Ерижоков Р. А. - все статьи автора в журнале
-
2025 № 6 Производительность труда врачей-рентгенологов в условиях централизации лучевой диагностики первичного звена здравоохранения.
Современная лучевая диагностика сталкивается с проблемами неуклонного нарастания количества исследований, повышения требований к их качеству и доступности, необходимостью оптимизации загрузки диагностической аппаратуры и кадровым дефицитом. Решение проблемы нехватки кадров требует комплексного подхода, выходящего за рамки простого увеличения численности врачей-рентгенологов, и подразумевает пересмотр системы организации первичной медицинской помощи службы лучевой диагностики для повышения производительности труда.
Цель работы: изучить влияние централизации лучевой диагностики на производительность труда врачей-рентгенологов первичного звена здравоохранения при распределенной модели организации лучевой диагностики и при её централизации путем создания референс-центра на базе Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ г. Москвы.
Методы. Был выполнен сравнительный анализ производительности труда врачей-рентгенологов городских поликлиник (ГП) с I квартала 2015 г. по II квартал 2020 г. включительно и Московского референс-центра лучевой диагностики (МРЦ) в период с III квартала 2020 г. по IV квартал 2023 г. также включительно при распределенной модели организации лучевой диагностики и при её централизации путем создания референс-центра.
Результаты. Производительность труда врачей-рентгенологов МРЦ при формировании протоколов классической рентгенографии, флюорографии и маммографии превышала производительность труда врачей ГП. Для рентгенографии производительность труда врачей ГП составила 128,47 (95% ДИ 40,49; 216,44), для МРЦ – 1142,67 (95% ДИ 908,66; 1376,68), что превысило показатель для ГП в 9 раз (р <0,0001). Для флюорографии в ГП средняя производительность труда составила 49,38 (95% ДИ 0,00; 113,01), в МРЦ – 1082,07 (95% ДИ 817,33; 1346,81), т. е. продемонстрировала увеличение в 22 раза (р <0,0001). Для маммографии в условиях ГП производительность труда достигла 92,18 (95% ДИ 63,29; 121,08), в МРЦ – 381,11 (95% ДИ 289,73; 472,49), что превысило данный показатель для ГП в 4 раза (р <0,0001).
Для КТ и МРТ-исследований отмечалась разнонаправленная динамика. Для КТ средняя производительность труда в ГП составила 146,73 (95% ДИ 123,87; 169,58), для МРЦ данный показатель равнялся 299,05 (95% ДИ 206,19; 391,92) и показал практически двукратный прирост по сравнению с ГП (р = 0,0002). Противоположный результат был получен для МРТ: в ГП средняя производительность труда составила 85,67 (95% ДИ 71,66; 99,67) и превысила таковой показатель для МРЦ – 63,49 (95% ДИ 48,68; 78,3) (р = 0,0346), т. о. при описании результатов МРТ производительность труда в МРЦ снизилась. Данное снижение вызвано увеличением сложности описания МР-исследований, поскольку с 2020 г. в связи с преобразованиями службы онкологической помощи г. Москве врачи МРЦ столкнулись с необходимостью описывать результаты МРТ с онкологической патологией, что является более трудоемкой задачей.
Выводы. Централизация лучевой диагностики на уровне первичного звена здравоохранения статистически значимо повышает производительность труда врачей-рентгенологов: при описании результатов рентгенографии – в 9 раз, флюорографии – в 22 раза, маммографии – в 4 раза, компьютерной томографии – в 2 раза, что создает возможность для значительного увеличения количества проводимых исследований. Для МРТ производительность труда снижается, однако это связано с необходимостью описывать более сложные исследования с онкологической патологией и увеличением общего количества исследований. Таким образом, модель централизации лучевой диагностики на уровне первичного звена здравоохранения
имеет явные преимущества по сравнению с децентрализованной работой врачей-рентгенологов.
Область применения результатов: исследование зависимостей между показателями производительности, трудоёмкости и интенсивности труда. -
2026 № 10 От BERTScore к БГМ-судье: эволюция методов автоматической оценки качества медицинских систем на основе генеративных моделей.
Актуальность. Быстрое внедрение больших генеративных моделей (БГМ) в медицинскую практику требует надёжных инструментов оценки качества их работы. Классические метрики семантического сходства, изначально разработанные для задач машинного перевода, применяются, в том числе, для оценки работы БГМ. Помимо этого, в настоящее время все более актуальными становятся подходы с использованием БГМ в качестве судьи для решения аналогичных задач. Тем не менее, применимость автоматизированных метрик оценки семантического сходства и оценок при помощи БГМ-судей для определения фактологической точности ответов моделей на вопросы медицинской тематики остаётся недостаточно изученной.
Цель: провести сравнительный анализ классической семантической метрики BERTScore и современного подхода на основе БГМ-судьи (фреймворк DeepEval) для автоматической оценки качества ответов медицинской RAG-системы по-средством изучения корреляции автоматических метрик с эталонной экспертной оценкой.
Материалы и методы. Тестирование проводилось на наборе данных НД‑77, включающем в себя 77 пар вопросов по 7 тематикам, актуальным для врача-рентгенолога, и эталонных ответов экспертов. Для автоматической оценки использовались F1-мера метрики BERTScore и метрика фреймворка DeepEval – фактологическая точность (Answer Correctness).
Для формирования эталонных значений фактологической точности была проведена экспертная оценка ответов модели по 5-балльной шкале Ликерта. В качестве БГМ-судьи выступала модель Mistral-Small3.2:24b. Для расчета корреляции между показателями использовался коэффициент корреляции Спирмена.
Результаты. Всего при тестировании RAG-системы был получен 61 ответ из 77 (79,2%). Шестнадцать вопросов (20,8%) были оставлены без ответа вследствие отсутствия источников в базе знаний. По результатам проведенного тестирования не было зафиксировано ни одного случая галлюцинирования модели. На НД‑77 фактологическая точность составила 0,699 (95% ДИ: 0,648–0,748), F1-мера BERTScore – 0,477 (95% ДИ: 0,460–0,495). Корреляция с экспертной оценкой была выше у показателя фактологической точности (ρ = 0,711) по сравнению с F1-мерой BERTScore (ρ = 0,267).
Выводы. Подход к оценке качества работы генеративных моделей при помощи БГМ-судьи существенно превосходит классические семантические метрики по информативности при использовании для медицинских задач, однако применение БГМ-судьи в качестве полноценной альтернативы экспертной оценки требует дальнейшего изучения.