное значение. Из-за отсутствия доказанного эффективного лечения и вакцинации против COVID‑19 меры предосторожности считаются ВОЗ стратегическими целями и основным способом противодействия пандемии. Руководствам стран рекомендовано принять национальные программы медицинского обслуживания, направленные на оценку и снижение риска распространения инфекции. На этом фоне технологии прогнозной аналитики стали активно использоваться для составления популяционных и персональных прогнозов развития заболеваемости, смертности, оценки тяжести течения
болезни и т. д. В данной статье представлен обзор имеющихся разработок и публикаций по теме применения прогнозной аналитики для борьбы с пандемией COVID‑19. -
Повышение точности прогнозирования длительности дробления мочевых конкрементов на основе многофакторных регрессионных моделей
Приведены регрессионные модели для прогнозирования длительности контактной гольмиевой литотрипсии.
Модели получены на базе расчетных и экспериментальных данных о длительности различных этапов лазерной литотрипсии. Они позволяют на основании объема и рентгенологической плотности мочевых конкрементов и учета анатомических особенностей больного рассчитать ожидаемое время полной фрагментации камней с более высокой, по сравнению с известной моделью на основе коэффициента дополнительных затрат, точностью. -
Радиологические изображения в создании гибридных интеллектуальных систем
До сих пор концепция образных рядов или кортежей изображений в развитии интеллектуальных систем
обсуждалась в связи с ролью фенотипических (внешних) проявлений болезней в диагностике. Настоящее исследование представляет идею нейровизуализационных кортежей как инструмента для прогнозирования течения хронической ишемии головного мозга. Феномен лейкоареоза анализируется как радиологический признак хронической ишемии головного мозга и предиктор инсульта. Кортежи изображений cформированы по результатам нативной компьютерной томографии, компьютерной томографической ангиографии, магнитно-резонансной томографии 85 пациентов с хронической ишемией мозга. Изображения нативной компьютерной томографии обрабатывались методами адаптивной фильтрации. Результаты компьютерной томографической ангиографии обрабатывались с помощью фильтра сосудистости, который позволяет создавать 3D‑реконструкции сосудистой сети в зонах лейкоареоза. В статье обсуждается проблема нечетких изображений, принципы сравнительного анализа изображений и возможность использования доверительных факторов в кортежах изображений. Была разработана схема гибридной интеллектуальной системы, объединяющей традиционные логико-лингвистические правила и изображения на основе первичной информации и реконструкции исходных изображений DICOM в базе знаний. Область применения результатов – прогнозирование риска инсульта с использованием интеллектуальной системы. -
Алгоритм формирования подозрения на новую коронавирусную инфекцию на основе анализа симптомов для использования в системах поддержки принятия врачебных решений
Течение пандемии COVID‑19 накладывает значительную нагрузку на системы здравоохранения, в том числе
на первичное звено, когда необходимо правильно заподозрить и определить дальнейшую тактику. Неспецифичность симптомов и разносторонность проявлений COVID‑19 накладывают трудности для выявления подозрения на данное заболевание. Для улучшения определения COVID‑19 потенциально могут быть полезны симптом-чекеры и системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) с рекомендациями врачу для определения тактики ведения. Анализ научной литературы
показывает многогранность проявлений и частоту встречаемости COVID‑19. Взяв за основу этот анализ, мы структурировали проявления по частоте встречаемости, классифицировали их как «большие» и «малые». Были определены правила их взаимодействий для расчёта уровня подозрения на COVID‑19. Каждому уровню подозрения были разработаны рекомендации по тактике ведения пациента. Для определения симптомов COVID‑19 в неструктурированных текстах электронных медицинских карт были обучены модели NLP. Точность моделей по метрике F-мера составила от 84,6% до 96,0%. Таким образом, был разработан алгоритм выявления подозрения на COVID‑19, который потенциально может быть использован в симптом-чекерах и СППВР для помощи врачам по определению COVID‑19 и поддержки принятия тактических действий. -
Информационная система добврачебной оценки риска возникновения неинфекционных заболеваний
В статье представлено описание концептуального подхода к автоматизации алгоритма доврачебной оценки
факторов риска возникновения неинфекционных заболеваний с целью раннего выявления заболеваний и их последующего мониторинга. Представленная информационная система позволит проводить расчет факторов риска неинфекционных заболеваний, обеспечить динамическое наблюдение, создать единый реестр доврачебных обследований. Информационная система разработана на базе разработанного ранее алгоритма доврачебной оценки риска возникновения неинфекционных заболеваний [6], и позволяет предварительно выявлять факторы риска неинфекционных заболеваний среди широких масс населения без проведения дорогостоящих анализов и без привлечения высококвалифицированных медицинских работников. -
Телемедицина как инструмент межрегионального дистанци- онного взаимодействия с профильными медицинскими организациями субъектов Российской Федерации: 5-летний опыт ФГБУ «НМИЦ гематологии» Минздрава России
Значительный прогресс в развитии телемедицинских технологий происходит благодаря совершенствованию
механизмов нормативно-правового регулирования и реализации национального проекта «Здравоохранение». Национальным медицинским исследовательским центрам (НМИЦ) была поставлена задача организации консультативной и методологической экспертной поддержки профильных региональных медицинских организаций 3 уровня субъектов РФ.
В статье представлен опыт ФГБУ «НМИЦ гематологии» Минздрава России по применению телемедицинских технологий с целью совершенствования оказания специализированной, в том числе высокотехнологичной медицинской помощи. За 5-летний период работы существенно выросло количество запросов на проведение телемедицинских консультаций по профилю «гематология/онкология» уровня «врач-врач», в том числе благодаря организационной работе по расширению географического охвата и привлечению профильных специалистов – региональных врачей гематологов. Так, в 2019 году было получено 1380 запросов из 80 субъектов РФ. Наибольшее количество запросов поступило из медицинских организаций
Центрального (28%) и Сибирского (25%) федеральных округов. Проведен анализ распределения врачебных консультаций/ консилиумов по целевым направлениям, маршрутизации, нозологическим формам и другим клиническим характеристикам в целом, а также и по регионам Российской Федерации.
Телемедицинские консультации играют важную роль в осуществлении своевременной и детальной первичной диагностики и мониторинга пациентов с заболеваниями системы крови, сокращению временного периода постановки диагноза, оптимизации маршрутизации пациентов, повышению доступности и своевременности начала терапии – выбора и обоснования тактических решений, смены программ лечения основного заболевания, коморбидных состояний и осложнений. В большинстве случаев в итоге данные мероприятия способствуют снижению рисков неудач терапии, осложнений и летальных исходов. Анализ накопленных в консультативном центре данных позволяет получать комплексное представление о лечебно-диагностических возможностях, качестве и эффективности оказания профильной медицинской помощи в субъектах РФ. -
Логика ментальных моделей в доказательной медицине.
Поставлена актуальная задача дополнения интеллектуальных систем доказательной медицины технически
реализованными ментальными моделями. Посредством этих моделей осуществляется осмысление пользователем результатов цифровых моделей в системах Больших Данных. Уточнены понятия, относящиеся к этой проблематике. Определена элементная база нейронных сетей для реализации ментальных моделей. Предложен вариант непрерывной логики ментальных моделей. Построены функциональные выражения сверток входных сигналов искусственных нейронов. Определены базовые операции для использования в вычислительной архитектуре нейронной сети. Намечены перспективы развития этой проблематики.
Медицинские информационные системы
Искусственный интеллект в здравоохранении
Диагностические системы
Системы поддержки принятия решений
Телемедицина
Особое мнение
Ссылка на полную и бесплатную версию этого номера.
«ВиИТ» №4 2020 в высоком разрешении
8.8 МБ
«ВиИТ» №4 2020 в среднем разрешении
8.8 МБ