Томографию сделать в москве: КТ в Москве – 792 отзыва, цены от 2300 рублей, 44 клиники – DocDoc.ru

Показания для CT

Компьютерная томография используется для сканирования:

• череп;
• мозг;
• придаточных пазух носа;
• позвоночник;
• гортань;
• легких и средостения;
• органов брюшной полости;
• органов малого таза;
• верхних и нижних конечностей.

Поэтому КТ обычно назначают при наличии у пациента признаков заболеваний ЛОР-органов, позвоночника, головного или спинного мозга, репродуктивной системы, сердца, легких и так далее. КТ часто выполняется пациентам с травмами, которые привели к переломам; используется для выявления текущего состояния внутренних органов и выявления внутреннего кровотечения. Список заболеваний, требующих проведения компьютерной томографии, довольно обширен. Но следует иметь в виду, что окончательное решение по этому поводу принимает специалист, который изучает ваш случай, проводит диагностику и учитывает результаты других анализов.

Нужна консультация?

Позвоните в ООО «Медицина» (клиника академика Ройтберга), и наши сотрудники ответят на все ваши вопросы. вопросов

Противопоказания

Вы должны помнить, что компьютерная томография противопоказана беременным.

Также не назначают томографию, если общее состояние пациента критическое или у него (нее) есть признаки таких заболеваний, как:

• почечная недостаточность
• сахарный диабет и различные заболевания щитовидной железы.

КТ назначают маленьким детям только в том случае, если другие методы не позволяют врачам диагностировать патологию иначе.

На что похожа процедура?

Ваш врач сообщит вам, нужно ли вам подготовиться к процедуре КТ, и заранее предоставит необходимую информацию.Например, если во время сканирования используется контрастное вещество, вам не следует есть некоторое время перед процедурой.

Для компьютерной томографии лучше надеть свободную одежду, которая не будет ограничивать ваши движения. Необходимо снять украшения, очки, зубные протезы и достать из карманов металлические предметы.

Затем все, что вам нужно сделать, это лечь на стол сканера и ждать, пока компьютерный томограф завершит свою работу. Во время сканирования следует лежать неподвижно; от этого во многом зависит точность результатов.

Диагностика

В центре «Медицина» установлен современный компьютерный томограф с высоким разрешением, позволяющий измерять плотность органов и тканей. Высокое качество сканирования упрощает работу врача и значительно упрощает процесс постановки и подтверждения диагноза.

Результаты КТ-диагностики интерпретируют опытные специалисты. Они помогают гарантировать точный диагноз, что, в свою очередь, позволяет выбрать лучший метод лечения для конкретного случая.

Преимущества прохождения компьютерной томографии в ЗАО «Медицина» (клиника академика Ройтберга)

Если вам необходимо пройти компьютерную томографию в Москве, приходите в Центр Медицина. Здесь вас увидят опытные и внимательные специалисты, которые профессионально проведут процедуру.

Многосрезовый спиральный компьютерный томограф SIEMENS Somatom Definition в нашей клинике — это современное оборудование для быстрой и точной диагностики. Чувствительные элементы в КТ-сканах нового поколения состоят не из одного, а из нескольких параллельных рядов датчиков, действующих синхронно.Эта особенность конструкции позволяет получать высокоточные результаты с особенно высокой степенью точности.

Цены на услуги, предоставляемые нашим Центром, указаны на нашем сайте. За более подробной информацией обращайтесь к нашим специалистам.

Врачи

(PDF) НИЗКОДОЗНАЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ ТОМОГРАФИЯ В МОСКВЕ ДЛЯ СКРИНИНГА РАКА ЛЕГКОГО (LDCT-MLCS): БАЗОВЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

ВОПРОСЫ ОНКОЛОГИИ. 2019, ТОМ 65, № 2

225

     

 

 







       

         

       

      

    

      

    

      

   

 

    

      

   

     

     

         

     

      

    

     

        

        

    

     

         

       

       

          

           

     

     

         

      

        

           ​​

          

             

       

        

         

 

       

 

      

     

     

        

         

          

        

        

     

      

       

        

      

      

   

     

        

    

         

     

    

    

  

 

         

     



     

     

 

    

    

         

       

        

       

      

  

  

         

 

     

     

 



     

 

     

   



     

    

      

     

     

 

       

 

      

      

       

  

     

 

     

  

    

 

      

          

  

         

      

     

       

    

Искусственный интеллект в радиологии

Заявка подается по форме в Приложениях к Приказу №51. К заявлению необходимо приложить следующие документы:

1. Заверенные копии документов государственной регистрации юридического лица-заявителя на территории Российской Федерации.

2. Документы, подтверждающие разработку и / или право предоставления предлагаемой услуги на основе компьютерного зрения для анализа медицинских изображений.

3. Отчет о предварительных клинико-технических испытаниях в соответствии с Руководством «Клиническая приемка программного обеспечения на основе технологий искусственного интеллекта (радиология)» (рекомендован Экспертным советом по науке Департамента здравоохранения города Москвы, протокол №8 от 25 июня 2019 г.), а также отчет об апробации медицинских изображений граждан Российской Федерации и / или лиц кавказской и монголоидной рас.

4. Документация, описывающая и подтверждающая доступность сервисных функций, соответствующих основным функциональным требованиям, а также описывающая техническую архитектуру и характеристики, предоставляемые сценарии использования сервиса, а также требования к его аппаратному и программному обеспечению.

5. Отчет о клиническом внедрении и / или апробации предлагаемой услуги в медицинских организациях Российской Федерации или других стран с указанием продолжительности ее тестирования, а также ряда медицинских учреждений, в которых была протестирована предлагаемая услуга ( если доступно).

6. Заверенные копии сертификата соответствия предлагаемого качества услуги стандартам FDA, CE и их региональным аналогам в других странах или государственной регистрации в качестве медицинского изделия (при наличии).

7. Копии научных статей по оценке точности и эффективности предлагаемой услуги в рецензируемых журналах, индексируемых в Scopus и / или Web of Science (при наличии).

8. Действующий сертификат соответствия системы менеджмента качества стандарту ISO (при наличии).

9. Заверенные копии государственной регистрации медицинского изделия (при наличии).

10. Иные документы, которые претендент на участие в Эксперименте считает необходимыми.

Получение информации от пациентов, инфицированных COVID-19, с использованием изображений компьютерной томографии и методов машинного обучения: исследование с участием 200 пациентов

Мы создали нашу базу данных из почти 2200 изображений, состоящих из следующего:

КТ изображения пациентов с COVID-19 800 (рис.11a), изображение 800 КТ здорового человека (фиг. 11b) и другие изображения 600 случая пациента с вирусной пневмонией (фиг. 11c). 600 изображений (200 случаев COVID-19, 250 нормальных здоровых случаев, 150 других случаев вирусной пневмонии), собранных из различных больниц Италии, Китая, Москвы и Индии (источники базы данных, упомянутые ранее), были сохранены для тестирования. Обученная модель никогда раньше не видела эти изображения. У нас уже была вся информация, такая как категория COVID-19 / нормальные здоровые / другие вирусные пневмонии, данные о состоянии здоровья (собранные из больниц), которые должна была протестировать обученная модель.Причина сбора изображений из разных стран заключалась в том, что мы хотели проверить, есть ли какое-либо влияние или предвзятость C0VID-19 в любом месте, а также разработать модель, которая будет надежной и дает одинаковую точность независимо от местоположения или людей.

Параметрами, важными для проверки эффективности классификатора, являются чувствительность (истинно положительный показатель), специфичность (истинно отрицательный показатель) и точность (Lalkhen and McCluskey, 2008), которые задаются как

$$ \ mathrm {Sensitivity} = \ frac {\ mathrm {TP}} {\ mathrm {TP} + \ mathrm {FN}} $$

(1)

$$ \ mathrm {Специфичность} = \ frac {\ mathrm {TN}} {\ mathrm {TN} + \ mathrm {FP}} $$

(2)

$$ \ mathrm {Точность} = \ frac {\ mathrm {TP} + \ mathrm {TN}} {\ mathrm {TP} + \ mathrm {TN} + \ mathrm {FP} + \ mathrm {FN}} $

(3)

Здесь в приведенных выше уравнениях TN обозначает истинно отрицательный результат, TP обозначает истинно положительный результат, FN обозначает ложно отрицательный результат, а FP обозначает ложно положительный результат.Истинно положительный (TP) и истинно отрицательный (TN) являются наиболее актуальными и правильными параметрами классификации.

После обучения и тестирования модели мы получили точность, близкую к 91%, чувствительность, равную 92,1%, и специфичность, равную 90,29%, с TP = 200, TN = 400, FP = 43 и FN = 17. Мы провели обширные эксперименты и потратил столько часов на тестирование системы. Обучение и тестирование на более качественных наборах данных изображений может повысить точность модели.

На рис. 12 a и b показаны истинно положительный и истинно отрицательный случай, правильно обнаруженный нашей обученной моделью.На рисунке 13 показаны ложноположительные и ложноотрицательные случаи, ошибочно обнаруженные нашей обученной моделью. На рисунке 14 показаны некоторые случаи, когда модель была немного запутана при классификации COVID-19 по двум категориям. то есть другая вирусная пневмония и нормальный здоровый случай (показано в процентах классификации).

Истинно положительные и истинно отрицательные случаи, правильно обнаруженные обученной моделью

Ложноположительные и ложноотрицательные случаи, неправильно обнаруженные обученной моделью

Вот некоторые из важных результатов эксперимента:

• Из изображений (пациентов), которые были ошибочно классифицированы нашей обученной моделью на основе компьютерной томографии, ПЦР была проведена в больнице, и они были подтверждены как положительные, что означает, что ПЦР необходима для окончательного диагноза, но наша модель основана на КТ. Сканирование показало хорошие результаты с точки зрения точности, а также поскольку оно занимает меньше времени (отсутствие сбора образцов крови, проблемы с доставкой), мы можем сказать, что диагностика с помощью компьютерной томографии может быть первым скрининговым тестом для пациентов.

• Согласно информации, предоставленной Radiopaedia, международным совместным образовательным веб-ресурсом в области радиологии, который содержит справочные статьи, рентгенологические изображения и истории болезни пациентов, хотя окончательный тест на COVID-19 — это цепная реакция обратной транскриптазы и полимеразы в реальном времени. (ОТ-ПЦР) и считается высокоспецифичным, но сообщалось о случаях с чувствительностью от 60–70% до 95–97% в зависимости от страны. Таким образом, ложноотрицательные результаты являются реальной клинической проблемой, и в одном случае может потребоваться несколько отрицательных тестов, чтобы быть уверенным в исключении болезни.

• Пневмония, вызванная COVID-19, особенно серьезна. Случаи коронавирусной пневмонии, как правило, поражают все легкие, а не только небольшие части. Пневмония, вызванная коронавирусом, показывает типичное пятно на внешних краях легких.

• Предложенная нами обученная модель (на основе архитектуры ResNet и Grad-Cam) достигла более высокой точности, то есть 91% по сравнению с работой, выполненной в Xu et al. (2020), которые сообщили об общей точности 87,6% при классификации изображений компьютерной томографии грудной клетки на три класса: здоровые случаи, случай другой вирусной пневмонии (респираторно-синцитиальный вирус (RSV), грипп A) и случай COVID-19.

GE Healthcare впервые в истории России представила отечественный компьютерный томограф на 6-м Байкальском международном экономическом форуме

Первый компьютерный томограф российского производства открывает новую эру в развитии отечественного высокотехнологичного здравоохранения, расширяет доступ и направлен на снижение затрат на медицинские технологии

Совместно представлен GE Healthcare и российским партнером ООО «Медицинские технологии» (MTL) на 6-м Байкальском экономическом форуме , Иркутск

МОСКВА, ИРКУТСК — 7 сентября 2010 г. — GE Healthcare, подразделение компании General Electric (NYSE: GE) и ее производственный партнер ООО «Медицинские технологии» (MTL), впервые в России отметили компьютерную томографию (КТ). промышленности, представив первый в стране компьютерный томограф отечественного производства на 6-м Байкальском экономическом форуме 7 сентября.Он знаменует собой начало производства отечественных высокотехнологичных медицинских устройств для обслуживания пациентов по всей России.

Этот прорыв в российском здравоохранении стал возможен благодаря технологии компьютерной томографии GE Healthcare в партнерстве с производственными возможностями MTL. Отечественное производство КТ соответствует краеугольной цели страны — модернизации экономики и развитию отечественного высокотехнологичного здравоохранения, как указано в заявлениях правительства России.

Первый российский КТ, прошедший валидацию, представляет хорошие перспективы для бизнеса как GE Healthcare, так и MTL, поскольку, по оценкам, годовой внутренний российский рынок КТ может превысить 1.5 миллиардов рублей (49 миллионов долларов США).

Совместному предприятию GE Healthcare и MTL также оказывает поддержку современный учебный центр GE Healthcare, который работает в Москве с 2009 года. Учебный центр помогает обучать российских медицинских специалистов и повышать их квалификацию и опыт с помощью высоких технологий. техническое медицинское оборудование. Это еще одна демонстрация стремления GE Healthcare к локализации в России.

Вячеслав Грищенко, генеральный директор GE Healthcare в России и странах СНГ, говорит: «Отечественное производство позволяет нам устанавливать более доступные цены на высокотехнологичное оборудование для российских клиентов.Это должно расширить доступ к технологиям здравоохранения и снизить затраты для системы здравоохранения в полном соответствии с нашей глобальной стратегией воображения для здоровья, направленной на улучшение доступа, качества и затрат в здравоохранении ».

« Наше совместное предприятие с MTL сможет производить 100 компьютерных томографов в год для российского рынка и удовлетворение потребности российской системы здравоохранения в компьютерной томографии », — говорит Грищенко.

« КТ, собранный на предприятии MTL в Москве, является флагманским продуктом компании, — говорит Анатолий Дабагов, президент MTL.«В настоящее время MTL выполняет 25% производства, учитывая, что в настоящее время мы используем импортные детали. Дальнейшая локализация производства будет развиваться по мере появления местных деталей, соответствующих стандартам качества GE».

Conor McKechnie
GE Healthcare
[адрес электронной почты защищен]
+ 44-7717-517028

бизнес-единица

тегов

Диагностическая точность компьютерной томографии для выявления госпитализации пациентов с подозрением на COVID-19 | Морозов

Введение

По состоянию на 3 июля 2020 г. пандемия COVID-19 привела к более чем 11 миллионам подтвержденных случаев заболевания во всем мире и почти 525 000 случаям смерти [1].COVID-19 имеет ряд проявлений заболеваний. Оно может протекать полностью бессимптомно или проявляться легкими гриппоподобными симптомами (80% инфекций), а также существуют тяжелые и критические состояния, требующие кислорода или вентиляции (15% и 5% соответственно) [2]. Очень важно контролировать распространение болезни, но вариабельность симптомов делает задачу диагностики COVID-19 очень сложной. Доступность быстрых и точных инструментов тестирования COVID-19 становится критическим фактором в сокращении передачи SARS-CoV-2 от человека к человеку.

В настоящее время коммерчески доступные тесты на COVID-19 делятся на две основные категории: (i) анализы, выявляющие вирусную РНК с помощью полимеразной цепной реакции (ПЦР) или гибридизации нуклеиновых кислот, и (ii) серологические и иммунологические анализы, выявляющие антитела, вырабатываемые отдельными людьми [3 ]. Несмотря на постоянное совершенствование и развитие, обе категории имеют свои недостатки. Например, ПЦР с обратной транскрипцией (ОТ-ПЦР) требует дорогостоящего оборудования, высококвалифицированных операторов и может занять несколько дней, чтобы получить результаты.Что касается серологических тестов, то в настоящее время нет убедительных доказательств корреляции серопозитивности с иммунитетом к вирусу [3]. По-прежнему существует острая потребность в эффективных инструментах для диагностики COVID-19, и компьютерная томография (КТ) является многообещающим решением.

CT чувствителен к раннему паренхиматозному заболеванию легких, прогрессированию заболевания и альтернативным диагнозам [4]. Более того, результаты КТ можно получить в течение 20 минут, что является важным фактором во время пандемии. Тем не менее, существуют значительные разногласия относительно использования компьютерной томографии в диагностике COVID-19.Оценки чувствительности и специфичности КТ грудной клетки широко варьируются и сильно зависят от компетентности рентгенолога (Таблица S1).

Тесты ОТ-ПЦР, широко используемые в качестве эталона в исследованиях КТ COVID-19, также имеют ограниченную диагностическую ценность. Вероятность ложноотрицательного результата ОТ-ПЦР снижается со 100% на 1-й день заражения до 68% на 4-й день. На 5-й день (типичное время появления симптомов) частота ложноотрицательных результатов составляет 38%, снижаясь до 20%. на 8-й день с последующим увеличением до 66% на 21-й день [5].Чувствительность тестов ОТ-ПЦР может составлять всего 59% [6] и зависит от нескольких факторов, включая индивидуальную вариабельность выделения вируса [7]. Это делает метод неоптимальным эталонным стандартом. Целью этого исследования было переоценить диагностическую ценность КТ посредством повторного сканирования пациентов с подозрением на COVID-19, которые были отправлены на лечение на дому или госпитализированы. Мы использовали недавно опубликованную оценочную шкалу КТ [8], модифицированную нами [9], для оценки наличия и тяжести заболевания.Согласно нашим результатам, основанным на ретроспективных наблюдениях за 973 пациентами с симптомами, КТ имеет чувствительность 28%, специфичность 95%, положительную прогностическую ценность (PPV) 10% и отрицательную прогностическую ценность (NPV) 98% для выявления госпитализаций COVID- 19 пациентов. Несмотря на неоднозначные характеристики, КТ оказалась эффективным практическим инструментом для сортировки пациентов во время пандемии, который может значительно снизить нагрузку на больницы.

Материалы и методы

В данном ретроспективном исследовании мы проанализировали первичные и вторичные результаты компьютерной томографии лиц в возрасте от 18 до 80 лет, обследованных в Московских амбулаторных центрах компьютерной томографии (ОККТ) с 4 апреля 2020 года по май. 18, 2020.В исследование были включены пациенты с симптомами острой респираторной инфекции (ОРИ). Клинический диагноз COVID-19 (код ICD10: U07.2) был основан на сочетании симптомов ОРИ и результатов КТ. КТ-изображения были получены с рекомендованными параметрами сканирования для пациентов стандартного размера (рост 170 см; вес 70 кг): напряжение 120 кВ, автоматическая модуляция тока трубки, поле зрения 350 мм, толщина среза 1,5 мм. КТ-изображения были проверены радиологами, прошедшими целевые учебные курсы по визуализации грудной клетки COVID-19.В сомнительных случаях запрашивалась экспертная оценка опытных рентгенологов в Московском референтном радиологическом центре.

Результаты КТ были классифицированы по степени повреждения легочной ткани с использованием стандартизированного шаблона в соответствии со шкалой «CT0-4» [9]. Пациенты категорий CT0, CT1 и CT2 были направлены на лечение на дому под наблюдением телемедицины. Немедленная госпитализация была обязательной для пациентов категории CT3. Пациенты категории CT4 были направлены в скорую медицинскую помощь.

Для статистического анализа мы исследовали, может ли категория CT0-4 быть связана с прогнозом прогрессирования заболевания и, следовательно, с необходимостью госпитализации. Для этого мы объединили результаты компьютерной томографии в две группы, первая из которых, названная «домашняя», включала пациентов категорий CT0-2 (уход на дому), а вторая, названная «больница», включала пациентов категорий CT3 и CT4. (стационарное лечение). Мы рассмотрели динамику участников исследования между двумя группами по результатам вторичного компьютерного сканирования, чтобы оценить специфичность и чувствительность шкалы оценок.В нашей модели чувствительность описывалась как условная вероятность P _{хуже | больница} :

P _{хуже | больница = количество «больничных» пациентов после второго исследования / общее количество «больничных» пациентов} (1)

Специфичность модели соответствовала условной вероятности P _{лучше | дом} :

P _{лучше | дома = количество «домашних» пациентов после второго исследования / общее количество «домашних» пациентов} (2)

Положительная прогностическая ценность (PPV) и отрицательная прогностическая ценность (NPV) теста зависят от распространенности заболевания.Мы использовали модели экспоненциального сглаживания (ETS [10]) и авторегрессивной интегрированной скользящей средней (ARIMA [11]) для прогнозирования заболеваемости COVID-19 в Москве. Ежедневные данные об общем количестве случаев COVID-19 в городе за период с 6 марта 2020 г. по 24 августа 2020 г. взяты с сайта Роспотребнадзора [12]. Анализ временных рядов был выполнен с помощью R 3.6.3 [13] с использованием пакетов прогноза [14] и ggplot2 [15]. Для обеспечения точности оценки модели мы обучили модель на данных о заболеваемости с 6 марта 2020 г. по 8 июля 2020 г. и сравнили прогнозируемые значения с фактическими значениями за период с 9 июля 2020 г. по 24 августа 2020 г. с использованием показателей средней абсолютной ошибки в процентах (MAPE) и средней абсолютной масштабированной ошибки (MASE).

Используя значение распространенности, PPV рассчитывалась следующим образом:

PPV = (чувствительность * распространенность) / ((чувствительность * распространенность) + (1-специфичность) * (1-распространенность)) (3)

Аналогично, NPV теста была определена как:

NPV = (специфичность * (1-распространенность)) / (специфичность * (1-распространенность) + (1-чувствительность) * распространенность) (4)

Результаты

Прогнозирование распространенности COVID-19 в Москве

Кривая заражения, построенная по данным сайта Роспотребнадзора [12], показывала экспоненциальный рост до 1 июля 2020 года.После этой даты количество новых случаев в день достигло постоянного уровня 658 ± 42 (рис. 1). Для выбора модели прогноза мы разделили данные о заболеваемости COVID-19 на обучающую и тестовую части, а затем применили к обучающим данным различные модели EST и ARIMA. Согласно значениям MAPE и MASE, модели ARIMA (0,2,1) и ETS ZZZ (автоматически выбранные параметры) лучше всего подходят для набора данных тестирования (Таблица 1).

3

Модели ARIMA (0,2,1) и ETS ZZZ предсказали почти линейное накопление новых случаев COVID-19 после периода экспоненциального роста (Рисунок 1).Кривая не является асимптотической, что затрудняет оценку общего числа случаев COVID-19 в Москве в предположении отсутствия спада новых случаев.

Рисунок 1. Прогнозы распространенности COVID-19 в Москве. Черный: фактические данные; серый: модель ETS MMM, светло-серый: модель ARIMA (0,2,1). Модель ETS ZZZ соответствует прогнозам ARIMA (0,2,1) и не показана для ясности.

Поскольку кривая распространения инфекции не выйдет на плато, мы можем только оценить годовое количество случаев COVID-19.Согласно моделям ARIMA (0,2,1) и ETS ZZZ, при сохранении нынешней тенденции он составляет около 300 000 случаев в год. Прогнозируемое бремя инфекций COVID-19 в будущем достигнет 500 000 случаев к 24 июля 2021 года. Обратите внимание, что модель дает очень приблизительный горизонт прогноза; возможна вторая волна болезни и сезонные закономерности, которые мы не можем надежно предсказать, используя текущие данные. По данным Росстата, по состоянию на 1 января 2020 года численность населения Москвы составляла 12 678 079 человек [16].Исходя из этих данных, балльная распространенность COVID-19 в Москве, определяемая как процент заболевших в группе риска по состоянию на 24 июля 2021 года, составит 3,94%.

Оценка диагностической точности CT

47 ОТК проконсультировали 107 548 пациентов со средним возрастом 42 # 17 лет, 60 539 женщин, оцениваемых на предмет первоначального соответствия (рис. 2). 47 277 (48%) субъектов не показали легочных изменений (категория CT0). Мы собрали данные вторых КТ-исследований, проведенных через 9 ± 4 дней после первого КТ-сканирования, для удобной выборки из 973 пациентов из всех пяти категорий КТ (Таблица 2).

Рисунок 2. Схема участников исследования

Мы использовали данные о динамике заболевания для оценки диагностической и прогностической ценности » Градуировочная шкала CT0-4 дюйма. Для этого мы рассматривали переход пациента из категорий CT0-CT2 («домашняя» группа) в CT3 или CT4 («больничная» группа) как ухудшение состояния (столбец «Хуже» в таблице 2).Обратные переходы из «больничной» группы в «домашнюю» мы расценили как улучшение состояния пациента. Сюда мы также включили случаи, когда пациент оставался в «домашней» группе, даже когда болезнь прогрессировала из категории CT0 в категорию CT2 (столбец «Лучше» в таблице 2). Согласно нашим расчетам, из (1), (2), (3) и (4) чувствительность КТ составила 27,7%, специфичность 94,7%, PPV 17,6% и NPV 96,9%.

Обсуждение

Целью данной работы было оценить, имеют ли метод КТ и, в частности, схема оценки «CT0-4» диагностическое и прогностическое значение в качестве теста на COVID-19.Поскольку тесты ОТ-ПЦР, являясь «золотым стандартом» клинической диагностики COVID-19, имеют ряд недостатков [5 {7], мы разработали альтернативный подход к оценке характеристик КТ как теста на заболевание. Согласно нашим результатам, схема классификации демонстрирует низкую чувствительность и PPV, но высокую специфичность и NPV.

Роль и значение компьютерной томографии в диагностике COVID-19 вызвали споры в медицинском сообществе [17, 18]. КТ грудной клетки имеет низкий уровень пропущенных диагнозов COVID-19 [19] и положительно коррелирует со смертностью у пациентов с пневмонией COVID-19 [20].С другой стороны, CT не тестирует на конкретный вирус, и поэтому его результаты могут вводить в заблуждение. Более того, опыт и уровень компетентности радиолога играют важную роль в правильном распознавании специфических для COVID-19 паттернов КТ. В зависимости от человека, интерпретирующего КТ-изображения, специфичность теста может составлять от 7% до 100% (см. Таблицу S1).

При разработке системы оценки «CT0-4» и метода ее реализации мы стремились снизить роль и вероятность ошибки человека при интерпретации компьютерных томографов.Для этого мы ввели справочные шаблоны, чтобы помочь идентифицировать как наличие, так и тяжесть заболевания. Наряду с этим мы создали MRRC, одной из задач которого была проверка решений радиологов в OCTC. Поэтому, оценивая диагностическую ценность КТ грудной клетки на COVID-19, мы оцениваем эффективность всей этой конструкции.

Поскольку КТ не может различать вирусы, а ОТ-ПЦР имеет несколько недостатков, которые делают ее неоптимальным эталонным стандартом, мы провели мониторинг клинического состояния на удобной выборке из 973 пациентов, чтобы определить правильность диагноза.Обратите внимание, что шкала оценок «CT0-4» позволяет рентгенологу одновременно поставить диагноз и принять решение о необходимости госпитализации, тем самым обладая прогностической функцией. В связи с этим мы сосредоточились на вопросе, дает ли категория CT0-4 надежный прогноз для прогрессирования заболевания, чтобы оценить диагностическую ценность подхода.

Наши результаты показывают, что система оценок «CT0-4» очень специфична и позволяет прогнозировать поступление пациентов с COVID-19 в больницы.Из 908 пациентов, первоначально отнесенных к категориям CT0-CT2, только 48 (5,3%) перешли в категории CT3 и CT4, что обеспечило специфичность подхода 94,7% и NPV 96,9%. Из этих 48 пациентов только четыре (0,4%) ухудшились до категории CT4 (по два из первоначально назначенных категорий CT1 и CT2). Эти числа указывают на способность теста оптимизировать нагрузку на больницы благодаря надежным и эффективным решениям о сортировке.

Мы связываем низкие значения чувствительности и PPV теста с особенностями образца и методологической установкой.Из-за небольшого количества пациентов в группе «госпиталь» даже небольшое изменение здесь может существенно повлиять на итоговую стоимость. Например, всего один дополнительный случай в столбце «Хуже» (см. Таблицу 2) приведет к значению чувствительности 29,3% вместо 27,7%. Более того, мы рассматривали быстрое улучшение состояния пациента как маркер ложноположительного результата теста, хотя это могло быть истинно-положительным событием. Среднее время выздоровления для пациентов с COVID-19 оценивается в 20 лет.8 дней, но у лиц в возрасте от 50 до 70 лет он дольше (22,6 дня), а у пациентов с тяжелыми симптомами он увеличивается (28,3 дня) [21]. В нашем исследовании период наблюдения составил 9 ± 4 дня, а пациенты из «больничной» группы уже находились на поздних стадиях заболевания на момент первичного КТ-исследования. Улучшение состояния пациента в этот период согласуется со значениями времени до выздоровления и, следовательно, может быть связано с эффектом терапии, а не с неправильной категоризацией человека.Мы рассматриваем это как ограничение исследования и рекомендуем с осторожностью относиться к заявленным значениям чувствительности CT и PPV и вместо этого ссылаться на числа в таблице S1.

Во время пандемии одним из важнейших свойств диагностического теста является способность определить, есть ли у бессимптомного субъекта невыявленное заболевание. Для этого тест должен: (i) быть способным выявлять болезнь на доклинической стадии; (ii) быть рентабельными; (iii) быть широко доступными; (iv) быть безопасным для введения и (v) иметь возможность продемонстрировать улучшенные результаты для здоровья [22].Тесты ОТ-ПЦР безопасны и разумны по стоимости, но их эффективность сильно зависит от стадии заболевания, обеспечивая непостоянный уровень ложноотрицательных результатов [5].

Chest CT отвечает почти всем требованиям испытаний, кроме безопасности. Это связано с потенциальным вредом от воздействия ионизирующего излучения, что делает его неприемлемым для беременных женщин и детей. Хотя КТ в целом не является широко доступным, в некоторых местах имеется необходимая инфраструктура. Например, сеть поликлиник г. Москвы обеспечила достаточным количеством кадровых и медицинских ресурсов во время вспышки заболевания.В ряде исследований сообщается о высокой чувствительности КТ [6, 23-26]. Согласно нашим результатам, шкала оценок «CT0-4», подтвержденная экспертной проверкой, способна компенсировать умеренную чувствительность КТ грудной клетки, что делает ее высокоэффективным инструментом для выявления госпиталей пациентов с COVID-19.

Выводы

Шкала оценок «CT0-4» продемонстрировала высокую специфичность в отношении COVID-19 и была связана с прогнозом прогрессирования заболевания.Эти особенности делают КТ грудной клетки быстрым и эффективным диагностическим тестом на заболевание во время пандемии, что одновременно позволяет радиологам принимать надежные решения о сортировке. Подход имеет свои ограничения, связанные с безопасностью и доступностью компьютерной томографии и фактора человеческого фактора при интерпретации компьютерных изображений. Значительные возможности инфраструктуры, эффективные административные решения и компетентные человеческие ресурсы необходимы для того, чтобы его внедрение было целесообразным. Сеть ОТК, контролируемых MRRC, в сочетании с оценочной шкалой «CT0-4» оказалась эффективным инструментом для маршрутизации и ведения пациентов с COVID-19, что позволило оптимизировать нагрузку на больницы.

Благодарности

Авторы выражают благодарность всем врачам медицинских организаций Департамента здравоохранения города Москвы, борющимся с эпидемией, и команде специалистов Департамента информационных технологий города Москвы за оперативную помощь в работе с данные УМИАС-ЭРИС.

Вспомогательные материалы

7

25