Алексей Сошнин [email protected] [email protected] MIRC, TFS, VNA, DICOM, HL7, IHE, RadLex, openEHR, Khresmoi… ИТ-шные штучки, о которых полезно иметь общее представление Мастер-класс
Aug 20, 2015
Алексей Сошнин[email protected]@ibs.ru
MIRC, TFS, VNA, DICOM, HL7, IHE, RadLex, openEHR, Khresmoi… ИТ-шные штучки, о которых полезно иметь общее представление
Мастер-класс
2
Clinical Terminology
ontology
Зачем врачу, радиологу или руководителю радиологической службы знать это?
Standards
healthcare
radiology eHealth
Vendor Neutral ArchivePACS
Accountable Care Organization
Clinical Decision Support
MIRC
TFS
VNADICOM HL7
CDA
FHIR
RadLex
openEHR
Khresmoi
Playbook
PHRXDS
AIM
SNOMED-CT
LOINC
IMAGING 3.0
3
«Подрывные» инновации по Кристенсену
Clayton M. Christensen – профессор делового администрирования в Harvard Business School
Christensen, Clayton M. (1997), The innovator's dilemma: when new technologies cause great firms to fail, Boston, Massachusetts, USA: Harvard Business School Press, ISBN 978-0-87584-585-2.
4
Инновационная волна в медицине
УСПЕХ КАК ПРОИЗВОДНАЯ ОТ
ОБЪЕМА МЕД.ПОМОЩИ
Жиз
несп
особ
ност
ь и
прои
звод
ител
ьнос
ть
Время
УСПЕХ КАК ПРОИЗВОДНАЯ ОТ ЭФФЕКТИВНОСТИ
МЕД.ПОМОЩИ
По материалам James Reinertsen, “Possible or Passable?”, 2012.
5Инициатива Американского Колледжа Радиологии (ACR): http://www.acr.org/Advocacy/Economics-Health-Policy/Imaging-3
Дорожная карта в радиологии
6
Основные постулаты Imaging 3.0
• Вкладывать больше усилий в подбор наиболее подходящего исследования
• Оценивать уровень Безопасности Пациента (доза) и Качество радиологического заключения
• Заключение должно быть проактивным (actionable) c рекомендациями, основанными на фактах доказательной медицины
• Образовывать и вовлекать пациента
7
Процессы и современные IT-инструменты в радиологии
*
* Презентация основана на материалах данной публикации с разрешения авторов
8
Процессы в радиологии
Заказ и распи-сание
Интер-прета-
ция
Заклю-чение
Хране-ние и
доступ
Каче-ство
Иссле-дования
Посто-янное обуче-
ние
9
Заказ и расписание
Приложения
•МИС, РИС: направление на исследование•СППР/CAD: подбор оптимального исследования и конфигурация оборудования
Стандарты•HL7 v.2x, DICOM, IHE: коммуникация между МИС и РИС•RadLex Playbook: нормативная терминология для подбора оптимального исследования и конфигурации оборудования•База знаний: напр. American College of Radiology Appropriateness Criteria
Примеры
МИС: Медицинская Информационная Система. РИС – Радиологическая Информационная СистемаСППР: Система Поддержки Принятия Решений. CAD – Computer Aided Detection system
10
Пример «критериев применимости» ACR
* В редакции 2013го года 197 областей использования и свыше 900 вариантов (доступны в электронном формате для интеграции с МИС)
*
11
http://playbook.radlex.org/
12
Интерпретация
Приложения
•Univiewer: полнофункциональный «вендоронезависимый» клиент•СППР/CAD: «облачный» пост-процессинг
Стандарты
•HL7 v.2x, DICOM, IHE: коммуникация между МИС, РИС и CAD-системами•База знаний: библиотеки псевдонимизированных медицинских изображений и заключений, необходимые в т.ч. для разработки алгоритмов CAD-систем
Примеры
13
Эффективность CAD-системiCAD R2
Цифра Пленка Цифра Пленка
Без CAD 0.43(69/161)95% CI: (0.35,0.51)
0.41(66/161)95% CI: (0.33,0.49)
0.43(69/161)95% CI: (0.35,0.51)
0.41(66/161)95% CI: (0.33,0.49)
C использо-ванием CAD
0.74(119/161)95% CI: (0.66,0.81)
0.69(111/161)95% CI: (0.61,0.76)
0.74(119/161)95% CI: (0.66,0.81)
0.60(97/161)95% CI: (0.52,0.68)
Улучшение +0.31 +0.28 +0.31 +0.19
Источник: Assessing the Standalone Sensitivity of Computer-aided Detection (CADe) with Cancer Cases from the Digital Mammographic Imaging Screening Trial (DMIST) // AJR Am J Roentgenol. Sep 2012; 199(3): W392–W401.
Некоторые исследования подтверждают эффективность CAD …
Использует CAD Не использует CADp-value
Ср.зн. 95% д.и. Ср.зн. 95% д.и.
AUC 0.7174 (0.67,0.77) 0.7109 (0.66,0.76) 0.0791
Чувствительность 0.5302 (0.48,0.58) 0.5101 (0.46,0.56) 0.1831
Специфичность 0.8629 (0.82,0.90) 0.8745 (0.83,0.91) 0.2380Источник: Assessment of Radiologists’ Performance with CADe for Digital Mammography // Elodia B. Cole, MS, MU of South Carolina. ACRIN Fall Meeting 2010
Другие более скептичны …
«… Средний уровень выявления составил 64% без использования CAD и 81,9% с использованием CAD. Средний показатель ложно-позитивных выявлений составил 14,4% без использования CAD и 17,3% с использованием CAD.»Источник: Computer-aided lung nodule detection in CT: results of large-scale observer test. // Acad Radiol. 2005 Jun;12(6):681-6.
14
Заключение
IT-инструменты
• РИС: слабо / сильно структурированные заключения• СППР / NLP: обработка естественного языка, интеллектуальный поиск
Стандарты
• RadLex, RadLex Playbook: нормативная терминология и справочник видов исследований с привязкой к синонимам
• RADreport: библиотека шаблонов заключений• IHE MRRT, openEHR: стандартизованное описание данных / шаблонов• AIM (status?): Annotation and Image Markup / язык аннотации
изображенийПримеры
ePAD, iPAD (прототипы)
15
Доступные шаблоны заключений (RSNA)
В редакции 2014го года 20 областей использования и свыше 500 шаблонов
http://www.radreport.org/
16
openEHR представление заключения (архетип)
17
Единого стандарта представления пока нет…
Представление на основе профиля IHE MRRT (Management of Radiology
Report Templates)
Шаблонное представление на базе архетипа openEHR
18
Пример: структурированное маммографи-ческое заключение. Перебор?
1 of 15
19
Использование NLP и RadLex для работы с неструктурированными заключениями
Интеллектуальный контекстный поиск по базе знаний (MONTAGE)
20
Хранение и доступ
Приложения
• PACS - системы: Picture Archiving and Communication System• VNA - системы: Vendor Neutral Archive• HIE / PHR: Health Information Exchange / Personal Health Record
Стандарты
• DICOM: передача, хранение, и доступ к электронным медицинским изображениям по схеме «точка к точке»
• IHE: передача, хранение и доступ к любым электронным документам в распределенной среде
Примеры
21
PACS vs VNA: PACSСистемы управления жизненным циклом
Системы хранения
Графические рабочие станции
МИСы и специализированные не-DICOM системы
DICOM-сервера
Мо
дал
ьн
ос
ти
P A C S
РИС
ИЛИ
22
PACS vs VNA: PACSСистемы управления жизненным циклом
Системы хранения
UniViewer
МИСы и специализированные не-DICOM системы
DICOM-сервера
Мо
дал
ьн
ос
ти
V N A
IHE / XDS
+
23
PHR / ПЭМК: Персональная электронная медицинская карта
24
Качество
Приложения
•МИС, РИС: проверка на полноту; выявление несоответствий•Регистр доз: учет доз облучения (централизованная БД)
Стандарты•RADreport: библиотека шаблонов заключений•IHE MRRT, openEHR: стандартизованное описание данных / шаблонов•IHE REM: Radiation Exposure Monitoring profile•AIM (status?): Annotation and Image Markup / язык аннотации изображений
Примеры
25
ПРИМЕР: автоматическая категоризация радиологических заключений для контроля «проактивности»
Время, затраченное на категоризацию 1059 заключений двумя радиологами составило 21 час
Время, затраченное на выполнение этой же работы LEXIMERом составило 24 секунды
Истинно-положительные категоризации: 66.0%
Истинно-отрицательные категоризации: 31.5%
Ложно-положительные категоризации: 1.7%
Ложно-отрицательные категоризации: 0.8%
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.138.388&rep=rep1&type=pdf
ЭФФЕКТИВНОСТЬ
КАЧЕСТВО
26
Анализ и Исследования
Приложения
•BigData / DataMining: поиск закономерностей; RAD/PATH корреляция•СППР / NLP: обработка естественного языка, интеллектуальный поиск•DICOM-анонимизаторы: подготовка DICOM изображений к вторичному использованию
Стандарты
•RadLex: нормативная терминология•IHE TCE: Teaching file and Clinical trial Export (профиль)•RSNA Teaching File: контент для исследований
Примеры
27
ПРИМЕР: RSNA Teaching Files
28
Постоянное образование
Приложения
•РИС: интеграция с системами интеллектуального поиска•eLearning: образовательные электронные ресурсы
Стандарты
•RSNA Teaching File: контент для исследований•IHE TCE: Teaching file and Clinical trial Export (профиль)•SСORM: стандарт обмена электронным образовательным контентом
Примеры
29
Пример: интеллектуальный поиск
30
Clinical Terminology
ontology
Примеры проектов
Standards
healthcare
radiology eHealth
Vendor Neutral ArchivePACS
Accountable Care Organization
Clinical Decision Support
MIRC
TFS
VNADICOM HL7
CDA
FHIR
RadLex
openEHR
Khresmoi
Playbook
PHRXDS
AIM
SNOMED-CT
LOINC
IMAGING 3.0
31
Автоматизированное извлечение информации из биомедицинских документов с использованием технологий крауд-сорсинга, автоматизированной оценки уровня доверия и пользовательского опыта
Автоматизированный анализ и индексирование медицинских изображений 2D (X-Rays), 3D (MRI, CT) и 4D (MRI в динамике)
Установление связей между информацией, извлеченной из неструктурированных и слабо структурированных текстов
Поддержка кросс-языкового поиска Адаптивный пользовательский интерфейс
32
Национальная программа скрининга рака молочной железы в Голландии
http://translate.google.ru/translate?sl=nl&tl=ru&js=n&prev=_t&hl=ru&ie=UTF-8&eotf=1&u=http%3A%2F%2Fwww.mammoxl.nl%2F
До 1 млн. скрининговых исследований в год 65 скрининговых центров 19 подключенных больниц Используется IHE-платформа компании FORCARE
33
34
35
Вопросы?Спасибо за внимание!
Алексей Сошнин[email protected]@ibs.ru