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