Результативность управления лучевой диагностикой с применением аналитических панелей — дашбордов: онкологический аспект
- Авторы: Васильев Ю.А.1, Иванова Г.В.1, Мухортова А.Н.1, Филин М.Е.1, Шулькин И.М.1, Владзимирский А.В.1
- Учреждения:
- Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы»
- Выпуск: № 3 (2024)
- Раздел: Общественное здоровье и организация здравоохранения
- URL: http://bulleten-nriph.ru/journal/article/view/2838
- DOI: https://doi.org/10.69541/NRIPH.2024.03.011
- Цитировать
Аннотация
Важнейшую роль в успешном лечении онкологических заболеваний играет ранняя диагностика. Слаженное взаимодействие рентгенолаборанта и врача-рентгенолога и своевременное формирование протокола исследования — ключевые этапы эффективного оказания медицинской помощи пациентам. На сегодняшний день в менеджменте здравоохранения преобладает новый тренд — управление на основе объективных данных, реализация которого возможна с помощью универсального инструмента — дашборда. Целью нашего исследования было изучение результативности применения аналитической панели в качестве инструмента для мониторинга своевременности подготовки протоколов исследований в лучевой диагностике.
Материалы и методы. Посредством разработанной аналитической панели «Онкология КТ, МРТ, ММГ» осуществлялся постоянный мониторинг работы отделений лучевой диагностики. Среди прочих анализируемых параметров оценивался удельный вес результатов лучевых исследований, отправляемых на экспертный пересмотр и удельный вес результатов профилактической маммографии, относимых к категории BI-RADS 3. При выявлении отклонений осуществляли вмешательство (управленческие воздействия двух типов). Результаты вмешательств оценивали через 1 год.
Результаты. В сравнении с данными 2022 года в 2023 году произошло снижение процента неотправленных на второе чтение исследований: для КТ почек и мочевыводящих путей с 27,5% до 0%, для МРТ предстательной железы с 32,13% до 0,17%, для ММГ — с 100% до 3%. По итогам мониторинга вмешательство способствовало снижению процента BI-RADS 3 в протоколах ММГ с 6,1% в 2022 году до 4,16% в 2023 году.
Заключение. Внедрение дашборда «Онкология КТ, МРТ, ММГ» в клиническую практику позволило оптимизировать диагностический процесс, устраняя задержки в получении заключений, а также повышая их качество, благодаря двойному прочтению изображений и непрерывному обучению специалистов.
Ключевые слова
Об авторах
Юрий Александрович Васильев
Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы»
Автор, ответственный за переписку.
Email: VasilevYA1@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-5283-5961
Россия, 127051, г. Москва, Российская Федерация
Галина Владимировна Иванова
Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы»
Email: IvanovaGV13@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0009-0009-8470-223X
Россия, 127051, г. Москва, Российская Федерация
Анна Николаевна Мухортова
Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы»
Email: MukhortovaAN@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0001-9814-3533
Россия, 127051, г. Москва, Российская Федерация
Михаил Евгеньевич Филин
Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы»
Email: FilinME1@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0009-0008-9851-1058
Россия, 127051, г. Москва, Российская Федерация
Игорь Михайлович Шулькин
Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы»
Email: ShulkinIM@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-7613-5273
Россия, 127051, г. Москва, Российская Федерация
Антон Вячеславович Владзимирский
Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы»
Email: VladzimirskijAV@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-2990-7736
Россия, 127051, г. Москва, Российская Федерация
Список литературы
- Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О. Состояние онкологической помощи населению России в 2022 году. М.; 2023. C. 239.
- Шелякин В.А., Линник С.А., Третьяков Д.А. и др. Планирование медицинской помощи пациентам с онкологическими заболеваниями в субъектах Российской Федерации. Менеджер здравоохранения. 2023;(1):60—69. doi: 10.21045/1811-0185-2023-1-60-69
- Гележе П.Б., Блохин И.А., Семёнов С.С. и др. Радиомика магнитно-резонансной томографии при раке предстательной железы: что известно в настоящее время? Digital Diagnostics.2021;2(4):441−452. doi: 10.17816/DD70170
- Перхов В.И., Корхмазов В.Т. О приоритетах федеральных проектов в области здравоохранения. Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2023;(2):870—893. doi: 10.24412/2312-2935-2023-2-870-893
- Пашигорова Л.В., Пономаренко Б.Т. Социальные аспекты реализации федерального проекта “Борьба с онкологическими заболеваниями”. Этносоциум и межнациональная культура.2020;142(4):34—42.
- Jawa R.S. et al. A reference guide to rapidly implementing an institutional dashboard for resource allocation and oversight during COVID-19 pandemic surge. JAMIA Open. 2021;3(4):518—522. doi: 10.1093/jamiaopen/ooaa054
- Greco K.J. et al. A Dashboard for Tracking Mortality After Cardiac Surgery Using a National Administrative Database. Cardiol. Res.2021;12(2):86—90. doi: 10.14740/cr1220
- Makic M.B.F. et al. Dashboard Design to Identify and Balance Competing Risk of Multiple Hospital-Acquired Conditions. Appl. Clin. Inform. 2022;13(03):621—631. doi: 10.1055/s-0042-1749598
- Taxter A. et al. Co-design of an Electronic Dashboard to Support the Coproduction of Care in Pediatric Rheumatic Disease: Human-Centered Design and Usability Testing. J. Particip. Med.2022;14(1):e34735. doi: 10.2196/34735
- Rivas C. et al. Automated analysis of free-text comments and dashboard representations in patient experience surveys: a multimethod co-design study. Heal. Serv. Deliv. Res. 2019;7(23):1—160. doi: 10.3310/hsdr07230
- Murphy D.R. et al. Dashboards for visual display of patient safety data: a systematic review. BMJ Heal. Care Informatics.2021;28(1):e100437. doi: 10.1136/bmjhci-2021-100437
- Scheinfeld M.H. et al. The Emergency Radiology Dashboard: Facilitating Workflow With Realtime Data. Curr. Probl. Diagn. Radiol. 2020;49(4):231—233. doi: 10.1067/j.cpradiol.2020.02.013
- Fareed N. et al. U.S. COVID-19 State Government Public Dashboards: An Expert Review. Appl. Clin. Inform. 2021;12(02):208—221. doi: 10.1055/s-0041-1723989
- Pestana M., Pereira R., Moro S. Improving Health Care Management in Hospitals Through a Productivity Dashboard. J. Med. Syst.2020;44(4):87. doi: 10.1007/s10916-020-01546-1
- Fazaeli S. et al. Development, Implementation, and User Evaluation of COVID-19 Dashboard in a Third-Level Hospital in Iran. Appl. Clin. Inform. 2021;12(05):1091—1100. doi: 10.1055/s-0041-1740188
- Jan Z. et al. Artificial Intelligence for the Prediction and Early Diagnosis of Pancreatic Cancer: Scoping Review. J. Med. Internet Res.2023;25:e44248. doi: 10.2196/44248
- Sung H. et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA. CancerJ. Clin. 2021;71(3):209—249. doi: 10.2196/44248
- Ogrinc G. et al. SQUIRE-EDU (Standards for QUality Improvement Reporting Excellence in Education): Publication Guidelines for Educational Improvement. Acad. Med. 2019;94(10):1461—1470. doi: 10.1097/ACM.0000000000002750
- Golbits A.B. et al. Bosniak classification version 2019: updated algorithms for the diagnosis of cystic renal masses. Cancer Urol. 2022;17(4):165—175. doi: 10.17650/1726-9776-2021-17-4-165-175
- Abuladze L.R., Semenov D.S., Panina O.Yu. et al. Optimized biparametric magnetic resonance imaging protocol for prostate cancer detection. Digit. Diagnostics. 2022;3(3):166—177.
- Николаев А.Е., Блохин И.А., Шапиев А.Н. и др. Применение системы PI-RADS в МР-диагностике предстательной железы?: (адаптированная версия классификационная система оценки данных и составления заключения при интерпретации МРТ предстательной железы PI-RADS Американского радиологического общества). Лучшие практики лучевой и инструментальной диагностики. 2019;(31):26.
- Хоружик С.А., Шиманец С.В., Карман А.В. и др. Использование системы bi-rads для интерпретации данных магнитно-резонансной маммографии при раке молочной железы. Вестник рентгенологии и радиологии. 2014;(4):46—59.
- Vazquez-Ingelmo A., Garcia-Penalvo F.J., Theron R. Information Dashboards and Tailoring Capabilities — A Systematic Literature Review. IEEE Access. 2019;7:109673—109688.
- Verhovskaya Е., Mikheev A., Romanov A. Rapid prototyping of graphical representations of data (dashboards) for the head workstation in the HIS. Vrach i Inf. Tehnol. 2019;(4):58—64.
- Baugh C.W. et al. Strategies to mitigate emergency department crowding and its impact on cardiovascular patients. Eur. Hear. J. Acute Cardiovasc. Care. 2023;12(9):633—643. doi: 10.1093/ehjacc/zuad049
- Dreiher J. et al. Emergency Department Admission Rates, Waiting Times, and Mortality: An Observational Study in the Tertiary Center Most Proximal to Gaza During a Military Conflict. Disaster Med. Public Health Prep. 2023;(17):e463. doi: 10.1017/dmp.2023.45
- Reis A. et al. Monitoring System for Emergency Service in a Hospital Environment. 2019 IEEE 6th Portuguese Meeting on Bioengineering (ENBENG). IEEE. 2019;1—4. doi: 10.1109/ENBENG.2019.8692461