Динамичное развитие лучевой диагностики требует актуализации подходов к управлению ресурсами, а также пересмотра устаревших норм времени.
Цель исследования — определить длительность описаний результатов лучевых исследований в первичном звене здравоохранения для формирования норм времени.
Материал и методы. Использован аналитический (поэлементный) метод нормирования труда. Виды работ: описание и интерпретация компьютерных томограмм (КТ), описание и интерпретация магнитно-резонансных томограмм (МРТ), в том числе, с применением телемедицинских технологий. Способ получения информации: сбор информации по данным отчетности в информационной системе в сфере здравоохранения субъекта Российской Федерации. В выборки включены данные об исследованиях, выполненных взрослому и детскому населению (лицам >18 лет выполнялись, в том числе, исследования с контрастным усилением). Использованы методы описательной статистики, динамических рядов; взяты расчетные значения 40-го и 60-го перцентилей.
Результаты и обсуждение. Установлены рекомендованные нормы времени длительности описаний КТ (минуты): пациент >18 лет, нативное исследование — 20–30, <18 лет — 25–35; пациент >18 лет, исследование с контрастированием — 25–35. Для расчета норм времени длительности описаний результатов КТ, содержащих несколько анатомических областей, рекомендуется использовать поправочный коэффициент 0,7 на каждую дополнительную область. Установлены рекомендованные нормы времени длительности описаний МРТ (минуты): пациент >18 лет, нативное исследование — 20–25, <18 лет — 0–40; пациент >18 лет, исследование с контрастированием — 30–40. В целом, предложенные диапазоны соответствуют международной практике.
Выводы. С использованием информационной системы обоснованы рекомендованные нормы времени описаний результатов КТ и МРТ. Выявлена потребность в оснащении рабочих мест врачей-рентгенологов системами на основе технологий искусственного интеллекта (для повышения производительности труда). Полученные результаты могут быть использованы при разработке нормативно-правовых документов и территориальных программ государственных гарантий оказания гражданам бесплатной медицинской помощи.
2. Dora JM, Torres FS, Gerchman M, Fogliatto FS. Development of a local relative value unit to measure radiologists’ computed tomography reporting workload. J Med Imaging Radiat Oncol. 2016 Dec; 60(6): 714-719. doi: 10.1111/1754-9485.12492.
3. Nair A, Screaton NJ, Holemans JA, Jones D, Clements L, Barton B, Gartland N, Duffy SW, Baldwin DR, Field JK, Hansell DM, Devaraj A. The impact of trained radiographers as concurrent readers on performance and reading time of experienced radiologists in the UK Lung Cancer Screening (UKLS) trial. Eur Radiol. 2018 Jan; 28(1): 226-234. doi: 10.1007/s00330-017-4903-z.
4. Forsberg D, Rosipko B, Sunshine JL. Radiologists’ Variation of Time to Read Across Different Procedure Types. J Digit Imaging. 2017 Feb; 30(1): 86-94. doi: 10.1007/s10278-016-9911-z.
5. Зарипов Р.А. Расчет норм времени и стоимости рентгеновской компьютерной и магнитно-резонансной томографии для работы в системе ОМС // Заместитель главного врача. — 2015. — №1(104). — С.12-23. [Zaripov RA. Calculation of the time standards and cost of computed tomography and magnetic resonance imaging for the compulsory health insurance system. Zamestitel’ glavnogo vracha. 2015; 1(104): 12-23. (In Russ).]
6. Харбедия Ш.Д., Алхазишвили А.В. Оценка организации проведения магнитно-резонансной томографии у детей в условиях многопрофильного стационара // Бюллетень науки и практики. — 2018. — №4(8). — С.45-52. [Kharbedia ShD, Alkhazishvili AV. Evaluation of the organization of magnetic resonance tomography in children under the conditions of a multidisciplinary stationary. Bulletin of Science and Practice. 2018; 4 (8): 45-52. (In Russ).] doi.: 10.5281/zenodo.1345133.
7. Басарболиев А.В., Черкасов С.Н., Ким С.Ю., Тернавский А.П. Нормирование трудовых операций в оценке планирования деятельности отделения лучевой диагностики амбулаторного учреждения // Международный научно-исследовательский журнал. — 2016. — №10-4(52). — С.64-68. [Basarboliev AV, Cherkasov SN, Kim SYu, Ternavsky AP. Labour operations valuation in assessment of activity planning of radiology department of out-patient establishment. International Research Journal. 2016; 10-4(52): 64-68. (In Russ).] doi: 10.18454/IRJ.2016.52.046.
8. Свещинский М.Л., Егоров А.С., Басарболиев А.В., Полищук Н.С. Операционные показатели и характеристика отдельных процессов организации МРТ исследований в сети амбулаторно-поликлинических учреждений // Менеджер здравоохранения. — 2017. — №4. — С.18-29. [Sveshchinskiy ML, Egorov AS, Basarboliev AV, Polishchuk NS. Operational indicators and characteristics of individual processes of MRI operation in the network of outpatient clinics. The Health Care Manager. 2017; 4: 18-29. (In Russ).]
9. Иванова М.А., Армашевская О.В., Люцко В.В., Соколовская Т.А. Результаты фотохронометражного исследования затрат рабочего времени врачей-урологов, врачей-онкологов, врачей-пульмонологов, врачей-травматологов-ортопедов, врачей функциональной диагностики, оказывающих медицинскую помощь взрослому населению в амбулаторных условиях // Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. — 2019. — №2. — С.197-212. [Ivanova MA, Armashevskaya OV, Lyutsko VV, Sokolovskaya TA. The results of a chronometric study of the time commitment by urologists, oncologists, pulmonologists, orthopedic traumatologists, doctors of functional diagnostics providing medical care to the adult population in outpatient settings. Current problems of health care and medical statistics. 2019; 2: 197-212. (In Russ).]
10. Толмачев Д.А., Сон И.М., Иванова М.А., Решетникова О.В. Организационные аспекты проблемы функциональной диагностики в амбулаторном звене. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. — 2019. — №18(6). — С.40-44. [Tolmachev DA, Son IM, Ivanova MA, Reshetnikova OV. Organizational aspects of outpatient functional diagnostics. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2019; 18(6): 40-44. (In Russ).] doi: 10.15829/1728-8800-2019-6-40-44.
11. Шипова В.М., Юркин Ю.Ю. Разработка норм времени на ультразвуковые исследования: методика и результаты // Бюллетень Национального научно-исследовательского института общественного здоровья имени Н.А. Семашко. — 2014. — С.102-107. [Shipova VM, Yurkin YuYu. Development of time standards for ultrasound examinations: methodology and results. Bulletin of the Semashko National Research Institute of Public Health. 2014: 102-107. (In Russ).]
12. Морозов С.П., Владзимирский А.В., Ледихова Н.В. Телерадиология в Российской Федерации: достигнутый уровень // Врач и информационные технологии. — 2019. — №2. — С.67-73. [Morozov SP, Vladzimirsky AV, Ledikhova NV. Teleradiology in the Russian Federation: state-of-art. Information Technologies for the Physician. 2019; 2: 67-73. (In Russ).]
13. Полищук Н.С., Ветшева Н.Н., Косарин С.П., Морозов С.П., Кузьмина Е.С. Единый радиологический информационный сервис как инструмент организационно-методической работы научно-практического Центра медицинской радиологии Департамента здравоохранения г. Москвы (аналитическая справка) // Радиология-практика. — 2018. — №1(67). — С.6-17. [Polishchuk NS, Vetsheva NN, Kosarin SP, Morozov SP, Kuz’Mina ES. Unified Radiological Information Service as a Key Element of Organizational and Methodical Work of Research and Practical Center of Medical Radiology. Radiology-Practice. 2018; 1(67): 6-17. (In Russ).]
14. Методика разработки норм времени и нагрузки медицинского персонала. Москва: ФГБУ «Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения», 2013. — 25 с. [Methodology for developing time standards and workload of medical personnel. Federal State Budgetary Central Research Institute of Organization and Informatization of Healthcare, Moscow, 2013. 25 p. (In Russ).]
15. Кудрявцев Н.Д., Сергунова К.А., Иванова Г.В., Семёнов Д.С., Хоружая А.Н., Ледихова Н.В. и др. Оценка эффективности внедрения технологии распознавания речи для подготовки протоколов рентгенологических исследований // Врач и информационные технологии. — 2020. — №1. — С.58-64. [Kudryavtsev ND, Sergunova KA, Ivanova GV, Semyonov DS, Horuzhaya AN, Ledikhova NV, et al. Evaluation of the effectiveness of the implementation of speech recognition technology for the preparation of radiological protocols. Physicians and IT. 2020; 1: 58-64. (In Russ).]
16. Морозов С.П., Владзимирский А.В., Гомболевский В.А., Кузьмина Е.С., Ледихова Н.В. Искусственный интеллект: автоматизированный анализ текста на естественном языке для аудита радиологических исследований // Вестник рентгенологии и радиологии. — 2018. — №99(5). — С.253-258. [Morozov SP, Vladzimirskiy AV, Gombolevskiy VA, Kuz’mina ES, Ledikhova NV. Artificial intelligence: natural language processing for peer-review in radiology. Journal of radiology and nuclear medicine. 2018; 99(5): 253-258. (In Russ).] doi: 10.20862/0042-4676-2018-99-5-253-258.
17. Donnelly LF, Grzeszczuk R, Guimaraes CV, Zhang W, Bisset Iii GS. Using a Natural Language Processing and Machine Learning Algorithm Program to Analyze Inter-Radiologist Report Style Variation and Compare Variation Between Radiologists When Using Highly Structured Versus More Free Text Reporting. Curr Probl Diagn Radiol. 2019 Nov-Dec; 48(6): 524-530. doi: 10.1067/j.cpradiol.2018.09.005.
18. Prevedello LM, Ledbetter S, Farkas C, Khorasani R. Implementation of speech recognition in a community-based radiology practice: effect on report turnaround times. J Am Coll Radiol. 2014 Apr; 11(4): 402-6. doi: 10.1016/j.jacr.2013.07.008.
19. Segrelles JD, Medina R, Blanquer I, Martí-Bonmatí L. Increasing the Efficiency on Producing Radiology Reports for Breast Cancer Diagnosis by Means of Structured Reports. A Comparative Study. Methods Inf Med. 2017 May 18; 56(3): 248-260. doi: 10.3414/ME16-01-0091.
20. Stern C, Boehm T, Seifert B, Kawel-Boehm N. Subspecialized Radiological Reporting Expedites Turnaround Time of Radiology Reports and Increases Productivity. Rofo. 2018 Jul; 190(7): 623-629. doi: 10.1055/s-0044-100728.
doi: 10.25881/18110193_2021_3_50.