Перспективные направления улучшения диагностического

УДК 004.9:61(06) Компьютерные медицинские системы
Н.В. КОЧЕРГИНА, Б.И. ДОЛГУШИН, Л.Е. РОТОБЕЛЬСКАЯ,
О.В. ИВАНКИНА, А.Б. БЛУДОВ
НИИ клинической онкологии РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН, Москва
ПЕРСПЕКТИВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ УЛУЧШЕНИЯ
ДИАГНОСТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА В ОНКОЛОГИИ
В отделе лучевой диагностки развивается одно из перспективных направлений
в онкологии и лучевой диагностике-создание экспертных систем диагностики.
Работа проводится экспертами лучевой диагностики и медицинскими кибернетиками.
Введение. Прогресс в лечении, улучшение прогноза и повышение качества жизни онкологических больных зависит от ранней и уточненной
диагностики [2, 3, 4]. Стремительное развитие и внедрение в медицинскую практику информационных технологий привело к качественно новому уровню работы медицинского персонала. Улучшение лучевой диагностики определяется не только внедрением новой техники в медицину и
разработкой алгоритмов комплексного обследования больных [2, 3]. Первостепенное значение имеет профессионализм медицинских сотрудников,
использующих в диагностическом процессе новые высокие технологии
[2]. В последнее десятилетие в мире активно разрабатываются и успешно
внедряются в практического здравоохранение и в учебный процесс компьютерные системы диагностики – CAD (computer added diagnostic), выполняющих различные задачи. Созданы обучающие CAD системы, предназначенные для начинающих специалистов, помогающие CAD системы
для поддержки принятия решений в трудных диагностических ситуациях
для практикующих врачей и распознающие образы или детекторные CAD
системы, использующиеся в скрининговых программах [4, 5]. На первом
российском форуме по компьютерным медицинским технологиям, состоявшемся в 2003 году в Москве, было констатировано следующее. Несмотря на то, что в последние годы компьютерная техника стала широко использоваться в практике здравоохранения успех ее внедрения все еще
невелик. Причинами такого положения считалось, с одной стороны, психологическая неподготовленность и отсутствие необходимой компьютерной грамотности медиков-пользователей, а с другой стороны, – тот факт,
что предлагаемые компьютерные разработки, зачастую, организованы без
учета удобства их использования [1]. Развитие национальных проектов
России, касающееся модернизации лучевой диагностики, в ближайшем
будущем потребует большое количество квалифицированных специалиISBN 978-5-7262-0883-1. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2008. Том 3
69
УДК 004.9:61(06) Компьютерные медицинские системы
стов, занимающихся лучевой диагностикой различных патологических
состояний. Поэтому актуальность научно-исследовательских разработок,
касающихся экспертных диагностичесих систем, несомненна.
Цель и задачи. Для улучшения диагностического процесса онкологических заболеваний в отделе лучевой диагностики НИИ клинической онкологии РОНЦ разрабатываются две ЭС обучающие и для поддержки
принятия решений. Первая ЭС клинико-лучевой диагностики узловых
форм поражений молочной железы. Вторая ЭС клинико-лучевой диагностики юкстакортикальных процессов костей. Для осуществления поставленной цели были определены и решены следующие задачи. 1. Создана
компьютерная база данных больных. 2. Проведен многофакторный анализ
клинико-лучевых признаков. 3. Отобраны решающие правила на «обучающих» выборках. 4. Определена точность диагностики решающих правил
на «экзаменационных» выборках. 5. Сравнена точность решающих правил
с результатами предоперационного клинико-лучевого обследования больных.
Материалы и методы. Для решения поставленных задач использовались клинико-лучевые данные трех групп злокачественных и доброкачественных патологических состояний. Первую группу с кистозными изменениями молочных желез составили 79 наблюдений раков в кисте и 43
папиллом в кисте. Вторая группа включала 58 случая экспансивно растущих раков и 70 доброкачественных опухолей и неопухолевых узловых
форм поражений молочной железы. Третью группу представляли 225
больных с юкстакортикальными саркомами костей и 49 с гетеротопическими оссификатами. Для многофакторного анализа клинико-лучевых
признаков использовался пакет программ АСТА, созданный в лаборатории медицинской кибернетики РОНЦ для обработки медикобиологических данных. Рандомизированным методом весь массив информации различных групп был разделен на «обучающую» и «экзаменационную» выборки. На «обучающей» выборке отбиралось наиболее информативное решающее правило. На «экзаменационной» выборке проверялась диагностическая точность отобранного решающего правила.
Результаты. Сравнительный анализ точности дооперационной клинико-лучевой диагностики в первой группе больных с папилломами и раками в кистах молочных желез и решающего правила показал следующее. В
«обучающей» выборке точность диагностики решающего правила, основанное на клинико-лучевых признаках, составила 97 %, в «экзаменационной» выборке 82 %. В этой же группе точность клинической диагностики
составила 31 %, рентгенологической 58 %, УЗ-диагностики 61 %.
ISBN 978-5-7262-0883-1. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2008. Том 3
70
УДК 004.9:61(06) Компьютерные медицинские системы
Во второй группе больных с доброкачественными или неопухолевыми
поражениями в виде узла и экспансивной формой роста рака молочных
желез частота правильной классификации больных/объектов «обучающей» выборки составила 99 %, «экзаменационной» выборки 97 %. При
клиническом обследовании больных правильный диагноз был поставлен в
60 % случаях. На этапе лучевого обследования (маммографии и УЗИ)
точность диагностики не превышала 78 %.
В третьей группе определялась точность диагностики 5 нозологических форм юкстакортикальных процессов костей, четыре из которых были представлены злокачественными опухолями (паростальной-ПОС и
периостальной-ПЕ остеосаркомами, юкстакортикальной хондросаркомойЮХ и периостальной фибросаркомой-ПФ) и одна опухолеподобными поражениями гетеротопическими оссификатами (ГО). Суммарная точность
диагностики пяти форм поражений в «обучающей» выборке составила
81 %, в «экзаменационной» выборке 71 %. Уточненная диагностика пяти
нозологических форм распределилась следующим образом. Точность диагностики ПОС в «обучающей»-«экзаменационной» выборках колебалась
от 83 до 72 %, ПЕ 84 – 72 %, ЮХ 67 – 61%, ПФ 86 – 60 % и ГО 96 – 83 %
соответственно. На этапе клинико-рентгенологического обследования
больных точность диагностики для ПОС составила 17 %, ПЕ и ЮХ по
11 %, ПФ 0 % и ГО 58 %.
Заключение. Полученные результаты доказывают возможность создания ЭС клинико-лучевой диагностики в онкологии и будут использованы специалистами по информационным технологиям МИФИ и экспертами РОНЦ для создании компьютерных продуктов диагностики опухолей молочной железы и опорно-двигательного аппарата.
Выводы:
 анализ результатов предоперационного клинико-лучевого обследования больных с юктакортикальными процессами скелета и экспансивно
растущими узловыми образованиями молочной железы выявил неудовлетворительное качество диагностики, что заставляет искать новые пути
решения этой проблемы,
 успешное внедрение в практическое здравоохранение за рубежом
диагностических и обучающих компьютерных систем доказывает важность и необходимость их разработки во всех областях медицины,
 раритетный электронный архив изображений различных патологических состояний, созданный в отделе лучевой диагностки НИИ клинической онкологиии РОНЦ и разботанный пакет программ «АСТА» для обработки медико-биологических данных необходимо использовать для
ISBN 978-5-7262-0883-1. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2008. Том 3
71
УДК 004.9:61(06) Компьютерные медицинские системы
создания компьютерных систем обучения и лучевой диагностике опухолей молочной железы и опорно-двигательного аппарата.
Список литературы
1. Карп В.П. Опыт и перспективы использования компьютерных технологий в медицине.:
Материалы 1-ого Российского научного форума МедКомТех. М., 2003. С. 56-60.
2. Кочергина Н.В. Лучевая диагностика опухолей и опухолеподобных поражений костей
и мягких тканей. М.:ООО «Фирма Стром». 2005.
3. Корженкова Г.П. под редакцией Кочергиной Н.В. Комплексная рентгеносонографическая диагностика заболеваний молочной железы. М: ООО «Фирма Стром»,
2004, 123 с.
4. Lejbkowicz I., Wiener F., Nachtigal et al. Bone Browser a decision-aid for a radiological
diagnosis of bone tumor. Comput Methods Programs Biomed. 2002; 67(2): C. 137-154.
5. S.Obenauer, K.P.Hermann, E.Grabbe Applications and literature review of the ВI-RADS
classification.Eur Radiol. 2005. Р. 1027-1036.
ISBN 978-5-7262-0883-1. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2008. Том 3
72