RT - 
SR - Electronic
T1 - Первое исследование медицинской информационной системы RuPatient по автоматическому распознаванию медицинской документации на основе “машинного обучения”
JF - Кардиоваскулярная терапия и профилактика
SP - 2023-01-16
DO - 10.15829/1728-8800-2021-3080
A1 - Комков, А. А.
A1 - Мазаев, В. П.
A1 - Рязанова, С. В.
A1 - Самочатов, Д. Н.
A1 - Кошкина, Е. В.
A1 - Бушуева, Е. В.
A1 - Драпкина, О. М.
YR - 2021
UL - https://www.cardiojournal.online/publication/3508
AB - Медицинская информационная система (МИС) RuPatient представляет собой компьютерную программу, состоящую из веб-интерфейса пользователя “врач-пациент”, который включает алгоритмы распознавания текста медицинской документации и занесения распознанного текста в соответствующие поля системы.Цель. Оценить эффективность МИС RuPatient в реальной клинической практике.Материал и методы. В исследовании участвовало 10 врачей-кар-диологов и анестезиологов-реаниматологов отделения кардиологии и кардиореанимации ГКБ 67 им. Л. А. Ворохобова ДЗМ. Были проанализированы изображения (скан-копии, фотографии) выписных эпикризов от пациентов, поступивших в соответствующие отделения в 2021г. Выполнялось распознавание следующих полей медицинской документации: Фамилия Имя Отчество, Жалобы, Анамнез жизни, Анамнез заболевания, Осмотр, Назначения и Рекомендации. Анализировались правильность и точность распознавания занесенной информации. Проводилось сравнение качества распознавания нейросетевых алгоритмов МИС RuPatient на основе “машинного обучения” и популярной программы для распознавания текстов для персонального компьютера (FineReader для Mac) в нахождении (не)критических ошибок в словах для последующего программного анализа текста.Результаты. В исследование было включено: 77 страниц выписных эпикризов пациентов из различных стационаров России от 50 пациентов (52% мужчин). Средний возраст пациентов составил 57,7±7,9 лет. Количество выписок с правильно распознанными полями по различным категориям с помощью алгоритмов программы распределились следующим образом: Фамилия Имя Отчество 14 (28%), Диагноз 13 (26%), Жалобы 40 (80%), Анамнез 14 (28%), Общее состояние (осмотр) 24 (48%), Назначения и Рекомендации 46 (92%). Данные, не входившие в рубрику категории, также были распознаны и заносились в поле как комментарии. Количество распознанных слов 549±174,9 и 522,4±215,6 (p=0,5), критические ошибки в словах 2,1±1,6 и 4,4±2,8 (p<0,001), некритические ошибки в словах 10,3±4,3 и 5,6±3,3 (p<0,001) для МИС RuPatient и программы для распознавания текстов для персонального компьютера, соответственно.Заключение. Разработанная МИС RuPatient, включающая модуль распознавания медицинской документации и внесения данных в соответствующие поля МИС, в значительной степени повышает эффективность документооборота за счет качества распознавания алгоритмов на основе нейросетевых технологий и автоматизации процесса заполнения.