前言
医学成像技术在癌症诊断中占有举足轻重的地位，而随着科学技术的进步，对疾病的诊断和治疗方法的选择也越来越重要。结构性的诊断报告以其标准化和系统化的特点，受到了越来越多的临床医师的青睐。通过比较两种方法在癌症诊断中的差异，探讨两者在癌症诊断中的应用价值。
1. 资料与方法
1.1 一般资料
本次研究内容覆盖2022年5月份到2023年5月份我院疑似肿瘤患者医学影像资料120份。这批患者的基础数据，如年龄、性别和肿瘤种类等，都经过了匿名处理，并进行了集中的数据搜集与解析。病人纳入标准如下：（1）病理学或者临床诊断证实肿瘤病人；（2）年纪超过了18岁；（3）未发生其他严重并发症。排除的标准是：（1）影像资料不全或者质量较差；（2）病人存在严重认知障碍，或者不能给予知情同意；（3）研究过程中，病人受到其他会对影像结果造成影响的处理。
1.2 方法
1.2.1 对照组
本研究以传统的医学图像为基础，对60名健康人进行病例分析，并对其进行回顾性分析。本发明是当前临床上最常用的一种诊断报告方法，它能使放射科医师根据自己的经验和诊断习惯，对所观察到的图像进行描述，其中包括肿瘤的大小、形状等；边缘特点，周边组织等数据。同时医师也可依据以上的观察提出可能的诊断建议。常规影像诊断报告中要包括患者一般情况、检查项目和方法、影像资料表现、图像评价和建议等。尽管报道形式富有弹性，可由医师根据自己的职业和诊断习惯自行选择，但是存在一定的局限性。报道的质量和准确度在很大程度上依赖于笔者的专业水平，也依赖于经验丰富的医师对其进行诊断，其中对同一影像数据的表述和解释也存在差异，从而导致诊疗意见的差异。然而, 由于缺少结构化的文本格式, 造成了漏检、漏检、漏检等问题，特别是缺少规范化的影像学特征，致使关键 数据被忽视。另外，对非专业人员（例如医生和病人）来说，使用了复杂的专业术语和非结构化的说明，使其难以理解，影响其普适性和实用性。
1.2.2 观察组
本研究选取了60名观察组成员，对他们提交了一份具有创新性的结构化医学图像诊断报告，并对这些数据进行了标准化的分类处理；其宗旨是提高诊断报告质量与效率。该课题提出了基于无结构化无结构文本的诊断报告方法，并通过系统分类与显示，解决了传统基于无结构化数据的缺失，不一致，解读困难等问题。具体地说，结构化报告涵盖了病人的基本情况，检查技术描述，详细影像学发现，根据这些结果可能作出的诊断以及根据目前最佳做法提出的建议跟进检查及治疗建议。该报道形式旨在增强报道完整性，缩小医生之间诊断差异并促进诊断准确率，还能增强报道可读性与可理解性，使得其他医疗工作者及患者对复杂医学信息的了解更加便捷。使用结构化报告最关键的优点之一就是它将数据标准化，既有利于提高临床决策效率，又能为临床研究、大数据分析等提供便于提取、便于解析的结构化数据。同时通过减少歧义、提高资料准确性、便于多学科组间交流等措施来完善病人治疗计划与管理。尽管结构性报告制度实施过程中出现了许多问题，例如有必要开展跨专科协作以制定统一报告标准以及有必要开展医师培训等，使之适用于新报告形式以及投资于信息技术来支持结构性报告编写和分享，但是考虑到它们对于改善医疗服务品质及患者安全具有重要意义，因此认为上述挑战很有价值。透过观察组使用结构化报告方法进行调查，希望能提供强有力证据来佐证结构化报告运用于临床，并为日后医疗影像诊断与处理提供完善途径。
1.3 观察指标
本项目拟从诊断准确率、医生对报告形式的满意程度、报告完成时间三个方面对其进行全面、系统的分析，揭示其在癌症诊断中的应用价值。
（1）诊断准确率
就医学图像分析而言，诊断是否准确是个十分重要的课题，特别是专业性强、要求技术含量高的癌症诊断。图像分析结果既是图像分析结果质量的直接体现，又对医生判断，治疗方案选择和患者预后有直接的影响。肿瘤研究中精准地诊断对于于判断病情分期，制订个体化治疗方案，评价疗效及监测肿瘤复发均有重要意义。故提高影像学诊断准确率对改善患者疗效及生活质量至关重要。本文的目的在于讨论结构性报告能否有效地改善癌症诊断准确性。该评价以双盲法为依据，验证2种报告形式诊断结果，包括确认病理诊断，常规后续检测和与国际认可诊断标准比较。在剔除研究者主观偏差及其他影响因素后，使用该方法能保证评价结果客观准确。提高诊断正确率有多种因素，主要有报告格式，资料综合，医师判读。在结构性诊断报告中，除了有标准的题头与子题之外，定序法也被建议用来使诊断性信息更详细，更系统，更统一。这种格式报表形式可降低由于个人经验及主观判断所带来的不一致性，并由而增加诊断准确率。这之外，对结构性报告各节内容及范围进行了清晰界定，有利于保证诊断报告完整性及细节性。因其成像特点要求报告其大小，形态，边界特征等；详尽地叙述了它周围的组织及其可能转移。这种细节描述是保证诊断全面，准确的关键。更进一步，结构式报告还可以通过促使医生精确理解并解读报告内容来帮助提高诊断准确率。传统非结构化报告由于医生书写习惯与风格不同，其信息表达会千差万别，从而造成信息解读不确定性大。相比较而言，结构式报告则是通过使用统一术语与格式来降低报告解读难度、减少误解发生概率，进而提升诊断准确性。
（2）医生对报告格式的满意度
医师对报表格式的满意度与医师对新报表形式的接受程度有很大的影响，进而影响到报表格式在实践中的应用。在建构型的报告情境下，报告的可读性和表达的清晰性以及报告的写作和解释的效率都是令人满意的。本研究藉由详细的问卷调查，收集临床医师对结构性报告和传统报告形式的偏好、使用经验以及在诊断期内的应用。此外，我们还将重点关注结构性报告能否提高医生的工作效率、减少误诊几率和促进医患之间的交流，从而全面评估其在临床中的应用价值。
（3）报告完成时间
报告完成时间直接反映诊断报告的有效性，不仅与医师工作负荷有关，而且与病人诊断结果是否具有同时性有关。通过实时记录临床医师填写报告所用时间，与常规非结构化报告相比较，评价其能否在确保或促进诊断准确性前提下减少报告写作时间。另外，对报告完成时间进行分析也涉及到报告准备工作的每一个环节，例如资料收集，影像解读，报告撰写与审查等等，目的在于发现与优化结构式报告流程可能存在的瓶颈问题，从而提升诊断报告工作的整体效率。
通过对上述3个维度进行综合评价，本文既是为了验证结构式医学影像诊断报告诊断肿瘤的优势，又力图揭示该报告应用于临床实践的潜力及提升空间。这种综合深入分析为今后医学影像诊断报告优化工作提供科学的依据与实
1.4 统计学方法
计量资料以 SPSS22.0软件处理，计量资料以(x̄±s）表示，用 t检验进行组间比较，计数资料用χ2检验， P<0.05为有显著差别。
2. 结果
2.1 诊断准确率与肿瘤类型：观察组患者的诊断正确率由原来的75%上升至95%.乳腺癌的确诊率由80%提高到90%.大肠癌的诊断正确率亦由82%上升至88%。结果显示，使用结构性病例报告可明显改善癌症的诊断率，且两者之间有显著差异（P<0.05）。
表1：诊断准确率与肿瘤类型
2.2 医生满意度与报告完成时间：观察组中有55%的医生表示非常满意，对照组仅有12%；同时，观察组的报告完成时间平均为30分钟，相比对照组的45分钟大幅缩短。这一结果不仅证明了结构式诊断报告在提高医生满意度方面的效果显著，同时也提升了工作效率。医生满意度和报告完成时间的差异均达到了统计学意义（P<0.05）。
表2：医生满意度与报告完成时间
3. 讨论
通过与常规的无结构性常规检查结果进行对比，发现结构性报告对提高病情准确性及医师满意度有明显优势。该课题研究结果将进一步验证以结构性分析为基础的癌症诊疗方案对癌症诊断和治疗的价值，同时对提高我国医疗服务水平具有积极作用。结构性之诊断报告为明确且系统化之描述方式，其使用规范化之模板对医疗图像进行解析。在本次研究中，我们采纳了一种创新的研究方法，对病人的基础信息、X线的特征、检查的结果以及检查的反馈和建议进行了清晰的分类，确保了研究报告的准确性和细节的完整性。相比而言，传统无结构化报告多依赖医师个人经验及写作方式，极有可能出现遗漏且表达不清，减少了诊断准确率，减少了医师间信息交换。另外建构性报表可显著提昇医师之工作满意度。这是因为它的逻辑性和逻辑性，使得医师撰写报告的效率大大提高，同时也方便了其它医务工作者的阅读与理解。这种方法在降低医务人员工作负荷的同时，还能最大限度地实现医护人员间的合作，从而促进诊疗决策效果。所以准确高效地进行癌症检测至关重要。癌症早发现，早诊断，早治疗是患者存活率及生存质量高低的关键。因其规范化、详尽检查结果、疾病诊断意见等特点，对于癌症早期识别、制订合理治疗方案有很强的优越性。我们之前的发现进一步证实了所提方法的正确性，有利于进一步提高癌症早期诊断的准确性，为患者提供准确的诊断和治疗，继而改善患者预后。但在执行结构化诊断报表过程中遇到许多困难。医师要熟练书写与解释报告，须接受相应训练。基于此，我们通过对PACS（PACS）和EMR（EMR）的持续改进和整合，达到了数据的共享目的。然而，鉴于在提高诊断准确性和医师满意度方面，这一投资和奉献是宝贵的。
参考文献
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作者简介: 郑海 出生年月:1982.08 性别:男 籍贯:陕西省汉中市城固县 民族:汉 学历:本科 职称:中级 研究方向:影像诊断和综合介入
