Опыт внедрения пилотного проекта «Искусственный интеллект» в работе участкового терапевта на территории Ямало-Ненецкого автономного округа: пилотное одномоментное скрининговое обсервационное исследование

Аннотация

Введение. Раннее выявление факторов риска (ФР) сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) имеет важнейшее значение для профилактики возникновения ССЗ и развития их осложнений. Для выявления факторов риска ССЗ можно использовать системы искусственного интеллекта (ИИ), способные к обучению, обобщению и выводу. ИИ за короткий срок обрабатывает огромные массивы данных и выдает готовую информацию.

Цель исследования — оценить эффективность использования программы ИИ для выявления факторов риска ССЗ у пациентов в практике участкового врача-терапевта.
Методы. В исследование включены данные 1778 электронных амбулаторных карт пациентов старше 18 лет, прикрепленных к одному участку амбулаторного-поликлинического отделения государственного бюджетного учреждения здравоохранения Ямало-Ненецкого автономного округа «Муравленковская городская больница». Исследование проведено в четыре этапа. Первым этапом выполнено предварительное «обучение» программы «Искусственный интеллект» многочисленными шкалами оценки риска ССЗ. Платформой для ее работы явилась программа прогнозной аналитики и управления рисками Webiomed (компания «К-Скай», Россия). Второй этап: анализ медицинской информации для выявления факторов риска ССЗ по шкале относительного риска для пациентов младше 40 лет и шкалы SCORE для пациентов старше 40 лет. Третий этап: специалист проанализировал имеющуюся ранее и полученную новую информацию о каждом пациенте. По результатам третьего этапа исследования были сформированы 4 группы риска ССЗ (низкий, средний, высокий и очень высокий). Четвертым этапом впервые выявленные пациенты с высоким риском ССЗ, ранее не состоявшие на диспансерном учете, направлены на дополнительное клинико-лабораторное и инструментальное дообследование, консультации специалистов. Получены статистические данные в абсолютном и процентном отношениях. Статистическая обработка результатов осуществлена компьютерной программой системы поддержки принятия врачебных решений. Визуализация контента осуществлялась в электронных таблицах и диаграммах.

Результаты. На основании выявленных данных ИИ разделил всех пациентов на группы риска по ССЗ, а также указал на неучтенные факторы. ИИ подтвердил очень высокий и высокий риск ССЗ по SCORE (Systematic Cоronary Risk Evaluation) у 623 человек, которые уже состояли на диспансерном учете у терапевта, кардиолога и получали соответствующую терапию. ФР, которые ранее не были учтены при постановке диагноза, были зафиксированы у 41 (11,5%) пациента из группы очень высокого риска и 37 (12,7%) пациентов с высоким риском. Система ИИ впервые выявила высокий риск ССЗ у 29 человек, который ранее не наблюдался участковым терапевтом и другими узкими специалистами по причине редкого обращения в медицинские учреждения. Эти пациенты были обнаружены системой ИИ по результатам периодических и предварительных медицинских осмотров (35%), после курса терапии других заболеваний в условиях круглосуточного стационара (31%), при обращении к узким специалистам (17%), при оформлении медицинского заключения на вождение транспортного средства (12%), при получении справки в бассейн (3%) или на оружие (2%). Среди впервые выявленных пациентов с высоким риском ССЗ основную группу составили мужчины — 24 человека (82%) и только 5 женщин (8%). Все эти лица были трудоспособного возраста от 40 до 50 лет. С целью подтверждения полученной информации врачом-куратором впоследствии назначено дообследование пациентов, в результате которого только у 1 человека (3%) была исключена соматическая патология.

Заключение. Эффективность использования программы ИИ составила 97%. Постоянный мониторинг всех параметров электронных историй болезни и амбулаторных карт в короткое время позволяет выявить наличие ФР при любом обращении человека в медицинское учреждение (профилактические и периодические медицинские осмотры, плановая диспансеризация, обращение к узким специалистам и т.д.) и формировать группы риска по ССЗ. Данный мониторинг дает возможность эффективного медицинского контроля за трудоспособным контингентом.