Единая диагностическая информационная система: использование результатов эндоскопии при интерпретации изображений компьютерной томографии шеи и краниофациальной области

Обоснование. Анатомическая сложность шеи и краниофациальной области (КФО) при компьютерной томографии (КТ) ― предпосылка как для гипо-, так и гипердиагностики наличия и оценки состояния опухолей гортани, глотки, языка, дна и полости рта, нёба, трахеи, пищевода, полости носа, околоносовых пазух, основания черепа, наружного и среднего уха. Работа врачей по субспециализациям стала золотым стандартом в лучевой диагностике [1], однако особо важно сопоставление с иными методами ― клиническим (осмотр, пальпация) и эндоскопическим. Их информация, представленная рентгенологу в виде текста, требует критической оценки (субъективный фактор, значимые опечатки, оставленные фрагменты шаблонов). Контроль точности текстовой информации эффективен при сравнении с визуальной и в обязательном взаимодействии с врачом-эндоскопистом. Цель ― оценить уровень зрелости цифровизации медицинской визуализации в Клиническом онкологическом диспансере № 1 г. Краснодара на основе применения единой диагностической информационной системы (ЕДИС). Методы. Сопоставление данных врачом-рентгенологом возможно посредством прямой связи с врачом-эндоскопистом для подтверждения или совместного создания суждения; реконструкций КТ-изображений (3D, MPR и т.д.); просмотра медицинской документации пациента, архивов изображений, региональных медицинских информационных систем (порталов банков медицинских данных) [2]. Локальная ЕДИС диспансера построена на базе программных продуктов ЛИНС LookInside и PACS ЛИНС Махаон [3]. В арсенале более 40 единиц медицинского оборудования различных модальностей. Результаты визуализирующих методов хранятся в ЕДИС и формируют диагностическую историю. Количество исследований шеи и КФО за I полугодие 2021 г. составило 2623 КТ (в среднем 2,1 исследования на 1 пациента) и 1772 эндоскопии (в среднем 1,2 исследования на 1 пациента). Всего 2232 пациента, из них 392 (278 мужчин и 114 женщин) в возрасте от 18 до 90 лет, которым выполнялись оба метода в различных комбинациях. Для бенчмаркинга диагностических подразделений использована «Модель зрелости цифровизации медицинской визуализации «Медвиз»» [4, 5]. Результаты. Ценна компенсация ограничений одного метода возможностями другого. Доступ к эндоскопической визуализации облегчает при КТ выявление и оценку язвенного типа опухолевого роста (преодоление ограничений метода КТ), даёт подтверждение данным КТ о подслизистом характере опухоли (преодоление ограничений эндоскопического метода). При работе с КТ шеи и КФО врач-рентгенолог всегда и непременно обращается к данным эндоскопического исследования, подобный своеобразный «Fusion в голове» диагноста позволяет повысить информативность метода (рис., см. раздел «Дополнительные данные»). Таким образом, к ЕДИС подключено всё оборудование, а подсистемы медицинской визуализации диспансера настроены на работу с единой базой данных. Посредством «Портала врача» Краснодарского края обеспечена доступность электронных протоколов осмотров, результатов лабораторных исследований и других документов. Заключение. Сопоставление данных на этапе инструментальных исследований шеи и КФО закрепляет их оптимальную очерёдность ― ларингоскопия с последующей КТ; сокращает число повторных консультаций результатов КТ, что экономит ресурс как лечащего врача, так и врача-рентгенолога. Инфраструктура информационных технологий (ИТ) диспансера отвечает требованиям «продвинутого» уровня: обеспечено хранение DICOM- и не-DICOM-изображений, видео в рамках отделений лучевой диагностики и эндоскопии; внедрены диагностические рабочие станции; структурировано описание исследований; организована непрерывность рабочих процессов. Вся визуальная информация в диспансере полностью оцифрована, ведётся научная деятельность по перспективным ИТ-направлениям, что почти соответствует 5-му (последнему) уровню цифровизации по модели «Медвиз». Для завершения последнего этапа прорабатываются вопросы внедрения системы поддержки принятия клинических решений, автоматического поиска патологий на изображениях, распознавания голоса.