В целях стандартизации описания медицинской визуализации молочной железы в мировой практике широко используется система протоколирования изображений BI-RADS (Breast Imaging Reporting And Data System), разработанная американской коллегией радиологов ACR. Вместе с тем, многочисленные визуальные проявления заболеваний молочной железы при разных лучевых методах исследования затрудняют принятие диагностических решений при использовании системы BI-RADS. Наибольшие сложности возникают при оценке многообразных мультипараметрических ультразвуковых (УЗ) признаков заболеваний. В этой связи для повышения эффективности настоящих технологий и скорейшего принятия диагностических решений становится актуальной разработка системной модели на основе алгоритмов с использованием лексикона BI-RADS.
Материалы и методы. С 2017 по 2019 гг. на базе ФГБУ «НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова» Минздрава России были обследованы 277 женщин с различными жалобами на заболевание молочных желез с помощью мультипараметрического УЗИ с применением эластографии и контрастного усиления (2,5 мл Соновью) на ультразвуковом сканере Hitachi Hi Vision Ascendus. Программная реализация модели принятия диагностических решений осуществлялась средствами языка программирования C# с использованием интегрированной среды разработки Microsoft Visual.
Результаты. Эффективность разработанной диагностической модели с помощью оптимального алгоритма применения различных УЗ технологий при определении злокачественности образования показала чувствительность (Ч) = 90,8%, специфичность (С) = 95,5%, прогностичность положительного результата (ППР) = 88,5%, прогностичность отрицательного результата (ПОР) = 96,4%, точность (Т) = 94,2%. Эффективность разработанной модели при группировании заболеваний показала Ч = 84,2%, С = 81,1%, ППР = 62,7%, ПОР = 93,1%, Т = 81,9%.
Выводы. Предложенная системная модель оптимального алгоритма принятия диагностического решения на основании статистически значимых мультипараметрических УЗ признаков повышает диагностическую эффективность.
