Применение цифровых технологий в работе патологоанатома: обучение использованию систем автоматического распознавания речи
- Авторы: Храмцов А.И.1, Насыров Р.А.2, Храмцова Г.Ф.3
-
Учреждения:
- Детская больница Энн и Роберта Лурье
- Федеральное государственное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
- Чикагский Университет
- Выпуск: Том 12, № 3 (2021)
- Страницы: 63-68
- Раздел: Обзоры
- URL: https://journals.rcsi.science/pediatr/article/view/83060
- DOI: https://doi.org/10.17816/PED12363-68
- ID: 83060
Цитировать
Аннотация
Обработка естественного языка, или Natural language processing, — это одно из направлений вычислительной лингвистики. Это раздел информатики, который включает алгоритмическую обработку речи и текстов на естественном языке. С применением таких алгоритмов создаются системы машинного перевода, ответов на вопросы, системы автоматического распознавания речи (САРР). Применение САРР направлено на преобразование речи и генерирование связанного и осмысленного текста, а также общение на естественном языке при взаимодействии компьютера и человека. Сегодня эти системы широко используются в медицинской практике, в том числе и патологической анатомии. Ключевыми этапами для успешного использования САРР являются: составление стандартных шаблонов-описаний для автоматического включения их в диагноз и обучение врачей навыкам использования таких систем в практической деятельности. Попытки стандартизации патологоанатомических заключений давно предпринимаются врачами во всем мире. После изучения отечественной и зарубежной литературы нами был составлен перечень элементов, которые должны быть обязательно включены в макро- и микроскопическое описание и отражены в окончательном заключении. Такие шаблоны помогают в принятии решений и точной формулировке диагноза, так как содержат все ключевые элементы в порядке их значимости. Это значительно снижает необходимость повторного исследования, как фиксированного макроскопического материала, так и подготовки дополнительных гистологических срезов. Шаблоны, встроенные в САРР, позволяют сократить время, затрачиваемое на ведение документации и значительно уменьшить рабочую нагрузку на патологоанатомов. Для успешного пользования САРР нами разработан учебный курс «Digital Speech Recognition in an Anatomical Pathology Practice» для последипломного образования как отечественных, так и зарубежных врачей. Краткая характеристика курса приводится в этой статье, а сам курс доступен в сети Интернет.
Полный текст
Обработка естественного языка, или Natural language processing, — это одно из направлений вычислительной лингвистики. Это раздел информатики, который включает алгоритмическую обработку речи и текстов на естественном языке [1, 2, 6].
Цифровые системы автоматического распознавания речи (САРР) успешно используют медицинские работники во всем мире [7]. Эти системы внедряются в медицинских учреждениях последние 20 лет и за это время значительно шагнули вперед. Уже сегодня эта технология (рис. 1) упрощает работу врачей с электронной документацией, снижает количество ошибок и помогает в принятии решений.
Ключевыми этапами для успешного использования САРР являются: составление стандартных шаблонов-описаний для автоматического включения их в диагноз и обучение врачей навыкам использования таких систем в практической деятельности.
Цель нашей работы — анализ современной литературы по использованию САРР в практике врачей патологоанатомов и написанию стандартизированных макроскопических описаний и гистологических заключений; разработка шаблонов для стандартизированного структурированного описания биопсийного и операционного материала в онкологической патологии и других заболеваниях разных возрастных групп и использования их с применением САРР; обобщение собственного многолетнего опыта работы с САРР и составление курса для последипломного обучения врачей-патологоанатомов.
Рис. 1. Принцип работы системы автоматического распознавания речи
Fig. 1. General architecture of digital speech recognition systems
В настоящее время на рынке существует несколько видов зарубежных и отечественных коммерческих систем, использующих обработку естественного языка: Программа Voice2Med; Dragon Medical One, Nuance Communications, Inc.; VoiceOver PRO. Voicebrook, Inc.; The Sayit for Pathologists, Inc.nVoq™; Fusion Speech for Pathology, Dolbey [16, 18, 19, 21, 22]. Внедрение таких систем в практическую деятельность патологоанатома позволяет не только ускорить рабочий процесс и избежать ошибок, но и несет явную экономическую выгоду для патологоанатомических отделений [3, 9, 10, 12].
После изучения отечественной и зарубежной литературы первым этапом нашей работы стала разработка стандартных шаблонов, как для макроскопического и микроскопического описаний, так и для написания заключения. Следует отметить, что врачи клинической практики широко пользуются стандартными протоколами и схемами для лечения пациентов. В большинстве случаев терапия назначается с учетом данных заключения патологоанатома [5]. Пропущенные в патологоанатомическом описании ключевые элементы могут служить причиной неправильной формулировки диагноза и как следствие привести к неадекватному лечению пациента. С целью исключения такого рода ситуаций врачами-патологоанатомами неоднократно были предприняты попытки стандартизации патологоанатомических заключений [8, 13–15].
В настоящее время в Российской Федерации порядок проведения прижизненных морфологических исследований определяется Приказом МЗ РФ № 179н от 24.03.20161 1. Положения данного приказа находятся в соответствии с Федеральным законом № 323-ФЗ2 2, а также с порядком оказания медицинской помощи на основе стандартов медицинской помощи соответствующего профиля [4]. Расширенный вариант данной учетной формы медицинской документации (№ 014-1/у) введен в действие 24.03.2016 Приказом МЗ РФ № 179н и утвержден Минюстом России. «Протокол прижизненного патологоанатомического исследования биопсийного (операционного материала)» наряду с Направлением является обязательной учетной формой медицинской документации — № 014-1/у.
«Протокол прижизненного патологоанатомического исследования биопсийного (операционного) материала» традиционно носит описательный характер. Это описание не может больше производиться в произвольной форме, а должно быть составлено в соответствии с национальными или интернациональными стандартами. Для таких целей и составляются шаблоны, включающие базовые морфологические параметры. Одним из таких примеров могут служить шаблоны, которые разработаны Колледжем американских патологов и широко используются за рубежом. Однако немаловажным является тот факт, что для использования электронных шаблонов, рекомендованных Колледжем американских патологов, необходимо не только сделать их грамотный перевод, но и иметь разрешение правообладателя на использование [20]. В практической деятельности большинство патологоанатомических лабораторий используют свои собственные протоколы и шаблоны. Одной из целей данной работы и стала разработка таких шаблонов для стандартизированного структурированного описания биопсийного и операционного материала и включения их в «Протокол прижизненного патологоанатомического исследования биопсийного и операционного материала» с использованием САРР.
На основании современных литературных данных был составлен перечень элементов, которые должны быть обязательно включены в шаблон макро- и микроскопического описания и отражены в окончательном заключении (рис. 2).
Рис. 2. Пример работы с программным обеспечением Dragon Medical One для создания протокола макроскопического описания и гистологического диагноза
Fig. 2. An example of work with Dragon Medical One software for dictation of gross description and histological diagnosis
Макроскопическое описание должно содержать:
1) название образца, присланного на исследование, его маркировку, количество фрагментов, состояние (в свежем или фиксированном виде доставлен);
2) какие анатомические структуры присутствуют, их анатомическая ориентация и целостность образца. Полезным на данном этапе является использование хирургических маркировок (прошивка, металлические клипсы, красители) и базовое знание топографической анатомии;
3) результаты измерений веса и размеров в Международной системе единиц СИ;
4) описание основных патоморфологических находок, их размеров, формы, цвета, консистенции с указанием расстояния до краев резекции;
5) описание дополнительных находок и фоновых процессов;
6) маркировку макропрепарата красителями в анатомических плоскостях, принятую в патологоанатомическом отделении;
7) описание сортировки фрагментов образца для гистологического и дополнительных методов исследований (нумерация кассет с указанием их содержания);
8) фотодокументацию.
Микроскопическое описание должно содержать:
1) описание всех микроскопических находок в порядке их значимости;
2) при иммуногистохимическом исследовании — название антитела, компания производитель с указанием клона антитела и контроля качества.
Прижизненное патологоанатомическое заключение должно содержать краткий нозологический диагноз, соответствующий классификациям последних пересмотров с кодировкой [20]. В отдельных случаях требуется формулировка гистомолекулярного диагноза. Тогда заключение должно содержать данные молекулярно-генетического исследования или результаты анализов онкомаркеров.
Комментарии могут включать рекомендации по назначению дополнительных методов исследований.
В своей работе при создании шаблонов мы использовали следующие подходы: описание текста в виде отдельных параграфов, тезисную подачу информации и принцип «перевернутой пирамиды» [11, 13].
Использование таких шаблонов помогает в принятии решений и точной формулировке диагноза, так как содержит все ключевые элементы в порядке их значимости и значительно снижает необходимость повторного исследования, как фиксированного макроскопического материала, так и дополнительных гистологических срезов.
Заключительным этапом нашей работы стал составленный и внедренный в последипломное обучение врачей курс «Digital Speech Recognition in an Anatomical Pathology Practice». Данный курс включает в себя: описание базового оборудования, технических требований для операционных систем, а также содержит краткий обучающий курс-инструкцию для использования такой системы. В нем приводится базовая терминология, обсуждаются достоинства и недостатки использования САРР. В конце курса приводятся вопросы для тестирования усвоенных знаний. Анализ работы показал, что благодаря прохождению этого курса уровень компетентности врачей-патологоанатомов в использовании CАРР у пользователей всех уровней (использующие САРР ежедневно, периодически использующие САРР и ранее не использовавшие САРР) значительно вырос. Данный курс доступен в сети Интернет для всех желающих пользователей и может быть использован для обучения как отечественных, так и иностранных студентов [17].
Использование CAPP является одним из примеров внедрения цифровых технологий в работу врача-патологоанатома, позволяющих выйти на современный уровень медицинского обслуживания. Наличие стандартной базы шаблонов и использование САРР могут значительно упростить проведение процедуры контроля качества работы патологоанатомического отделения, сократить время, затрачиваемое на ведение документации и значительно уменьшить нагрузку на патологоанатомов, освободив время на повышение их профессионального уровня.
1 Приказ Министерства здравоохранения РФ от 24 марта 2016 г. № 179н «О правилах проведения патологоанатомических исследований».
2 Федеральный закон от 21 ноября 2011 г. № 323-ФЗ «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации».
Об авторах
Андрей Ильич Храмцов
Детская больница Энн и Роберта Лурье
Автор, ответственный за переписку.
Email: duvip@yandex.ru
кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник отдела патологии и лабораторной медицины
США, ЧикагоРуслан Абдуллаевич Насыров
Федеральное государственное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Email: ran.53@mail.ru
доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой патологической анатомии с курсом судебной медицины
Россия, Санкт-ПетербургГалина Федоровна Храмцова
Чикагский Университет
Email: galina@uchicago.edu
кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник отдела медицины, секция гематологии и онкологии
США, ЧикагоСписок литературы
- Белоногов Г.Г. Компьютерная лингвистика и перспективные информационные технологии. М.: Русский мир, 2004. [Belonogov GG. Komp’yuternaya lingvistika i perspektivnye informatsionnye tekhnologii. Moscow: Russkiy mir; 2004. (In Russ.)]
- Боярский К.К. Введение в компьютерную лингвистику. Учеб. пос. СПб.: НИУ ИТМО, 2013. [Boyarskiy KK. Vvedenie v komp’yuternuyu lingvistiku. Ucheb. pos. Saint Petersburg: NIU ITMO; 2013. (In Russ.)]
- Кудрявцев Н.Д., Сергунова К.А., Иванова Г.В., и др. Оценка эффективности внедрения технологии распознавания речи для подготовки протоколов рентгенологических исследований//Врач и информационные технологии. 2020. Т. S1. С. 58–64. [Kudryavtsev ND, Sergunova KA, Ivanova GV, et al. Evolution of the effectiveness of the introduction of speech recognition technology for the preparation of protocols for X-ray examinations. Information Technologies for the Physician. 2020; S1:58-64. (In Russ.)] doi: 10.37690/1811-0193-2020-S1-58-64
- Мальков П.Г., Франк Г.А., Пальцев М.А. Стандартные технологические процедуры при проведении патологоанатомических исследований: Клинические рекомендации. М.: Практическая медицина, 2017. [Mal’kov PG, Frank GA, Pal’tsev MA. Standartnye tekhnologicheskie protsedury pri provedenii patologoanatomicheskikh issledovaniy: Klinicheskie rekomendatsii. Moscow: Prakticheskaya meditsina; 2017. (In Russ.)]
- Трякин А. А., Гладков О. А., Матвеев В. Б., и др. Практические рекомендации по лечению герминогенных опухолей у мужчин. Злокачественные опухоли: Практические рекомендации//RUSSCO. 2020. T. 10, № 3s2. С. 572–602. [Tryakin AA, Gladkov OA, Matveev VB, et al. Prakticheskie rekomendatsii po lecheniyu germinogennykh opukholey u muzhchin Zlokachestvennye opukholi: Prakticheskie rekomendatsii. RUSSCO. 2020;10(3s2):572-602. (In Russ.)] doi: 10.18027/2224-5057-2020-10-3s2-34
- Цитульский А.М., Иванников А.В., Рогов И.С. NLP — Обработка естественных языков//Научно-образовательный журнал для студентов и преподавателей StudNet. 2020. Т. 3. № 6. С. 467–475. [Tsitul’skiy AM, Ivannikov AV, Rogov IS. NLP – Natural language processing. StudNet. 2020;6:467-475. (In Russ.)]
- Blackley SV, Schubert VD, Goss FR, et al. Physician use of speech recognition versus typing in clinical documentation: A controlled observational study. Int J Med Inform. 2020;141:104178. doi: 10.1016/j.ijmedinf.2020.104178
- Goldsmith JD, Siegal GP, Suster S, et al. Reporting guidelines for clinical laboratory reports in surgical pathology. Arch Pathol Lab Med. 2008;132(10):1608-1616. doi: 10.5858/2008-132-1608-RGFCLR
- Henricks WH, Roumina K, Skilton BE, et al. The utility and cost effectiveness of voice recognition technology in surgical pathology. Mod Pathol. 2002;15(5):565-571. doi: 10.1038/modpathol.3880564
- Kang HP, Sirintrapun SJ, Nestler RJ, Parwani AV. Experience with voice recognition in surgical pathology at a large academic multi-institutional center. Am J Clin Pathol. 2010;133(1):156-159. doi: 10.1309/AJCPOI5F1LPSLZKP
- Renshaw AA, Mena-Allauca M, Gould EW, Sirintrapun SJ. Synoptic Reporting: Evidence-Based Review and Future Directions. JCO Clin Cancer Inform. 2018;2:1-9. doi: 10.1200/CCI.17.00088
- Singh M, Pal TR. Voice recognition technology implementation in surgical pathology: advantages and limitations. Arch Pathol Lab Med. 2011;135(11): 1476-1481. doi: 10.5858/arpa.2010-0714-OA
- Sluijter CE, van Workum F, Wiggers T, et al. Improvement of Care in Patients with Colorectal Cancer: Influence of the Introduction of Standardized Structured Reporting for Pathology. JCO Clin Cancer Inform. 2019;3:1-12. doi: 10.1200/CCI.18.00104
- Valenstein PN. Formatting pathology reports: applying four design principles to improve communication and patient safety. Arch Pathol Lab Med. 2008;132(1): 84-94. doi: 10.5858/2008-132-84-FPRAFD
- Veras LV, Arnold M, Avansino JR, et al. Guidelines for synoptic reporting of surgery and pathology in Hirschsprung disease. J Pediatr Surg. 2019;54(10):2017-2023. doi: 10.1016/j.jpedsurg.2019.03.010
- Программа Voice2Med. Режим доступа: https://www.speechpro.ru/product/programmy-dlya-raspoznavaniya-rechi-v-tekst/voice2med Дата обращения: 06.09.21. [Program Voice2Med. Available from: https://www.speechpro.ru/product/programmy-dlya-raspoznavaniya-rechi-v-tekst/voice2med (In Russ.)]
- Digital Speech Recognition Systems in an Anatomical Pathology Practice. Media Lab. Available from: https://www.medialab.com/digital_speech_recognition_systems_in_an_anatomic_pathology_practice.aspx Accessed: 06.09.2021.
- Dragon Medical One. Nuance Communications Inc. Available from: https://www.nuance.com/healthcare/provider-solutions/speech-recognition/dragon-medical-one.html Accessed: 06.09.21.
- VoiceOver PRO. Voicebrook Inc. Available from: https://www.voicebrook.com/voiceover.
- The College of American Pathologists (CAP) eCC (electronic Cancer Checklists). Available from: https://www.cap.org/laboratory-improvement/proficiency-testing/cap-ecc
- The Say it for Pathologists. Inc n Voq. Available from: https://sayit.nvoq.com/medical-dictation-software-for-pathologists/ (accessed 07.03.2021).
- Fusion Speech for Pathology. Dolbey. Available from: https://www.dolbey.com/solutions/speech-recognition/fusion-speechemr/pathology/(accessed 07.03.2021).
Дополнительные файлы



