Новый метод позволяет оценить и повысить надежность диагностических отчетов радиологов. Он помогает врачам выбирать формулировки, более точно отражающие вероятность наличия определенных состояний на рентгеновских снимках. Часто используемые расплывчатые фразы могут приводить к недопониманию и ошибкам в лечении.
Проблема неопределенности в радиологии
Радиологи часто сталкиваются с неопределенностью при интерпретации медицинских изображений, таких как рентген или КТ. Потому они используют в своих отчетах фразы вроде “вероятно”, “возможно”, “нельзя исключить”. Эти слова, называемые “хеджированием”, отражают неуверенность врача. Однако разные врачи могут вкладывать разный смысл в одни и те же фразы. А это создает риск для пациентов.
Неопределенность формулировок может привести к:
- Неправильной интерпретации отчета лечащим врачом.
- Задержке в постановке верного диагноза.
- Некорректному лечению.
- Повторным, иногда ненужным, исследованиям.
Новый подход к оценке и повышению надежности отчетов
Исследователи разработали новую систему на основе искусственного интеллекта. Эта система анализирует тексты радиологических отчетов и сопоставляет их с фактическими данными изображений. Она определяет, насколько точно используемые врачом фразы соответствуют реальной вероятности заболевания.
Как работает система?
Работа системы основана на обработке естественного языка (NLP) и машинном обучении. Алгоритм изучает огромные массивы данных:
- Анализируются анонимизированные рентгеновские снимки грудной клетки (более 230 000 отчетов).
- Модель машинного обучения определяет объективную вероятность наличия патологий на снимках.
- Система сопоставляет фразы из отчетов радиологов с этими объективными вероятностями.
В итоге, система вычисляет так называемую “калибровку” для каждого радиолога. Калибровка показывает, насколько хорошо его субъективные оценки (“вероятно”, “возможно”) соотносятся с реальной частотой выявления патологий.
Результаты исследования: вариативность формулировок
Исследование показало значительную вариативность в использовании неопределенных терминов. Например, фраза “нельзя исключить” для одного радиолога могла означать 20% вероятность наличия патологии, а для другого — 80%. Даже один и тот же врач мог использовать одну фразу для обозначения разных степеней уверенности в различных ситуациях. Такая несогласованность напрямую влияет на надежность диагностических отчетов радиологов и может вводить в заблуждение клиницистов.
Обратная связь для улучшения практики
Ключевая особенность нового метода — предоставление радиологам персонализированной обратной связи. Система показывает врачу:
- Как часто он использует те или иные неопределенные фразы.
- Какова реальная вероятность патологии, когда он использует конкретную фразу (его личная “калибровка”).
- Как его формулировки соотносятся со средними показателями или показателями его коллег.
Эта информация помогает врачам лучше осознать свои лингвистические привычки. А также скорректировать их для большей ясности и точности. Врачи могут научиться выбирать фразы, которые более точно передают уровень их уверенности.
Преимущества и будущие направления
Новый подход предлагает несколько важных преимуществ:
- Улучшение коммуникации: Повышается точность передачи информации между радиологами и лечащими врачами.
- Снижение ошибок: Более четкие формулировки помогают избежать неправильной интерпретации и ошибок в диагностике и лечении.
- Инструмент обучения: Система может использоваться для обучения ординаторов и молодых врачей-радиологов.
- Повышение качества помощи: В конечном счете, это способствует улучшению качества медицинской помощи пациентам.
Разработчики планируют расширить применение метода. Они хотят включить другие типы медицинских изображений (КТ, МРТ). А также адаптировать систему для использования в различных медицинских учреждениях. Конечная цель — сделать диагностические отчеты максимально точными и понятными, тем самым значительно повысив общую надежность диагностических отчетов радиологов в клинической практике.
Добавить комментарий