Experiment zum Einsatz innovativer Computer-Vision-Technologien zur Analyse medizinischer Bilder im Moskauer Gesundheitssystem

In letzter Zeit wurde neben einer bescheidenen Aufstockung des Personalbestands eine Zunahme der Anzahl von Radiologiestudien über mehrere Modalitäten hinweg beobachtet. Dies birgt höhere Risiken einer erhöhten Arbeitsbelastung und Effizienzverluste. Die Integration von Computer-Vision-basierten Diensten in URIS wird die Produktivität und Arbeitsleistung der Radiologen verbessern.

Vorhandene Voraussetzungen zur Durchführung der Studie:

1. Die Erhöhung der Anzahl präventiver und diagnostischer radiologischer Untersuchungen bringt eine wachsende Arbeitsbelastung für Radiologen und ein erhöhtes Risiko von Interpretationsfehlern mit sich, was wiederum zu einer Verschlechterung der Qualität der medizinischen Versorgung führt.
2. Wenn ein Radiologe eine Arbeitsliste mit Studien öffnet, schreibt er/sie einen Bericht in Ermangelung besonderer Hinweise in zufälliger Reihenfolge, wobei er/sie nicht in der Lage ist, aus der Liste die Studien auszuwählen, die die größte Aufmerksamkeit und sofortige Reaktion erfordern (Studien mit pathologischen Befunden ), was die Diagnosezeit verlängert.
3. Das Fehlen der strukturierten vorab ausgefüllten Berichtsvorlage führt zu einer Verlängerung der Zeit für die Erstellung von Berichten.
4. Ein Radiologe muss viel Zeit damit verbringen, die Dynamik pathologischer Veränderungen zu bewerten, was auch die Zeit zur Erstellung eines Berichts sowie das Fehlerrisiko erhöht.
5. Die Interpretation von Vorsorgeuntersuchungen erfordert doppeltes Lesen, was aufgrund des Personalmangels ineffizient umgesetzt wird.

Lernziele:

1. Untersuchen Sie die diagnostische Genauigkeit der Dienste gemäß den methodischen Richtlinien Nr. 43 „Klinische Studien zu Software auf der Grundlage intelligenter Technologien (diagnostische Radiologie)“ (empfohlen vom Sachverständigenrat für Wissenschaft des Moskauer Gesundheitsministeriums, Protokoll Nr. 8 vom Juni). 25., 2019).
2. Auditieren Sie die Studien, die mit der Anwendung von Services durchgeführt wurden, um die Anzahl der Interpretationsfehler zu ermitteln, und vergleichen Sie sie mit dem Auditergebnis ohne deren Anwendung (Hypothese 1).
3. Führen Sie eine Zeiterfassung durch, um die Zeit für die Erstellung eines Berichts und die Gesamtzahl der ausgewerteten Studien mit und ohne Nutzung der Dienste zu schätzen (Hypothese 2,3).
4. Führen Sie eine Umfrage unter Radiologen durch, die die Dienste bei ihrer Arbeit nutzen, um ihre Meinung zur Implementierung innovativer Technologien im Diagnoseprozess zu ermitteln.

METHODIK

1. Das Experiment wird vom Moskauer Gesundheitsministerium gemäß der Verordnung Nr. 43 vom 24. Januar 2020 „Über die Genehmigung des Verfahrens und der Bedingungen für die Durchführung des Experiments zur Verwendung innovativer Computer-Vision-Technologien zur Analyse medizinischer Bilder und zur weiteren Anwendung“ durchgeführt im Moskauer Gesundheitssystem".
2. Das Experiment wird mit den folgenden Arten von Studien durchgeführt:

1) Erkennung von CT-Zeichen im Einklang mit einer COVID-19 (Coronavirus)-Lungenbeteiligung (Brust-CT); 2) Emphysemausdehnung (Brust-CT); 3) Erkennung von CT-Zeichen, die mit einem bösartigen Neoplasma in der Lunge übereinstimmen (Brust-CT); 4) Nachweis von LDCT-Zeichen, die mit einem malignen Neoplasma in der Lunge übereinstimmen (Chest LDCT); 5) Detektion und Lokalisierung von Kompressionswirbelfrakturen mit einem Grad der Wirbelkörperdeformität von über 25 % nach der halbquantitativen Genant-Skala, Grad 2-3 (Thorax-CT); 6) Nachweis von freier Pleuraflüssigkeit (Erguss) (Brust-CT); 7) Nachweis vergrößerter intrathorakaler Lymphknoten (Lymphadenopathie) (Brust-CT); 8) Nachweis von Bronchiektasen (Brust-CT); 9) Erkennung von CT-Zeichen, die mit einer Lungentuberkulose übereinstimmen (Brust-CT); 10) Koronarer Calcium-Score (Brust-CT/LDCT); 11) Parikardfettvolumen (Brust-CT); 12) Dilatation der aufsteigenden und absteigenden Brustaorten (Brust-CT/LDCT); 13) Dilatation des Lungenstamms (Brust-CT/LDCT); 14) Erkennung von Sarkoidose (Brust-CT); 15) Erkennung von Zeichen, die mit der Beeinträchtigung der Lungenluft übereinstimmen (Brust-CT); 16) Erkennung von Anzeichen, die mit den fokalen Läsionen in den Brustknochen übereinstimmen (Brust-CT); 17) Erkennung von CT-Zeichen, die mit einer Rippenfraktur übereinstimmen (Brust-CT); 18) Erkennung von Anzeichen einer Urolithiasis (Abdominal-CT); 19) Erkennung von Anzeichen, die mit den fokalen Läsionen in den Skelettknochen übereinstimmen (Abdominal-CT); 20) Nachweis von Leberläsionen (Bauch-CT); 21) Erkennung von CT-Zeichen, die mit Gallenblasensteinen übereinstimmen (Bauch-CT); 22) Nachweis von CT-Zeichen im Einklang mit Nierenläsionen (Bauch-CT); 23) Messung der Dilatation der abdominalen Aorta (Bauch-CT); 24) Erkennung von Nebennierenläsionen (Bauch-/Brust-CT); 25) Detektion und Lokalisierung von Kompressionswirbelfrakturen mit einem Grad der Wirbelkörperdeformität von über 25 % nach der halbquantitativen Genant-Skala, Grad 2-3 (Bauch-CT); 26) Automatisierung routinemäßiger Lebermessungen (Abmessungen, Leberdichte, Choledochusdurchmesser, Pfortaderdurchmesser) (Bauch-CT); 27) Automatisierung routinemäßiger Nierenmessungen (Nierengröße, Größe des Beckenbodensystems) (Bauch-CT); 28) Automatisierung von Routinemessungen von Milz und Pankreas (Größe, Dichte von Milz und Pankreas) (Bauch-CT); 29) Nachweis eines akuten ischämischen Schlaganfalls und seines ASPECTS-Scores (Kopf-CT); 30) Erkennung von Blutungen und deren automatische Volumenberechnung in ml oder cm³ (Kopf-CT); 31) Automatisierung von Routinemessungen (Ventrikulometrie, Verschiebung medianer Strukturen, Vermessung des kraniovertebralen Übergangs) (Kopf-CT); 32) Erkennung und Lokalisierung von (mindestens 7) Anzeichen, die mit der vorrangigen Krankheit (Brust-XR) übereinstimmen; 33) Erkennung von Zeichen (mindestens eines), die mit einem Knochenbruch übereinstimmen (MSS XR); 34) Nachweis von radiologischen Zeichen (mindestens eines) im Einklang mit Arthrose der Gelenke (MSS XR); 35) Erkennung von radiologischen Zeichen (mindestens eines), die mit einer deformierenden Arthrose der Hüfte (MSS XR) übereinstimmen; 36) Nachweis von radiologischen Zeichen (mindestens eines), die mit dem Bruch der Schultergelenkknochen (MSS XR) übereinstimmen; 37) Nachweis von radiologischen Zeichen (mindestens eines), die mit dem Bruch der Hüftgelenksknochen (MSS XR) übereinstimmen. 38) Nachweis von radiologischen Zeichen (mindestens eines), die mit dem Bruch der Sprunggelenksknochen übereinstimmen (MSS XR).

39) Detektion einer reduzierten Pneumatisierung / Trübung der Nasennebenhöhlen (Head XR) 40) Detektion von Zeichen (mindestens eines) vereinbar mit Querplattfuß (MSS XR) 41) Detektion von Zeichen (mindestens eines) vereinbar mit Längsplatt Fuß in der lateralen Ebene (MSS XR); 42) Erkennung von Osteoporosezeichen: Erkennung und Lokalisierung von Kompressionswirbelbrüchen mit einem Höhenverlustgrad von über 25 % sowie die Radiodichtemessung von Wirbelkörpern (Spine XR); 43) Erkennung von Anzeichen, die mit Osteochondrose in der Frontal- und/oder Sagittalebene (Wirbelsäulen-XR) übereinstimmen; 44) Erkennung von Zeichen, die mit Skoliose in der Frontalebene (Wirbelsäulen-XR) übereinstimmen; 45) Erkennung von Zeichen, die mit einer Spondylolisthese in der Sagittalebene (Wirbelsäulen-XR) übereinstimmen; 46) Erkennung und Lokalisierung von Befunden, die mit Brustkrebs (MMG) übereinstimmen; 47) Nachweis von Multipler Sklerose (Gehirn-MRI); 48) Erkennung und Lokalisierung von intrakraniellen Neoplasmen (extrazerebral, intrazerebral) (Gehirn-MRI); 49) Automatisierung von Routinemessungen (Ventrikulometrie, Verschiebung medianer Strukturen, Messung des kraniovertebralen Übergangs, Veränderungen der weißen Substanz, intrakranielle Messungen) (Brain MRI); 50) Erkennung von Anzeichen, die mit den fokalen Läsionen im zervikalen Rückenmark übereinstimmen (Halswirbelsäulen-MRT); 51) Detektion und Lokalisierung von MRT-Zeichen (mindestens eines) im Einklang mit degenerativen Veränderungen der Halsbandscheiben im sagittalen und axialen T2-W (Halswirbelsäulen-MRT); 52) Detektion und Lokalisierung von MRT-Zeichen (mindestens eines) im Einklang mit degenerativen Veränderungen der Brustscheiben im sagittalen und axialen T2-W (MRT der Brustwirbelsäule); 53) Erkennung von Anzeichen, die mit den fokalen Läsionen im Brustrückenmark übereinstimmen (MRT der Brustwirbelsäule); 54) Erkennung und Lokalisierung von MRT-Zeichen (mindestens eines), die mit degenerativen Veränderungen der lumbosakralen Bandscheiben übereinstimmen, im sagittalen und axialen T2-W (MRT der lumbosakralen Wirbelsäule); 55) Erkennung von Anzeichen, die mit den fokalen Läsionen im lumbosakralen Rückenmark übereinstimmen (MRT der lumbosakralen Wirbelsäule); 56) Erkennen von Anzeichen, die mit den Bereichen des Knorpelabbaus (Chondromalazie) entlang der Gelenkflächen des Knies und des Patellofemoralgelenks übereinstimmen (Kniegelenk-MRT); 57) Automatisierte Routinemessungen der Prostata (Dimensionen) (MRT des kleinen Beckens); 58) Automatisierte Routinemessungen des Uterus (Corpus und Cervix: Position, Dimensionen, Verschiebungen) (MRT des kleinen Beckens).

3. Für jeden Dienst während des Experiments wird eine bestimmte Anzahl von Studien basierend auf ihrem Typ zur Verarbeitung bereitgestellt:

1. CT/LDCT – 30 250 Studien;
2. XR - 55 000 Studien;
3. MMG - 48 500 Studien;
4. MRT - 22 500 Studien.

4. Es wurde eine Methodik zum Einbeziehen von Diensten in das Experiment entwickelt. Für jeden Dienst besteht der Teilnahmeprozess am Experiment aus den folgenden Phasen:

1. Auswahl;
2. die Vorbereitungsphase;
3. die Hauptbühne;
4. die Endphase.

Während des Experiments wird ein Radiologe routinemäßig in der Lage sein:

• Arbeit an einer sortierten Patientenliste (Triage);
• Arbeiten mit Bildern, die vom Dienst verarbeitet wurden;
• mit einer vorausgefüllten Vorlage des radiologischen Berichts zu jeder Studie arbeiten;
• Bewertung der Arbeit des Dienstes gemäß dem entwickelten Fragebogen. Während des Experiments erhält ein Patient den individuellen Plan der Nachsorge. Sie umfasst Vorsorgeuntersuchungen oder Beobachtungen ebenso wie die Behandlung durch einen Facharzt.

Die Systematisierung und abschließende Analyse der Versuchsergebnisse erfolgt innerhalb von drei Monaten nach dem Abschlussdatum der letzten Teilnahme des Dienstes am Versuch.

Basierend auf den Ergebnissen des Experiments können Empfehlungen zur Registrierungsmöglichkeit bestimmter Dienstleistungen als Medizinprodukt (Software) erarbeitet werden.