Обучение врачей-патологоанатомов цифровой фотографии макропрепаратов

Обложка
  • Авторы: Храмцов А.И.1, Насыров Р.А.2, Храмцова Г.Ф.3
  • Учреждения:
    1. Детская больница Энн и Роберта Лурье
    2. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
    3. Чикагский Университет
  • Выпуск: Том 11, № 4 (2020)
  • Страницы: 85-90
  • Раздел: Последипломное медицинское образование
  • URL: https://bakhtiniada.ru/pediatr/article/view/54390
  • DOI: https://doi.org/10.17816/PED11485-90
  • ID: 54390

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Условия работы в патологоанатомической практике варьируют в зависимости от медицинского учреждения. Однако следует помнить, что патологическая анатомия — это визуальная научно-прикладная дисциплина, поэтому включение высококачественных цифровых изображений в патологоанатомическое заключение имеет большое значение. Каждый макропрепарат, поступивший для морфологического исследования, уникален, и все же его макроскопическое описание может отличаться в зависимости от опыта прозектора. Цифровая фотодокументация, в дополнение к текстовому описанию, помогает избежать неточности при исследовании. Для формирования компетенций у врачей-патологоанатомов в цифровой макросъемке нами используется проблемно-ориентированный подход к обучению. Проблемное обучение обеспечивает прочность приобретаемых знаний, так как они добываются в самостоятельной деятельности. В статье идет обсуждение проблем, которые должен решить при проведении съемки макропрепарата врач-патологоанатом. Проведен анализ литературы по современному оборудованию для цифровой макросъемки. Даны рекомендации по последовательности фотосъемки макропрепарата и составлению карт-схем для сортировки операционного материала. Предложен вариант выработки профессиональных компетенций: активное участие в создании цифрового архива фотографий макропрепаратов, дискуссии в профессиональном сообществе. Сделан вывод, что компетенции врача-патологоанатома в области цифровой макросъемки необходимы для поддержания высокого уровня медицинского обслуживания.

Об авторах

Андрей Ильич Храмцов

Детская больница Энн и Роберта Лурье

Автор, ответственный за переписку.
Email: akhramtsov@luriechildrens.org

канд. мед. наук, старший научный сотрудник отдела патологии и лабораторной медицины

США, Чикаго

Руслан Абдуллаевич Насыров

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: ran.53@mail.ru

д-р мед. наук, профессор, заведующий кафедры патологической анатомии с курсом судебной медицины

Россия, Санкт-Петербург

Галина Федоровна Храмцова

Чикагский Университет

Email: galina@uchicago.edu

канд. мед. наук, старший научный сотрудник отдела медицины, секция гематологии и онкологии

США, Чикаго

Список литературы

  1. Баксанский О.Е., Чистова М.В. Проблемное обучение: обоснование и реализация // Наука и школа. – 2000. – № 1. – С. 19–25. [Baksanskiy OE, Chistova MV. Problematic training: justification and implementation. Science and school. 2000;(1):19-25. (In Russ.)]
  2. Батяева Е.Х, Ким Т.В., Барышникова И.А., и др. Проблемно-ориентированное обучение: сущность, недостатки, преимущества // Медицина и экология. – 2016. – № 1. – С. 115–122. [Batyaeva EKh, Kim TV, Baryshnikova IA, et al. Problem-oriented training: essence, disadvantages, advantages. Medicine and ecology. 2016;(1):115-122. (In Russ.)]
  3. Гельман В.Я., Хмельницкая Н.М. Компетентностный подход в преподавании фундаментальных дисциплин в медицинском вузе // Образование и наука. – 2016. – № 4. – C. 33–46. [Gelman VYa, Khmelnitskaya NM. Competence-based approach while teaching fundamental science subjects at medical university. The Education and science journal. 2016;(4):33-46. (In Russ.)]. https://doi.org/10.17853/1994-5639-2016-4-33-46.
  4. Горшунова Н.К. Инновационные технологии в подготовке врача в системе непрерывного профессионального образования // Фундаментальные исследования. – 2009. – № 2. – C. 86–87. [Gorshunova NK. Innovatsionnye tekhnologii v podgotovke vracha v sisteme nepreryvnogo professional’nogo obrazovaniya. The Fundamental researches. 2009;(2): 86-87. (In Russ.)]
  5. Конопля А.И. Компетентностная модель подготовки специалиста-медика // Высшее образование в России. – 2010. – № 1. – C. 98–101. [Konoplya AI. Competence-based model of training medical students. Higher education in Russia. 2010;(1):98-101. (In Russ.)]
  6. Лопанова Е.В., Судакова А.Н. Подготовка компетентного специалиста средствами проблемно-ориентированного обучения в практике медицинского образования // Современные проблемы науки и образования. – 2016. – № 6. – C. 362. [Lopanova EV, Sudakova AN. Training of competent specialist means of problem-based learning in the practice of medical education. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. 2016;(6):362. (In Russ.)]
  7. Хамчиев К.M., Кутебаев Т.Ж. Проблемно-ориентированное обучение в медицине как мотивация изучения фундаментальных дисциплин // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2015. – № 7–2. – С. 352–352а. [Khamchiev KM, Kutebaev TZh. Problem-oriented training in medicine as a motivation for the study of fundamental disciplines. International journal of applied and fundamental research. 2015;(7-2): 352-352a. (In Russ.)]
  8. Шишканинец Н.И., Авдеев А.И. Критерии качества судебно-медицинской фотографии // Медицинская экспертиза и право. – 2012. – № 4. – C. 11–16. [Shishkaninets NI, Avdeev AI. Forensic photography quality criteria. Meditsinskaya ekspertiza i pravo. 2012;(4):11-16. (In Russ.)]
  9. Amin M, Sharma G, Parwani AV, et al. Integration of digital gross pathology images for enterprise-wide access. J Pathol Inform. 2012;3:10. https://doi.org/10.4103/2153-3539.93892.
  10. Chow JA, Törnros ME, Waltersson M, et al. A design study investigating augmented reality and photograph annotation in a digitalized grossing workstation. J Pathol Inform. 2017;8:31. https://doi.org/10.4103/jpi.jpi_13_17.
  11. Crane GM, Gardner JM. Pathology image-sharing on social media: recommendations for protecting privacy while motivating education. AMA J Ethics. 2016;18(8):817-825. https://doi.org/10.1001/journalofethics.2016.18.8.stas1-1608.
  12. Gu J, Taylor CR. Practicing pathology in the era of big data and personalized medicine. Appl Immunohistochem Mol Morphol. 2014;22(1):1-9. https://doi.org/10.1097/PAI.0000000000000022.
  13. Nix JS, Gardner JM, Costa F, et al. Neuropathology education using social media. J Neuropathol Exp Neurol. 2018;77(6):454-460. https://doi.org/.10.1093/jnen/nly025.
  14. Park S, Pantanowitz L, Parwani AV. Digital imaging in pathology. Clin Lab Med. 2012;32(4):557-584. https://doi.org/10.1016/j.cll.2012.07.006.
  15. Rampy BA, Glassy EF. Pathology gross photography: The beginning of digital pathology. Surg Pathol Clin. 2015;8(2):195-211. https://doi.org/10.1016/j.path.2015.02.005.
  16. Sinard J. Practical pathology informatics: demystifying informatics for the practicing anatomic pathologist. Springer-Verlag New York; 2006. https://doi.org/10.1007/0-387-28058-8.
  17. Российское общество патологоанатомов [интернет]. Полезные ссылки. [Rossiiskoe obshchestvo patologoanatomov [Internet]. Poleznye ssylki. (In Russ.)]. Доступно по: http://www.patolog.ru/poleznye-ssylki. Ссылка активна на 21.09.2020.
  18. Biovitrum. EPATH. MacroImaging Station ePath. Available from: http://www.biovitrum.ru/en/products/digital_pathology/epath/.
  19. Milestone. Macro digital: MacroPATH. Pathology gross digital imaging system. Available from: https://www.milestonemedsrl.com/us/product/macropath/.
  20. Nikon mi macro imaging station. The economical solution. Available from: https://www.microscope.healthcare.nikon.com/about/news/nikon-instruments-announces-the-new-mi-macro-imaging-station-for-digital-pathology.
  21. Sakura. Products. PAXcam gross imaging system. The feature-rich PAXcamHD Gross Imaging System is now distributed by Sakura Finetek USA. Available from: https://www.sakuraus.com/Products/Grossing-Trimming/PAXcamHD-Gross-Imaging-System.html.
  22. rmtConnect™-Grossing. The first remote-controlled LIVE macroscopic imaging system. Available from: http://www2.rmtcentral.com/products/imedhd- grossing/.
  23. Spot Imaging Solutions. Gross Imaging Solutions for Pathology. Available from: http://www.spotimaging.com/pathology-imaging/macro-imaging/.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Цифровые фотографии макропрепарата сегментарной резекции левого бедра по поводу остеосаркомы: a — общий вид интактного макропрепарата; b — серийные распилы макропрепарата; с — карта-схема центральной костной пластины

Скачать (327KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Карта-схема сортировки операционного материала после сегментарной резекции легкого

Скачать (327KB)
Метаданные

© Храмцов А.И., Насыров Р.А., Храмцова Г.Ф., 2020

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».