— Чтобы представлять распространённость процесса и достаточно ли материала для исследования.
— Чтобы быть готовым к дифференциальной диагностике.
Азин выдержал паузу, дабы убедиться, что выслушал все варианты ответов.
— Молодцы. Все идеи принимаются. А теперь начнём с самых азов. Прежде всего, мы проверяем историю болезни, чтобы быть уверенными, что исследуем материал, забранный именно у этого пациента.
Молодые люди удивлённо смотрели на преподавателя.
— Как всегда, пример из жизни, — Азин видел, с каким вниманием слушают его студенты и понимал, что вот именно сейчас идет процесс обучения, сейчас, когда запоминается каждое слово. — Периодически мы встречаемся в практике с пациентами-однофамильцами. Пару лет назад у нас проходили процедуру биопсии две полные тёзки — фамилии, имена и отчества женщин совпадали. Отличались только возраст (двадцать семь и шестьдесят четыре года), даты рождения и номера страховых полисов. У обеих была проведена биопсия молочных желёз, и по результатам у двадцатисемилетней пациентки диагностировано доброкачественное, а у шестидесятичетырехлетней злокачественное образования. Стёкла смотрел интерн, который не удосужился изучить истории болезней. Я, как руководитель, должен был подписать заключения.
Сначала я открыл историю болезни пожилой пациентки, и меня насторожило то, что на её маммограмме — рентгенологическом исследовании груди — было обнаружено маленькое не слишком подозрительное на рак образование. На биопсии же, как я сказал, выявили именно злокачественный процесс. Ну, что ж, случается, что и мало подозрительные опухоли оказываются раковыми.
Затем я открыл историю молодой пациентки и, прочитав описание её снимков, заподозрил неладное: и маммограмма, и ультразвуковое исследование говорили о наличии явно злокачественного процесса, что тоже противоречило результатам биопсии.
Азин принялся развешивать на доске рентгеновские снимки. В аудитории стояла полная тишина.
— Что же произошло? — после короткой паузы продолжил лектор. — Когда одна из пациенток пришла на биопсию, регистратор в компьютерном списке выбрала первую попавшуюся женщину с заданными фамилией, именем и отчеством, не проверив дату рождения и номер страхового полиса. И это оказалась «неправильная» пациентка. Когда чуть позже пришла её тезка, выбрали оставшуюся в списке, опять по имени, отчеству и фамилии. Так и попали результаты одной пациентки в историю другой.
