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什么类型的影像学报告适合结构化?

什么类型的影像学报告适合结构化?

  • 分类:业务背景知识
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  • 来源:
  • 发布时间:2019-07-06 14:41
  • 访问量:

【概要描述】影像学结构化报告在规范诊断思路、提高诊断质量、积累大数据标签都方面有独特的优势,成为近年来影像学报告改进的主要方向。

什么类型的影像学报告适合结构化?

【概要描述】影像学结构化报告在规范诊断思路、提高诊断质量、积累大数据标签都方面有独特的优势,成为近年来影像学报告改进的主要方向。

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影像学结构化报告在规范诊断思路、提高诊断质量、积累大数据标签都方面有独特的优势,成为近年来影像学报告改进的主要方向。

影像学结构化报告从“设备类型/部位”为索引,逐步发展到“部位/检查目的”为索引的单病种模式。因为在单病种模式下诊断报告所关注的数据维度降低了,推理逻辑变得清晰了,投入产出比更加清晰,更容易取得临床效果。

影像学诊断报告不会为了形式上的结构化而结构化。结构化报告的初衷是希望能帮助一线诊断医生思考问题,同时积累下高质量的标签数据。在以下四种情况下,结构化报告确定能帮助医生的。

首先是解剖结构比较复杂,需要记忆的东西很多,就可以考虑通过解剖导航图来进行提示,并将这些解剖部位与病理特征的诊断、周边组织器官的关系放在模板当中。

 

 

其次是诊断逻辑虽然不难,但比较庞杂,需要记忆的知识很多,比如ACR-xRADs、肿瘤的TNM分期等。

第三,后处理/影像AI/的发现的关键图像与测量值,或者临床信息中有价值的背景信息,希望通过报告能记录下来,以便清晰诊断逻辑,或者提供给临床医生、患者参考。

第四,临床治疗方案需要较多、较规范的信息,这些信息往往与诊断类型无关,而且是单病种个性化的,这种情况下让放射科医生通过记忆来撰写就变得不现实了。

上述这些特征都指向单病种的诊断逻辑。这些场景在实际业务中能对一线诊断医生产生实际的帮助,才是结构化报告的用武之地。而相反的,某些场合就非常不适合使用结构化报告。

 

 

首先特别简单的报告没必要结构化。比如不明显的肋骨骨折,通过影像AI发现病灶和位置并进行简单描述即可。这个报告甚至都可以由影像AI或者后处理系统自动完成。这种情况下显然没必要使用结构化报告。

其次特别复杂的报告也没必要结构化。比如某个疾病侵犯了很多器官,或者单个器官存在多种并发症。这种情况下使用结构化的描述,几乎很难帮助诊断医生思考问题。在这种复杂生理/病理状态下的诊断,首先考验的是诊断医生获取全部病理特征的能力与细心,

其次是运用参考诊断、鉴别诊断的推理逻辑分析得出当前场景下,应该诊断哪些疾病并做出描述。CDS系统距离在这种情况下帮助医生思考问题还有差距,这有待于影像AI和诊断知识图谱的进一步发展才能在这种复杂情况下帮助到医生。

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发布时间 : 2022-08-02 点击 : 0

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