Статьи с темой: «контроль качества»
-
2024 № 7 Влияние нарушений качества рентгенографических исследований органов грудной клетки на работу врачей-рентгенологов и диагностического искусственного интеллекта.
При выполнении рентгенографических исследований периодически возникают нарушения качества и ошибки, затрудняющие интерпретацию изображения и его описание как врачом рентгенологом, так и программным обеспечением (ПО) на основе технологии искусственного интеллекта (ТИИ). Для диагностического искусственного интеллекта отдельной проблемой может стать некорректное заполнение метаинформации в заголовках формата DICOM.
Цель исследования: определение нарушений качества РГ ОГК, наиболее сильно препятствующих работе врачей-рентгенологов и диагностическому ПО на основе ТИИ в условиях системы здравоохранения города Москвы.
Материалы и методы. Для исследования влияния качества рентгенологических исследований на работу врача-рентгенолога был проведен онлайн-опрос среди врачей-рентгенологов, сотрудников московского референс-центра лучевой диагностики. Для оценки влияния качества рентгенологических исследований на работу ПО на основе ТИИ был проведен анализ результатов обработки диагностических исследований по модальностям «рентгенография органов грудной клетки и флюорография легких» за 4 квартал 2023 года сервисами искусственного интеллекта в рамках “Эксперимента по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы”.
Результаты. В опросе приняли участие 172 человека. Наиболее распространенными нарушениями качества врачами отмечаются неполнота охвата грудной клетки и ассиметричное положение больного, а также нарушения четкости/контрастности изображения. При этом неполнота охвата грудной клетки вызывает наибольшие затруднения при интерпретации исследования у врачей со стажем до 5 лет. У более опытных врачей наибольшие затруднения вызывают нарушения четкости и контрастности изображений. Основными проблемами, препятствующими описанию исследований ИИ-сервисами является незаполнение или некорректное заполнение метаинформации об исследовании, хранящейся в формате DICOM, а также
нарушения укладки и позиционирования пациента.
Выводы. Выявленные проблемы указывают на необходимость более внимательного соблюдения методологии проведения диагностических исследований, особенно это касается заполнения метаинформации об исследовании. Разработчикам ПО на основе ТИИ необходимо проводить оценку работоспособности своих решений, основываясь на разработанной методологии тестирования и мониторинга. -
2020 № 1 Аспекты медицинской реабилитации в формате реформ психиатрической службы
В данной статье статистическим и аналитическим методами исследования оценены материалы работы МРО амбулаторного психиатрического модуля на базе Филиала № 1 диспансерного отделения Государственного бюджетного учреждения здравоохранения «Психиатрическая больница № 13 Департамента здравоохранения города Москвы» (ГБУЗ ПБ № 13 ДЗМ) за период апрель-декабрь 2018 года. Проведена оценка результатов качества лечения 352 пациентов, которые находились на лечении в МРО ГБУЗ «ПБ № 13 ДЗМ» в исследуемый период.
-
2016 № 9 Современные подходы к оценке эффективности и качества медицинских диагностических исследований
В статье освещены подходы к оценке эффективности и качества медицинских диагностических исследований. Обозначена проблема совершенствования медицинской диагностической помощи, в том числе на догоспитальном уровне, которая требует разработки и реализации комплекса мер по управлению и оценке качества диагностических вмешательств. На основании проведенных исследований разработан и предложен перечень общих и частных показателей эффективности диагностики, описаны современные подходы к управлению ее качеством, проведению внутреннего и внешнего контроля качества, определены задачи, требующие решения для дальнейшего повышения эффективности и качества медицинской диагностики.
-
2023 № 7 Применение технологий искусственного интеллекта как способ обеспечения качества выполнения рентгенографии органов грудной клетки.
При выполнении рентгенографических исследований могут возникать ошибки, снижающие диагностическую ценность полученных изображений и затрудняющие их интерпретацию как врачом-рентгенологом, так и диагностическим программным обеспечением на основе технологии искусственного интеллекта. Создание автоматизированных систем оценки качества позволит оптимизировать данный процесс, особенно в условиях повышенной рабочей нагрузки медицинского персонала.
Цель исследования: разработка инструмента автоматизированного контроля качества рентгенологических исследований органов грудной клетки, позволяющего провести контроль качества укладки и позиционирования пациента и корректность заполнения метаинформации об исследовании.
Материал и методы. Для обучения и тестирования моделей автоматизированного контроля качества были использованы 61505 рентгенограмм органов грудной клетки (РГ ОГК), полученные из открытых наборов данных и Единого радиологического информационного сервиса Единой медицинской информационно-аналитической системы города Москвы. Для создания моделей применялось трансферное обучение глубоких нейросетевых архитектур VGG19 и ResNet152V2.
Результаты. Были созданы 7 моделей: модель определения анатомической области исследования, модель определения проекции, модель определения фотометрической интерпретации, модели определения неполной визуализации анатомической области на прямой и боковой проекциях РГ ОГК, модель определения ротации на боковой проекции РГ ОГК. Все созданные модели имеют метрики диагностической точности выше 95%, что позволяет использовать их в клинической практике. На основе разработанных моделей был создан единый web-инструмент контроля качества РГ ОГК, позволяющий анализировать качество наборов данных рентгенограмм.
Выводы. Активное использование разработанного нами инструмента позволит оптимизировать процесс оценки качества диагностических исследований и облегчить процессы классификации исследований и формирования наборов данных. Также данный инструмент может использоваться для поддержки принятия решения рентгенолаборанта и оценки качества исследования перед отправкой исследования на обработку сервисам на базе искусственного интеллекта.