Upload
others
View
6
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
1
Digital Patologi konseptstudie
Hovedprodukt 1.0 - Dagens organisering og arbeidsprosesser
26.september 2016
Versjon nr. 1,0
Godkjenning
Organisasjon Navn Dato Versjons nr. Prosjektstyret 61 NIKT Digital patologi - konseptstudie 21.10.2016 1,0
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
Innhold
1 Innledning ........................................................................................................................... 4
1.1 Endringshistorikk ......................................................................................................... 4
1.2 Formålet med dokumentet ......................................................................................... 4
1.3 Dokumentets omfang og avgrensninger ..................................................................... 4
1.4 Arbeidsgruppen for dokumentet ................................................................................. 4
2 Prosjektproduktene ............................................................................................................ 5
2.1 Produktnedbrytningsstruktur ...................................................................................... 5
2.2 Overordnet beskrivelse av hovedproduktene ............................................................. 5
3 Introduksjon til patologi ...................................................................................................... 6
4 Arbeidsprosesser................................................................................................................. 7
4.1 Faglige nettverk og samarbeid .................................................................................... 7
4.2 Beskrivelse av dagens arbeidsflyt .............................................................................. 10
4.3 Regionale forskjeller .................................................................................................. 12
4.4 Konsekvenser for pasientsikkerhet og effektivitet .................................................... 12
5 Aktivitet og geografisk plassering ..................................................................................... 13
5.1 Aktivitet ..................................................................................................................... 13
5.2 Geografisk plassering ................................................................................................. 15
5.3 Regionene .................................................................................................................. 15
5.4 Trusler ........................................................................................................................ 15
5.5 Muligheter ................................................................................................................. 17
6 Standarder, maler og registre ........................................................................................... 19
6.1 Maler .......................................................................................................................... 19
6.1.1 Dagens bilde ....................................................................................................... 19
6.1.2 Oversikt over bruk av maler ved de største patologiavdelinger i Norge: .......... 20
6.1.3 De nasjonale handlingsprogrammene for kreft (Helsedirektoratet) ................. 21
6.1.4 Veileder utgitt av Den norske patologforening (DNP) ....................................... 21
6.1.5 Arketypeforvaltning i Nasjonal IKT ..................................................................... 21
6.1.6 Smart strukturerte patologisvar (lokalt initiativ) ............................................... 22
6.1.7 Elektronisk rekvirering ....................................................................................... 22
6.2 Registre ...................................................................................................................... 23
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
7 Teknisk .............................................................................................................................. 25
7.1 Nasjonalt nivå ............................................................................................................ 25
7.2 Regionene .................................................................................................................. 25
i. Bilde Viewer og skannere .............................................................................................. 26
7.3 Funn ........................................................................................................................... 27
ii. Mikroskop ...................................................................................................................... 27
iii. Lagring ....................................................................................................................... 27
iv. Bildeanalyseassistert diagnostikk .............................................................................. 28
v. Standarder, formater .................................................................................................... 28
7.3.1 Trusler ................................................................................................................. 29
7.3.2 Muligheter .......................................................................................................... 30
8 Vedlegg .............................................................................................................................. 31
i. Kartlegging i de fire helseregionene ............................................................................. 31
i. Helse Nord-Norge ...................................................................................................... 31
ii. Helse Vest .................................................................................................................. 32
iii. Helse Midt-Norge ................................................................................................... 33
iv. Helse Sør-Øst .......................................................................................................... 34
ii. Utvalgte as is beskrivelser ............................................................................................. 35
i. Variasjon i prøvematerialet ....................................................................................... 35
ii. Sortering .................................................................................................................... 36
iii. Manuelle markeringer ........................................................................................... 36
iv. Sortering ................................................................................................................. 37
v. Fordeling .................................................................................................................... 37
vi. Konsultasjon ........................................................................................................... 38
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
1 Innledning
1.1 Endringshistorikk
Versjon Endring Dato Forfatter
0,34 Dokumentet opprettes 20.mai 2016 Line Rodahl Dokset
0,4 Legger til kapittel teknisk 26.mai 2016 Line Rodahl Dokset
0,5 Legger inn bilder 1.juni 2016 Line Rodahl Dokset
0,6 Flytter Historier til vedlegg 6.juni 2016 Line Rodahl Dokset
0,7 Kvalitetssikring 28.juni 2016 Line Rodahl Dokset
0,8 Redigering 19.september 2016 Line Rodahl Dokset
1,0 Oppdatering etter
prosjektstyremøtet
23.september 2016 Line Rodahl Dokset
Harald Aarset
1.2 Formålet med dokumentet
Dette dokumentet er utarbeidet i NIKT prosjektet Digital patologi – konseptstudie, og er en av
flere dokumenter som til sammen vil inngå i foranalyserapporten, som er prosjektets hoved-
leveranse i denne prosjektfasen.
1.3 Dokumentets omfang og avgrensninger
Prosjektet beskriver dagens prosesser og organisering i tillegg til bruk av standarder, maler
og registre. Videre vil også dagens tekniske situasjon i de fire helseregionene, presenteres og
beskrives.
1.4 Arbeidsgruppen for dokumentet
Prosjektgruppen NIKT Digital Patologi - konseptstudie
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
2 Prosjektproduktene
De 8 prosjektproduktene vil sammen med en gap analyse danne innholdet til
Foranalyserapporten som er hovedleveransen i konseptstudiet.
2.1 Produktnedbrytningsstruktur
2.2 Overordnet beskrivelse av hovedproduktene
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
3 Introduksjon til patologi
Patologi-diagnostikk innebærer å avgi en sykdomsdiagnose som avgjøre videre behandling
og oppfølging av den enkelte pasient. Diagnostikken gjøres på vev (biopsier,
operasjonspreparater) eller celler (i kroppsvæsker, lymfesystem eller benmarg) og integrerer
vevets/cellenes utseende og egenskaper ved disse (proteinuttrykk, gen forandringer,
kjemiske egenskaper) til sykdomsdiagnoser. Man kan også diagnostisere infeksjoner som
tuberkulose, sopp eller virus ved hjelp av de samme teknikker. Ett eksempel på integrert
diagnostikk er en spesiell variant av lymfekreft, Burkitt's lymfom, som har karakteristisk
utseende enkeltceller, bestemt profil av proteiner og en påkrevet gen forandring
(translokasjon av del av et gen).
Et viktig trekk ved patologi-diagnostikk er at man ikke kan forutsi forløpet til en prøve innen
laboratoriet før man har sett på prøven i mikroskop. Dersom kliniker mistenker Burkitt's
lymfom, men patologen ved mikroskopering finner helt andre forandringer i vevet enn
forventet, må prøven sendes til et annet laboratorium eller kollega konsulteres for å finne ut
hvordan prøven skal undersøkes videre. Motsatt kan kliniker mistenke at det foreligger kreft
i tarm, men prøvens utseende i mikroskopet setter patologen på et helt annet spor, for
eksempel Burkitts lymfom. Prøven må da underkastes et annet forløp innen laboratoriet enn
om det forelå tarmkreft, og oftest må en annen patolog avgi diagnosen. (Et nylig eksempel
fra Dagsrevyen, der en pasient ble utsatt for en omfattende operasjon grunnet mangelfull
patologidiagnostikk, illustrerer dette. )
Per i dag er patologidiagnostikk en viktig flaskehals både innen kreftbehandling og for en del
andre sykdomsgrupper. En av årsakene for forsinket diagnostikk er behov for konsultering
med kollegaer, for eksempel ved prøver fra pasienter med vanskelig tumordiagnostikk eller
sjeldne sykdommer. I Storbritannia viste for eksempel en undersøkelse i ett tilfelle at hele
41% av forsinkelsene innen kreftbehandling skyldtes for dårlig kommunikasjon og håndtering
av prøver til patologidiagnostikk (Delayed diagnosis of Diagnostic Test cancer; National
Reporting and Learning Services, NHS, 2010).
Årsaken til at patologi er en flaskehals er en kombinasjon av manglende kapasiet/teknologi i
pre-analysen, og at diagnostikken er tidkrevende og arbeidsmengden økende samtidig som
antall patologer ikke øker tilsvarende. Dette utgjør en betydelig pasientrisiko.
Patologifaget er preget av en rekke manuelle og ressurskrevende operasjoner som må
utføres før selve diagnostikken kan utføres. Det er tradisjonelt en arbeidsflyt basert på at
papirrekvisisjonen følger materialet igjennom hele arbeidsflyten, og papirrekvisisjonen
oppdateres underveis med informasjon om prøven. I avslutningen av arbeidsprosessen
dokumenteres arbeidet av sekretær eller patolog og signeres av patolog før svar sendes ut i
svarbrev til rekvirent.
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
4 Arbeidsprosesser
Dagens arbeidsprosesser innebærer håndtering av fysiske prøver i alle steg. Dette gir
utfordringer i forbindelse med prioritering, sammenligning og lagring/gjenfinning, og det gir
stor risiko for forbytting av prøvemateriale.
Dagens arbeidsprosesser innenfor patologi er i svært liten grad understøttet av IKT-verktøy.
Fagfeltet preges av mye manuelt arbeid, lite automasjon og mange tidkrevende operasjoner
og en økende arbeidsmengde.
Figur 1: Arbeidsflyt patologi, Sabine Leh, Helse Bergen HF
I en utvidet forstand kan vi se for oss digitaliseringsprosessen fra rekvirent sender inn
rekvisisjonen digitalt. Dette vil gi en verdi for patologiavdelingen med tanke på planlegging
for mottak av fysiske prøver og forbehandling av disse. Videre vil stegvis skanning av prøver
gi en kontroll når det gjelder identifikasjon av hvor prøven befinner seg. Den største
endringer vil skje etter farging av snittene. Snittene skal da skannes inn og lagres til arkivet,
for deretter å opptre i en arbeidskø til en gruppe, eller utvalgte patologer.
Videre ser vi at samhandling som i dag kan ta flere uker å oppnå, vil kunne skje online.
4.1 Faglige nettverk og samarbeid
Patologifaget har mange fagområder som krever spisskompetanse, eksempelvis er det
definert 28 pakkeforløp for kreft i Norge pr. 2016. Dette innebærer at det for en rekke typer
prøver jevnlig vil være behov for å konsultere spisskompetanse for å sikre korrekt diagnose.
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
Den norske patologforening har etablert 16 faggrupper for spesialisert diagnostikk. Flere av
patologiavdelingene/seksjonene ved de ulike helseforetakene har ikke mulighet til å etablere
spisskompetanse innenfor alle disse områdene. Dette innebærer at det er et stort behov for
å kunne konsultere andre fagmiljø. I dag foregår dette ved at glass oversendes mellom ulike
avdelinger, mellom HF, og mellom de fire helseregionene.
Ved mottak registreres prøven mottatt og prøven beskrives. Dersom en pasient henvises til
et annet sykehus for behandling innkalles ofte prøver til regranskning. Da OUS mottar mange
henviste pasienter, mottar avdeling for patologi ved OUS mange prøver for regranskning.
Per 2015 var andelen slike prøver på 6% av alle prøver innen OUS (1450 konsultasjonsprøver
fra andre patologer og ca. 2600 prøver innkalt for re granskning). Ofte krever disse prøver en
god del merarbeid, slik at det relative arbeidsomfanget kan være høyere enn 6%. I tillegg
medfører den tungvinte måten dette gjøres på i dag, at patologene i mindre grad
konsulterer enn om det var lettere.
Figuren under viser et eksempel på ekstern konsultasjon av en pasientprøve.
«Det tverrfaglige/multidisiplinære team» (MDT) treffer på̊ sine møter beslutning om
diagnose, sykdoms-stadium, prognose og valg av behandling basert på de undersøkelser som
er gjort i utredningsforløpet. Det er vesentlig at alle relevante legespesialiteter med
tilstrekkelig beslutningskompetanse og myndighet er representert og møter i MDT-møtet.
Dette er møter mellom flere fagområder (ofte onkologer, kirurger, radiologer og patologer)
som oppsummerer alle funn hos en pasient forut for valg av behandling; for eksempel
operasjon/ikke operasjon, omfang av operasjon, cellegift, strålebehandling, mer
persontilpassede nye typer behandling.
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
Det er svært viktig å kunne se den enkelte pasients totale sykdomsbilde, inkludert alle prøver
som er håndtert i patologiavdelingene med deres tilhørende bilder, annen kvalitativ
informasjon og diagnoser. Dagens møteforberedelser innebærer for patologi fremhenting av
glass og bruk av konferansemikroskop i møtene. Dette er tidkrevende og gir minimal
mulighet for å kunne svare på ikke forberedte problemstillinger som måtte komme opp i
løpet av diskusjonen.
Det er vanskelig med ovennevnte arbeidsprosesser å samhandle effektivt i slike MDT-møter,
da gjenfinning av blokker og glass er krevende. I tillegg mangler patologene muligheten for å
raskt innhente tilleggsinformasjon som lett kunne vært hentet fram i et digitalt billedarkiv.
Figur: midlertidig arkiv under diagnostikk
Flere patologer bruker vesentlige ressurser på undervisning internt i avdelingene, i
regionene, og også nasjonalt.
Det er også en tidkrevende og manuell arbeidsprosess å lage forberedelser til undervisning.
Tilgang til glass for studentene er begrenset til at en eske med snitt rullerer mellom
studentene. Dersom man skal hente fram materiale til forskningsformål, må man fysisk
hente fram alle aktuelle glass for utvelgelse av egnet materiale.
Ved digital arbeidsflyt vil det bli enklere å overføre bilder mellom avdelinger, HF og mellom
regionene. I tillegg vil det være mulig å konsultere kollegaer synkront. Målsettingen er at det
kan etableres formelle og uformelle faglige nettverk som bidrar til kontinuerlig
kompetanseheving og samarbeid om undervisning.
En slik utstrakt utveksling av bildemateriale vil bidra til og kanskje fremtvinge økt
standardisering. Bruk av dataassistert bildeanalyse vil trekke i samme retning. Dette er en
ønsket utvikling, som arbeidsgruppen mener vil bidra til økt kvalitet og effektivitet i
diagnostikken.
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
4.2 Beskrivelse av dagens arbeidsflyt Arbeidsflyten beskrives fra trinn 4 (etter mottak av prøven i laboratoriet).
1. Rekvirere/bestille
2. Forberede Prøvetaking
3. Prøvetaking
4. Prøvemottak
a. Prøven registreres og gis internt løpenummer
b. Rekvisisjon skannes
c. Briketter til uttatte vevsbiter (blokker) skrives ut, basert på en antagelse om
hvor mange den enkelte prøve vil kreve
d. Store vevsprøver deles opp i mindre deler, alt vevet må være tilstrekkelig
fiksert før videre pre-analyse
5. Pre-analyse/lab
a. Makro
i. Prøven beskrives (vekt, mål, utseende etc.) og fotograferes
ii. Prøven beskjæres videre og det tas ut vevsprøver som antas å
illustrere sykdomsprosess
iii. Disse vevsprøver overføres til nummererte briketter
b. Fremføring
i. Vevet fikseres/dehydreres videre
c. Innstøping
i. Vevet støpes i parafin og vi får blokker (vev i parafin i brikett)
ii. Blokkene sorteres etter prioritet
d. Skjære snitt til diagnostikk
i. Kjøle ned blokk, feste i mikrotom
ii. Trimme (skjære ned til riktig nivå i blokk)
iii. Skrive inn løpenummer og type analyse på alle glass som er bestilt fra
den enkelte blokk. Skjære snitt og overføre til vannbad, deretter til
riktig objektglass
iv. Tørke objektglass
e. Farge og legge på film/dekkglass
f. Tørke glass
g. Lime på maskinskrevne etiketter (bestilt på hver blokk som over)
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
h. Sortering av typer prøver til ulike patologer/faggrupper (tildeling)
6. Vurdering/beskrivelse/diagnose
a. Patolog henter remisse ved å skanne glassets løpenummer (etikett)
b. Patolog ser alle aktuelle glass på prøven. Avhengig av hva slags sykdom som
foreligger, vil patologen
i. Enkel problemstilling: avgi et svar (beskrive, legge inn diagnose med
Snomedkoder og signere
ii. Uavklart problemstilling: rekvirere tilleggsundersøkelser (dypere
skårne snitt, immunhistokjemi eller enzymbaserte farginger)
iii. Avgi svar som over
iv. Fortsatt uavklart problem/diagnose: rekvirerer ytterligere
tilleggsundersøkelser (mer immunhistokjemi, eventuelt
molekylærpatologi)
v. Avgi svar som over
vi. Eventuelt konsultere annen kollega på alle trinn i denne prosessen,
avhengig av erfaring, vanskelighetsgrad på prøven og krav til
undersøkelser for bestemte diagnoser som gir bestemte
behandlingsvalg
1. Eksempler: lungekreft (EGFR), føflekkskreft (BRAF), brystkreft
(Her2) prostatakreft (Gleason skår), tarmkreft (KRAS)
vii. Tilleggsundersøkelser kan rekvireres enda flere ganger i enkelte
vanskelige utredninger
viii. LIS vil i lange tid under sin opplæring måtte vise alle prøver til en
overlege og signere prøven sammen med denne. I disse tilfeller
innføres ytterligere minst ett trinn i den diagnostiske prosessen.
7. Rapportering/svar
a. Makroskopisk bilde og beskrivelse av den mottatte prøve
b. Beskrivelse av de mikroskopiske funn
c. Eventuelt tabellarisk oversikt over viktige parametere for eks
immunhistokjemiske eller molekylærgenetiske funn
d. Diagnose
e. Snomedkoder (Topografi, Morfologi/Sykdom, Prosedyre, eventuelt
Funn/Etiologi)
f. Vurdering
g. Godkjenning ved signering
i. Elektronisk overføring av svar til interne rekvirenter
ii. Utskrift og postlegging til eksterne rekvirenter og fastleger
iii. Elektronisk overføring til registre basert på Snomedkoder
8. Arkivering
a. Alle remisser arkiveres og beholdes en viss tid etter at prøven er besvart
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
b. Alle glass som er diagnostisert arkiveres forløpende (etter internt
prøvenummer) og oppbevares inntil videre (evig? De fleste steder i Norge)
c. Alle blokker arkiveres tilsvarende (evig)
d. Både glass og blokker må ofte hentes fram igjen til multidisiplinære møter, re
granskning, ved tilbakefall av kreftsykdom, ved mistanke om feil og for
forsknings- og undervisningsformål.
4.3 Regionale forskjeller
På et mer detaljert nivå finner man forskjeller i arbeidsprosessene mellom regioner og
avdelinger innen regionene. Dette skyldes mange faktorer som for eksempel ulik innføring av
nyere ressursbesparende utstyr, variabelt omfang av IKT-verktøy, størrelse på lab-ene, ulike
tradisjoner, personalressurser, logistikk og bygningsmasse.
4.4 Konsekvenser for pasientsikkerhet og effektivitet
- Dagens arbeidsprosesser er i svært liten grad understøttet av IKT-verktøy
- Mange manuelle arbeidsprosesser medfører risiko for pasienten,
- Risiko for forveksling eller tap av prøvemateriale.
o Til dels lange og uforutsigbare svartider
o Krysskontaminering
o Minimum 6 manuelle ID overføringer /pasient i pre-analysedelen
- Tungvinte arbeidsprosesser gir opphopning og forsinkelse i besvarelsen av prøvene
o Ujevn flyt av prøver til legene
o Krever stadig omprioriteringer
o Uoversiktlig hva som venter
o Tunge leteprosesser når svar etterspørres
o Variasjoner i svartider fra de ulike sykehus
- En del glass og blokker arkiveres feil og blir dermed umulige å finne igjen
- En prøve som blir borte kan ikke erstattes (som en blodprøve)
- Eksisterende teknologi er i liten grad implementert ved landets patologiavdelinger
- Noen patologilaboratorier har tatt i bruk digitalisering av snitt men dette er ikke
implementert i rutinediagnostikk og mangler full integrasjon mot LIMS
- Manglende sporbarhet (hvor prøvene befinner seg)
- Tungvint samhandling mellom patologene
- Krevende å samhandle med andre fagområder (MDT møter)
o Krevende manuell gjenfinning av blokker og objektglass
o Manglende mulighet til raskt å fremskaffe nye opplysninger om prøven
- Voksende behov og økt kompleksitet innen diagnostisk patologi
- Lang lokal opplæring av LIS er ressurskrevende
- Elektronisk rekvirering benyttes i liten grad
Mangelfull dokumentasjon på hvordan en pasientprøve blir behandlet.
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
5 Aktivitet og geografisk plassering
5.1 Aktivitet I Norge produseres (2015) ca. 2 millioner objektglass med celler og vev til mikroskopisk
diagnostikk. I en tenkt digital framtid vil alle disse skannes til digitaliserte bilder.
Sannsynligvis vil tallet bli gradvis høyere etter hvert som glass med cytologiske (celle-)prøver
også kan skannes standardisert, anslagsvis ca. 2.5 millioner glass.
Den relative andelen av glass produsert ved de ulike avdelinger er angitt i figur 1.
Tallene refererer seg til de offentlige laboratorier; de to private patologilaboratoriene
rapporterer ikke lenger glass. (Kilde: tall oppgitt fra Den norske patologforening).
Figur 1. Glass per region
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
Figur: Glass per avdeling/foretak
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
5.2 Geografisk plassering
De fire helseregionene har alle avdelinger for patologi ved to eller flere helseforetak.
5.3 Regionene
De 17 avdelingene for patologi i Norge fordeler seg fra 2 avdelinger i HNN, 3 avdelinger i
HMN, 4 avdelinger i HV til 8 avdelinger i HSØ (hvorav en har tre lokasjoner).
Det finnes i dag to private laboratorium for patologi.
5.4 Trusler Det forventes en økning i antall prøver til alle patologiavdelingene grunnet en aldrende
befolkning som får mer kreft, flere behandlingstilbud og bedre diagnostikk samt økt behov
for kontroll og oppfølging av den enkelte pasient. Per i dag er patologidiagnostikk ofte en
flaskehals i pakkeforløp for kreft. Dette varierer noe mellom regionene men også innen
disse. Flaskehalsen skyldes manglende kapasitet i forhold til etterspørsel, dels fordi
omfanget av undersøkelser per prøve øker, dels fordi visse kreftdiagnoser er vanskelige og
krever flere tilleggsundersøkelser, og dels fordi det er behov for å konsultere kollega med
mer erfaring. Mange av avdelingene har dessuten en tungvint infrastruktur å arbeide i.
Eksempelvis må prøver fysisk sendes mellom sykehusene dersom man ønsker konsultasjon
eller rådgivning underveis i diagnostikk av en prøve. Den manuelle arbeidsflyten beskrevet
ovenfor innebærer at hver pasientprøve har minimum 6 ganger ID overføringer gjennom
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
avdelingens prosesser. Dette muliggjør forveksling av prøvemateriale underveis,
feilmerkinger, lav sporbarhet og dermed dårlig dokumentasjon på hva som faktisk har skjedd
med en prøve.
Mulighet for mer målrettet behandling (persontilpasset medisin) har medført økte krav til
diagnostikken og gjør at det blir mer arbeid med hver prøve. At de fleste laboratorier ikke
har kapasitet til å håndtere den prøvemengden som kommer inn (har restanser), medfører
også at det er nødvendig å prioritere de viktigste undersøkelsene for å unngå for sen
diagnose av alvorlige sykdommer (for eksempel føflekkreft). Dette fører igjen til at prøver
som ikke prioriteres blir skjøvet bakover i "køen" og derved også kan få altfor sen diagnose.
Også i slike prøver kan det skjule seg alvorlig sykdom; som tidligere beskrevet vet man ikke
hva slags sykdom som foreligger før vevet er undersøkt mikroskopisk.
Fysiske forsendelser av prøver (blokker og objektglass) gir risiko for at prøven blir borte og
medfører uansett et tidstap. Disse forhold medfører at vi bruker våre ressurser feil; til
rydding, sortering, leting og dermed unødig mye tid per prøve. Det er derfor stort behov for
å bedre prøveflyten, informasjonsflyten og logistikk, innen hver avdeling, mellom avdelinger
og mellom regioner. Dette gjelder ikke bare kreftdiagnostikk men også andre diagnostiske
områder som lever- og nyresykdommer, muskelsykdommer og sykdommer i
sentralnervesystemet, da disse er relativt sjeldnere og et begrenset antall personer derfor
får tilstrekkelig erfaring til å beherske slike prøver.
Som det framgår av figurene ovenfor har få avdelinger tilstrekkelig personell til å sub-
spesialisere sine patologer, noe som i økende grad kreves for å mestre det diagnostiske
presisjonsnivå som kreves. Avdelingen i Oslo har størrelse til å kunne gjennomføre dette og
får det største antall prøver til konsultasjon eller re granskning (ca. 6% av det totale
prøvetallet i avdelingen).
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
Oppsummert i stikkordsform
Mange manuelle arbeidstrinn gir lettere forveksling av prøvemateriale
Restanser, med forsinkete svar
Kreftpakkeforløp forsinkes og blir ufullstendige
Prøver som tapes grunnet fysisk forsendelse, kan ikke alltid erstattes.
- Manglende tilgang på patologer og spesialistkompetanse på mindre sykehus
o Små avdelinger er avhengig av nøkkelressurser
o Sårbar driftssituasjon
o Prøver som håndteres feil; for eksempel at en nålebiopsi skjæres ned og
undersøkes med irrelevante supplerende tester fordi problemstillingen
misforstås. Man vil da kanskje måtte ta en ny prøve fra en pasient som
allerede har ventet lenge og/eller er sterkt plaget
5.5 Muligheter
Tanken bak digitalisering er hovedsakelig forbedret diagnostikk og effektivitet ved å lette
arbeidsflyt, sikre riktig prøve identitet og forbedre samhandling mellom laboratorier og
avdelinger slik at prøver som krever spesielle undersøkelser eller konsultasjoner med kollega
kan gjøres langt raskere og sikrere enn i dag.
Ideen er at digitaliserte bilder av celler og vev skal kunne nås av enhver patolog, hvor som
helst i regionen eller landet, som trenger det for å kunne stille riktig diagnose der og da.
Dersom integrasjon mellom bilder og laboratoriedatasystemer er organisert etter standarder
som ikke hindrer den enkelte i å få tilgang til bilder ved annet laboratorium, kan man tenke
seg en virtuell organisering av patologidiagnostikk etter fagområder eller i nettverk av
patologer som behersker ulike diagnostiske fagområder.
Noen patologilaboratorier har tatt i bruk digitalisering av snitt men dette er ikke
implementert i rutinediagnostikk og mangler full integrasjon mot LIMS
En eventuell full-digitalisering av diagnostikken i Norge vil gi en rekke andre fordeler:
Man begrenser muligheten for forveksling av prøvemateriale underveis
Mulighet for digitalt styrt arbeidsprosess som kan gi betydelig forenkling og
effektivisering
Når det blir lettere å konsultere kollegaer, vil det i seg selv bidra til standardisering av
diagnostikken
Dette vil også bidra til kunnskapsdeling; "alle blir Norgesmestere" innen sine fagområder
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
Det vil bli langt mindre behov for såkalt re granskning, som betyr at leger ved
region/tertiærsykehus innkaller prøver fra annet laboratorium når pasienter henvises til
deres sykehus (hensikten er å rydde feil og misforståelser av veien forut for valg av
behandling)
Økt pasientsikkerhet oppnås ved at patologen lettere kan undersøke tidligere prøver fra
samme pasient – de er bare et tastetrykk unna istedenfor i fysiske glassarkiver de må
letes fram fra. Dette er særlig aktuelt ved tilbakefall av sykdom, ved mistanke om feil,
eller når det er helt uklar hva pasienten feiler og man behøver se tidligere prøver i
sammenheng
Undervisning av framtidige patologer blir langt mer standardisert og kan i prinsippet
gjennomføres nasjonalt, i virtuelle møterom. I prinsippet gjelder dette også for
primærutdanning og for videreutdanning
Materiale til forskning blir mer tilgjengelig
Bidrag til å bedre pasientsikkerheten - vi kan stille diagnose til rett pasient til rett tid!
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
6 Standarder, maler og registre
6.1 Maler
6.1.1 Dagens bilde
Den norske patologforening har i mange år utarbeidet en Veileder for besvarelse av maligne
svulster. Denne oppdateres jevnlig av fagpersoner utpekt av foreningen. I tillegg har mange
avdelinger utarbeidet egne maler, det vil si standardiserte tekster for ulike diagnoser.
Hensikten med slike maler er to-delt: dels skal de hjelpe hver patolog å huske å registrere
alle de parametere som skal beskrives for en gitt kreftform, dels skal de bidra til
standardisering gjennom at like prøver besvares likt uavhengig av patolog eller avdeling.
Vi skiller mellom fritekst, strukturert tekst og strukturerte data i diagnosene. I en strukturert
mal vil parametere som oppgis også omsettes til en standardisert diagnoseformulering fulgt
av gitte Snomed-koder. Disse data er strukturerte og kan søkes opp.
Snomed (Systematic nomenclature of medical diagnoses) er opprinnelig et amerikansk
kodesystem utarbeidet av og for patologer, med den hensikt å skape et kodeverk som gjør at
vi kan ha oversikt over antall diagnoser med for eksempel brystkreft over et gitt tidsrom.
Snomed-systemet har gått igjennom ulike tilpasninger for norsk bruk. Man koder for
Topografi (i hvilket organ en sykdom sitter), for morfologi (type sykdom), for sykdom dersom
den har et eget navn (for eksempel cøliaki). I tillegg brukes ofte Prosedyrekoder for å angi
hvordan prøven er tatt (biopsi, operasjonspreparat etc.), E (etiologi) koder for eksempel ved
bestemte infeksjoner og av og til Funksjonskoder for å beskrive hvordan en skade er
oppstått (medikamentbivirkning, fall).
For ca. 10 år siden utarbeidet enkeltpatologer i samarbeid med Kreftregisteret en strukturert
mal for tykktarms- og endetarmskreft. Denne har vært tatt i bruk i mange avdelinger og har
vært en suksess: den har medført langt mer standardiserte undersøkelser og besvarelser på
tvers av geografi og har derfor medført at man på langt tryggere grunnlag kan sammenligne
behandlingsresultater mellom sykehus og regioner. I skrivende stund arbeides også med
slike maler for prostata og føflekkskreft.
Eksempel på diagnose mal (føflekkskreft):
Hud fra skulder med Malignt melanom av superfisiell spredningstype.
Tumortykkelse: 3.2 mm
Clark nivå: IV
Vertikal vekstfase hvis tumortykkelse <0.5 mm: ikke relevant
Mitoser: 4 per mm2
Regresjon: tilstede
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
Infiltrasjon av lymfocytter i tumor: rikelig
Karinfiltrasjon: påvist
Perinevral infiltrasjon: ikke påvist
Avstand til nærmeste reseksjonsrand: 2 mm (mot bunn)
T02600 M87203 P11010
6.1.2 Oversikt over bruk av maler ved de største patologiavdelinger i Norge:
OUS HUS SUS St. Olavs UNN
0: fritekst
1: strukturert tekst (sjekkl-
ister, standardtekster,
frasekoder)
2: strukturerte data
(maskinlesbar, søkbart)
Osl
o U
niv
ersi
tets
syke
hu
s
Hau
kela
nd
Un
iver
site
tssy
keh
us
Stav
ange
r U
niv
ersi
tets
syke
hu
s
St O
lav'
s H
osp
ital
Un
iver
site
tssy
keh
use
t N
ord
No
rge
Spiserørskreft 1 0 1 0 1
Magekreft 1 0 1 0 1
Tynntarmskreft 1 0 0 0 1
Tykk- og endetarmskreft 2 2 1 1 1
Bukspyttkjertelkreft 1 0 1 1 1
Galleveiskreft 1 0 0 0 1
Føflekkskreft 1 1 1 1 1
Brystkreft 1 0 1 1 1
Skjoldbrystkjertelkreft 1 0 1 0 1
Hode-hals kreft 1 0 0 0 1
Lungekreft 1 1 1 1 1
Nyrekreft 1 0 1 1 1
Urinveis/blærekreft 1 0 1 1 1
Prostatakreft 1 0 1 1 1
Testikkelkreft 1 0 1 1 1
Gynekologisk kreft 1 0 1 1 1
Maligne blodsykdommer 1 0 0 0 1
Lymfekreft 1 0 0 0 1
Bløtdelskreft 1 1 0 1 1
Beinkreft 1 0 1 1 1
Kreft hos barn 0 0 0 0 1
Nevroendokrine svulster 1 0 0 0 1
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
6.1.3 De nasjonale handlingsprogrammene for kreft (Helsedirektoratet)
De nasjonale handlingsprogrammene for kreft1 inneholder anbefalinger om diagnostikk,
utredning og behandling av kreftsvulster. De utgis av helsedirektoratet og
lages/vedlikeholdes av fagpersoner. Handlingsprogrammene inneholder et eller flere avsnitt
om patologi. Patologidelene omhandler aspekter som prøvehåndtering, makrobeskjæring,
mikroskopisk beskrivelse og diagnoseformulering inkludert maler (eksempel mal for
rectumcancer).
Handlingsprogrammene er ikke koordinert med veilederen (neste avsnitt).
6.1.4 Veileder utgitt av Den norske patologforening (DNP)
DNP oppdaterer jevnt en veileder for biopsibesvarelse av maligne svulster. Veilederen består
av sjekklister, kommentarer til enkelte forhold og diagnoseeksempler i strukturert tekst2.
Innhold redigeres av faggruppene innenfor DNP.
I innledning til siste utgave nevnes det: «Det er også blitt fremmet forslag om innføring av en
felles utforming av diagnoseoppsettet i patologibesvarelsene for maligne diagnoser. Dette i
form av felles strukturert diagnoseformulering og oppsummering, utarbeidet av
faggruppene i samarbeid med klinikere og Kreftregisteret, for å øke kvalitet på diagnostikk
ved å sikre mest mulig komplette besvarelser og informasjonsflyt, og sikre riktig
pasientbehandling. Arbeidet med dette vil fortsette.»
6.1.5 Arketypeforvaltning i Nasjonal IKT3
Arketyper er informasjonsmodeller for klinisk (og patologisk) informasjon, som viser disse
egenskaper:
Universelt brukbar (kan implementeres i ethvert LIS)
Maksimumsdatasett
Kan knyttes opp mot terminologier
Deles fritt men reguleres strengt
Metodikken gjør det mulig for ikke-IKT fagpersoner (klinikere, patologer) å lage og jobbe
med innhold i disse informasjonsmodellene uten å måtte tenke så mye på den
informasjonstekniske siden.
1 https://helsedirektoratet.no/kreft/nasjonale-handlingsprogrammer-for-kreft 2 Veileder i besvarelse av maligne svulster 3 http://www.nasjonalikt.no/no/forumer/arketypeforvaltning/
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
Nasjonal IKT har i 2012 gjennomført en pilotstudie som skulle teste «arketype metodikken»
(Tiltak 41)4. Tidlig 2013 spurte Nasjonal IKT Helse Vest RHF å utvikle en styringsordning for
arketyper. Arketypebiblioteket ble så satt i drift januar 2014. Arketypebiblioteket5 er en
åpen nasjonal plattform som utvikler og forvalter arketyper gjennom en formalisert prosess.
Denne prosessen inkluderer høringsrunder mellom fagpersoner og publisering av en
arketype når det er blitt konsens om innholdet og struktur.
Arketypebiblioteket inneholder også patologi arketyper; for et eksempel
melanomarketypen. Disse patologi arketypene er importert fra et internasjonalt
arketypebibliotek. De er ikke blitt oppdatert de siste årene og trenger aktualisering.
Kreftregisteret har sett på disse arketypene. Kreftregisteret har imidlertid ikke avgjort om de
skal bruke metodikken.
Ved Avdeling for patologi Haukeland brukes metodikken for å utvikle en standard med
strukturerte data for besvarelse av nyrebiopsiene (se nedenfor «smart strukturerte
patologisvar»).
Hva er bra med dette initiativet?
Arketypebiblioteket er en interaktiv nasjonal plattform der alle interessenter (patologer,
onkologer, kirurger, registre) kan utvikle felles patologiinformasjonsmodeller av høy kvalitet.
Disse kan fungere som nasjonale standarder for patologi-LIS, når de implementerer
diagnosemaler med strukturerte data. Dette sikrer at enhetlige strukturerte data kan
overføres direkte fra patologi-LIS til kliniske journaler eller kvalitetsregistre eller kan brukes
til forskning.
6.1.6 Smart strukturerte patologisvar (lokalt initiativ)
Innovasjonsprosjekt i Helse Vest som skal forbedre oppsett for strukturerte data i LIS Unilab.
Prosjektet er nettopp startet opp. De viktigste prosjektleveranser skal være:
Logiske koblinger mellom strukturerte data
Tilrettelegge for kunnskapsstøtte
Dynamisk brukergrensesnitt
Bruke arketypemetodikken til å utvikle strukturerte data for patologisvar
Prosjektet bruker besvarelse av ikke-neoplastisk nyrebiopsi som «proof of concept». En
arketype for mikroskopiske forandringer i en nyrebiopsi er laget.
6.1.7 Elektronisk rekvirering
Det finnes initiativer for standardisert elektronisk rekvirering i de enkelte regionale
helseforetak.
4 http://www.nasjonalikt.no/filestore/Dokumenter/Prosjekter_og_tiltak/Sluttrapporter/Vedl04b2012-06-08Tiltak41-rapportv.1.03.pdf 5 http://arketyper.no/ckm/
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
Eksempel på elektronisk rekvirering fra HV: Prokom skjema i DIPS må fylles fra klinikken før
utskrift og annotering. Sendes inn som papirremisserekvisisjon:
For eksterne rekvirenter (spesialist og primærhelsetjenesten) pilot elektronisk rekvirering:
Utvalg av remisserekvisisjonsform fra en tjenestekatalog (eks. stanse hudtumor).
Rekvisisjonsform inneholder en del strukturerte data (eks. fødselsnummer, prøvetype).
Rekvirent fyller ut, lagrer. Lagring utløser registrering i Unilab. En etikett blir skrivet ut på det
lokale legekontoret. Prøveglasset blir så markert med etikett fra elektronisk
bestillingssystem allerede når prøven tas. Når prøven ankommer på patologiavdelingen,
«kjenner» Unilab allerede prøven.
6.2 Registre
Det ønskes en oversikt over rapportering til registre som affiseres av digitalisering.
Patologiavdelinger i Norge har i en årrekke rapportert forstadier til kreft og faktisk kreft til
Kreftregisteret. I tillegg har obduksjonsbesvarelser vært sendt til Statistisk sentralbyrå som
har korrigert innsendte dødsmeldinger i henhold til obduksjonsfunn. Ved obduksjon av
fostre, og særlig der det er utført provosert abort grunnet ultralydfunn, er det viktig at funn
registreres.
Utover dette har det vært liten grad av rapportering til registre, med unntak av
Nyrebiopsiregisteret i Bergen (nytt navn fra 2016: Norsk Nyreregister – seksjon for
nyrebiopsi). Dette ble opprettet 1988 for å ha en nasjonal kvalitetssikring av
patologidiagnostikk på ikke-neoplastiske nyresykdommer, men det fungerer nå som et
nasjonalt kvalitetsregister.
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
Nedenstående tabell gir en oversikt over registre det rapporteres til. Arbeidsgruppen anser
at det kun er rapportering til Nyrebiopsiregistret som treffes av digitalisering; i den forstand
at dette registeret kan endres til å være virtuelt, i en mulig framtidig nasjonal database over
patologidiagnostikk. På den annen siden vil alle registre, og særlig Kreftregisteret, ha stor
nytte av økt standardisering gjennom digitalisering.
Register Rapportering utløst av Kommentar
Kreftregisteret SNOMED-koder; alle som
ender på M-koder for
forstadium til kreft eller
faktisk kreft
HSØ: Overføres løpende elektronisk fra alle patologisvar
HMN: 2 ganger pr mnd. Papirrapporter. Avventer HEMIT
for EDI løsning som er klar.
HV (Haukeland og Stavanger): rapporterer elektronisk
med XML fil daglig
HN: Papirrapporter kjøres ut en til to ganger i måneden.
XML rapport under uttesting.
Statistisk sentralbyrå Alle ferdige obduksjoner
skal sendes
Alle patologavdelingene sender sine forsider, som papir,
manuelt
Folkehelseinstituttet Snomedkoder for
meldepliktige infeksjoner
Vanligvis gjøres det av manuelt av kliniker.
Medisinsk fødselsregister Alle ferdige
fosterobduksjoner sendes
Ulik praksis på de enkelte avdelinger
HV: sender hele obduksjonsrapporten
Norsk Nyreregister –
seksjon for nyrebiopsi
Nyrebiopsitaking:
Behandlende lege sender
samtykkeskjema og kliniske
data til registeret; registeret
kaller inn patologens
remisse og originalsnitt til
skanning.
Etablert som register i Bergen 1988; siden 2012 et
nasjonalt kvalitetsregister; siden 2016 sammenslått
med Norsk Nyreregister (dialyse og transplantasjon);
kliniker og patologer bidrar med data; originalsnitt kalles
inn, digitaliseres på avdeling for patologi i Bergen. Det
digitale arkivet omfatter nå 4544 biopsier (og 35518
digitaliserte snitt).
HMN: rapporter etter «innkalling» på pasient fra
registeret i Bergen
HN: Samme som HMN,
Bivirkningsnemnda Obduksjoner der man
mistenker feilmedisinering
eller bivirkning som viktig
for dødsfallet
Biopsiforandringer som gir
mistanke om
legemiddelbivirkning
Vanligvis av kliniker. Av patolog på eget initiativ, og da
manuelt.
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
7 Teknisk
7.1 Nasjonalt nivå
Det er stor interesse for digital patologi i de fire helseregionene.
Alle regionene har ulike initiativer og erfaring med digital patologi. Det er behov for å
etablere felles tekniske føringer og målbilder nasjonalt. Dette vil bli utdypet i Hovedprodukt
2.0 som en av prosjektleveransene.
7.2 Regionene
Status på digital patologi i regionene.
HSØ Startet regionalt forprosjekt for DP jan 2016.
Ahus har hatt skannere siden 2010, men uten integrasjon med LIMS.
HV Gjennomført et prosjekt i 2011 (nyrebiopsiregisteret, forskning, undervisning)
og et pilotprosjekt i Helse Førde 2013.
Regionalt forprosjekt startet mai 2016.
Helse Bergen har to skannere, Helse Stavanger har en skanner, et Digitalt Live
mikroskop og bildeanalysesystem. Helse Førde har 1 skanner.
HMN Gjennomført forprosjekt april-oktober 2015. Planlegging/innføringsprosjekt er
"på vent". Sykehuset i Levanger har hatt skanner siden 2012, men uten
integrasjon med LIS.
Snittskannere er budsjettert for anskaffelse i 2016 for St. Olav. St. Olav starter
(juli 2016) prosess for anskaffelsesfase av skanner og programvare for
bildeanalyse av histopatologiske snitt.
HN Er i en anskaffelsesfase for skanner og programvare for digitalisering av
histopatologiske snitt.
Har gjennomført leverandørpresentasjon. Kravspesifikasjon for anskaffelsen er
i sluttfasen.
Alle RHF-ene har i stor grad ulike LIMS for Patologi i dag. RHF-ene har alle et langsiktig mål
bilde om å etablere et regionalt LIMS for patologi, dvs. en felles regional installasjon.
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
Målbildet for LIMS for de ulike RHF-ene er presentert i figurene under. Dette er målbilder
som er besluttet gjennomført de neste årene i de ulike regionene.
i. Bilde Viewer og skannere
I tillegg til LIMS krever digital patologi også en bilde Viewer som kan vise bilder av digitalisert
prøvemateriale.
De ulike regionene benytter ulike skannere som lagrer digitalisert prøvemateriale i ulike
filformat. Det benyttes filformater med komprimering som reduserer filstørrelsene noe, men
filstørrelsen blir fortsatt mange hundre MB per fil. De fleste benytter en bilde-Viewer som
leveres av skannerleverandøren til å se på bildene. Bilde-Viewerene er per i dag ikke
integrert med LIMS. De fleste bilde-Viewerne kan lese de ulike bildeformatene som er på
markedet. Viewere har mulighet til å gjøre annoteringer m.m. som gjør at man f.eks. kan
markere funn, og enkelt gjenfinne dette i ettertid.
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
7.3 Funn
Nedenfor har vi oppsummert viktige funn ved en innføring av digital patologi. Her har vi også
kartlagt utstyr og lagringsplass som vil kunne få et endret behov ved innføring av digital
patologi.
ii. Mikroskop
Mikroskop Ca. 436 totalt
Av disse ca. 206 med mikrokamera
Konferansemikroskop Ca. 261 som er to-hodet
Ca. 19 som er mangehodet (2+ hodet)
Mikroskopene har normalt en levetid på 10-15 år og koster fra 100 000 kr for de enkleste til
over 500 000 kr per stk. for de dyreste konferansemikroskopene. Mikrokameraene har
normalt kun levetid på ca. 5år. Det tilkommer også årlig service på ca. 1000 kr per mikroskop
og ofte også en kostnad på 20 000 kr per lokasjon. Total innkjøpsverdi for mikroskoper og
kamera er beregnet til ca. 100 millioner kroner.
iii. Lagring
Det er kartlagt at det kreves stor lagringsplass for dagens glassarkiver og blokker.
Lagringsplassen deles normalt i nærlager og fjernlager. I fjernearkivet har
patologiavdelingene lagre med objektglass og blokker tilbake fra tidlig 70-tallet.
Lagringsbehovet vokser for hvert år og kun noen få har tilnærmet ubegrenset lagringsplass.
Figur 1: Glassarkiv i kjelleren til Haukeland universitetssykehus (Foto Oddleiv Apneseth, Mitt Haukeland)
Til dels brukes alt fra gamle bunkre fra krigen, til attraktiv og sentral lagringsplass på
sykehusene. Glassene som lagres er tunge og krever forsterkede gulv. I HSØ og HV krever
dette ca. 1 500 m2 utenom OUS som i tillegg har 840 m3 lagerplass. I tillegg har HMN en stor
ubåt bunker (Dora) som fjernarkiv, og HN har flere arkiv både internt og eksternt. Det er
vanskelig å estimere kostnader til denne lagringen, men kartleggingen viser at lagringen
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
krever store arealer. HMN har grov estimert at de alene kan spare 0,5-1 mill i årlig
besparelse dersom glass ikke lenger arkiveres. Det planlegges nå også nye sykehus, der man
evt. kan spare plass, dersom man ikke trenger å lagre objektglass.
Det er krevende å håndtere logistikken rundt lagringen. Hoved kostnaden er tiden en
sekretær etc. bruker på manuelt å pakke/sende/transportere. På OUS har man også intern
logistikk som håndteres mellom 3 ulike lokasjoner. OUS har alene estimert en kostnad på ca.
1 million knyttet til en egen bil (som primært transporterer objektglass) og en merkantil
person.
iv. Bildeanalyseassistert diagnostikk Resultater fra bildeanalyse benyttes i dag i diagnostikk på Ahus, Bergen og Stavanger. HN har
benyttet bildeanalyse for endometriehyperplasier i diagnostikken i flere år. Utstyret som
benyttes er på gammel teknisk plattform. Det er inngått avtale med Visiopharm om utvikling
av ny programvare som skal erstatte dette. På Ahus benyttes det til å automatisere
immuntellinger. I Bergen brukes det foreløpig kun i forskningssammenheng. Stavanger har
lang erfaring med bildeanalyse basert på Visiopharm programvare og bruker dette i
forskningsprosjekter, kvalitetskontroll og diagnostikk for objektiv (semi) kvantitering av IHC
markører.
Patologene som har lært seg å benytte bildeanalyseassistert diagnostikk ser stor nytte av å
bruke dette. Det er særlig på analyser som krever mye manuell telling av syke celler etc. at
man får nytteverdi i dag, men det er også et stort potensiale i mønstergjenkjenning m.m.
etter hvert som det slippes mer avansert programvare på markedet. Bildeanalyseassistert
diagnostikk vil aldri erstatte en patolog men vil kunne gjøre arbeidet enklere, raskere og mer
standardisert siden man får en maskin til utføre manuelle tellinger, gjenkjenne mønstre etc.
v. Standarder, formater
DICOM
DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) er en standard for både å
overføre og lagre bilder. DICOM standarden for bilder knytter metadata sammen med det
digitale bildet i en og samme fil.
DICOM har bl.a. vært brukt i mange år for radiologibilder. Det er p.t. lite erfaring med bruk av DICOM ifm. Patologi. Det er mulig å lagre digitalisert patologi prøvemateriale i DICOM formatet men per i dag foretrekker de aller fleste andre mer proprietære formater for lagring av bilder og tilknyttet metadata. Kjente svakheter med DICOM for digitalpatologi er:
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
- usikkerhet rundt hastighet - manglende støtte for å ta bilder på flere nivåer (Z-stacks) - manglende støtte for Fluoroscens
DICOM standarden har også flere aktuelle utvidelser (supplements) som bør støttes på kort eller lengre sikt som understøtter digital patologi. Utvidelsene omhandler sentrale temaer som streaming av bilder med ulike oppløsninger, arbeidsflyt og klassifisering av prøvemateriale (specimen identification).
Det er en egen WG 26 i DICOM som jobber med Digital Patologi. Det er forventet at gjenstående utfordringer og utvidelser av DICOM vil løse seg når man har fått erfaring med bruk av DICOM for digital patologi. De fleste leverandørene planlegger med og vil være villige til å kontraktsfeste at de vil konvertere til DICOM standarden når DICOM formatet blir tilstrekkelig moden for digital patologi.
XDS
XDS er en standard som baserer seg på at man har minst ett Registry med tilhørende
distribuerte Repositories. Registry er søkbart og har oversikt over hvilke dokumenter/bilder
som ligger i de ulike repositories. Standarden håndterer også hvordan man deretter kan
hente ut dokumenter/bilder fra lokale repositories. Dette er illustrert i figuren under.
XDS benyttes ifm. MinJournal og i HSØ for journaldokumenter og støttes av DIPS.
Tilsvarende benyttes XDS ifm. HelseNorge i HV og HN. Erfaringene med XDS er gode og det
er noe som må utredes nærmere ifm. to-be arkitekturen, som et alternativ også for bruk
innen Digital Patologi, for digitalisert prøvemateriale.
7.3.1 Trusler
Lagring av digitalisert prøvemateriale krever mye lagringsplass (mange hundre MB
per objektglass) selv med bruk av komprimering
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
o På Ahus er snitt størrelsen på digitalisert prøvemateriale av objektglass 770
MB (blanding 20x og 40x). Gjennomsnitt filstørre for hele avdelings
produksjon er i Linköping 400 MB (20x).
Det mangler et standards lagringsformat med full støtte for behovene til Digital
Patologi.
o Per i dag benyttes man ulike og til dels proprietære format.
o DICOM for Digital Patologi er under utvikling og vil trolig i løpet av de neste
årene få full støtte for Digital Patologi.
7.3.2 Muligheter
Vi har i så langt i analysefasen identifisert følgende muligheter.
Dersom alle RHF-ene konsoliderer på en regional LIMS for patologi vil også
samhandlingen mellom RHF-ene bli enklere
Når DICOM standarden får full støtte for Digital Patologi har de fleste leverandørene
på Digital Patologi sagt seg villige til å kontraktsfeste at de vil kunne konvertere til
DICOM
Lagringskostnadene er på full fart ned. Dette har vært en trend lenge, og som
forventer å fortsette. Nye lagringsteknologi krever mindre strøm, lagrer mer data og
har raskere responstider.
Bildeanalyseassistert diagnostikk har et stort potensiale og det forventes en rivende
utvikling de neste årene.
Det er allerede etablert standarder i forbindelse med MinJournal og Helsenorge som
bl.a. støttes av DIPS og som gjør det mulig å søke i et nasjonalt register og hente
dokumenter/bilder fra de ulike lokale kilder (se beskrivelse om XSD i eget delkapittel
under Standarder, formater).
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
8 Vedlegg
i. Kartlegging i de fire helseregionene Hver av de fire helseregionene har innhentet informasjon som vil bli benyttet ved videre
arbeid, og i gevinstrealiseringsplanen.
Se tabellene presentert under hver Helse region.
i. Helse Nord-Norge
Helse Nord-Norge har 2 avdelinger for patologi. Avdelingene er presentert i hver sin
kolonne.
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
ii. Helse Vest
Helse Vest har fire avdelinger for patologi. Disse er presentert i hver sin kolonne.
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
iii. Helse Midt-Norge
Helse Midt-Norge har tre avdelinger for patologi. Disse er presentert i hver sin kolonne.
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
iv. Helse Sør-Øst
Helse Sør-Øst har 8 avdelinger for patologi. OUS har tre lokasjoner. Avdelingene er
presentert i hver sin kolonne.
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
ii. Utvalgte as is beskrivelser
i. Variasjon i prøvematerialet
Figuren under illustrerer hvordan stor variasjon i prøvematerialet påvirker omfanget av en
utredning. Prøvemateriale kuttes og legges i blokker før de snittes og farges. En prøve kan
ha et spenn fra å bli til en blokk og et glass eller helt opp mot 40-50 blokker og 180 glass.
Dette påvirker risikobildet for ombytting eller at materiale forsvinner spesielt når ID
overføring hovedsakelig er manuell.
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
ii. Sortering
Bildet under viser arbeidsprosessen sortering/prioritering etter innstøping. Det tilstrebes at
de prøver som haster mest, blir prioritert. Blokkene blir satt i kø for å snittes. Dette skjer
manuelt og det er stor risiko for feilprioritering og at man mister eller bytter om en av
blokkene fra en prøve for eksempel ved at man leser feil. Når vi har opphopning av prøver
øker risikoen for at det skjer feil, og prøver kan bli uteglemt.
iii. Manuelle markeringer
Bildet nedenfor viser manuelt skrevne glass/blokker og muligheten for feiltolking.
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
iv. Sortering
Bildene under viser hvordan vi i dag sorterer kasus og merker dem om (klistrer på nye
etiketter) og klargjør dem for utdeling til patologene. Det er også her fort gjort å klistre feil
etikett på et glass.
v. Fordeling
Nedenfor en illustrasjon av fordeling prøver (objektglass på bunker av brett) til faggrupper
for vurdering, beskrivelse og diagnose.
61 NIKT Digital Patologi – konseptstudie Hovedprodukt 1.0 v1,0
vi. Konsultasjon
Bildene under viser hvordan blokker og glass pakkes for sending til konsultasjon ved annet
sykehus. Noe sendes med ordinær postgang eller som vist her OUS sin budbil som kjører
mellom våre HF 5 ganger per dag. Ordinær postgang kan forsinke prøvesvar med inntil en
uke.