Minden ami képalkotás

2023. december 18. 10:19 - Bágyi Péter

Képalkotás a sürgősségi osztályon

A képalkotási igény tendenciái

Neo Poyiadji, Norman Beauchamp, Daniel T. Myers, Seth Krupp, Brent Griffith,
Diagnostic Imaging Utilization in the Emergency Department: Recent Trends in Volume and Radiology Work Relative Value Units,
Journal of the American College of Radiology, Volume 20, Issue 12, 2023, Pages 1207-1214, ISSN 1546-1440,
https://doi.org/10.1016/j.jacr.2023.06.033.

  1. a teljes sürgősségi ellátás képalkotási felhasználási volumene és a radiológia igénybevétele a vizsgált időszak (2014-2021) alatt nőttek , és valószínűleg tovább fognak nőni.

  2. a fejlett képalkotó eljárások, a CT és az MRI igénybevétele aránytalanul megnőtt, beleértve az alacsonyabb ellátási szintű kórházat is

  3. a CT fokozott igénybevétele járul hozzá leginkább a sürgősségi vizsgálatokat leletező radiológusok megnövekedett munkaterheléséhez

  4. a sürgősségi ellátás megnövekedett radiológiai igénybevétele független a sürgősségi ellátóhelyek besorolási szintjétől

 

ga1_lrg.jpg

A tanulmány célja az volt, hogy számszerűsítse és jellemezze a sürgősségi osztály (ED) képalkotási volumenének és a radiológiai munka relatív mértékegységének (wRVU) tendenciáját az I. és III. szintű traumaközpontokban.

A teljes éves diagnosztikai radiológiai képalkotási volumeneket és wRVU-kat az I. és III. szintű traumaközpontoktól szerezték be 2014 januárjától 2021 decemberéig. A képalkotási volumeneket modalitástípus, vizsgálati kód és helyszín szerint elemezték. Megszerezték a betegek összes éves sürgősségi betegellátási esetét (EDE), az éves súlyozott sürgősségi súlyossági indexet és a sürgősségi betegellátásból történő betegfelvételeket is. Az adatokat az éves képalkotási volumen vagy az EDE-nkénti wRVU-k segítségével elemezték, és kiszámították a százalékos változást.

Az I. szintű traumaközpontban a mellkasi röntgen (5,5%), a CT (35,5%) és az MRI (56,3%) képalkotási volumene nőtt az EDE-re vetítve, az ultrahang (-5,9%) pedig csökkent 2014 és 2021 között.
A III. szintű traumaközpontban ugyanezen 8 éves időszakban az egy EDE-re jutó képalkotási volumen az ultrahang (10,4%), a CT (74,6%) és az MRI (2,0%) esetében nőtt, a mellkasröntgen (-4,4%) esetében pedig csökkent. Az egy EDE-re jutó összes wRVU a vizsgálati időszak alatt mind az I. szintű (34,9%), mind a III. szintű (76,6%) traumaközpontokban nőtt.

A sürgősségi képalkotás igénybevétele nőtt a 8 éves vizsgálati időszak alatt mind az I., mind a III. szintű traumaközpontokban, az EDE-nkénti összes wRVU növekedésével. Az idő múlásával aránytalanul megnőtt a fejlettebb képalkotó eljárások, például a CT használata. Az ED-felhasználási trendek arra utalnak, hogy a fejlett képalkotó eljárások iránti kereslet továbbra is növekedni fog, beleértve az alacsonyabb ellátási szintű kórházakat is, ezért a radiológiai osztályoknak fel kell készülniük erre a megnövekedett munkaterhelésre.

komment
2023. december 13. 11:58 - Bágyi Péter

Vezetés a változáson keresztül

RSNA 2023

2023. november 26. - Az elnök beszéde az RSNA 2023 nyitóülésén - Matthew A. Mauro
forrás: ITNOnline

02.jpg

Olyan kulcsfontosságú fordulópontokról beszélt, amelyek a radiológiai eljárásokat az egészségügy fókuszába helyezik, olyan módon, hogy azok kihívást jelentenek az ágazatban dolgozók számára.

Betekintés a változás fogalmába és kihívásába:

"A változás mindig jelen lesz, és ez különösen igaz az orvostudomány területén... az elmúlt három évben mindannyian rendkívüli kihívásokkal szembesültünk egy olyan globális világjárvány miatt, amely új határok közé szorította az egészségügyi szakembereket, a kórházakat és a Magánszolgáltatókat. Kétségtelenül megterhelő volt, de a túloldalon bölcsebben, fürgébbek lettünk, és biztonságban tudtuk, hogy a radiológia továbbra is virágozni fog, ha tovább fejlődik.
A változás elengedhetetlen. Ez a növekedés motorja. A szakterületünkön és az életben elért valamennyi nagy előrelépés a tudomány és a képzelet rendkívüli törekvéseinek eredményeként jött létre. Az, hogy miként fogadjuk el ezt a változást és hogyan alkalmazkodunk hozzá, végső soron meghatározza majd a jövőbeni sikerünket. Vezetőként - és ebben a teremben mindenki vezet valamilyen minőségben - a változások sikeres kezelése megköveteli, hogy tudatosan, szándékosan és proaktívan vezessük csapatainkat, osztályainkat és szervezeteinket a szakterületünket vagy munkakörnyezetünket érintő jelentős változásokon keresztül."

"Sokunk számára az orvoslás egyfajta hivatást, a másokon való segítés vágyát elégíti ki, de a mai világban az orvoslás egyben üzlet is... orvosként az emberek segítésével foglalkozunk, és az üzletünkre ugyanazok a szabályok és erők hatnak, mint a többi üzletre. Amikor változással nézünk szembe, fontos, hogy felmérjük a környezetünket, és azonosítsuk, milyen erők hatnak az üzletünkre." 

"Azok a csapatok, amelyek képesek alkalmazkodni és elfogadni a hatásokat, erősebbek lesznek, és versenyelőnyre tesznek szert. Azok, amelyek erre nem képesek, meginognak és hátrányba kerülnek."

"Az innováció a diagnosztikai és az intervenciós radiológia sarokköve. Mivel az innováció a radiológia sarokköve, el kell fogadjuk a változás szükségességét, hogy szakmánkat tovább fejlesszük."

Hajlandó-e bármit megtenni azért, hogy a versenytársak előtt maradjon? Küzdenek a kulcsemberei? Aligha kétséges, hogy a fő versenytársaink valóban megváltoztak, és továbbra is változni fognak... További versenytársak vannak a láthatáron, ahogy a képvezérelt, minimálisan invazív ellátás egyre fontosabbá válik a betegségek kezelésében".

A versenyre, a munkaerő kihívásaira és az alkalmazkodásra összpontosítva:

"Mivel a verseny valamennyi szakterületünkön egyre fokozódik, fel kell tennünk magunknak a kérdést, hogy hajlandóak vagyunk-e fokozni erőfeszítéseinket és megtenni mindent, ami szükséges a szakterületünk védelméhez. Ha a válasz igen, akkor elértük a stratégiai fordulópontot. Hogy bírják a kulcsembereink? Túlterheltek, frusztráltak, veszítenek a motivációjukból? Egyre többször tapasztalunk kiégést, elégedetlenséget és a munka és a magánélet egyensúlyának elvesztését, ahogy az esetszámok növekednek a fenyegető radiológusi hiány közepette. A stressz egyre nehezebben kezelhetővé válik. Ez bizonyosan nem fenntartható modell. A vezetők, a főorvosok és a csoportelnökök gyakran az utolsók, akik megtudják, ha a gyakorlatban nagyfokú frusztráció uralkodik. Jobban meg kell hallgatnunk a frontvonalban dolgozó embereinket. Meg kell hallgatnunk az RSNA tagjait és más radiológus szakembereket mind a magán-, mind az egyetemi szektorban, akik a szakmánk szemét és fülét jelentik, és oda kell figyelnünk rájuk."

"Versenyképes világban élünk, és a siker érdekében bizonyítanunk kell az értékünket. Az érték bizonyításához továbbra is alkalmazkodnunk és fejlődnünk kell. A változás nehéz lehet és nehéz is lesz. A stratégiai fordulóponton való átvezetés egy ideig zavart és bizonytalanságot fog okozni. De ha elkötelezettek vagyunk, és világos jövőképünk van, akkor az út végén jobban fogunk kijönni, új inspirációval és a szakterületünkre és a gyakorlatra vonatkozó felfrissült szemlélettel."

Az emberi tényező:

"Nem beszélhetünk a változáson keresztül történő vezetésről anélkül, hogy ne beszélnénk az emberi tényezőről. Hogyan tudjuk szándékosan és proaktívan átvezetni az embereket és a szervezeteket a változáson? Minden a vezetői csapattal kezdődik."

"A változáson való átjutáshoz nem csak egy vezetőre van szükség, hanem egy magasan funkcionáló csapat koncentrált erőfeszítésére."

Mauro utalt Robert Lencioni munkájára, aki kidolgozta az Öt kritikus elemet: Bizalom, konfliktus, elkötelezettség, elszámoltathatóság, eredmények. Megjegyezte:

"A bizalom kiépítésével kezdődik. Ha a bizalom megvan, a csapatok konstruktív, eszményi konfliktusokat tudnak folytatni, máskülönben csak mesterséges harmónia van. Az elkötelezettség eléréséhez bizalomra és konfliktusra van szükség. A konfliktus vállalása lehetővé teszi a csapattagok számára, hogy elkötelezzék magukat egy döntés mellett. Az embereknek mérlegelniük kell ahhoz, hogy elkötelezzék magukat."

Az eredményekre való összpontosítás az egyik fő viselkedésmód, amelyet Lencioni hangsúlyoz. Mauro hozzátette:

"Az egész csapat kollektív eredményeinek felül kell múlniuk minden részleg- vagy személyes célt."

"A státusz és az ego nem állhat a siker útjába."

"Miközben a változáson keresztül navigálunk, nem szabad elfelejtenünk, hogy az átalakulás egy folyamat, nem pedig egyetlen esemény."

"Az eredeti elképzelés megvalósítása évekig is eltarthat, és a rövidebb utak ritkán működnek. Ahhoz, hogy sikeresek legyünk, terveznünk kell, türelmesnek és kitartónak kell lennünk."

A változásmenedzsment szükségességéről szólva Mauro megemlítette John Kotter munkásságát is, aki a sikeres átalakulás útitervét dolgozta ki, amely a következő elemeket tartalmazza: A sürgősség azonosítása. Hozzon létre egy világos jövőképet. A jövőkép kommunikálása. Mások felhatalmazása. Hozzon létre rövid távú győzelmeket. Az új megközelítések intézményesítése.

A koalícióépítésről és a változás elfogadásáról szólva:

"Sikerünk egyik kritikus eleme az új technológiák elfogadása. A kollektív vezetés és a közösség révén fel kell gyorsítanunk a technológiai fejlesztések elfogadását, és ki kell állnunk amellett, hogy minél hamarabb bekerüljenek a mindennapi gyakorlatba."

"Radiológiai közösségünk erős, és lehetőséget biztosít számunkra, hogy együtt oldjunk meg nagy problémákat, és támogassuk egymást az átmeneti időszakokban. A változás lehetősége ijesztő lehet, de ha sikeresen kezeljük, akkor fiatalító hatású lehet. Kétségtelen, hogy a képalkotás és a képvezérelt beavatkozások jövője, valamint az, amit a betegeinkért tehetünk, felemelő. Képalkotó technikáink nagy teljesítményűek, és minden egyes előrelépéssel egyre erősebbek lesznek. Egyértelmű a minimálisan invazív terápiák felé való elmozdulás, és minden egyes fejlődéssel jobb ellátást tudunk nyújtani betegeinknek."

A radiológiai munkafolyamatokat befolyásoló főbb erők kezelése:

"A technológia térnyerésével mit tartogat a jövő a radiológusok számára? A generatív mesterséges intelligencia beáramlásával és gyors fejlődésével, a nagy nyelvi modellekben még mindig elavulttá vagy feleslegessé válunk? Nem. Éppen ellenkezőleg, ha elfogadjuk, az AI új ajtókat fog nyitni számunkra. Ahogy az AI-alkalmazások tovább fejlődnek, képesek lesznek átvenni vagy segíteni egy sor feladatot, az ütemezéstől a leletkészítésen át a képalkotó vizsgálatok triázsáig, felszabadítva a radiológusokat, hogy több időt szentelhessünk munkánk gazdagabb aspektusainak, és annak, amiért ezt a kihívásokkal teli szakmát választottuk. A tevékenységünket befolyásoló főbb erők közül az AI minden bizonnyal hatalmas erő. Rajtunk múlik, hogy alkalmazkodunk-e hozzá és elfogadjuk-e, vagy lemaradunk. Itt az ideje tehát feltenni magunknak a kérdést, hogy hajlandóak vagyunk-e megtenni, ami szükséges ahhoz, hogy navigáljunk ebben a hatalmas erőben."

A változásokhoz való alkalmazkodásról és a jövő innovációjáról:

"Ahhoz, hogy relevánsak maradjunk és értéket nyújtsunk betegeinknek, a radiológusoknak kell végrehajtaniuk ezt az átalakítást, hogy elsajátítsák az AI gyakorlati és etikus alkalmazását a radiológiai munkafolyamatokban és gyakorlatban. A változás mindig jelen lesz, és ha a változás a növekedés és a fejlődés motorja, akkor ott kell lennünk a változások kezelésében és vezetésében. Ezért ha folyamatosan elfogadjuk a változást, gyorsan alkalmazkodunk a gyakorlatban az újításokhoz és a technológiához, reagálunk és reagálunk a fordulópontunkra, éberek maradunk, és talán még egy kicsit paranoiásak is, akkor a radiológia minden bizonnyal robusztus, izgalmas és fényes jövő elé néz."

RSNA 2023

komment
2023. november 24. 23:39 - Bágyi Péter

ESR: a strukturált radiológiai leletről - frissítve 2023-ban

Insights Imaging 14, 199 (2023). DOI:10.1186/s13244-023-01560-0

13244.jpg

European Society of Radiology (ESR)
ESR paper on structured reporting in radiology—update 2023
Insights Imaging
14, 199 (2023)
DOI:10.1186/s13244-023-01560-0


 

A strukturált leletezés a radiológiában továbbra is jelentős lehetőségeket rejt magában a betegek és a beutaló orvosok számára nyújtott szolgáltatás minőségének javítására. Sok orvos a strukturált leleteket részesíti előnyben, a radiológiai társaságok és egyes gyártók különböző erőfeszítései ellenére a strukturált leletezés még mindig nem terjedt el széles körben a klinikai rutinban.

Bár számos országban a nemzeti radiológiai társaságok kezdeményezéseket indítottak a strukturált leletezés további népszerűsítésére, hiányoznak a sablonok intézményközi alkalmazásai és a strukturált lelet használatának ösztönzése. Az Egyesült Államokban és az Európai Unióban különböző jogalkotási intézkedéseket hoztak az interoperábilis adatformátumok, például a Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) előmozdítása érdekében az EU egészségügyi adattérrel (EHDS) összefüggésben, ami minden bizonnyal fontos lesz a strukturált lelet jövője szempontjából. Végül a mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek terén a közelmúltban elért eredmények innovatív és hatékony megközelítéseket nyújthatnak a strukturált lelet zökkenőmentesebb integrálásához a radiológusok munkafolyamatába.

Az ESR továbbra is elkötelezett a strukturált leletkészítés, mint az értékalapúbb radiológia kulcsfontosságú összetevőjének előmozdítása mellett. A strukturált leletkészítéshez a gyártóknak gyakorlati megoldásokat kell nyújtaniuk. A politikai döntéshozóknak ösztönözniük kell a strukturált radiológiai lelet használatát, különösen intézményközi környezetben.

Az elmúlt években széles körben megvitatták és elfogadták a strukturált radiológiai lelet előnyeit a radiológiában; azonban a klinikai rutinban történő végrehajtás hiányzik, a politikai döntéshozóknak ösztönözniük kell a strukturált radiológiai lelet használatát, különösen az intézmények közötti környezetben.

Kulcspontok

  1. Különböző nemzeti társaságok kezdeményezéseket hoztak létre a strukturált radiológiai jleletkészítésre.
  2. Szinte egyáltalán nem léteznek olyan monetáris vagy strukturális ösztönzők, amelyek a strukturált leletezésnek kedveznének.
  3. Még mindig nincs konszenzus a strukturált leletezés technikai szabványairól.
  4. A nagy nyelvi modellek alkalmazása segítheti a radiológiai leletek strukturálását.
  5. A politikai döntéshozóknak ösztönözniük kell a strukturált radiológiai leletek használatát.

Bevezetés

A strukturált lelet témája természetesen nem újdonság. Immár csaknem egy évszázaddal ezelőtt, az 1920-as években Preston Hickey detroiti radiológus észrevette, hogy a nyelv és a stílus változatossága megakadályozza a radiológiai leletek további elemzésre való felhasználását, és javasolta, hogy a strukturáltabb megközelítés jelentheti a megoldást. Gyorsan előrehaladtunk 90 évet, és még mindig nem használják a strukturált leletet a klinikai rutinban - annak ellenére, hogy a klinikusok túlnyomó többsége jelezte, hogy a strukturált, tételes felsorolást tartalmazó leleteket részesíti előnyben. Azóta újabb 10 év telt el, és bár a technológia és a digitalizáció összességében kétségtelenül látványos fejlődést hozott, a legtöbb munkafolyamat a radiológiai osztályokon Európa-szerte még mindig az évtizedekkel ezelőtti papír alapú munkafolyamatok egyszerű digitális reprezentációja - beleértve a radiológiai leletek szabad, prózaszerű szövegként történő formázását, amely a radiológus "tudatfolyamát" vagy szóbeli érvelését tükrözi.

Az évek során számos tanulmány szolgáltatott bizonyítékot arra vonatkozóan, hogy a strukturált lelet készítés bevezetése kulcsfontosságú elem lehet a radiológia hozzájárulásának optimalizálásában a betegek eredményeihez és a radiológusok munkájának értékének biztosításában - ahogyan ezt egy nemrégiben készült szisztematikus áttekintés, valamint az Európai Radiológiai Társaság (ESR) korábbi, e témával kapcsolatos nyilatkozata is összefoglalja. Azóta különböző fejlemények történtek, amelyek hozzájárulnak a technikai szabványok egységesítéséhez és a strukturált leletkészítés sikeres bevezetéséhez a klinikai rutinban.

E cikk célja, hogy aktualizálja az ESR korábbi, a strukturált lelet bevezetéséről szóló dokumentumát, áttekintést adjon a strukturált jelentés jelenlegi helyzetéről, valamint kritikus javaslatokat tegyen a jövőbeli irányokkal és a szakmapolitika fejlesztésével kapcsolatban.

Mivel a szakirodalomban a "strukturált lelet" kifejezés használata nem egyértelmű, fontos tisztázni, hogy a szó szoros értelmében vett strukturált lelet csak akkor valósítható meg, ha olyan speciális informatikai megoldásokat használunk, amelyek lehetővé teszik az egyes lelet elemek strukturált tárolását, ami megkönnyíti az adatbányászatot (strukturált lelet 2. szint). Ezzel szemben egy radiológiai lelet lehet tartalmilag és nyelvileg erősen standardizált (standardizált lelet), vagy strukturált egyes szakaszaiban, de támogató informatikai eszköz használata nélkül (1. szintű strukturált lelet).

A jelenlegi műszaki szabványok áttekintése

A legutóbbi ESR fehér könyv kiadása óta eltelt években a strukturált leletezésre irányuló legtöbb erőfeszítés az Integrating the Healthcare Enterprise Management of Radiology Reporting Templates (IHE MRRT) profilra támaszkodott. Az Észak-Amerikai Radiológus Társaság (RSNA) és az ESR egyesítette erőit, és egy közös sablonkönyvtári tanácsadó testület (TLAP) segítségével együttműködve dolgozott a leletsablonok gyűjteményén. Ez vezetett oda, hogy az IHE MRRT profil 2022 elején végül beépült az IHE radiológiai technikai keretrendszerébe. Ezt a profilt azonban nem fogadták el széles körben, és bár a sablongyűjtemény továbbra is elérhető a https://radreport.org oldalon, nagy valószínűséggel nem fognak ott új sablonokat közzétenni. Ehelyett sokkal valószínűbbnek tűnik, hogy más, fejlettebb interoperábilis formátumokat tesznek majd elérhetővé, amelyek például lehetővé teszik ábrák és képalkotó vizsgálatokra mutató hivatkozások beépítését, valamint alapvető képnézési képességeket - mint például az IHE Interaktív multimédiás jelentés. Ezek az új megközelítések összhangban vannak az úgynevezett Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) preferenciájával, amelynek elfogadása gyorsan növekszik, és amelyet tovább tápláltak a különböző jogalkotási intézkedések, amelyek ezt az Egyesült Államok egészségügyi rendszerében és az EU egészségügyi adattérében követelménnyé teszik. Az RSNA, valamint az American College of Radiology azóta a modulárisabb megközelítésre helyezte a hangsúlyt, és a közös adatelemek (CDE - elérhető a https://www.radelement.org oldalon) FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) vagy OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) kompatibilis struktúrákba történő beépítésén fog dolgozni.

Még nem tudni, hogy végül melyik technikai irány és megoldás lesz a cél. Mindazonáltal a korábbi évekhez képest jelentős előrelépés történt, és az interoperábilis formátumok elérhetősége minden bizonnyal segít meggyőzni a forgalmazókat arról, hogy a strukturált leletkészítéshez klinikailag használható szoftvermegoldásokra van szükség.

A különböző nemzeti kezdeményezések áttekintése

Egyértelmű, hogy a strukturált leletkészítés felé való szélesebb körű elmozduláshoz szükség lesz az összes érdekelt fél, például az informatikusok és a radiológusok határokon átnyúló bevonására. Sajnos hiányoznak a strukturált leletkészítés különböző nemzeti végrehajtási stratégiáiról szóló információk. Annak érdekében, hogy jobb áttekintést kapjunk a strukturált leletkészítés jelenlegi helyzetéről a különböző országokban, az ESR e-egészségügyi és informatikai albizottságának tagjai irodalmi áttekintést végeztek, és informálisan megkerestek több reprezentatív radiológust, vezetőt, hogy három kulcsfontosságú kérdésre választ gyűjtsenek:

  1. Vannak-e olyan leletkészítési sablonok, amelyeket a nemzeti radiológiai társaságok nemzeti szinten elérhetővé tettek/vesznek?
  2. Vannak-e pénzbeli vagy strukturális ösztönzők a strukturált lelet sablonok használatára?
  3. Vannak-e intézményközi alkalmazások, amelyek strukturált leletsablonokat használnak, pl. regiszterek vagy kutatás céljából?

Tekintettel e megközelítés meglehetősen informális jellegére, elképzelhető, hogy vannak olyan kezdeményezések és/vagy megközelítések a strukturált leletezésre vonatkozóan, amelyekről a válaszadók nem tudtak. Hasonlóképpen, az összes összegyűjtött válasz egyéni véleményt képvisel, és csak az adott személy intézményére vonatkozhat, ezért nem tekinthető teljes körűnek. Mindazonáltal a válaszadók kvalitatív válaszai értékes betekintést nyújthatnak a strukturált leletezés különböző országokban történő használatába, miközben lehetővé teszik a jövőbeli fejlesztések irányításához szükséges minták azonosítását.

Európa

Franciaország
A radiológiában nincsenek általános nemzeti kezdeményezések a strukturált leletezésre, eltekintve a Nőgyógyászati Képalkotó Társaságtól (SIFEM), amely a közelmúltban jelentette meg a leletsablonokat mind az emlő-, mind a nőgyógyászati képalkotásra, beleértve az intervenciós képalkotást is. Ugyanakkor nincsenek nemzeti ösztönzők (különösen gazdaságiak), és csak egyedi kezdeményezések vannak a sablonalapú leletkészítésre az intézményekben vagy kutatási kontextusban. Az onkológiai képalkotók körében végzett nem hivatalos felmérés azt mutatta, hogy mindannyian rendelkeztek az intézményükben a RECIST-értékeléshez használt sablonnal vagy táblázattal, de egyik sem volt intézményközi. Csak a COVID-járvány kapcsán javasoltak egy országos szintű strukturált lelet használatát, azonban a használatának mértékét országos szinten nem értékelték.

Németország
Az elmúlt években a Német Radiológiai Társaság (DRG) informatikai albizottsága aktívan dolgozta ki a nemzeti szintű leletezési sablonokat, és azokat egy külön erre a célra létrehozott weboldalon tette elérhetővé: www.befundung.drg.de. Jelenleg 26 leletsablon érhető el a DRG weboldalán, amelyek többségét a DRG más albizottságaival, valamint más érintett tudományos társaságokkal konszenzusban dolgozták ki - pl. a hasnyálmirigyrák stádiumbeosztására vonatkozó leletsablonok esetében a sebészeti és onkológiai társaságokkal, vagy a szív képalkotó eljárásokra vonatkozó leletsablonok esetében a kardiológiai társasággal. Bár Németországban nincsenek pénzbeli ösztönzők a leletsablonok használatára, a DRG leletsablonjai nemrégiben bekerültek a hasnyálmirigyrák diagnózisára és kezelésére vonatkozó nemzeti iránymutatásokba, ezzel is kiemelve értéküket nemzeti szinten. Ezzel ellentétben a válaszadók azt állították, hogy annak ellenére, hogy a sablonok rendelkezésre állnak, és néhány intézmény strukturált leletezési szoftvert vásárolt, a klinikai rutinban a leletezés főként szabad szöveges diktálással történik - néhány intézmény figyelemre méltó kivételt képez. A kutatási környezetben a strukturált leletkészítést alkalmazó, intézményközi alkalmazások első esetei jelennek meg. A COVID-járvány nyomán egy államilag finanszírozott, valamennyi német egyetemi kórházat összekötő kutatási projektet hoztak létre, amelyben a kiválasztott képalkotó adatokat a megfelelő strukturált leletekkel együtt gyűjtik, amelyekhez dedikált sablonokat fejlesztettek ki.

Olaszország
Hasonló nemzeti kezdeményezést hozott létre az Olasz Orvosi és Intervenciós Radiológiai Társaság, ahol szakértő radiológusokból álló panelek a Delphi-módszer segítségével különböző leletsablonokat dolgoztak ki speciális patológiákhoz (többek között emlőrák, hasnyálmirigyrák, limfóma, neuroendokrin neoplazmák), és ezeket beépítették a megfelelő publikációkba. Ezen erőfeszítések ellenére a megkeresett radiológusok arról számoltak be, hogy a strukturált leletsablonok használatára nem léteznek külön ösztönzők, és nem tudtak intézményközi alkalmazásokról.

Hollandia
A Holland Radiológiai Társaság (NVvR) mammográfiával foglalkozó szekciója nemrégiben megkezdte a mammográfiára vonatkozó strukturált leletsablon kidolgozását, de még nem tette közzé. Ezzel párhuzamosan az NVvR más szekciói szabványos leleteken dolgoznak, amelyek nem hivatkoznak közvetlenül a sablonalapú leletkészítésre. Más országokhoz hasonlóan, nincsenek ösztönzők, és a válaszadók nem tudtak a strukturált leletek intézményközi alkalmazásáról.

Spanyolország
A Spanyol Radiológiai Társaság (SERAM) támogatja a képalkotási módokon és anatómiai részeken alapuló strukturált leletsablonok használatát, a betegségspecifikus strukturált leletekkel együtt. A társaság ezt a támogatást a társaság folyóiratában közzétett, a 2022. évi éves ülés monográfiájáról szóló számos különböző cikkel emeli ki. A Spanyol Neuroradiológiai Társaság (SENR) is kezdeményezést indított strukturált leletsablonok kidolgozására. Jelenleg a SENR weboldalán elérhető egy, a demencia értékelésére szolgáló speciális leletsablon. Ettől eltekintve a válaszadók nem tudtak semmilyen nemzeti szintű kezdeményezésről, és nem számoltak be a strukturált leletsablonok használatának ösztönzéséről.

Svédország
A strukturált leletsablonok kidolgozására irányuló erőfeszítéseket a Svéd Radiológiai Társaság és a Svéd Kolorektális Rákregiszter koordinálta, és ennek eredményeképpen egy külön strukturált leletsablont vezettek be. Más országokhoz hasonlóan nincs külön ösztönzés, ezért - még a végbélrák esetében is, ahol rendelkezésre áll sablon - a radiológiai leletek többsége szabadszöveges diktálással készül.

Svájc
Bár a válaszadók nem tudtak a strukturált leletezésre vonatkozó konkrét ösztönzőkről Svájcban, néhány intézmény már bevezette valamilyen formában a leletezésii munkafolyamatokba. A Svájci Radiológiai Társaság (SGR/SSR) munkacsoportot hozott létre a strukturált leletkészítéssel kapcsolatban, hogy nemzeti szinten tovább koordinálja az erőfeszítéseket, és valamennyi svájci munkanyelven letölthető sablonokat biztosít. Jelenleg a különböző vizsgálatokra és klinikai indikációkra vonatkozó leletsablonok letölthetők a honlapjukról - többnyire word fájlok formájában, a leletek jobb rendszerezése érdekében speciális alcímekkel.

Európán kívül

Amerikai Egyesült Államok
Bár az RSNA kezdeményezése az egyik első összehangolt erőfeszítés volt a strukturált leletkészítés elfogadásának elősegítésére, az RSNA sablonjait (www.radreport.org) nem használják széles körben. A válaszadók szerint ez főként annak köszönhető, hogy a szállítók kevés érdeklődést mutatnak az olyan interoperábilis szabványok elfogadása iránt, mint az IHE MRRT. Ezzel szemben osztályszinten különböző strukturált leletezési sablonokat használnak, főként a keresztmetszeti képalkotás és az intervenciós eljárások esetében. A több telephelyen, pl. több kórházban és járóbeteg-ellátó központban működő osztályok esetében a sablonokat az egész intézményen belül belül használják. Bár nemzeti szinten a strukturált leletsablonok használata önmagában nem ösztönözhető pénzzel, használatuknak vannak előnyei az intézmények számára. Bizonyos esetekben, amikor a számlázás a lelet teljességéhez van kötve (pl. a "teljes hasi ultrahang" számlázásához a vena cava inferior és az aorta kifejezett említése szükséges), vagy a minőségjavító programokban való részvétel (pl. az emlő- és tüdőrák esetében meghatározott mérőszámok vagy tételek leletezésének előírása) kötelező, a strukturált lelet segít biztosítani, hogy a szükséges információk szerepeljenek a radiológusok végleges leletében. Hasonlóképpen, a strukturált lelet felhasználható a nyilvántartások, pl. az American College of Radiology's National Radiology Data Registry számára történő adatgyűjtés megkönnyítésére. Érdekes módon a patológiai osztályok is használnak strukturált lelet sablonokat, és ennek használatával akkreditációs státuszukhoz kreditpontot kaphatnak.

Egyesült Királyság
Tekintettel az RSNA sablonjainak elérhetőségére, az Egyesült Királyságban mindig is szükség lehetett egy strukturált leletsablonok kidolgozására irányuló nemzeti kezdeményezésre. Következésképpen a válaszadók azt állították, hogy az Egyesült Királyságban nincs külön nemzeti kezdeményezés. A többi országhoz hasonlóan azt állították, hogy a sablonok használata nagyon változó, és többnyire személyes döntés - csak nagyon kevés esetben van olyan egyedi osztályvezetői politika, amely támogatja a használatukat. A Nemzeti Egészségügyi Szolgálat (NHS) nem írja elő a strukturált lelet használatát, és nem biztosít külön ösztönzőket sem. A válaszadók nem tudtak olyan intézményközi alkalmazásról, ahol strukturált sablonokat használtak volna az adatgyűjtés és -csere megkönnyítésére.

Törökország, Izrael és India
A megkeresett radiológusok egyike sem tudott a strukturált leletezésre vonatkozó nemzeti kezdeményezésekről az adott országban, és sem ösztönzőket nem kínálnak, sem megbízást nem adnak. A török egészségügyi minisztérium és a Török Radiológiai Társaság által 2018-ban indított kezdeményezés nem tudott konszenzusra jutni a sablonok javaslata tekintetében, és végül csak leletformátumokat javasolt. Következésképpen nemzeti szinten nem állnak rendelkezésre leletsablonok, és a leletezés szabadszöveges diktálással történik. Osztályszinten egyes radiológusok sablonokat használnak, például a szív képalkotó eljárásokhoz, de ez nem terjed ki az intézményközi alkalmazásokra.

Ázsia és a csendes-óceáni térség
Az Ázsiai-óceáni Radiológiai Társaság (AOSR) egy nemrégiben közzétett állásfoglalásában elismeri a sablonok értékét, és támogatja, hogy a sablonokat egyénre szabják, hogy azok megfeleljenek az erőforrásokhoz való heterogén hozzáférésnek az ázsiai-óceáni országok különböző csoportjában. A strukturált sablonok használatának további előmozdítása érdekében az AOSR célja egy olyan platform (ASTeR-AOSR Structured Template Reporting) kifejlesztése, amelyen letölthető sablonok találhatók. Az Asian Society for Abdominal Radiology jelenleg a végbél, a máj és a prosztata képalkotására vonatkozó sablonokat vizsgálja felül, amelyeket az AOSR tagtársaságait alkotó különböző nemzetiségek tükrözése érdekében többféle munkanyelven is közzé kell tenni.

Kihívások és jövőbeli irányok

A munkafolyamatok hatása
Amint azt az ESR korábbi közleményében is kifejtette, a sablonalapú leletkészítés klinikai rutinba történő bevezetésének egyik legnagyobb akadálya, hogy azt úgy kell integrálni, hogy a radiológus klinikai munkafolyamatai ne sérüljenek. A helyi gyakorlattól függően ez elsősorban a hangvezérelt munkafolyamat lehetőségére vonatkozhat egy strukturált leletezési megoldáson belül - vagy a sablonokkal való interakció bármely más lehetőségére, amely nem követeli meg a radiológustól, hogy felhagyjon a képekkel való interakcióval. Sajnos a jelenleg elérhető szoftverek többsége arra kényszeríti a radiológust, hogy a grafikus felületet nézze ahelyett, hogy az értelmezendő képeket nézné. Ahelyett, hogy a fő feladatára koncentrálna, a radiológus figyelmét az egér kezelése, a jelölőnégyzetekre és egyéb grafikus elemekre való kattintás köti le. Míg a kevésbé tapasztalt radiológusok számára ez egy hasznos lehetőség lehet, amely végigvezeti őket a diagnosztikai munkafolyamaton, a tapasztaltabb radiológusok nem érzik jól magukat az ilyen felületekkel, mivel úgy érzik, hogy azok jelentősen akadályozzák termelékenységüket - annak ellenére, hogy a gyártók számos erőfeszítést tettek az ilyen rendszerek optimalizálására. Mindezek mellett a strukturált leletkészítés bevezetését egyes esetekben túlzottan leegyszerűsítőnek vagy a bonyolultabb leletek kifejezésének rugalmasságát korlátozónak érezhetik. Egyesek azt javasolják, hogy a sablonok tartalmazzanak több szabad szöveges mezőt, hogy az ilyen helyzeteket is figyelembe lehessen venni, míg mások szerint a moduláris megközelítés a strukturált adatbeviteli lehetőségek szükség szerinti hozzáadásával lenne előnyösebb. A legkedvezőbb megközelítés a klinikai forgatókönyvtől függően is változhat; ezért fontos, hogy valamennyi érdekelt fél (radiológusok, beutaló orvosok és mások) együttműködve dolgozza ki a sablonokat, hogy megmaradjon az egyensúly aközött, ami klinikailag szükséges és hasznos, és nem befolyásolja vagy korlátozza a radiológusok munkafolyamatát.

A strukturált leletkészítés klinikai rutinba való bevezetésére tett erőfeszítések azonban várhatóan megtérülnek. A legfontosabb, hogy a strukturált adatok másodlagos felhasználásának lehetősége segíthet a klinikai folyamatok racionalizálásában és a kutatás támogatásában. Míg jelenleg számos minőségbiztosítási kezdeményezés a narratív radiológiai leletekből történő adatkivonatolásra szakosodott személyzetre támaszkodik (pl. minősítési folyamatok és minőségbiztosítás céljából a speciális tumoros központokban, vagy a nyilvántartásokba - pl. az Európai Kardiovaszkuláris Radiológiai Társaság CT/MR-regiszterébe - történő adatbevitel céljából, az ilyen folyamatok könnyen automatizálhatók lennének a strukturált adatokhoz való hozzáféréssel. Hasonlóképpen, a nyomonkövetési ajánlások - ha strukturált formátumban rögzítik őket - könnyen elindíthatnak automatizált munkafolyamatokat az ütemezéshez vagy a nyomonkövetéshez, ami megoldást jelenthet a közismerten alacsony nyomonkövetési arány javítására például a véletlenszerű tüdőgümők esetében. Végül a képalkotó vizsgálatból nyert kvantitatív adatok automatikusan integrálhatók egy strukturált leletbe, kiküszöbölve ezzel egy lehetséges hibaforrást.

A betegek elégedettségének javítása és a radiológiai jleletek könnyebb hozzáférhetősége érdekében a strukturált leletek megkönnyíthetik a betegek számára azok megértését - akár a strukturált sablon megfelelő mezőihez kapcsolódó információk, például ábrák és videók révén, akár a lelet tartalmának laikus nyelvre és más nyelvekre történő automatikus fordításával. Mivel a betegeknek általában joguk van az orvosi leletekhezhez és képekhez való teljes körű hozzáférésre, fontos lenne, hogy a radiológiai lelet valamennyi változata - pl. a betegközpontú, érthetőbb változat és az elsősorban a beutaló orvossal való kommunikációra szánt eredeti - végső soron tartalmilag egyenértékű maradjon.

Végül meg kell jegyezni, hogy a strukturált leletnek a radiológusok vizuális keresési szokásaira gyakorolt hatását még nem értékelték tudományosan. Bár valószínűsíthető, hogy a sablonok által biztosított struktúra segíthet a képalkotó adatok szisztematikus értelmezésében, biztosítva, hogy egyetlen potenciálisan fontos rész se maradjon ki (különösen a kevésbé tapasztalt gyakornokok esetében), azzal is lehet érvelni, hogy az ilyen útmutatás a radiológusok figyelmét a sablonban foglaltakra szűkíti, és idővel a radiológusok kritikai gondolkodásának és alkalmazkodóképességének romlásához vezethet. A strukturált leletkészítést nagyobb léptékben bevezető intézményeknek tisztában kell lenniük azzal, hogy ezek a hatások előfordulhatnak, és lehetőség szerint bizonyítékokat kell gyűjteniük a későbbi elemzéshez.

Strukturált lelet és mesterséges intelligencia

Számos lehetséges szinergia jut eszünkbe, amikor a strukturált leletet a mesterséges intelligencia közelmúltbeli fejlődésével összefüggésben vizsgáljuk. A legtriviálisabb ezek közül az, hogy a strukturált adatok jelentősen megkönnyítenék a mesterséges intelligencia modellek fejlesztését, mivel könnyebben felhasználhatók címkézett adatokként a képzéshez és a validáláshoz. De ami ennél is fontosabb, mivel a klinikai gyakorlatban egyre gyakrabban alkalmaznak mesterséges intelligencia-eszközöket, a strukturált leletkészítés lehetőséget kínálhat arra, hogy a mesterséges intelligencia eredményei zökkenőmentesebben integrálódjanak a radiológiai leletbe. A mesterséges intelligencia eredményeinek a leletkészítő rendszerrel való közlése többféle módon is történhet - például DICOM SR objektumok használatával. Az IHE azonban nemrégiben két külön interoperabilitási profilt tett közzé: AI Results (AIR) és AI Workflow of Imaging (AIW-I). Míg az AIR kifejezetten az AI-eszközök és a leletkészítő megoldások közötti átjárhatóságra összpontosít, leírva, hogyan lehet hatékonyan integrálni az AI-eredményeket a leolvasási környezetbe, addig az AIW-I célja annak leírása, hogyan lehet biztosítani az AI-eszközök, a PACS és a leletkészítő megoldások közötti értelmes és hatékony munkafolyamatot.

Másrészt a természetes nyelvi feldolgozás terén a közelmúltban elért eredmények - leginkább a ChatGPT, a GPT-4 és hasonló nagyméretű nyelvi modellek formájában - megoldást jelenthetnek a strukturált leletkészítés munkafolyamat-integrációs szempontjainak kihívásaira. Az elmúlt években már tettek néhány erőfeszítést arra, hogy a strukturálatlan leletekből információkat vonjanak ki, és ezeket az adatokat további elemzésre tegyék hozzáférhetővé. A modern transzformátor-alapú modellek és a szakterület-specifikus, radiológiai szöveges adatok kombinálása még ígéretesebb eredményeket mutatott. Ha ezeket a technológiákat sikeresen lehetne strukturált leletsablonokkal és beszédfelismeréssel kombinálni, akkor megvalósíthatónak tűnne a szokásos munkafolyamat fenntartása szabadszöveges diktálással, miközben ezek a nyelvi modellek kivonják a releváns adatokat és ennek megfelelően kitöltik a sablont - esetleg még a leletsablonban szereplő, de a diktálásban még nem említett tételekről is felkérik a leletező radiológust, hogy adjon információt. Az ilyen chatbotok és a természetes nyelvi feldolgozás alkalmazása forradalmasíthatja a radiológiai leletkészítés és más orvosi feladatok elvégzésének módját a jövőben.

Hasonlóképpen, ez a technológia a korábban strukturálatlan leletek értékét is növelheti azáltal, hogy lehetővé teszi azok felhasználását és elemzését. Ez nemcsak a retrospektív adatok értékét maximalizálná, hanem a radiológusok számára is több rugalmasságot biztosítana, mivel lehetővé tenné számukra, hogy kevésbé merev leletstruktúrákkal dolgozzanak a jelen és a jövőbeli esetek esetében is. A radiológiai leletekben szereplő információk valós idejű strukturálása lehetővé tenné a klinikusok számára a könnyen hozzáférhető és strukturált információk biztosítását, a statisztikai elemzés megkönnyítésével és a mesterséges intelligencia rendszerekkel való valós idejű integrációt. Ezek a fejlesztések a radiológiai munkafolyamatok forradalmasításának lehetőségét rejthetik magukban azáltal, hogy mind a múltbeli, mind a jelenlegi leletekben rejlő lehetőségeket felszabadítják a jobb betegellátás és a hatékony, adatvezérelt döntéshozatal érdekében.

Összefoglalás és jövőbeli tervek

Bár egyre több bizonyíték van arra, hogy a radiológiai leletkészítés strukturáltabb megközelítése előnyös lenne, a klinikai rutinban még mindig nem terjedt el. Amint az előző állásfoglalásban is szerepel, az ESR meggyőződése, hogy a strukturált lelet fontos lesz a beutaló orvosok és a betegek legjobb kiszolgálása szempontjából. Ahhoz azonban, hogy a legjobban meggyőzzük az érdekelt feleket arról, hogy a strukturált lelet valóban pozitív hatással lehet a betegekre, több eredményorientált kutatásra van szükség. Végül a klinikai rutinból származó adatok újrafelhasználásának lehetősége nemcsak a kutatást fogja megkönnyíteni, hanem új lehetőségeket kínálhat a klinikai munkafolyamatok optimalizálására is. A radiológiai lelet tehát az értékalapú radiológiára való áttérés egyik építőköve lesz.

Bár még mindig nem világos, hogy mi lesz az előre vezető út, miután az RSNA felfüggesztette a www.radreport.org irányába tett erőfeszítéseit, egyértelmű, hogy az olyan radiológiai társaságok, mint az ESR és az RSNA élen járnak majd a strukturált leletkészítés szélesebb körű használatának szorgalmazásában. Míg a radiológusok munkafolyamatába történő technikai integrációt az iparági gyártóknak kell biztosítaniuk, valószínűleg valamilyen ösztönzőt kell létrehozni ahhoz, hogy valóban beinduljon. Az ESR folytatja erőfeszítéseit, hogy elősegítse az együttműködést a társaságai, valamint a tagok nemzeti társaságai között - ami bizonyos esetekben ideális esetben európai konszenzushoz vezethet a leletsablonok, leletelemek és a mesterséges intelligencia legjobb gyakorlatai tekintetében.

komment
2023. november 17. 12:04 - Bágyi Péter

EUCAIM project

https://cancerimage.eu/

eucaim_1.png

Az EUCAIM projekt abból az igényből született, hogy a mesterséges intelligencia és az orvosi képalkotó adatok felhasználásával - amelyek Európában és világszerte rendelkezésre állnak - előbbre kell vinni a rákdiagnosztikát és -kezelést.
E nagyratörő cél elérése érdekében a projekt a Mesterséges Intelligencia az egészségügyi képalkotásért (AI4HI) projektcsoport öt, korábban finanszírozott projektjét fogja össze, amelyek mindegyike a mesterséges intelligencia és az onkológiai képalkotás egy-egy konkrét aspektusára összpontosított. Az erőforrások, a szakértelem, a kutatási erőfeszítések és a valós eredmények egyesítésével, valamint további kulcsfontosságú szereplők bevonásával az EUCAIM projekt egyedülálló módon olyan erős és egységes kutatási infrastruktúrát hozhat létre és alkalmazhat, amely felgyorsítja az AI-vezérelt rákdiagnosztikai és -kezelési megoldások fejlesztését és bevezetését, és végső soron javítja a betegek eredményeit Európa-szerte.

Az EU által finanszírozott EUCAIM projekt létrehozta a Cancer Image Europe platformot, amely a kutatók, klinikusok és innovátorok számára megbízható helyet biztosít a különféle daganatos megbetegedésekről készült képekhez való hozzáféréshez. A közelmúltban indították el a platform első nyilvános kiadását.

komment
2023. október 30. 11:42 - Bágyi Péter

Diagnosztikai hiba és elfogultság a képalkotó diagnosztikában

Insights Imaging 14, 163 (2023). DOI: 10.1186/s13244-023-01521-7

forrás:
13244.jpg Zhang, L., Wen, X., Li, JW. et al. 
Diagnostic error and bias in the department of radiology: a pictorial essay. 
Insights Imaging 
14, 163 (2023)
DOI: 10.1186/s13244-023-01521-7

 

 

A képalkotó diagnosztika az orvosi diagnosztika és terápia nélkülözhetetlen és elengedhetetlen része, és a diagnosztikai hibák a radiológiai osztályokon is gyakoriak, sőt néha súlyos hatással vannak a betegek diagnózisára és kezelésére. A képalkotó diagnosztikai hibáknak számos oka lehet. Ebben az áttekintésben gyakorlati esetek alapján elemzik és foglalják össze a képalkotó diagnosztikai hibák és eltérések okait. Megoldásokat javasolnak a diagnosztikai hibák kezelésére és valószínűségük csökkentésére, ezzel segítve a radiológusokat a klinikai gyakorlatban.

13244_2023_1521_moesm1_esm.png

Bevezetés

A minőségbiztosítás a modern egészségügyi rendszer kulcsfontosságú eleme; a klinikai munka struktúrája, folyamatai és eredményei a minőségirányítás és -mérés fő elemei. A rossz minőségű orvosi ellátás orvosi hibákat eredményezhet, beleértve a diagnózist, a kezelést, a megelőzést és más típusú hibákat. Az orvosi hibák a halálozás fontos okai, és szükségtelen egészségügyi kiadásokhoz vezetnek. Közülük a diagnosztikai hibák aránya, beleértve a téves diagnózisokat, az elmulasztott diagnózisokat és a késedelmes diagnózisokat, az összes eset 10-26%-át teszi ki. A diagnosztikai hibát úgy definiálják, mint

  1. a beteg egészségügyi problémájának (problémáinak) pontos és időben történő magyarázatának elmulasztását, vagy
  2. e magyarázat közlését a beteggel.

Ezen túlmenően az orvosi hibák a betegek aggodalmához vezethetnek, egy tanulmány szerint a sürgősségi osztályokon kezelt betegek 38%-a aggódott az orvosi hibák miatt, amelyek közül a leggyakoribb a téves diagnózis (22%) volt. A radiológiai osztályon a legtöbb orvosi hibát diagnosztikai hibának vagy egyéb hibának, például az információhiánynak minősítik. A radiológusok ellen indított műhibaperek mintegy 75%-a diagnosztikai képalkotási hibákkal kapcsolatos.

A képalkotó diagnosztika a képek szakszerű értelmezése; bizonytalan és bonyolult feladatfolyamatok sorozata. A diagnosztikai folyamat főként 6 lépést tartalmaz: a betegség előzetes valószínűségének felmérése, a beteg azonosságának biztosítása, a negatív/pozitív helyzetek megkülönböztetésére szolgáló észlelés, a radiológiai diagnózisban a pozitív leletek mintafelismerése, a differenciáldiagnózis és a leletek kategorizálása, valamint az eredmények időben történő közlése cselekvőképes és megbízható formában. Ezért a folyamat minden egyes lépésénél több tényező miatt valószínűleg hibázunk. Emellett a képalkotó technikák nagyfokú változékonysága és összetettsége, valamint a különböző képalkotó eljárások diagnosztikai képességeinek eredendő korlátai is befolyásolják a diagnózist. A képalkotó eljárások értelmezési hibáinak tanulmányozása az 1940-es években kezdődött. Chamberlain professzor a fluoroszkópiás hibákról beszélt, beleértve a képminőséget és a sötétadaptációt, és bemutatta a radiológiai hibák talán legkorábbi nyomon követhető tanulmányát. 1959-ben Garland kutatásai hívták fel a radiológusok figyelmét a radiológiában előforduló diagnosztikai hibák magas arányára. Későbbi vizsgálatok kimutatták, hogy a képalkotó diagnosztikai hibaarány továbbra is fennáll, bár a kutatók évtizedek óta végeznek kutatásokat ezen a területen, és az adatok nem javulnak Garland eredményeihez képest. Pontosabban, ha csak a kóros képalkotási eredmények számát használják nevezőként, a hibaarány körülbelül 30%, de ha az összes képalkotási eredményt (beleértve a kóros és normális eseteket is) használják nevezőként, a hibaarány 3,5-4,5%. A modern képalkotás fejlődésével, bár a fejlett képalkotó eljárások, mint például a komputertomográfia (CT) és a mágneses rezonancia képalkotás (MRI) nagymértékben javították a diagnosztikai pontosságot a betegségek felismerésében, a megnövekedett adat- és diagnosztikai információmennyiség miatt még mindig számos radiológiai diagnosztikai hiba fordul elő.

Ezek a tanulmányok arra utalnak, hogy a radiológiában gyakoriak, sőt elkerülhetetlenek a hibák. Ahhoz azonban, hogy elsősorban a betegeket ne károsítsuk, követelmény, hogy minimalizáljuk a hibaarányt. Ez az áttekintés áttekintést nyújt a képalkotó diagnosztikai hibák gyakori okairól és osztályozásáról a tapasztalataink és klinikai eseteink alapján. Emellett néhány előzetes javaslatot is kidolgozunk arra vonatkozóan, hogyan lehet megbirkózni a hibákkal, javítani a minőséget, és segíteni a radiológusokat abban, hogy tanuljanak a hibákból. A hibatípusok kategorizálásának felépítését és a kapcsolódó hibakezelési stratégiákat az 1. kiegészítő táblázat foglalja össze.

A radiológiai diagnosztikai hibák szakmai okai

A képalkotó diagnosztikai hibák okai bonyolultak, és gyakran több ok is egyszerre áll fent. Ebben a cikkben elsősorban két típust tárgyalunk: a perceptuális hibát és a kognitív hibát. A perceptuális hibát "észlelési hibának" is nevezhetjük, ami azt jelenti, hogy egy fontos leletet nem észlelünk. Hasonlóképpen, a kognitív hibák "félreértésnek" tekinthetők, ami azt jelenti, hogy egy szokatlan képet találnak, de hibás érvelésnek vannak kitéve, vagy a képalkotó rendellenesség diagnosztikai besorolása általában helyes, de a kognitív elfogultság miatt nem megfelelő értelmezés van. A diagnosztikai jelentési hibák körülbelül 60-80%-át a perceptuális hibák teszik ki, a kognitív hibák aránya pedig körülbelül 20-40%. A következőkben részletezzük e két hibatípus gyakori okait és példáit a klinikai gyakorlat alapján. 

Észlelési hibák

A diagnózis alapját a képek képezik, ezért a nem megfelelő vagy hiányos vizsgálati protokollok, a képi artefaktumok, valamint a berendezések és az utófeldolgozó szoftverek korlátai által okozott rossz minőségű képek a képi hibák fontos objektív okai. A radiológiai osztályon a minőségellenőrzés a technikai teljesítményre (artefaktumok, vizsgálati régió kiválasztása stb.) és a diagnosztikai teljesítményre (patológia kimutatása, terminológiai hibák stb.) összpontosít. A hibák megoldása többek között a szkennelésre és a berendezés fejlesztésére fordított idő és erőfeszítés növelésével, valamint a rutinszerű képminőség-ellenőrzéssel kapcsolatos megoldások, ezáltal csökkentve a berendezéssel kapcsolatos problémák okozta diagnosztikai hibákat. Ettől eltekintve a legtöbb észlelési hiba akkor fordul elő, amikor az orvosok nem találnak értelmes elváltozást a képeken (keresési hiba), amikor egy elváltozást rövid ideig észlelnek, de nem szentelnek neki kellő figyelmet (felismerési hiba), vagy amikor az orvosok fontosságot tulajdonítanak az elváltozásoknak, de nem a helyes diagnózist adják meg (döntési hiba). Klinikai tapasztalataink és a publikált szakirodalom alapján az észlelési hibákat a következő okok szerint osztályozzuk.

Az elváltozás méretével és denzitásával/jelintenzitásával kapcsolatos észlelési hibák

Valószínűleg ez az egyik leggyakoribb oka a keresési hibáknak vagy az elhibázott diagnózisoknak: az elváltozás túl kicsi ahhoz, hogy a radiológus figyelmét felkeltse. Az ilyen hibák közül a kis léziók miatti keresési hibák lehetnek a leggyakoribbak; klinikailag ezek közé tartoznak a kis tüdőgócok, törések, kis májjelváltozások és a hasi nyirokcsomók kihagyása. Ezenkívül az elváltozás denzitásának/jelintenzitásának a környező szövetekéhez való hasonlósága is hozzájárul az elváltozások kihagyásához. A megoldások közé tartozik a gondos leolvasásra fordított idő növelése, a kettős kontraszt és az olyan utófeldolgozási módszerek, mint a MIP, a többsíkú rekonstrukció (MPR) és a háromdimenziós (3D) rekonstrukció.

Az elváltozások helyével/típusával kapcsolatos észlelési hibák

Az, hogy az elváltozás elkerülte-e a figyelmet, annak elhelyezkedésétől is függ. Ha az elváltozás vakfoltokban vagy az érdeklődési körön (ROI) kívül található, például egyedi anatómiai helyeken, szerkezeti átfedésekben, a pásztázási látómező (SFOV) utolsó szeletén, a kép szélén vagy egy nehezen észrevehető sarokban, akkor elhelyezkedése ahhoz vezethet, hogy nem veszik észre. Ezt a fajta hibát helymeghatározási hibának nevezik, egyes kutatók pedig figyelmetlenségi torzításnak. Ilyen helyek a mellkasban például a tüdőcsúcs, a szív-rekesz szöglet, a parahilaris és paraaortikus régiók, a csontok és a tüdőartéria. A képalkotó olvasási vakfoltok a percepciós hibák gyakori objektív okai, a radiológiai diagnosztikai hibák 7%-át teszik ki. Vannak olyan kórképek, amelyeket könnyen el lehet téveszteni. Egy 2 év alatt 122 képalkotó leleten végzett retrospektív vizsgálat kimutatta, hogy a legkönnyebben elhibázott típusok a has- és kismedencei nyirokcsomó-metasztázisok, a csontmetasztázisok, a has- és kismedencei rosszindulatú elváltozások, a törések, a tüdőgócok és a tüdőembólia. Ennek oka lehet maguknak ezeknek a betegségeknek a magas prevalenciája, vagy az a tény, hogy ezek az elváltozások általában kicsik vagy anatómiai vakfoltokban vannak. Ezenkívül a csontmetasztázisok gyakran kimaradnak, mivel a test CT-leolvasás során nem elemzik a csontablakot. E probléma megoldása többek között a képolvasásra fordított idő növelése, valamint a gyakori vak területek, a könnyen kihagyható elváltozástípusok és a daganatos betegségek metasztatikus mintázatának jobb ismerete.

A klinikai információk elégtelensége

A klinikai beutaló gyakran az egyetlen módja a kórtörténet beszerzésének. Ha a radiológus nem olvassa el figyelmesen a beutalót, vagy a klinikus nem írja le egyértelműen az információkat, illetve nem frissíti azonnal a beteg klinikai állapotát, akkor téves diagnózis vagy félrediagnosztizálás következhet be. Például a posztoperatív szövődmények a műtét után a betegek esetében valószínűleg kimaradnak, mivel a kórtörténetet általában nem frissítik időben, és a radiológusok általában kevésbé érzékenyek a posztoperatív szövődményekre. E probléma megoldása a kórházi információs rendszerek javítása a megfelelő klinikai és patológiai információk biztosítása érdekében, valamint a radiológusok érzékenységének növelése a műtétet követő komplikációkkal szemben.

A gondolkodási torzítással kapcsolatos észlelési hibák

Egyes észlelési hibák az emberi agy gondolkodási torzulásával kapcsolatosak, a leggyakoribb a keresés kielégítése, amely az első elváltozás észlelése után a többi rendellenességre való csökkent éberségre utal, ami a képolvasás befejezéséhez és a többi létfontosságú elváltozás kihagyásához vezet. Ez a hibák gyakori oka, körülbelül 22%-ban járul hozzá a hibákhoz. Mindezek a helyzetek jól dokumentáltak a mozgásszervi rendszerben. A megoldások közé tartozik a képek szisztematikus olvasása, a másodlagos keresés kezdeményezése, hogy az első rendellenesség megtalálása után tovább keressenek másokat, valamint a gyakori diagnosztikus kombinációk átfogó ismerete.

Kognitív hibák

A kognitív hibák több szubjektív elemet tartalmaznak, ezért bonyolultabbak. A kutatók leggyakrabban a Kim-Mansfield-féle radiológiai hibák osztályozási rendszerével osztályozták a képalkotó diagnosztikai vagy kognitív hibák okait. Ki kell emelni, hogy a gondatlan terminológiai hibák, mint például a bal és a jobb írás felcserélése és a helyesírási hibák, valamint a hatalmas mérési hibák szintén gyakori leletezési hibák, amelyeket a betegek valószínűleg félreérthetnek, ami megrendítheti a betegek bizalmát és kellemetlen vitákhoz vezethet; különösen a bal és a jobb írás felcserélése néha súlyos orvosi hibákhoz és vitákhoz vezethet. Ez a fajta hiba nem szerepel ebben a felülvizsgálatban.

A szakmai ismeretek hiányával kapcsolatos kognitív hibák

Az ismeretek hiányából eredő hibák gyakran előfordulnak az orvostanhallgatók és a kezdő orvosok körében. A tapasztalat és a szakértelem elégtelensége könnyen vezethet az elváltozások téves diagnózisához. A kezdők például az axiális agyi CT- vagy MRI-felvételeken a homloklebenyi elváltozásokat könnyen a parietális lebenybe helyezhetik át. Alternatívaként a mellkas CT diagnosztikájában a szívburok eltérést könnyen tévesen megnagyobbodott nyirokcsomóként diagnosztizálják. Sőt, ha a sarkalatos jelek kimaradnak, két hasonló elváltozás diagnózisa is összetéveszthető. A megoldások közé tartozik, hogy a radiológusok képzésével és továbbképzésével fontosságot tulajdonítanak a szakmai ismeretek oktatásának.

Az előző vizsgálathoz és lelethezhez kapcsolódó kognitív hibák

A korábbi leletekre való hivatkozás és az elváltozások összehasonlítása szükségszerű a nyomon követés vagy a válaszértékelés alatt álló betegeknél. Az elváltozások összehasonlításakor jobb, ha nem csak az előző vizsgálathoz, hanem egy korábbi vagy alapvizsgálathoz is hasonlítjuk őket; ellenkező esetben az összehasonlítás hibája lép fel. Ezenkívül a korábbi jleletekre való hivatkozás hiánya néha téves diagnózishoz vezethet, és a túlzott bizalom vagy a korábban közölt diagnózisokra való hagyatkozás szintén diagnosztikai torzításokhoz vagy hibákhoz vezethet. Egyes kutatók ezt a korábbi leletek torzításának, alliterációs hibának nevezik. A megoldások közé tartozik a képek gondos olvasása és a diagnózis felállítása a korábbi leletek áttekintése előtt, a korábbi leletek felülvizsgálata és pontosítása, valamint egy második diagnózis mérlegelése.

A klinikai információkkal kapcsolatos kognitív hibák

A klinikai anamnézis döntő fontosságú a diagnózis felállításához. Mivel a beutaló nem nyújt teljes vagy pontos klinikai anamnézist, vagy nem elég érzékeny a specifikus klinikai anamnézisekre, például a kezelést követő mellékhatásokra, a radiológusok gyakran téves döntéseket hoznak. Ezért, ha a diagnózis nehéz, fontos, hogy a radiológusok személyesen kérjék ki a klinikai anamnézist vagy végezzenek fizikális vizsgálatot.

A gondolkodással kapcsolatos kognitív hibák kognitív torzítás

A gondolkodási torzítások kognitív funkcióink azon tendenciái, hogy bizonyos, nem mindig produktív mintáknak engedelmeskednek. A különböző kognitív elfogultságok "bezárhatnak" minket egy irreleváns leletre, ami téves diagnózishoz vezethet, és megakadályozhatja az objektív értelmezést. A leggyakoribb és legfontosabb kognitív torzítások közé tartozik a lehorgonyzási torzítás, a megerősítési torzítás, a rendelkezésre állási torzítás és az attribúciós torzítás.
A lehorgonyzási torzítás és a megerősítési torzítás fixált gondolkodásmódbeli torzításnak tekinthető. A lehorgonyzási torzítás azt jelenti, hogy az orvos túl korán rögzíti a kezdeti diagnosztikai benyomását, és figyelmen kívül hagyja a később szerzett új jeleket vagy a kezdeti benyomással ellentétes jeleket.
A megerősítési torzítás arra a helyzetre utal, amikor amikor egy bizonyos álláspontot szubjektíven támogatunk, hajlamosak vagyunk olyan információkat keresni, amelyek segíthetik az eredeti álláspontot, de figyelmen kívül hagyjuk azokat az információkat, amelyek megdönthetik az eredeti álláspontot. Ami a megoldásokat illeti, a végleges diagnózis felállítása előtt minden rendelkezésre álló bizonyítékot át kell tekinteni és össze kell gyűjteni, különösen az eltérő véleményt alátámasztó bizonyítékokat, és ezután mérlegelhetjük a második diagnózist. Például, ha rosszindulatú daganatos megbetegedést mutató betegeknél csigolya kompressziós töréseket találunk, akkor valószínűleg áttétes daganatra gondolunk, és a jóindulatú betegségeket alátámasztó jeleket figyelmen kívül hagyhatjuk.

A rendelkezésre állási torzítás definíciója szerint egy esemény lehetőségének megítélése az alapján, hogy milyen könnyen és gyakran jut eszünkbe. Egy másik hasonló kognitív torzítás az úgynevezett zebra-visszavonulási torzítás, amely arra az állapotra utal, amikor a beteg anamnézise és képalkotó leletei egy ritka diagnózist támasztanak alá, de a radiológus a ritkaság miatt fél a helyes diagnózis felállításától. A megoldások közé tartozik a betegség előfordulására vonatkozó objektív adatok felhasználása a radiológus diagnosztikai arányainak korrelálására és a differenciáldiagnózis felállítására.

Az attribúciós torzítás azt jelenti, hogy egyes szakorvosok szívesebben támogatják a szakterületükhöz tartozó betegségek diagnózisát. A radiológusok esetében a betegségekkel kapcsolatos sztereotípiák gyakran azon az osztályon, ahol a beteget látják, vagy a beutalóm megadott információkon alapulnak. Más analóg elfogultságok, mint például a keretezési elfogultság, eltérő következtetéseket vonnak le ugyanabból az információból, mivel az információk különböző módon vagy sorrendben kerülnek bemutatásra. A radiológusok esetében a téves diagnózisok gyakran a klinikai információk előfeltevése miatt fordulnak elő. A megoldások közé tartozik annak felismerése, hogy a kezdeti klinikai benyomások néha tévesek lehetnek, és a képek áttekintése a klinikai anamnézis ellenőrzése előtt.

Más kognitív torzítások közé tartozik az eredmény torzítás és az idő előtti lezárás. Az előbbi az orvosok azon tendenciájára utal, hogy a beteg számára jobb kimenetelű diagnosztikai döntéseket részesítik előnyben, az utóbbi pedig arra, hogy az előzetes diagnózist idő előtti következtetésnek tekintik. A fenti hibák gyakran többszörös kombinációban fordulnak elő. A megoldások közé tartozik a fenti kognitív torzítások felismerése, amelyek befolyásolhatják a diagnózisunkat, valamint a teljes és pontos diagnózis helyes hozzáállással történő elvégzése.

A radiológiai diagnosztikai hibák nem szakmai okai

A radiológusok munkafolyamatai során számos nem szakmai ok befolyásolhatja a leletek pontosságát, és a fáradtság az egyik legfontosabb ok. Az alváshiányból eredő fáradtságot például számos súlyos balesethez hozzájáruló tényezőként azonosították. Egyes tanulmányok kimutatták, hogy a leletek hibaaránya magasabb az éjszakai műszakban, különösen éjfél után. Ennél is fontosabb, hogy a radiológusok munkaterhelése könyörtelenül megnőtt, és ez a kiégés gyakori oka. A kiégés "a krónikus munkahelyi stresszből eredő szindróma, amelyet nem sikerült sikeresen kezelni". Egy nemrégiben készült Medscape-felmérés szerint a radiológusok 47%-a szenved kiégéstől. Ráadásul a képek gyors felolvasása a valós munkában elkerülhetetlenül megnövekedett munkaterhelés miatt. Ilyen körülmények között a radiológusok által elkövetett hibák az orvosi perek során gondatlan olvasásnak minősülnek, és ezek a perek azt állítják majd, hogy az elhibázott diagnózisok azért maradtak ki, mert a radiológusok nem fordítottak elegendő időt a képek elemzésére. Bár egy nemrégiben megjelent cikk szerzői a műszakidő és a radiológusok munkaterhelésének korlátozása mellett érveltek, hiányoznak a radiológusok munkaterhelését, felelősségét és olvasási sebességét mérlegelő tudományos mérések.

Egy másik gyakori ok az olvasók nem megfelelő figyelme. Jelenleg a radiológusok a képolvasás mellett multidiszciplináris teamekben (MDT) és tudományos oktatói értekezleteken is részt vesznek. Kimutatták, hogy a további megszakítások a lelet helyességének 12%-os csökkenéséhez vezethetnek. Ezen túlmenően, mint intenzív figyelmet, magas vizuális érzékelést és kognitív igénybevételt igénylő szakma, a radiológusoknak optimális fiziológiai körülményekre van szükségük. A radiológusok körülbelül 58%-a szenved azonban nyak- és vállfájdalomtól, hátfájástól, karpális alagút szindrómától, szemfeszültségtől, fejfájástól és egyéb olyan tünetektől, amelyek akadályozhatják a munkát.
Megoldások közé tartozik:

  • a rendszeres szünetek tartása a fáradtság elkerülése érdekében,
  • a képek olvasása közbeni időnkénti mozgás és állás,
  • a diagnosztikai folyamat telefonhívások okozta megszakításainak minimalizálása,
  • állítható magasságú íróasztalok és ergonomikus székek használata,
  • a beltéri világítás és a képernyők fényerejének beállítása,
  • a környezeti zaj csökkentése.

A radiológiai diagnosztikai hibák megítélése és szisztematikus stratégiái

A diagnosztikai hibák meghatározása nehéz feladat a képértelmezés eredendő szubjektivitása miatt, különösen a kognitív hibák esetében. Először is, a diagnosztikai radiológiai hibák megvitatásakor alapvető fontosságú különbséget tenni a "hibák" és a megfigyelő "eltérése" között. A "hiba" kifejezés azt jelenti, hogy nincs lehetőség vitára arról, hogy mi a "helyes", és hogy a leletkészítő radiológusnak képesnek kellett volna lennie a megfelelő diagnózis felállítására vagy lelet készítésére, de nem volt képes erre. Az "eltérés" szó a kollégák közötti indokolt véleménykülönbségeket jelenti. Másodszor, a radiológiai leletek nemcsak a rendellenességek jelenlétét közvetítik pontosan, hanem a radiológus véleményét és a diagnosztikai bizalom szintjét is, amely a javasolt diagnózisok bizonyos fokú bizonyosságát fejezi ki. Mivel azonban a képalkotó leletek gyakran nem specifikusak, a radiológiai következtetések általában nem lehetnek egyértelműek a klinikai munkában. Néha a radiológusok védőintézkedéseket alkalmaznak, például homályos vagy leíró diagnózisokat és hosszadalmas differenciáldiagnózisokat, amikor el akarják kerülni a tévedéseket és a vitákat. Általában a képalkotó diagnosztikai vizsgálatok értelmezése a konszenzusos szakértői véleményre támaszkodik a diagnosztikai hibák meghatározásában. A radiológiai hibák meghatározásának folyamatában bizonyos gondolkodási vagy kognitív torzítások is előfordulnak, mint például az utólagos torzítás, ami azt jelenti, hogy a szakértők visszamenőleg lekicsinylik vagy alábecsülik a kezdeti diagnózis nehézségeit és kihívásait, miután az elváltozás diagnózisa megerősítést nyert vagy további információkkal egészült ki, különösen, ha halálos kimenetelű viták vagy orvosi hibák/viták vitái.
A radiológiai diagnózis korábbi hibáit gyakran egyéni figyelmetlenségnek, hanyagságnak vagy rossz teljesítménynek tulajdonítják. Ezért a hibaarány csökkentésére irányuló megoldások gyakran az egyéni képességek és felelősségvállalás javítására összpontosítanak, amint azt a befolyásoló tényezők erősítésére irányuló ellenintézkedések korábbi leírásai is illusztrálják ebben a cikkben. Egyre inkább felismerik azonban a radiológusok képérzékelési és megismerési korlátait, amelyek a hibák elkerülhetetlenségét okozó, összetett diagnosztikai döntések sorozatát foglalják magukban. A hibák csökkentését célzó szisztematikus irányelvek és megközelítések kidolgozása hatékony intézkedés, és többféle megközelítést is magában foglalhat, például több felülvizsgáló leletkészítő rendszert, strukturált leletsablonok és lelet- és adatrendszer (RADS) használatát, hibamérési vagy észlelési stratégiákat, például elektronikus eszközöket és ellenőrző listákat a "rossz oldal" téves azonosítási hibák felismerésére, leletírási képzés és továbbképzés a radiológusok számára, radiológiai minőségellenőrzési értekezletek tartása és a szakértői visszajelzések tanulása, a kórházi információs rendszerek javítása a megfelelő klinikai és patológiai információk biztosítása érdekében, az orvosokkal vagy a betegekkel való kommunikáció javítása, a munkaterhelés és a személyi állomány összehangolása, valamint a mesterséges intelligencia (AI) alkalmazásának előmozdítása.

A kettős leletezés rendszere biztosíthatja a diagnosztikai pontosságot, de növelheti az emberi munkaerő költségeit. A kettős leletezés rendszerben azonban a felülvizsgálandók főként orvostanhallgatók és fiatal radiológusok; ezért ennek a rendszernek az alkalmazása a legmegvalósíthatóbb módja a munkaerőköltségek és a leletminőség egyensúlyának megteremtésére, ami oktatási jelentőséggel is bír a fiatalok számára. Nehéz esetekben több MDT-t tarthatunk több vezető orvos részvételével a helyes diagnózisok felállítása érdekében. Ráadásul a mesterséges intelligencia (AI) gyors fejlődésével biztosan segít az orvosoknak csökkenteni az elváltozások elhibázott diagnózisát, javítani a diagnosztikai hatékonyságot és csökkenteni az emberi munkaerő költségeit. Az egyes nehéz esetek esetében széleskörű részvétellel zajló csoportos megbeszélésekre van szükség, amelyek segíthetnek csökkenteni a vezető orvosok diagnosztikai elfogultságát, és hozzájárulhatnak a rezidensek oktatásához. A radiológiai minőségellenőrzési értekezletek esetében a problémás esetek potenciális tanulási lehetőségeket jelentenek, amelyeket a minőségellenőrzés és a radiológusok önfejlesztésének előmozdítására kell felhasználni a jövőbeli eltérések megelőzésére tett kísérlet érdekében. Ezenkívül be kell vezetni és biztosítani kell az elfogulatlan "no blame" kultúrát, mint olyan módszert, amely az egyes radiológusok helyett az esetek hibáinak megértésére összpontosítja a figyelmet, és a hibákból való tanulással javítja az ellátás minőségét.

Következtetés

Összefoglalva, ez az áttekintés a képalkotás diagnosztikai hibái okainak elemzését mutatja be, és megoldásokat kínál ezekre azzal a céllal, hogy segítse a radiológusokat a klinikai gyakorlatban a hibák csökkentésében. A képalkotó diagnosztika minőségellenőrzése kihívást jelentő probléma, amellyel a jövőben több erőfeszítéssel és kutatással kell foglalkozni.

komment
Minden ami képalkotás
süti beállítások módosítása