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.