д-р мед. наук, специалист отдела координации научной и образовательной деятельности, 634012, Томск, ул. Киевская, 111а;
профессор кафедры медицинской и биологической кибернетики, 634050, Томск, Московский тракт, 2
Dr. Sci. (Med.), Specialist of the Department for Research and Training Coordination, 111a, Kievskaya str., Tomsk, 634012;
Professor, Department of Medical and Biological Cybernetics, 2, Moskovsky tract, Tomsk, 634050
д-р мед. наук, заведующий лабораторией радионуклидных методов исследования,
634012, Томск, ул. Киевская, 111а
Dr. Sci. (Med.), Head of Department of Nuclear Medicine, Cardiology Research Institute,
111a, Kievskaya str., Tomsk, 634012
канд. мед. наук, старший научный сотрудник, отделение рентгеновских и томографических методов диагностики,
634012, Томск, ул. Киевская, 111а
Cand. Sci. (Med.), Senior Research Scientist, Department of Radiology and Tomography,
111a, Kievskaya str., Tomsk, 634012
канд. мед. наук, врач-рентгенолог кабинета спиральной компьютерной томографии, отделение рентгеновских и томографических методов диагностики,
634012, Томск, ул. Киевская, 111а
Cand. Sci. (Med.), Radiologist, Spiral Computed Tomography Department, Department of Radiology and Tomography, Cardiology Research Institute,
111a, Kievskaya str., Tomsk, 634012
канд. мед. наук, заведующий отделением рентгенохирургических методов диагностики и лечения,
634012, Томск, ул. Киевская, 111а
Cand. Sci. (Med.), Cardiologist, Head of Department of Invasive Cardiology,
111a, Kievskaya str., Tomsk, 634012
канд. мед. наук, врач отделения функциональной диагностики,
634012, Томск, ул. Киевская, 111а
Cand. Sci. (Med.), Physician, Functional Diagnostics Department,
111a, Kievskaya str., Tomsk, 634012
д-р мед. наук, ведущий научный сотрудник, отделение патологии миокарда,
634012, Томск, ул. Киевская, 111а
Dr. Sci. (Med.), Leading Research Scientist, Department of Myocardial Pathology,
111a, Kievskaya str., Tomsk, 634012
канд. мед. наук, доцент кафедры кардиологии,
634050, Томск, Московский тракт, 2
Cand. Sci. (Med.), Associate Professor, Department of Cardiology,
2, Moskovsky tract, Tomsk, 634050
магистрант,
634050, Томск, пр. Ленина, 30
Master’s Student,
30, Lenina ave., Tomsk, 634050
Введение. Интеграция мультимедийных результатов диагностических исследований в информационную модель лечебно-диагностического процесса позволяет обучать принятию врачебных решений с учетом всей доступной информации о пациенте.
Цель работы: использование мультимедийных результатов инструментальных методов исследования для формирования и проверки уровня принятия эффективных диагностических решений.
Материал и методы. В ходе лечебно-диагностического процесса возникает значительный массив мультимедийной информации, которая извлекается из баз данных диагностических подразделений и важна для принятия врачебных решений. При необходимости модель дополнялась релевантными по клинико-демографическим характеристикам исследованиями других пациентов. В зависимости от целей дальнейшего использования мультимедийные компоненты интегрировались в виртуальные симуляции с двумя разными траекториями предъявления информации обучающимся.
Результаты. На первом этапе проекта мультимедийные компоненты были интегрированы в линейные модели завершенных случаев заболевания для демонстрации обучающимся врачебных решений. Они предъявляются в виде фрагментов записей магнитно-резонансной томографии (МРТ), эхокардиографии (ЭхоКГ), ультразвукового исследования (УЗИ) сосудов; сканированных записей электрокардиограммы (ЭКГ), результатов ангиографии, изображений рентгенограмм, томограмм и других визуализирующих методов исследования пациента. Каждый мультимедиа файл сопровождается текстовым заключением соответствующего специалиста. На втором этапе они интегрированы в модели с разветвленной траекторией предъявления информации. В зависимости от принимаемых решений течение болезни и состояние пациента меняются, что означает наличие альтернативных сценариев лечебно-диагностического процесса в отличие от реально инвариантного лечения пациента. Эта возможность особенно важна для формирования компетенций принятия врачебных решений в безопасных условиях симуляции. Для клинико-диагностических задач авторами разработана рейтинговая система количественной оценки эффективности принятых решений.
Обсуждение. Формирование врачебных компетенций в образовательном процессе путем многократного принятия решений в меняющихся условиях критически важно для здоровья и жизни больных и может быть эффективно реализовано через симуляционные технологии. Web-доступ к этому контенту стратегически важен для использования виртуальных пациентов с мультимедийными диагностическими результатами для отработки навыков принятия решений в клинических дисциплинах.
Introduction. Integration of multimedia results of diagnostic examinations into the information model of diagnostic and treatment process makes it possible to teach medical decision-making taking into account all available information about the patient.
Aim. The purpose of this work was to use multimedia results of instrumental examination methods to form and verify the level of effective diagnostic decision-making.
Material and Methods. A significant array of multimedia information arising in the course of treatment and diagnostic process was derived from databases of diagnostic units and was important for medical decision-making. The model was supplemented with clinically and demographically relevant studies of other patients when necessary. The multimedia components were integrated into the virtual simulations with two different trajectories of information presentation to the trainees depending on the purpose of further use.
Results. At the first stage of the project, the multimedia components were integrated into linear models of completed cases to demonstrate medical decisions to the trainees. The multimedia components were presented as the fragments of magnetic resonance imaging (MRI) data, echocardiography and vascular ultrasound recordings, scanned electrocardiograms (ECG), angiography results, X-ray images, tomograms, and results of other visualization methods of patient examination. Each multimedia file was accompanied by a textual conclusion made by a relevant specialist. At the second stage, the multimedia components were integrated into the models with a branched trajectory of information presentation. The course of disease and the patient’s condition could change depending on the decisions made, which means that there are alternative scenarios of the therapeutic and diagnostic process unlike the real invariant treatment of the patient. This possibility is especially important for the formation of medical decision-making competencies in safe conditions of simulation. To elaborate clinical diagnostic tasks, the authors developed a rating system quantifying the effectiveness of the decisions.
Discussion. Building physician competencies in the educational process through repeated decision-making under changing conditions is crucially important for the health and lives of patients and can be effectively implemented using simulation technologies. Web access to this content is strategically important for the use of virtual patients with multimedia diagnostic results to practice decision-making skills in clinical disciplines.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.