Цифровое здравоохранение
  • 2024 № 11 Результативность профилактической маммографии в Российской Федерации: сравнение итогов первого этапа диспансеризации в 2019 и 2022 гг.

    В мире злокачественные новообразования (ЗНО) молочной железы по-прежнему остаются самым распространенным видом онкологической патологии у женского населения. Основным методом профилактики данной патологии является скрининговая цифровая маммография (ММГ). В РФ ее результативность оценивалась в период 2013–2019 гг. Представляется актуальным
    изучить развитие ситуации в последние годы с учетом пандемии COVID‑19.
    Цель исследования: сравнительно изучить объем, динамику и результативность профилактических маммографических исследований в контексте влияния пандемии и обоснования путей дальнейшего развития медицинской профилактики.
    Материалы и методы. Сравнительное исследование объемов и результативности профилактической ММГ. Проанализированы сводные отчеты на основе учетной формы медицинской документации № 131/у «Карта учета профилактического медицинского осмотра (диспансеризации)» за период с 2019 по 2022 гг. Методы исследования: аналитические, описательной статистики.
    Результаты. В РФ количество профилактических ММГ в 2022 г. возросло на 4,7%, по сравнению с 2019 г. В административно-территориальных единицах также преимущественно наблюдался рост числа ММГ, за исключением г. Москвы, ЦФО и СФО. Наиболее значительным прирост был в СКФО (38,0%) и ЮФО (22,2%). Патологическая пораженность ЗНО молочной железы по результатам профилактической маммографии в 2022 г. существенно возросла, в целом по РФ на 26,4%.
    Исключение составил г. Москва, где отмечено снижение показателя на 11,8%. Различные патологические состояния при проведении ММГ выявляются в среднем в 6,9% случаев, ЗНО молочной железы – в 1,0% случаев, впервые онкологическая патология выявляется в 0,25% случаев.
    Выводы. Для дальнейшего развития медицинской профилактики ЗНО молочной железы необходимо создание и внедрение новых организационных технологий, включающих инструменты автоматизированного анализа результатов профилактических маммографий.

    Авторы: Васильев Ю. А., Сон И. М., Пестренин Л. Д., Арзамасов К. М., Владзимирский А. В.

    Темы: диспансеризация8 маммография2 онкомаммоскрининг1 профилактика29 рак молочной железы4

    Подробнее >

  • 2023 № 8 Первые 10000 маммографических исследований, выполненных в рамках ус- луги «Описание и интерпретация данных маммографического исследования с использованием искусственного интеллекта».

    Актуальность. Технологии искусственного интеллекта имеют огромный потенциал для повышения эффективности скрининговых программ по выявлению злокачественных новообразований молочной железы. Учитывая высокую социальную, демографическую и экономическую значимость массовых профилактических исследований, не подлежит сомнению тот факт, что диагностическая точность искусственного интеллекта должна соответствовать точности врачей-рентгенологов или даже превышать ее. В связи с этим необходимы исследования, посвященные сравнению точности программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта и врачей-рентгенологов на потоке при проведении маммографических исследований.
    Цель: оценить качество оказания медицинской услуги «Описание и интерпретация данных маммографического исследования с использованием искусственного интеллекта» в рамках скрининга.
    Материал и методы. Выборка для анализа состояла из 9684 цифровых маммографических исследований. Для каждого исследования категория BI-RADS определялась врачом-рентгенологом и с помощью программного обеспечения на основе технологий искусственного интеллекта (ПО на основе ТИИ), зарегистрированного в РФ в качестве медицинского изделия. 45 исследований из этой выборки со значимыми расхождениями в оценке врача и ПО подверглись экспертному аудиту, в результате которого была выставлена категория BI-RADS по мнению врача-эксперта.
    Результаты. При оценке средневзвешенных значений статистически значимых различий между результатами врача и ПО на основе ТИИ для 9684 цифровых маммографических исследований не наблюдалось. Оценка согласованности врача и ПО показала, что совпадения наблюдаются в 43,89% случаев для шкалы BI-RADS и в 80,69% – 84,10% для бинарных шкал. Наличие случая, при котором патология, определенная с помощью ПО и подтвержденная при пересмотре результатов экспертом, была пропущена врачом, говорит о перспективности использования ПО на основе ТИИ для оценки маммографических исследований и требует проведения дальнейших исследований.
    Заключение. При оценке маммографических исследований согласованность между решением на основе ТИИ и врачом-рентгенологом, достигает 84,10%, при этом ПО чаще присваивает более высокую категорию BI-RADS. Экспертный пересмотр части этих расхождений показал потенциальное снижение количества пропусков злокачественных новообразований молочных желез с помощью ПО.

    Авторы: Васильев Ю. А., Владзимирский А. В., Арзамасов К. М., Шулькин И. М., Аксенова Л. Е., Пестренин Л. Д., Семенов С. С., Бондарчук Д. В., Смирнов И. В.

    Темы: диагностическая точность1 искусственный интеллект20 маммография2 профилактические исследования1

    Подробнее >