ГУЗ "Тульский областной клинический кардиологический диспансер" (ТОККД)

Тульская область — регион, где система поддержки принятия врачебных решений с искусственным интеллектом (СППВР «МедикБук») внедрена во всех медицинских организациях первичного звена и используется в ежедневной практике более 1200 врачей. Решение зарегистрировано как медицинское изделие с ИИ (РУ № РЗН 2022/17344 от 03.03.2026), включено в реестр ПО РФ (№13250 от 11.04.2022). СППВР автоматически анализирует электронные медицинские карты пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями, извлекая более 150 клинических параметров из структурированных и неструктурированных данных с помощью моделей искусственного интеллекта (ИИ) . На основе цифрового двойника пациента система рассчитывает риски (SCORE, SCORE-2, SCORE-2-OP, CHA₂DS₂-VASc, HAS-BLED, CKD-EPI, PRECISE-DAPT, ишемический риск, риск тромбоза, ), прогнозирует отсутствующие показатели (ФВ, СКФ, ХС ЛНП) и формирует для врача персонализированное заключение с рекомендациями по обследованию и терапии в соответствии с актуальными клиническими рекомендациями и Приказами Минздрава РФ. Для организаторов здравоохранения созданы аналитические дашборды реальной практики — с рейтингами медицинских организаций и терапевтических участков, динамикой достижения целевых показателей, контролем диспансерного наблюдения по приказам 168н, 404н, 37н. Система автоматически формирует поименные списки пациентов с отклонениями показателей или невыполненными обследованиями, помогая врачам быстро отбирать пациентов для приоритетного вызова на дообследование и коррекцию терапии. Методология внедрения включает клинические спринты — 8-недельные циклы проактивной работы с целевыми группами пациентов, позволяющие быстро достигать измеримых результатов на уровне популяционных групп. Совместный проект с Тульской областью признан победителем Национальной премии «Лидеры ИИ» (2024). Другие достижения проекта: 2024 — Победитель Второй Национальной премии «Лидеры ИИ» (AI Journey) за внедрение СППВР в практику регионального здравоохранения; 2025 — Финалист Третьей Национальной премии «Лидеры ИИ» (AI Journey) среди передовых проектов искусственного интеллекта; 2025 — Победитель XIII Всероссийского конкурса проектов региональной и муниципальной информатизации «ПРОФ-IT» в номинации цифровых решений для здравоохранения; 2025 — Проект вошёл в ТОП-100 лучших инициатив страны и получил поддержку Агентства стратегических инициатив (АСИ) на Форуме «Сильные идеи для нового времени»

В Тульской области смертность от болезней системы кровообращения (БСК) в 2022–2023 гг. составляла 648 случаев на 100 тыс. населения, что превышало среднероссийский показатель и являлось одной из основных причин инвалидизации и преждевременной смертности трудоспособного населения. При численности населения около 1,24 млн человек более 500 тыс. жителей имеют диагностированные сердечно-сосудистые заболевания. Анализ реальной клинической практики до внедрения СППВР выявил следующие системные проблемы: 1. Высокая временная нагрузка на врачей первичного звена. Ручной анализ электронной медицинской карты (ЭМК) для оценки состояния пациента с сердечно-сосудистой патологией требовал от 20 до 40 минут на приёме, что сокращало время на непосредственный осмотр и коммуникацию с пациентом. 2. Неполнота и низкая регулярность клинических данных. Ключевые показатели — артериальное давление (АД), холестерин липопротеинов низкой плотности (ХС ЛНП), креатинин, фракция выброса левого желудочка (ФВ ЛЖ), уровень натрийуретических пептидов (NT-proBNP) — отсутствовали или фиксировались нерегулярно у 30–50% пациентов. До внедрения СППВР только 7% пациентов с ишемической болезнью сердца (ИБС) достигали целевого уровня ХС ЛНП, а контроль АД при ИБС не превышал 67%. 3. Недостаточное соответствие терапии клиническим рекомендациям. Назначение лекарственной терапии не в полной мере соответствовало актуальным клиническим рекомендациям Минздрава РФ. В частности, после острого коронарного синдрома (ОКС) контроль липидного профиля отсутствовал у 91% пациентов. Высокоинтенсивные статины назначались не во всех клинически обоснованных случаях. Квадротерапия при хронической сердечной недостаточности (ХСН) применялась ограниченно. 4. Отсутствие оперативной управленческой аналитики. Руководители медицинских организаций и региональные органы управления здравоохранением не имели инструментов для автоматизированного контроля качества диспансерного наблюдения. Сводные отчеты формировались вручную с задержкой до нескольких месяцев, рейтинги медицинских организаций и терапевтических участков по клиническим показателям отсутствовали. Следствием указанных проблем являлись предотвратимые сердечно-сосудистые осложнения, повторные госпитализации, ранняя смертность и дополнительные расходы системы обязательного медицинского страхования на лечение осложнений.

1. Повышение доступности и качества медицинской помощи пациентам с болезнями системы кровообращения, в том числе ХСН, за счёт внедрения цифрового двойника пациента и рекомендаций, основанных на клинических рекомендациях и алгоритмах ИИ. 2. Разгрузка врачей первичного звена: сокращение времени на анализ ЭМК и подготовку к приёму с 30–40 до 5 минут. 3. Переход к управлению на основе данных в кардиологической службе региона: аналитика в реальном времени для главных специалистов и Министерства здравоохранения.

1. Интеграция СППВР в РМИС «Инфоклиника» всех медицинских организаций первичного звена Тульской области. 2. Автоматическое выявление пациентов высокого риска и с отклонениями от клинических рекомендаций с отображением в аналитических дашбордах. 3. Формирование персонализированных заключений СППВР для врача («второе мнение») с анализом истории болезни, прогнозированием отсутствующих параметров и готовыми рекомендациями по обследованию и терапии. 4. Реализация методологии клинических спринтов: циклы проактивной работы врачей первичного звена с пациентами высокого риска для ускоренного достижения целевых показателей (АД, ХС ЛНП, контроль терапии). 5. Поддержка управленческих решений: предоставление Главному внештатному кардиологу и Министерству здравоохранения Тульской области аналитики реальной практики, динамики качества лечения и рейтингов МО. 6. Обеспечение систематической отчетности и мониторинга эффективности диспансерного наблюдения в масштабе региона

1. Врачи первичного звена (1212 терапевтов, кардиологов, врачей общей практики, фельдшеров) — получают заключение СППВР по кнопке в МИС, экономят время, повышают качество назначений. 2. Руководители медицинских организаций — используют дашборды для контроля качества ведения пациентов и сравнения терапевтических участков. 3. Министерство здравоохранения Тульской области и главный внештатный кардиолог — получают агрегированную аналитику для data-driven управления региональной кардиологической службой.

Решение представляет собой систему поддержки принятия врачебных решений (СППВР), основанную на концепции «цифрового двойника пациента» и внедренную в медицинские организации Тульской области. Система автоматически анализирует электронные медицинские карты (структурированные поля и неструктурированный текст) пациентов с болезнями системы кровообращения, извлекая более 150 клинически значимых параметров: показатели артериального давления, частоту сердечных сокращений, результаты лабораторных исследований, данные о терапии, осложнения и сопутствующие состояния. На основе полученной информации система формирует персонализированное заключение для врача («второе мнение»), содержащее: автоматический расчёт клинических шкал и калькуляторов риска (SCORE-2, SCORE-OP, CHA₂DS₂-VASc, HAS-BLED, PRECISE-DAPT, СКФ и др.); прогнозирование отсутствующих параметров (липопротеинов низкой плотности, фракции выброса левого желудочка, скорости клубочковой фильтрации) с помощью алгоритмов машинного обучения; рекомендации по дообследованию и лечению, включая выбор схем терапии и дозировок с учётом противопоказаний и текущих назначений. ИИ-ядро решения включает: — алгоритмы обработки естественного языка (NLP) для извлечения медицинских признаков из текстов ЭМК (NER-модели на базе spaCy/Tok2Vec и правил); — модели машинного обучения (FT-Transformer, эмбеддинги текстов) для прогнозирования отсутствующих клинических параметров и повышения точности стратификации пациентов по группам риска; — алгоритмы клинического риск-менеджмента для автоматической стратификации пациентов по уровням сердечно-сосудистого риска и формирования приоритетных списков для диспансерного наблюдения; — архитектуру цифрового двойника пациента, позволяющую формировать динамический профиль с обновлением при поступлении новых данных из РМИС. Решение зарегистрировано как медицинское изделие с искусственным интеллектом (РУ № РЗН 2022/17344 от 03.03.2026), включено в реестр ПО РФ с отметкой «Искусственный интеллект» (№13250 от 11.04.2022). Решение бесшовно интегрировано с региональной МИС «Инфоклиника», интеграция реализована через защищённый API с обменом 70+ типами структурированных электронных медицинских документов (СЭМД). Врач вызывает заключение СППВР по кнопке в интерфейсе МИС, время получения ответа — не более 2–3 секунд, обновление цифрового профиля пациента происходит автоматически при поступлении новых документов (частота — не реже 1 раза в сутки).

2022, февраль — Приказ Минздрава Тульской области №128-осн о пилотном проекте. 2022, декабрь — первичная интеграция с МИС «Инфоклиника», ретроспективный анализ ЭМК. 2023, апрель — внедрена кнопка вызова СППВР в интерфейсе врача, запуск аналитического дашборда. 2024, май — заключен госконтракт № 0366200035624003342, промышленная эксплуатация во всех медорганизациях первичного звена региона. 2024–2026 — клинические спринты (8 недель работа + оценка), обучение врачей, дообучение ИИ-моделей, запуск модулей ЛЛО и диспансеризации.

Внедрение системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) в Тульской области обеспечивает прямую экономию бюджетных средств, а также формирует значимые социально-экономические выгоды. 1. Экономия средств ТФОМС за счёт снижения госпитализаций: Согласно результатам наблюдательного исследования SPHERA-HF (2025; DOI: 10.15829/1728-8800-2025-4462), у пациентов с хронической сердечной недостаточностью (ХСН) прогнозируется предотвращение 175 госпитализаций в год, что соответствует экономии свыше 27,8млн рублей (из расчёта 158,6 тыс. рублей на одну госпитализацию). Дополнительно, по результатам исследования SuccESS (2024; DOI: 10.20996/1819-6446-2024-3138), у пациентов после острого коронарного синдрома (ОКС) прогнозируется предотвращение 88 госпитализаций в год с экономией 27,3 млн рублей (309,7 тыс. рублей на одну госпитализацию). Совокупный прогнозируемый экономический эффект для системы ОМС Тульской области составляет свыше 55 млн рублей в год. 2. Снижение нагрузки на систему здравоохранения: Сокращение числа вызовов скорой медицинской помощи вследствие предотвращения осложнений и декомпенсаций. Уменьшение количества дорогостоящих госпитализаций по тарифам стационара, разгрузка коечного фонда и кадрового ресурса. Повышение доступности стационарной помощи для тяжёлых пациентов, увеличение эффективности использования ресурсов здравоохранения региона. 3. Социально-экономический эффект: Снижение числа осложнений и повторных госпитализаций уменьшает уровень инвалидизации населения и потери трудоспособности. Улучшение качества жизни пациентов снижает долгосрочные издержки системы социального обеспечения. Рост приверженности терапии и снижение частоты декомпенсаций приводят к сокращению потребности в длительном уходе и социальной поддержке.

Результаты: На сегодняшний день система функционирует во всех 30 медицинских организациях региона, обеспечивающих диспансерное наблюдение пациентов с ССЗ. В обработку поступило более 5,5 млн медицинских документов, по результатам анализа сформированы рекомендации для 156,8 тыс. пациентов. Дополнительно отмечается высокий уровень охвата целевых групп наблюдения — до 91% среди пациентов с высоким и средним сердечно-сосудистым риском прошли ПМО, ДОГВН или находятся на диспансерном наблюдении, что соответствует целям повышения доступности и качества медицинской помощи. Активность использования системы медицинскими работниками подтверждается регулярным обращением к заключениям СППВР (в среднем около 1200 обращений в неделю), а также проведением системной образовательной работы (11 вебинаров в 2025 году), направленной на повышение качества клинического применения сервиса. Применение СППВР в 2025 году обеспечило дополнительное (сверх рутинной практики) достижение целевых показателей у значимого числа пациентов: +3720 пациентов с фибрилляцией предсердий получили назначение антикоагулянтной терапии в соответствии с клиническими рекомендациями; +2653 пациента с ишемической болезнью сердца достигли целевых значений ХС ЛНП и/или артериального давления; +314 пациентов, перенесших острый коронарный синдром, достигли целевых уровней ХС ЛНП; +257 пациентов после острого нарушения мозгового кровообращения достигли целевых уровней ХС ЛНП; +21 пациент экстремально высокого сердечно-сосудистого риска достиг целевого уровня ХС ЛНП. Указанные результаты свидетельствуют о клинически значимом влиянии системы на оптимизацию терапии и повышение приверженности ведения пациентов действующим клиническим рекомендациям. Система обеспечивает автоматизированный скрининг, алгоритмизированную оценку рисков и персонализированные рекомендации по лечению, повышая эффективность диспансерного наблюдения и качество медицинской помощи пациентам с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Социальные, отраслевые эффекты: Решение напрямую поддерживает цели национального проекта «Здравоохранение» и федерального проекта «Борьба с сердечно-сосудистыми заболеваниями», направленных на снижение смертности населения и повышение качества медицинской помощи. Снижение осложнений и смертности. По результатам наблюдательного исследования SPHERA-HF [https://doi.org/10.15829/1728-8800-2025-4462] использование СППВР снижает повторные госпитализации у пациентов с ХСН — на 35%. Это напрямую влияет на ключевые индикаторы Национального проекта 2025-2030 “ Продолжительная и активная жизнь” и региональной программы “Борьба с сердечно-сосудистыми заболеваниями ”по снижению смертности от БСК. Повышение доступности и качества диспансерного наблюдения. Охват диспансерным пациентов с ХСН увеличился на 20%, при этом выполнение обязательных обследований выросло на 18% [SPHERA-HF]. Рост приверженности врачей клиническим рекомендациям. Назначение оптимальной болезнь модифицирующей терапии ХСН возросло до +183% на фоне внедрения СППВР [SPHERA-HF].

Решение уже масштабировано в 11 регионах РФ. Типовая интеграция с МИС по API занимает 2-3 месяца. Опыт Тульской области представляется в журналах «Кардиология», «Кардиоваскулярная терапия и профилактика». Результаты внедрения и клинической апробации также в докладах на ключевых профессиональных форумах 2024–2026 гг., включая: Форум NOVAMED-2024 (Москва, 2024) — доклад совместно с Министерством здравоохранения Тульской области; Российский национальный конгресс кардиологов (РКО, Казань, 2025); Ежегодную конференцию «Кардиология на марше» (Москва, 2025); Всероссийский конгресс «Информационные технологии в медицине» (ИТМ) (Москва / Санкт-Петербург, 2025); Конференцию RUSSIA PREVENT-2025: Кардиология; Форум молодых кардиологов «Кардиология: на стыке Европы и Азии» (Самара, 2025); 20 Национальный конгресс терапевтов (Москва, 2025) X Всероссийскую конференцию ИТМ ИИ (Москва, 2026) — доклад «Опыт Тульской области» с участием главного кардиолога региона Шестовой И.И.