影像结构式诊断报告在肿瘤诊断中的临床应用及思考

影像结构式诊断报告在肿瘤诊断中的临床应用及思考

董礼艳 康洪涛 赵宏文

云南省德 宏州人民医院  云南省德宏州芒市 单位邮编：648400

摘要：目的：探究分析将影像结构式诊断报告应用于肿瘤诊断的应用管理中。方法：将2022年6月至2023年12月作为研究时段，在该时段与我院中开展影像结构式诊断报告，在处理完成后，录入该时段我院中开具的肿瘤诊断34份作为研究对象进行对比，记录为实验组，同时直接在2022年1月至2023年10月间，将我院中开具的肿瘤诊断结果34份作为研究对象进行对比，记录为对照组。在处理完成后，由我院医务人员对两组中的诊断错误，分析影像结构式诊断报告对诊断产生的促进作用。结果：在实验结果中发现对照组中出现识别错误、读片错误以及诊断失误的事件，相较于实验组来说明显更高，组内对比差异显著（P＜0.05）。结论：本研究的结果表明影像结构式诊断报告在医院药品调剂管理中具有显著的价值，通过影像结构式诊断报告，可以有效减少药品调剂过程中的错误，提高肿瘤诊断的合理性。综合而言，影像结构式诊断报告在医院药品调剂管理中的应用，为优化肿瘤影像诊断、提升患者用药质量提供了重要的支持和指导。

关键词：肿瘤；肿瘤影像诊断失误；诊断；影像结构式诊断报告

在现代医疗实践中，精确、及时的肿瘤诊断对于病人的治疗规划与预后评估至关重要。随着医疗技术的不断进步，尤其是医学影像学的迅猛发展，我们已能通过高分辨率影像设备观察到肿瘤的微观结构，为临床提供了前所未有的诊断依据[1]。然而，医学影像的解读需要高度专业化的知识和经验，且在面对大量数据时容易出现诊断疏漏或误判[2]。为应对这一挑战，影像结构式诊断报告应运而生。它通过标准化的报告格式，将复杂的影像学发现转化为结构化的数据，旨在提高诊断的准确性和效率[3]。这种报告方式不仅有助于医生快速、准确地把握病情，还便于多学科团队之间的沟通与协作，为患者提供更加个性化和精准的治疗方案。随着人工智能技术的引入，影像结构式诊断报告的价值进一步得到了提升。人工智能算法能够在海量的影像数据中快速识别出异常，协助医生进行更为精确的分析与判断，从而提高诊断效率和减少人为错误，此外，结构化的报告格式为后续的数据挖掘与研究提供了便利，有助于推动医学影像学和肿瘤学领域的科学研究。探究分析将影像结构式诊断报告应用于肿瘤诊断的应用管理中。

1一般资料与方法

1.1一般资料

    将2022年6月至2023年12月作为研究时段，在该时段与我院中开展影像结构式诊断报告，在处理完成后，录入该时段我院中开具的肿瘤诊断34份作为研究对象进行对比，记录为实验组，同时直接在2022年1月至2023年10月间，将我院中开具的肿瘤诊断34份作为研究对象进行对比，记录为对照组。本次研究中共对照组内包含男性患者18例，女性患者16例，年龄介于21-77岁之间，平均年龄（49.1±3.9）岁。实验组内包含男性患者17例，女性患者17例，年龄介于23-75岁之间，平均年龄（51.0±4.3）岁。

所有患者均接受本次实验并签署知情同意书，比较两组患者年龄、性别等资料未发现明显差异，有对比的条件（P＞0.05）。

1.2方法

影像结构式诊断报告的核心在于将医学影像数据进行标准化处理和分析，以便于医疗人员能够更快速、更准确地解读和使用这些信息，这一策略的实施首先需要对影像数据进行标准化采集，确保不同时间、不同设备获得的影像资料可以在同一标准下进行比较和分析。通过软件工具对影像进行预处理，如增强图像对比度、去除噪声、标记关键结构等，以提升影像数据的可读性和可解释性，此外，采用结构化的报告模板，将影像学特征按照固定格式和术语描述，减少医师间解读的差异性，从而提高诊断的一致性和准确性。通过这种标准化的处理和分析，不仅可以提升医生对影像资料的使用效率，还有助于累积标准化的影像数据库，为后续的研究和人工智能算法的训练提供宝贵的资源。

在肿瘤诊断中，不同类型的影像学检查（如CT、MRI、PET等）可以提供各自独特的诊断信息，影像结构式诊断报告的一个重要应用策略是综合利用多模态影像数据，通过对不同类型影像数据的结构化分析和整合，提供更全面、更准确的肿瘤诊断信息，这要求医疗团队成员具有跨学科的专业知识，能够理解和评估各种类型影像数据的特点和价值。通过专业软件工具，将不同来源的影像数据进行配准和融合，实现对肿瘤位置、大小、形态及其与周围组织的关系等多维度信息的全面分析，此策略不仅有助于提高肿瘤的检出率和分期准确性，还能为治疗计划的制定提供更为科学的依据。

1.3 评价标准

    在对患者进行处理后，需要记录患者出现的不良诊断状况。

1.4 统计学方法

   本次研究统计学软件采用 Spss21.00 for windows，分析患者基本资料以及本次研究结果中实验资料，计数资料应用采用t检验、计数资料采用χ2检验等统计方法，显著性水平设定为P＜0.05。

2结果

在实验结果中发现对照组中出现识别错误、读片错误以及诊断失误的事件，相较于实验组来说明显更高，组内对比差异显著（P＜0.05）。

表1 两组药方出现的肿瘤影像诊断失误对比

3讨论

肿瘤诊断是现代医学领域中的一项重要而复杂的任务，它不仅要求医生能够精确地识别出肿瘤的存在，还要对其类型、分期以及可能的扩散路径有一个清晰的了解。这一过程对医学影像学的依赖程度极高，因为影像学检查能提供直观、详细的肿瘤结构信息，是诊断和治疗规划中不可或缺的一部分，然而，肿瘤影像诊断的挑战在于，即便是经验丰富的放射科医生也可能在复杂的影像中遗漏重要细节，或对某些模糊不清的影像特征做出错误解读[4]。

本研究通过引入影像结构式诊断报告，试图提高肿瘤诊断的准确性和效率，结果表明，采用结构式诊断报告的实验组在识别错误、读片错误以及诊断失误方面的发生率显著低于对照组。这一发现支持了影像结构式诊断报告在提升肿瘤诊断质量中的潜在价值，特别是在减少医疗错误方面的重要作用。结构化的诊断报告通过提供标准化的影像解读流程和格式，帮助医生系统性地评估每一个影像特征，减少了因疏漏或主观判断差异导致的错误，该报告格式利于多学科团队之间的沟通，确保每一位参与患者治疗规划的医生都能基于相同的、准确的诊断信息作出决策，从而提高了治疗方案的整体质量。

综合而言，影像结构式诊断报告在医院药品调剂管理中的应用，为优化肿瘤影像诊断、提升患者用药质量提供了重要的支持和指导。

参考文献

[1]刘琳, 魏春燕, 张桂芳, 夏辉, 王丙聚, 郭爱红. 多模态磁共振成像图像中定量特征构建影像组学模型对乳腺癌诊断价值分析[J]. 山西医药杂志, 2024, 53 (03): 163-134.

[2]张余音. 多排螺旋CT在急腹症影像诊断中的价值[J]. 中国医药指南, 2024, 22 (02): 111-113.

[3]罗梵, 张娜, 李晨曦. AI技术在儿童肺结核影像诊断中的研究现状与展望[J]. 新发传染病电子杂志, 2023, 8 (06): 79-83.

[4]刘刚, 崔磊. 医学影像结构式诊断报告在肿瘤诊断中的临床应用及思考[J]. 放射学实践, 2022, 37 (02): 270-273.