Опыт применения мобильного компьютерного томографа в резервном госпитале для лечения пациентов с новой коронавирусной инфекцией COVID-19

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Пандемия новой коронавирусной инфекции COVID-19 бросила вызов системам здравоохранения практически всех стран мира. От организаторов здравоохранения требовалось принятие оперативных и эффективных решений для обеспечения высокого качества оказания медицинской помощи в новых условиях. Потребность в формировании резервного коечного фонда при пандемии была обусловлена высокой нагрузкой на городские больницы в Москве, в связи с чем в непрофильных сооружениях (ледовые арены, торговые центры, выставочные павильоны) были организованы временные резервные госпитали для лечения пациентов с COVID-19. Это потребовало поиска решений для обеспечения необходимого уровня диагностики и лечения, соответствующего профильному медицинскому учреждению. С учётом технических и временных ограничений, связанных с установкой стационарного компьютерного томографа, одним из решений была установка мобильного компьютерного томографа.

Целью работы было поделиться опытом использования мобильного компьютерного томографа в условиях временного резервного госпиталя для лечения пациентов с коронавирусной инфекцией COVID-19. В работе представлена информация о характеристиках мобильного компьютерного томографа; отмечены его преимущества и недостатки; представлен вариант планировки аппаратной, пультовой комнат и вариант размещения томографа; представлены результаты дозиметрических исследований; дана клиническая оценка применимости подобного типа диагностических устройств.

Об авторах

Никита Дмитриевич Кудрявцев

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Автор, ответственный за переписку.
Email: n.kudryavtsev@npcmr.ru
ORCID iD: 0000-0003-4203-0630
SPIN-код: 1125-8637
Россия, Москва

Алексей Владимирович Петряйкин

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: PetryajkinAV@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0003-1694-4682
SPIN-код: 6193-1656

д-р мед. наук, доцент

Россия, Москва

Екатерина Сергеевна Ахмад

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: e.ahkmad@npcmr.ru
ORCID iD: 0000-0002-8235-9361
SPIN-код: 5891-4384
Россия, Москва

Фёдор Алексеевич Киселев

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: KiselevFA@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0009-0006-6472-8940
Россия, Москва

Вячеслав Владимирович Бурашов

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: BurashovVV@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0001-9250-0667
SPIN-код: 4308-0912
Россия, Москва

Анна Николаевна Мухортова

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: a.mukhortova@npcmr.ru
ORCID iD: 0000-0001-9814-3533
SPIN-код: 9051-1130
Россия, Москва

Илья Владимирович Солдатов

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: i.soldatov@npcmr.ru
ORCID iD: 0000-0002-4867-0746
SPIN-код: 4065-6048
Россия, Москва

Андрей Сергеевич Шкода

Городская клиническая больница № 67 имени Л.А. Ворохобова

Email: a.shkoda@67gkb.ru
ORCID iD: 0000-0002-9783-1796
SPIN-код: 4520-2141

д-р мед. наук, профессор

Россия, Москва

Список литературы

  1. Morozov S.P., Kuzmina E.S., Ledikhova N.V., et al. Mobilizing the academic and practical potential of diagnostic radiology during the COVID-19 pandemic in Moscow // Digital Diagnostics. 2020. Vol. 1, N 1. P. 5–12. doi: 10.17816/DD51043
  2. Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (2019-nCoV): временные методические рекомендации. Версия 17 (14.12.2022). Режим доступа: https://static-0.minzdrav.gov.ru/system/attachments/attaches/000/061/254/original/%D0%92%D0%9C%D0%A0_COVID-19_V17.pdf?1671088207. Дата обращения: 15.03.2023.
  3. De Smet K., De Smet D., Ryckaert T., et al. Diagnostic performance of chest CT for SARS-CoV-2 infection in individuals with or without COVID-19 symptoms // Radiology. 2021. Vol. 298, N 1. P. E30–E37. doi: 10.1148/radiol.2020202708
  4. Huang Y., Cheng W., Zhao N., et al. CT screening for early diagnosis of SARS-CoV-2 infection // Lancet Infect Dis. 2020. Vol. 20, N 9. P. 1010–1011. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30241-3
  5. Barrett J.F., Keat N. Artifacts in CT: Recognition and avoidance // RadioGraphics. 2004. Vol. 24, N 6. P. 1679–1691. doi: 10.1148/rg.246045065
  6. Самородская И.В., Ларина В.Н., Назимкин К.Е., Ларин В.Г. Организационные и клинические проблемы диагностики COVID-19 на амбулаторном этапе // Врач. 2020. Т. 31, № 5. С. 23–30. doi: 10.29296/25877305-2020-05-05
  7. Cester G., Giraudo C., Causin F., et al. Retrospective analysis of a modified organizational model to guarantee CT workflow during the COVID-19 outbreak in the Tertiary Hospital of Padova, Italy // J Clin Med. 2020. Vol. 9, N 9. P. 3042. doi: 10.3390/jcm9093042
  8. Bates D.D., Vintonyak A., Mohabir R., et al. Use of a portable computed tomography scanner for chest imaging of COVID-19 patients in the urgent care at a tertiary cancer center // Emerg Radiol. 2020. Vol. 27, N 6. P. 597–600. doi: 10.1007/s10140-020-01801-5
  9. Христенко Е.А., фон Стакельберг О., Кауцор Х.У., et al. КТ-паттерны при COVID-19-ассоциированных пневмониях: стандартизация описания исследований на основе глоссария общества Флейшнера // Rejr. 2020. Т. 10, № 1. С. 16–26. doi: 10.21569/2222-7415-2020-10-1-16-26
  10. Kyriakou Y., Meyer E., Prell D., Kachelriess M. Empirical beam hardening correction (EBHC) for CT // Med Phys. 2010. Vol. 37, N 10. P. 5179–5187. doi: 10.1118/1.3477088
  11. Aliev A.F., Kudryavtsev N.D., Petryaykin A.V., et al. Changing of pulmonary artery diameter in accordance with severity of COVID-19 (assessment based on non-contrast computer tomography) // Digital Diagnostics. 2021. Vol. 2, N 3. P. 249–260. doi: 10.17816/DD76726

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Резервный временный госпиталь для лечения пациентов с COVID-19, развёрнутый в ледовом комплексе «Крылатское» в Москве. Фотография Reuters (https://pictures.reuters.com/).

Скачать (1MB)
Метаданные
3. Рис. 2. Мобильный компьютерный томограф, подготовленный к проведению исследования.

Скачать (839KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Консоль управления мобильным компьютерным томографом Airo TruCT.

Скачать (779KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Схема проекта организации компьютерно-томографической процедурной, комнаты управления и кабинета врача-рентгенолога: помещение А (Zone A) ― пространство павильона; помещение Б (Zone B) ― техническая зона; помещение В (Zone C) ― коридор (помещения А, Б, В ― зоны без постоянного пребывания персонала).

Скачать (852KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Аксиальные компьютерно-томографические срезы органов грудной клетки в лёгочном окне: а ― определяются полиморфные, преимущественно субплевральные участки уплотнения паренхимы лёгких по типу матового стекла, что соответствует КТ-картине вирусной пневмонии (в том числе COVID-19), тяжесть поражения КТ-1; b ― определяются многочисленные полиморфные с тенденцией к слиянию участки уплотнения паренхимы по типу консолидации в сочетании с участками «матового стекла» и слабовыраженными ретикулярными изменениями, тяжесть поражения КТ-3.

Скачать (1MB)
Метаданные
7. Рис. 6. Аксиальный и сагиттальный компьютерно-томографические срезы органов грудной клетки в лёгочном окне: а ― артефакты движения; b ― ступеньки (motion-, step-артефакты), вызванные дыхательными движениями грудной клетки в момент сканирования.

Скачать (1MB)
Метаданные
8. Рис. 7. Аксиальные компьютерно-томографические изображения головного мозга: а ― реконструкция 3 мм участка пониженной плотности у переднего рога левого бокового желудочка, перивентрикулярно, субкортикально (КТ-картина подострого нарушения мозгового кровообращения в бассейне левой средней мозговой артерии); b ― участок (1 мм) субарахноидального кровоизлияния с прорывом крови в желудочковую систему (викарная гидроцефалия).

Скачать (871KB)
Метаданные
9. Рис. 8. На аксиальном (a) и сагиттальном (b) компьютерно-томографическом изображении головы в области задней черепной ямки и основания черепа определяются артефакты ветряной мельницы (windmill), линейные артефакты (strike), а также вызванные эффектами усиления жёсткости луча (beam hardening) и рассеяния (scattering). Оценка изображения вблизи костных структур и задней черепной ямки затруднена.

Скачать (855KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Аксиальные компьютерно-томографические изображения органов брюшной полости: а ― КТ-картина многочисленных гиподенсных образований обеих долей печени, артефакты спирального сканирования и обусловленные границей газа (helical, gas interface artifacts) в области кишечника; b ― КТ-картина ущемлённой пупочной грыжи.

Скачать (1MB)
Метаданные

© Эко-вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».