actabiomedicaActa Biomedica ScientificaActa Biomedica Scientifica2541-94202587-9596Scientific Centre for Family Health and Human Reproduction Problems10.29413/ABS.2026-11.3.24actabiomedica-6193Research ArticleЭКОНОМИКА И МЕНЕДЖМЕНТ В ЗДРАВООХРАНЕНИИECONOMICS AND HEALTHCARE MANAGEMENTОрганизационная двухкомпонентная модель клинико-рентгенологического скрининга туберкулеза легких в условиях малонаселенной территории Республики Саха (Якутия)Two-component organizational model for clinical and radiological screening for pulmonary tuberculosis in a sparsely populated territory of the Sakha Republic (Yakutia)https://orcid.org/0000-0001-7489-9221ПрокопьевЕ. С.ProkopevE. S.

Прокопьев Егор Спиридонович – директор ГБУ Республики Саха (Якутия) «Научно-практический центр «Фтизиатрия» им. Е.Н. Андреева»; старший преподаватель базовой кафедры фтизиатрии Медицинского института, ФГАОУ ВО «Северо-восточный ФУ им. М.К. Аммосова»; научный сотрудник ФГБУ «НМИЦ фтизиопульмонологии и инфекционных заболеваний» Минздрава России.

677015, Якутск, ул. Петра Алексеева, 93; 677000, Якутск, ул. Ойунского, 27; 127473 Москва, ул. Достоевского, д. 4, корпус 1

Egor S. Prokopev – director, E.N. Andreev Phthisiology Research-Practice Center; senior lecturer, Basic Department of Phthisiology, Institute of Medicine at M.K. Ammosov North-Eastern Federal University; research officer, National Medical Research Center of Phthisiopulmonology and Infectious Diseases, Ministry of Health of the RF.

Petr Alekseev str., 93, Yakutsk 677005; Oyunskogo str., 27, Yakutsk 677000; Dostoevsky str., 4, building 1, Moscow 127473

npcftiz@gov14.ruhttps://orcid.org/0000-0002-7663-6262ЯковлеваЛ. П.YakovlevaL. P.

Яковлева Людмила Петровна – кандидат медицинских наук, заведующая Республиканским противотуберкулезным диспансером ГБУ Республики Саха (Якутия).

677015, Якутск, ул. Петра Алексеева, 93

Lyudmila P. Yakovleva – Cand. Sc. (Med.), head of the Republican Tuberculosis Treatment and Prevention Center.

Petr Alekseev str., 93, Yakutsk 677005

lpyak95@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-9300-9754ЗоринаС. П.ZorinaS. P.

Зорина Светлана Павловна – кандидат медицинских наук, заведующая организационно-аналитическим отделом ГБУ Республики Саха (Якутия).

677015, Якутск, ул. Петра Алексеева, 93

Svetlana P. Zorina – Cand. Sc. (Med.), head of Organization and Analytics Department.

Petr Alekseev str., 93, Yakutsk 677005

zorinasp@yandex.ruhttps://orcid.org/0009-0005-1306-1384НикифороваН. А.NikiforovaN. A.

Никифорова Нина Афанасьевна – врач-рентгенолог ГБУ Республики Саха (Якутия).

677015, Якутск, ул. Петра Алексеева, 93

Nina A. Nikiforova – Radiologist.

Petr Alekseev str., 93, Yakutsk 677005

nikiada@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-4365-5894ПаролинаЛ. Е.ParolinaL. E.

Паролина Любовь Евгеньевна – доктор медицинских наук, профессор, руководитель Центра образования.

127473 Москва, ул. Достоевского, д. 4, корпус 1

Lyubov E. Parolina – Dr. Sc. (Med.), professor, head of Education Center.

Dostoevsky str., 4, building 1, Moscow 127473

l.parolina@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7673-3815ВинокуроваМ. К.VinokurovaM. K.

Винокурова Мария Константиновна – доктор медицинских наук, заместитель директора по организационной и научной работе ГБУ Республики Саха (Якутия) «Научно-практический центр «Фтизиатрия» им. Е.Н. Андреева»; профессор базовой кафедры фтизиатрии Медицинского института, ФГАОУ ВО «Северо-восточный ФУ им. М.К. Аммосова».

677015, Якутск, ул. Петра Алексеева, 93; 677000, Якутск, ул. Ойунского, 27

Mariya K. Vinokurova – Dr. Sc. (Med.), deputy director for Organization and Science, E.N. Andreev Phthisiology Research-Practice Center; professor, Basic Department of Phthisiology, Institute of Medicine at M.K. Ammosov North-Eastern FU.

Petr Alekseev str., 93, Yakutsk 677005; Oyunskogo str., 27, Yakutsk 677000

mkvin61@mail.ruГБУ Республики Саха (Якутия) «Научно-практический центр «Фтизиатрия» им. Е.Н. Андреева»; Медицинский институт ФГАОУ ВО «Северо-восточный Федеральный Университет им. М.К. Аммосова»; ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр фтизиопульмонологии и инфекционных заболеваний» Минздрава РоссииРоссияE.N. Andreev Phthisiology ResearchPractice Center; Institute of Medicine at M.K. Ammosov North-Eastern Federal University; National Medical Research Center of Phthisiopulmonology and Infectious Diseases, Ministry of Health of the Russian FederationRussian FederationГБУ Республики Саха (Якутия) «Научно-практический центр «Фтизиатрия» им. Е.Н. Андреева»РоссияE.N. Andreev Phthisiology ResearchPractice CenterRussian FederationФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр фтизиопульмонологии и инфекционных заболеваний» Минздрава РоссииРоссияNational Medical Research Center of Phthisiopulmonology and Infectious Diseases, Ministry of Health of the Russian FederationRussian FederationГБУ Республики Саха (Якутия) «Научно-практический центр «Фтизиатрия» им. Е.Н. Андреева»; Медицинский институт ФГАОУ ВО «Северо-восточный Федеральный Университет им. М.К. Аммосова»РоссияE.N. Andreev Phthisiology ResearchPractice Center; Institute of Medicine at M.K. Ammosov North-Eastern Federal UniversityRussian Federation202602082026113201211Copyright © Прокопьев Е.С., Яковлева Л.П., Зорина С.П., Никифорова Н.А., Паролина Л.Е., Винокурова М.К., 20262026Прокопьев Е.С., Яковлева Л.П., Зорина С.П., Никифорова Н.А., Паролина Л.Е., Винокурова М.К.Prokopev E.S., Yakovleva L.P., Zorina S.P., Nikiforova N.A., Parolina L.E., Vinokurova M.K.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.actabiomedica.ru/jour/article/view/6193Обоснование

Обоснование. Сложности организации выявления туберкулеза в малонаселенных территориях связаны в первую очередь с низким уровнем транспортной доступности и дефицитом медицинских кадров. В этих условиях является актуальным внедрение современных информационных технологий (ИТ) в процессы клинико-рентгенологического скрининга заболевания.

Цель исследования

Цель исследования. Оптимизация методов выявления и диагностики туберкулеза легких с использованием ИТ в условиях малонаселенной территории Республики Саха (Якутия).

Методы

Методы. В 7 пилотных медицинских организациях Республики Саха (Якутия) проведена апробация Организационной двухкомпонентной модели клинико-рентгенологического скрининга туберкулеза с применением ИТ: центрального архива медицинских изображений и телемедицины для дистанционной постановки диагноза, а также искусственного интеллекта для двойного чтения флюорограмм. Оценка эффективности проводилась путем ежемесячного контроля охвата населения флюорографическим осмотром, учета временных затрат на двойное чтение флюорограмм и сроков установления диагноза туберкулеза.

Результаты

Результаты. Апробация в пилотных медицинских организациях Организационной двухкомпонентной модели клинико-рентгенологического скрининга туберкулеза с применением ИТ и искусственного интеллекта привело к повышению охвата населения и лиц из групп риска по туберкулезу флюорографическими осмотрами, а также к сокращению временных затрат на двойное чтение флюорограмм и сроков диагностики туберкулеза на уровне общей лечебной сети и противотуберкулезной службы. С учетом наличия особенностей в организации выявления туберкулеза в различных социально-территориальных зонах региона Крайнего Севера разработана модель клинико-рентгенологического скрининга туберкулеза легких, состоящая из двух организационных вариантов для использования в условиях Арктической и Промышленной зон. Модель состоит из трех этапов: рентгенологического, клинического и специализированного, осуществляемых на уровне подразделений центральной районной больницы.

Заключение

Заключение. Предложенная модель скринингового обследования на туберкулез с использованием ИТ рекомендована для применения в малонаселенных районах Крайнего Севера.

Background

Background. The challenges of organizing tuberculosis detection in sparsely populated areas are primarily associated with poor transportation access and a shortage of medical personnel. Under these conditions, the implementation of modern information technologies in clinical and radiological screening for the disease becomes highly relevant.

Aim

Aim. To optimize methods for the detection and diagnosis of pulmonary tuberculosis using information technologies in the sparsely populated territory of the Republic of Sakha (Yakutia).

Methods

Methods. A pilot study was conducted in seven medical organizations of the Republic of Sakha (Yakutia) to test a two-component organizational model for clinical and radiological tuberculosis screening utilizing information technologies: a central medical image archive and telemedicine for remote diagnosis, as well as artificial intelligence for double reading of fluorograms. Effectiveness was assessed by monthly monitoring of population coverage with fluorographic examinations, measuring the time spent on double reading of fluorograms, and assessing the time to tuberculosis diagnosis.

Results

Results. The pilot implementation of the two-component organizational model for clinical and radiological tuberculosis screening, employing information technologies and artificial intelligence in medical organizations, led to increased fluorographic examination coverage of the general population and individuals at risk for tuberculosis. This implementation also reduced the time required for double reading of fluorograms and shortened tuberculosis diagnostic timelines, both in the general medical network and at the specialized tuberculosis service level. Considering the specific characteristics of tuberculosis detection organization across different socio-territorial zones of the Far North, a model for clinical and radiological screening of pulmonary tuberculosis was developed. This model comprises two organizational variants tailored for use in the Arctic and industrial zones. The model consists of three stages (radiological, clinical, and specialized) implemented at the level of the central district hospital departments.

Conclusion

Conclusion. The proposed model for tuberculosis screening using information technologies is recommended for implementation in sparsely populated districts of the Far North.

туберкулез легкихскринингвыявлениедиагностикаинформационные технологиителемедицинаискусственный интеллектpulmonary tuberculosismass screeningdiagnosisinformation technologytelemedicineartificial intelligenceReferencesБородулина Е.А. Вопросы выявления туберкулеза в общеврачебной практике. Врач. 2023; 34(2): 5–10. doi: 10.29296/25877305-2023-02-01Borodulina EA. Issues of tuberculosis detection in general medical practice. Doctor. 2023; 34(2): 5–10. (In Russ). doi: 10.29296/25877305-2023-02-01Гусейналиева В.Н. Совершенствование выявления туберкулеза в учреждениях первичного медицинского звена и его влияние на показатель заболеваемости. Туберкулез и болезни легких. 2020; 98(10): 41–46. doi: 10.21292/2075-1230-2020-98-10-41-46Guseynalieva VN. Improved detection of tuberculosis in primary health care and its impact on the incidence. Tuberculosis and Lung Diseases. 2020; 98(10): 41–46. (In Russ.). doi: 10.21292/2075-1230-2020-98-10-41-46Стерликов С.А., Галкин В.Б., Малиев Б.М., Широкова А.А., Хоротэтто В.А., Майжегишева А.С. Влияние активного выявления случаев туберкулеза на результаты лечения взрослых пациентов с туберкулезом легких. Туберкулез и болезни легких. 2021; 99(7): 33–40. doi. 10.21292/2075-1230-2021-99-7-33-40Sterlikov SА, Gаlkin VB, Mаliev BM, Shirokovа АА, Khorotetto VA, Mаyzhegishevа АS. Impact of active case finding on treatment outcomes in adult pulmonary tuberculosis patients. Tuberculosis and Lung Diseases. 2021; 99(7): 33–40. (In Russ.). doi. 10.21292/2075-1230-2021-99-7-33-40Бурцева Т.Е., Слепцова С.С., Гоголев Н.М., Афанасьева Л.Н., Борисова Е.А., Коростелева А.В. и др. Особенности медицинского обслуживания и медико-демографические показатели в арктических районах РС(Я). Якутский медицинский журнал. 2021; (1): 73–77. doi: 10.25789/YMJ.2021.73.20Burtseva TE, Sleptsova SS, Gogolev NM, Afanaseva LN, Borisova EA, Korosteleva AV, et al. Features of medical care and medical-demographic indicators in the Arctic regions of the Republic of Sakha (Yakutia). Yakut Medical Journal. 2021; (1): 73-77. (In Russ.). doi: 10.25789/YMJ.2021.73.20Калашников К.Н., Артамонов И.В. Здравоохранение сельских территорий: пространственно-временные аспекты доступности. Проблемы развития территории. 2020; 2(106): 120–132. DOI: 10.15838/ptd.2020.2.106.9Kalashnikov KN, Artamonov IV. Health care in rural areas: spatial and temporal aspects of accessibility. Problems of Territory’s Development. 2020; 2(106): 120–132. (In Russ.). DOI: 10.15838/ptd.2020.2.106.9Ступак В.С., Маношкина Е.М., Деев И.А., Кобякова О.С., Бантьева М.Н., Соколовская Т.А. Климатогеографические предпосылки организации медицинской помощи населению районов Крайнего Севера в Российской Федерации. Профилактическая медицина. 2023; 26(12): 109–115. doi: 10.17116/profmed202326121109Stupac VS, Manoshkina EM, Deev IA, Kobyakova OS, Bantyeva MN, Sokolovskaya TA. Climatogeographic background for organizing medical care for the Far North Russian Federation population. Russian Journal of Preventive Medicine. 2023; 26(12): 109–115. (In Russ.). doi: 10.17116/profmed202326121109Цыбикова Э.Б., Зубова Н.А. Подходы к организации выявления туберкулеза органов дыхания в условиях снижения его распространенности. Туберкулез и болезни легких. 2019; 97(9): 33–39. doi: 10.21292/2075-1230-2019-97-9-33-39Tsybikova EB, Zubova NA. Approaches to organization of respiratory tuberculosis detection when its prevalence is decreasing. Tuberculosis and Lung Diseases. 2019; 97(9): 33–39. (In Russ.). doi: 10.21292/2075-1230-2019-97-9-33-39Коровка В.Г., Галкин В.Б., Паниди Е.А., Кузнецов И.С., Бельтюков М.В., Соколович Е.Г. и др. Возможности геоинформационных технологий для улучшения качества мониторинга очагов социально значимых инфекций. Профилактическая медицина. 2021; 24(10): 7-13. doi: 10.17116/profmed2021241017Korovka VG, Galkin VB, Panidi EA, et al. Potential of geoinformation technologies to improve the monitoring of socially significant infections outbreaks. Russian Journal of Preventive Medicine. 2021; 24(10): 713. (In Russ.). doi: 10.17116/profmed2021241017Морозов С.П., Кокина Д.Ю., Павлов Н.А., Кирпичев Ю.С., Гомболевский В.А., Андрейченко А.Е. Клинические аспекты применения искусственного интеллекта для интерпретации рентгенограмм органов грудной клетки. Туберкулез и болезни легких. 2021; 99(4): 58–64. doi: 10.21292/2075-1230-2021-99-4-58-64Morozov SP, Kokina DYu, Pavlov NA, Kirpichev YuS, et al. Clinical aspects of using artificial intelligence for the interpretation of chest X-rays. Tuberculosis and Lung Diseases. 2021; 99(4): 58–64. (In Russ.). doi: 10.21292/2075-1230-2021-99-4-58-64Arzamasov K, Vasilev Y, Vladzymyrskyy A, Omelyanskaya O, Shulkin I, Kozikhina D, et al. An international noninferiority study for the benchmarking of AI for routine radiology cases: chest x-ray, fluorography and mammography. Healthcare. 2023; 11(12): 1684. doi: 10.3390/healthcare11121684Arzamasov K, Vasilev Y, Vladzymyrskyy A, Omelyanskaya O, Shulkin I, Kozikhina D, et al. An international noninferiority study for the benchmarking of AI for routine radiology cases: chest x-ray, fluorography and mammography. Healthcare. 2023; 11(12): 1684. doi: 10.3390/healthcare11121684Seah JCY, Tang CHM, Buchlak QD, Holt XG, Wardman JB, Aimoldin A, et al. Effect of a comprehensive deep-learning model on the accuracy of chest x-ray interpretation by radiologists: a retrospective, multireader multicase study. Lancet Digit Health. 2021; 3(8): 496-506. doi: 10.1016/S2589-7500(21)00106-0Seah JCY, Tang CHM, Buchlak QD, Holt XG, Wardman JB, Aimoldin A, et al. Effect of a comprehensive deep-learning model on the accuracy of chest x-ray interpretation by radiologists: a retrospective, multireader multicase study. Lancet Digit Health. 2021; 3(8): 496-506. doi: 10.1016/S2589-7500(21)00106-0Тырылгин М.А. Проблемы охраны здоровья населения Крайнего Севера. Новосибирск: Наука; 2008.Tyrylgin MA. Health protection problems in the population of the Extreme North. Novosibirsk: Nauka Publ.; 2008. (In Russ.).Oб утверждении перечня субъектов Российской Федерации и отдельных районов Российской Федерации, относящихся к территориям с низкой либо с высокой плотностью населения. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 25.05.2004 № 707-Р (в ред. распоряжений Правительства РФ от 08.09.2004 N 1165-р, от 04.11.2004 N 1397-р). URL: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&documentId=67386On the approval of the list of constituent entities of the Russian Federation and certain regions of the Russian Federation belonging to territories with low or high population density. Order of the Government of the Russian Federation dated 25.05.2004 No. 707R (as amended by orders of the Government of the Russian Federation dated 08.09.2004 No. 1165-r, dated 04.11.2004 No. 1397-r). (In Russ.). URL: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&documentId=67386Pchelintsev Ya, Khvostikov A, Buchatskaia O, Nikiforova N, Shepeleva L, Prokopev E, et al. Robustness analysis of chest x-ray computer tuberculosis diagnosis. Computational Mathematics and Modeling. 2023; 33(4): 472-486. doi: 10.1007/s10598-023-09587-0Pchelintsev Ya, Khvostikov A, Buchatskaia O, Nikiforova N, Shepeleva L, Prokopev E, et al. Robustness analysis of chest x-ray computer tuberculosis diagnosis. Computational Mathematics and Modeling. 2023; 33(4): 472-486. doi: 10.1007/s10598-023-09587-0

The authors declare that there are no conflicts of interest present.