РАЗРАБОТКА И ОЦЕНИВАНИЕ ПРОЦЕССОВ СИСТЕМЫ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА В УСЛОВИЯХ ОТДЕЛЕНИЯ ЛУЧЕВОЙ ДИАГНОСТИКИ БЮДЖЕТНОГО СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОГО МЕДИЦИНСКОГО УЧРЕЖДЕНИЯ

ISO is a national standard in more than 190 countries around the world. It can be applying in all enterprises, regardless of their activity. In conditions of rapid scientific and technical progress it is necessary to create new forms of governance that can guarantee the maximum efficiency of the hospital with minimal costs and high quality medical care. The application of the quality management system in medicine can improve the quality of care, satisfaction of patients, but also improve the statistical indicators. The article presents the algorithm of allocation, description of a process model on the example of the Radiology Department of a large state oncological center. Also the methodology of determining the assessment criteria of each of the following elements of this model is presented.Стандарты ISO приняты более чем 190 странами мира в качестве национальных и применимы к любым предприятиям, независимо от сферы их деятельности. В условиях стремительного научно-технического прогресса возрастает актуальность создания и внедрения новых форм управления, гарантирующих максимальную эффективность деятельности лечебно-профилактических учреждений при минимальных затратах и высоком качестве оказания медицинской помощи. Применение системы менеджмента качества в медицинском учреждении служит залогом не только повышения качества медицинской помощи, удовлетворенности потребителей (пациентов), но и улучшения статистических показателей, утверждения имиджа учреждения в условиях конкуренции. В статье отражен алгоритм выделения, описания процессной модели на примере работы отделения лучевой диагностики крупного бюджетного онкологического центра, отмечена методика определения критериев оценки каждого из последующих звеньев данной модели

Искусственный интеллект в медицине: современное состояние и основные направления развития интеллектуальной диагностики

The main difference between artificial intelligence (AI) systems and simple automated algorithms is the ability to learn, synthesize and conclude. The AI system is trained on a set of examples, including pictures, characteristics of patients with a certain disease, then it allows to generalize a lot of such examples and get some general functional dependence, which brings in line the patient data and a certain diagnosis. The system can be named intelligent if this synthetizing ability is realized. Although the AI systems are now becoming more understood and accepted by doctors, a deeper understanding of «how it works» is needed. The article provides a detailed review of the application of methods and models of artificial intelligence in the diagnostics of cancer based on the of multimodal instrumental data. The basic concepts of artificial intelligence and directions of its development are presented. From the point of view of data processing, the stages of development of AI systems are identical. The stages of intellectual processing of diagnostic data are considered in the paper. They include the acquisition and use of training databases of oncological diseases, pre-processing of images, segmentation to highlight the studied objects of diagnosis and classification of these objects to determine whether they are malignant or benign. One of the problems limiting the acceptance of AI systems development by the medical community is the imperfection of the explainability of the results obtained by intelligent systems. Authors pay attention to importance of the development of so-called explanatory intelligence, because its absence currently significantly inhibits the introduction and use of intelligent diagnostic systems in medicine. In addition, the purpose of the article is a way to develop the interaction between a radiologists and data scientists.Главное отличие систем искусственного интеллекта (ИИ) от простых автоматизированных алгоритмов заключается в способности к обучению, обобщению и выводу. Система ИИ обучается на множестве примеров, включая снимки, характеристики пациентов с определенным заболеванием, далее она позволяет обобщить множество таких примеров и получить некоторую общую функциональную зависимость, которая приводит в соответствие данные о пациенте и определенный диагноз. Интеллектуальной система становится при реализации этой обобщающей способности. Несмотря на то, что в настоящее время тематика ИИ становится более понимаемой и принимаемой врачами, необходимо более глубокое понимание «как это работает». В статье приводится детальный обзор применения методов и моделей искусственного интеллекта в диагностике онкологических заболеваний на основе данных мультимодальной лучевой диагностики. Даны основные понятия искусственного интеллекта и направления его использования. С точки зрения обработки данных этапы разработки систем ИИ идентичны. В статье рассмотрены этапы интеллектуальной обработки диагностических данных, которые включают создание и использование обучающих баз данных онкологических заболеваний, предварительную обработку снимков, сегментацию изображений для выделения исследуемых объектов диагностики и классификацию этих объектов для определения, являются ли они злокачественными или доброкачественными. Одной из проблем, ограничивающих принятие развития систем ИИ медицинским сообществом, является несовершенство объяснимости результатов, получаемых при помощи интеллектуальных систем. В статье затронуты важные вопросы разработки объяснительного интеллекта, отсутствие которого в настоящее время существенно тормозит внедрение и использование интеллектуальных систем диагностики в медицине. Кроме того, цель статьи — путь к развитию взаимодействия между врачом и специалистом по искусственному интеллекту

НОВЫЕ ПОДХОДЫ К РАЗРАБОТКЕ АЛГОРИТМОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ДИАГНОСТИКЕ РАКА ЛЕГКОГО

The relevance of developing an intelligent automated diagnostic system (IADS) for lung cancer (LC) detection stems from the social significance of this disease and its leading position among all cancer diseases. Theoretically, the use of IADS is possible at a stage of screening as well as at a stage of adjusted diagnosis of LC. The recent approaches to training the IADS do not take into account the clinical and radiological classification as well as peculiarities of the LC clinical forms, which are used by the medical community. This defines difficulties and obstacles of using the available IADS. The authors are of the opinion that the closeness of a developed IADS to the «doctor’s logic» contributes to a better reproducibility and interpretability of the IADS usage results. Most IADS described in the literature have been developed on the basis of neural networks, which have several disadvantages that affect reproducibility when using the system. This paper proposes a composite algorithm using machine learning methods such as Deep Forest and Siamese neural network, which can be regarded as a more efficient approach for dealing with a small amount of training data and optimal from the reproducibility point of view. The open datasets used for training IADS include annotated objects which in some cases are not confirmed morphologically. The paper provides a description of the LIRA dataset developed by using the diagnostic results of St. Petersburg Clinical Research Center of Specialized Types of Medical Care (Oncology), which includes only computed tomograms of patients with the verified diagnosis. The paper considers stages of the machine learning process on the basis of the shape features, of the internal structure features as well as a new developed system of differential diagnosis of LC based on the Siamese neural networks. A new approach to the feature dimension reduction is also presented in the paper, which aims more efficient and faster learning of the system.Актуальность разработки интеллектуальной автоматизированной системы диагностики (ИАСД) рака легкого (РЛ) связана с социальной значимостью этого заболевания и его лидирующей позицией в структуре онкологической заболеваемости. Теоретически применение ИАСД возможно как на этапе скрининга, так и в уточненной диагностике РЛ. Применяемые подходы к обучению ИАСД не учитывают клинико-рентгенологическую классификацию и особенности клинических форм РЛ, используемые медицинским сообществом. С этим связаны трудности применения разрабатываемых в настоящее время систем. Авторы придерживаются мнения, что приближенность разрабатываемой ИАСД к «логике врача» способствует лучшей воспроизводимости и интерпретируемости результатов при ее использовании. Большинство описанных в литературе ИАСД созданы на основе нейронных сетей, которые обладают рядом недостатков, влияющих на воспроизводимость при использовании системы. Данная работа отражает применение комбинированного алгоритма с использованием методов машинного обучения, таких как глубокий лес и сиамская нейронная сеть, что является более эффективным подходом при малой выборке обучающих данных и оптимальным с точки зрения воспроизводимости. Открытые базы данных, применяемые при разработке ИАСД, включают размеченные, но в ряде случаев не подтвержденные морфологически находки. В статье приводится описание базы данных LIRA, созданной на материале Санкт-Петербургского клинического научно-практического центра специализированных видов медицинской помощи (онкологический), которая включает только компьютерные томограммы пациентов с верифицированным диагнозом. В статье описаны этапы машинного обучения по признакам формы, внутренней структуры, а также новая разработанная архитектура дифференциальной диагностики образований на основе сиамских нейронных сетей. Также отражен способ понижения размерности данных для более эффективного и быстрого обучения системы

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕМНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ В ЛЕГКИХ КАК ЭТАП РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ДИАГНОСТИКЕ РАКА ЛЕГКОГО

In the century of the fourth industrial revolution, there is a rapid progress of technological developments in medicine. Possibilities of collecting large amounts of digital information and the modern computer capacity growth are reasons for the increased attention to artificial intelligence (AI) and its role in the diagnostics and the prediction of diseases. In the diagnostics, AI aims to model the human intellectual activity, providing assistance to a practicing doctor in the processing of big data. Development of AI can be considered as a way for implementation and ensuring of national political and economic interests in the health care improvement. Lung cancer is on the first position of cancer incidences. This implies that the development and implementation of computed-aided systems for lung cancer diagnostic is very urgent and important. The article presents the results concerning the development of a computed-aided system for the lung nodule detection, which is based on the processing of computed tomography data. Perspectives of the AI application to the lung cancer diagnostics are discussed. There is a few information about a role of Russian developments in this area in foreign and domestic literature.В эпоху четвертой промышленной революции отмечается стремительный прогресс технологических разработок в области медицины. Возможности накопления больших объемов цифровой информации и рост производительности современных компьютеров стали причиной повышенного внимания к искусственному интеллекту (ИИ) и его роли в диагностике и прогнозировании заболеваний. В диагностике искусственный интеллект призван моделировать человеческую деятельность, которая считается интеллектуальной, обеспечивая помощь практикующему врачу в обработке больших объемов данных (big data). Развитие ИИ может быть рассмотрено как мера реализации и обеспечения национальных интересов политической и экономической направленности в развитии здравоохранения. Рак легкого занимает лидирующую позицию в структуре онкологической заболеваемости, это диктует актуальность разработки и внедрения автоматизированных систем диагностики (АСД), ориентированных именно на рак легкого как социально значимого заболевания. В статье приводятся сведения о результатах разработки автоматизированной системы обнаружения объемных образований в легких на основе обработки данных компьютерной томографии, отражена перспектива ее использования в диагностике рака легкого с помощью ИИ. В зарубежной и отечественной литературе пока нет достаточного количества сведений о месте российских разработок в этой области

РАЗРАБОТКА И ОЦЕНИВАНИЕ ПРОЦЕССОВ СИСТЕМЫ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА В УСЛОВИЯХ ОТДЕЛЕНИЯ ЛУЧЕВОЙ ДИАГНОСТИКИ БЮДЖЕТНОГО СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОГО МЕДИЦИНСКОГО УЧРЕЖДЕНИЯ

ISO is a national standard in more than 190 countries around the world. It can be applying in all enterprises, regardless of their activity. In conditions of rapid scientific and technical progress it is necessary to create new forms of governance that can guarantee the maximum efficiency of the hospital with minimal costs and high quality medical care. The application of the quality management system in medicine can improve the quality of care, satisfaction of patients, but also improve the statistical indicators. The article presents the algorithm of allocation, description of a process model on the example of the Radiology Department of a large state oncological center. Also the methodology of determining the assessment criteria of each of the following elements of this model is presented.Стандарты ISO приняты более чем 190 странами мира в качестве национальных и применимы к любым предприятиям, независимо от сферы их деятельности. В условиях стремительного научно-технического прогресса возрастает актуальность создания и внедрения новых форм управления, гарантирующих максимальную эффективность деятельности лечебно-профилактических учреждений при минимальных затратах и высоком качестве оказания медицинской помощи. Применение системы менеджмента качества в медицинском учреждении служит залогом не только повышения качества медицинской помощи, удовлетворенности потребителей (пациентов), но и улучшения статистических показателей, утверждения имиджа учреждения в условиях конкуренции. В статье отражен алгоритм выделения, описания процессной модели на примере работы отделения лучевой диагностики крупного бюджетного онкологического центра, отмечена методика определения критериев оценки каждого из последующих звеньев данной модели.</p