Результаты апробации медицинской информационной системы поддержки принятия врачебных решений при когнитивных нарушениях у пациентов старшего возраста

Введение. Дифференциальная диагностика сочетанных когнитивных и экстрапирамидных рас­стройств у пожилых пациентов остается сложной клинической задачей, требующей интеграции боль­шого объема клинико-инструментальных данных.

Цель. Оценить диагностическую точность, организа­ционные, клинические и экономические эффекты внедрения медицинской информационной системы (МИС) «Диагностика и лечение когнитивных расстройств».

Материалы и методы. В исследование вклю­чены 196 пациентов (средний возраст 72,0±7,0 года) с верифицированными когнитивными и/или двига­тельными нарушениями. Для каждого наблюдения в МИС загружали профиль из 147 признаков по 27 до­менам. Диагностическую состоятельность определяли путем сопоставления ведущей гипотезы системы с клиническим референсным диагнозом, а также по показателям чувствительности, специфичности, по­ложительной и отрицательной прогностической ценности. Параллельно в двух группах (основная, n=97 с применением МИС; контрольная, n=99 без МИС) анализировали длительность диагностического пе­риода, параметры фармакотерапии, удовлетворенность врачей и пациентов, прямые затраты.

Результаты. Полное совпадение диагнозов зафиксировано в 81,6% наблюдений, референсный диагноз входил в первые три гипотезы в 92,3% случаев. Специфичность системы по основным нозологическим формам составила 94-100%. В группе с МИС срок установления диагноза сократился на 26,3 дня (р <0,001), число визитов с 4,0 до 2,3 (р <0,001), время работы врача на наблюдение уменьшилось на 5,5 мин. (р <0,001). Доля персона­лизированных лечебных схем возросла с 47,5 до 86,6%, частота нежелательных лекарственных явлений снизилась с 28,3 до 10,3% (р=0,001).

Заключение. МИС продемонстрировала высокую диагностическую точность, способствовала ускорению маршрутизации пациентов, повышению качества и безопасности фармакотерапии и достижению положительного экономического результата.

1. Livingston G., Huntley J., Sommerlad A. et al. Dementia prevention, intervention, and care: 2020 report of the Lancet Commission. The Lancet. 2020;396(10248):413-446. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30367-6

2. Wimo A., Seeher K., Cataldi R. et al. The worldwide costs of dementia in 2019. Alzheimer’s & Dementia. 2023;19(7):2865-2873. https://doi.org/10.1002/alz.12901

3. Трункова К.С., Твилле П.С., Татаринова Т.А. Укрепление психического здоровья горожан: проблема стресса и роль салютогенного дизайна. Здоровье мегаполиса. 2024;5(3):92-105. https://doi.org/10.47619/2713-2617.zm.2024.v.5i3;92-105

4. Парсаданян Н.Э., Кузнецова А.М. Актуальные вопросы безопасности и качества оказания медицинской помощи взрослому населению на дому. Здоровье мегаполиса. 2025;6(1):119-126. https://doi.org/10.47619/2713-2617.zm.2025.v.6i1;119-126

5. McKeith I.G., Boeve B.F., Dickson D.W. et al. Diagnosis and management of dementia with Lewy bodies: Fourth consensus report of the DLB Consortium. Neurology. 2017;89(1):88-100. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000004058

6. Postuma R.B., Berg D., Stern M. et al. MDS clinical diagnostic criteria for Parkinson’s disease. Movement Disorders. 2015;30(12):1591-1601. https://doi.org/10.1002/mds.26424

7. Höglinger G.U., Respondek G., Stamelou M. et al. Clinical diagnosis of progressive supranuclear palsy: The Movement Disorder Society criteria. Movement Disorders. 2017;32(6):853-864. https://doi.org/10.1002/mds.26987

8. Gilman S., Wenning G.K., Low P.A. et al. Second consensus statement on the diagnosis of multiple system atrophy. Neurology. 2008;71(9):670-676. https://doi.org/10.1212/01.wnl.0000324625.00404.15

9. Дудченко Н.Г., Мхитарян Э.А. Особенности ведения пациентов с когнитивными нарушениями в пожилом возрасте: обзор литературы. Российский журнал гериатрической медицины. 2026;(3):326- 333. https://doi.org/10.37586/2686-8636-3-2026-326-333

10. Myszczynska M.A., Ojamies P.N., Lacoste A.M.B. et al. Applications of machine learning to diagnosis and treatment of neurodegenerative diseases. Nature Reviews Neurology. 2020;16(8):440-456. https://doi.org/10.1038/s41582-020-0377-8

11. Гусев А.В., Зарубина Т.В. Поддержка принятия врачебных решений в медицинских информационных системах медицинской организации. Врач и информационные технологии. 2017. № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/podderzhka-prinyatiya-vrachebnyh-resheniy-v-meditsinskih-informatsionnyh-sistemah-meditsinskoy-organizatsii (дата обращения: 10.09.2026).

12. Атьков О.Ю., Кудряшов Ю.Ю., Прохоров А.А., Касимов О.В. Система поддержки принятия врачебных решений. Врач и информационные технологии. 2013. № 6. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistema-podderzhki-prinyatiya-vrachebnyh-resheniy (дата обращения: 10.09.2026).

13. Смирнова Е.К. Внедрение цифрового наставничества в деятельность медицинских организаций амбулаторного типа. Здоровье мегаполиса. 2026;7(2):162-170. https://doi.org/10.47619/2713-2617.zm.2026.v.7i2;162-170

14. Абдулаева М.Р. Цифровая грамотность представителей разных возрастных групп и проблема цифрового разрыва. Здоровье мегаполиса. 2026;7(2):188-195. https://doi.org/10.47619/2713-2617.zm.2026.v.7i2;188-195

15. Gurwitz J.H., Field T.S., Harrold L.R. et al. Incidence and preventability of adverse drug events among older persons in the ambulatory setting. JAMA. 2003;289(9):1107-1116. https://doi.org/10.1001/jama.289.9.1107

16. Shekelle P.G., Morton S.C., Keeler E.B. Costs and benefits of health information technology. Evidence Report/Technology Assessment (Full Report). 2006;(132):1-71. https://doi.org/10.23970/ahrqepcerta132

17. Остроухова Н.Г. Повышение экономической эффективности здравоохранения за счет выстраивания единого маршрута пациента. Устранение дублей на разных уровнях системы: экспертный обзор. Научное электронное издание. М.: ГБУ «НИИОЗММ ДЗМ»; 2026. Доступно по ссылке: https://niioz.ru/moskovskaya-meditsina/izdaniya-nii/obzory/povyshenie-ekonomicheskoy-effektivnosti-zdravookhraneniya-za-schet-vystraivaniya-edinogo-marshruta-p/ (дата обращения: 25.07.2026)

18. Реброва О.Ю. Эффективность систем поддержки принятия врачебных решений: способы и результаты оценки. Клиническая и экспериментальная тиреоидология. 2019;15(4):148-155. https://doi.org/10.14341/ket12377

19. Bossuyt P.M., Reitsma J.B., Bruns D.E. et al. STARD 2015: an updated list of essential items for reporting diagnostic accuracy studies. BMJ. 2015;351:h5527. https://doi.org/10.1136/bmj.h5527

20. World Health Organization. Global strategy on digital health 2020–2025. Geneva: WHO; 2021. 60 p. Доступно по ссылке: https://www.who.int/publications/i/item/9789240020924 (дата обращения: 25.07.2026)