Технологии КД для автоматического считывания цифровых рентгеновских снимков для выявления ТБ предлагают многообещающее решение для стран с высокой распространенностью заболевания, однако выбор соответствующего продукта для КД для конкретных условий может быть сложным. При выборе продукта для КД программы по борьбе с туберкулезом и разработчики должны учитывать несколько аспектов технологии и ее взаимодействия с имеющейся инфраструктурой, включая следующее:
- одобрение продукции национальными и международными регулирующими органами;
- точность продукта в отношении выявления патологических изменений, соответствующих ТБ;
- требования для запуска программы КД, в том числе:
- необходимое программное и аппаратное обеспечение. Большинство продуктов для КД (но не все) можно использовать на любой платформе для цифровой рентгенографии. Это соображение должно включать варианты интеграции с имеющимися и унаследованными системами.
- подключение к интернету, необходимое для использования программы. Хотя виртуальное использование является наиболее распространенным вариантом, в этом случае есть риск затрудненного доступа к стабильному интернет-соединению. «Облачные» программы для КД требуют стабильного интернет-соединения, и большинство разработчиков предлагают решения, которые могут работать независимо от подключения к интернету, хотя их стоимость может варьироваться.
- затраты на использование КД. Схемы ценообразования для программ для КД сильно различаются в зависимости от таких факторов, как укрупненные затраты (будет ли оборудование приобретено вместе с программным обеспечением), затраты на установку и настройку, а также стоимость расшифровки изображений. Затраты на автоматическую расшифровку могут быть определены в расчете на каждую процедуру РГК (обычно за объем) или в качестве фиксированной стоимости при неограниченном использовании в течение определенного времени. Также следует учитывать затраты на техническое обслуживание.
- безопасность и конфиденциальность данных. Для работы программы для КД по умолчанию используются коммерческие облачные серверы. Однако страны все больше озабочены конфиденциальностью и требуют установить серверы на их территории. Можно настроить местные серверы или серверы внутри страны, хотя это потребует дополнительных затрат. При использовании коммерческих облачных серверов для расшифровки рентгенограмм необходимо обезличивать изображения перед загрузкой. Большинство решений для КД включают в себя инструмент анонимности.
Рынок продуктов для КД для выявления ТБ постоянно меняется и расширяется, и почти каждый день появляются новые версии продуктов и новые компании. Глобальный альянс по диагностике FIND совместно с партнерством Stop TB («Остановить туберкулез») создали онлайнхранилище данных о продуктах для КД, в настоящее время представленных на рынке, и их основных характеристиках, как описано выше, на основе результатов опросов разработчиков, которые можно найти по адресу https://www.ai4hlth.org/. Цель этой общедоступной, регулярно обновляемой базы данных – дать разработчикам возможность быть в курсе быстро меняющейся ситуации в сфере новых технологий.
Эффективная интеграция продуктов для КД в плановый скрининг или сортировку на ТБ требует определения соответствующих пороговых значений для КД, которые будут использоваться для индикации о положительном результате скрининга и необходимости в дальнейшей диагностической оценке на наличие ТБ. Поскольку пороговые значения для продуктов для КД не являются статическими или подходящими для программного обеспечения или даже версий одного и того же программного обеспечения, пользователь должен определить наиболее подходящее отклонение от нормы или пороговый показатель для условий и варианта их применения, при превышении которых должен будет проводиться подтверждающий диагностический тест. Определение оптимального порога для каждого варианта использования КД требует решения о целях и приемлемых затратах на проведение скрининга. Как и в случае с другими инструментами скрининга, существует неизбежный баланс при выборе порогового показателя: более низкие показатели максимизируют чувствительность инструмента для выявления пациентов с ТБ в обследуемой группе населения, но приводят к дополнительным затратам на диагностическое тестирование из-за снижения специфичности. Более высокие показатели приведут к уменьшению числа диагностических тестов и, следовательно, связанных с ними затрат и, вероятно, будут сфокусированы на выявлении более тяжелых случаев, но снижение чувствительности приведет к гиподиагностике (рис. 4.1).
КД может быть интегрирована в скрининг на туберкулез или медицинскую сортировку при отсутствии возможности расшифровки изображений человеком, или этот метод можно использовать при наличии обученных специалистов, чтобы уменьшить рабочую нагрузку.
- КД можно использовать для первоначального скрининга, при этом результат, свидетельствующий о любом патологическом изменении, передается специалисту для окончательной расшифровки.
- КД может использоваться для первоначального скрининга, при этом часть всех результатов проверяется специалистом (например, все результаты КД, свидетельствующие о патологическом изменении, и 10 % нормальных результатов).
- КД может полностью заменить человека, при этом все результаты с отклонениями от нормы направляются на диагностическую оценку.
- КД и расшифровка специалистом могут выполняться параллельно, при этом результаты с любыми отклонениями от нормы направляются на диагностическую оценку.
Эффективность КД с точки зрения чувствительности и специфичности определенного порогового показателя, вероятно, будет зависеть от эпидемиологии ТБ и групп населения, таких как люди, живущие с ВИЧ, и пожилые люди. Также пороговые показатели существенно различаются в зависимости от продукта для КД и даже среди версий одного и того же программного обеспечения. Таким образом, определение пороговых показателей в соответствии с местными условиями является неотъемлемой частью внедрения и использования КД и требует, чтобы программы по борьбе с туберкулезом учитывали общую цель КД в алгоритмах скрининга и диагностики ТБ.