Искусственный интеллект взялся за трубку
ИИ помог выявить 11 тыс. москвичей с ишемической болезнью сердца
За прошедшие полгода цифровые инструменты московской системы ЕМИАС проанализировали жалобы и истории болезни более 2 млн пациентов, записывавшихся к врачу. Почти у 50 тыс. человек ИИ-модель определила высокий риск и дала сигнал врачам срочно связаться с пациентом, чтобы он пришел на прием. После обследования у каждого пятого из этой группы диагноз подтвердился. Опрошенные “Ъ” эксперты сомневаются в возможности масштабировать подобную систему на всю страну из-за различий в цифровой инфраструктуре.
Фото: Олег Харсеев, Коммерсантъ
Фото: Олег Харсеев, Коммерсантъ
В департаменте здравоохранения Москвы рассказали “Ъ” о результатах применения ИИ-технологий для оказания помощи пациентам. С октября 2025 по март 2026 года цифровые инструменты системы ЕМИАС помогли выявить 48,5 тыс. москвичей с высоким риском ишемической болезни сердца. У 11 тыс. из них диагноз подтвердился после обследования.
В основе проекта, сообщили в ведомстве, система «Умный прием» (внедрена во всех взрослых поликлиниках столицы), включающая два инструмента. Первый — подсказки по хронической сердечной недостаточности (ХСН) в системе поддержки принятия врачебных решений. Второй — «сигнальный лист» для пациентов с подтвержденными сердечно-сосудистыми заболеваниями (болезни системы кровообращения, БСК) в возрасте 40–65 лет, у которых зафиксировано два и более вызова скорой помощи за последние 180 дней.
Как пояснили “Ъ” в депздраве, при записи к врачу через ЕМИАС или mos.ru пациент проходит короткий опрос о самочувствии, а ИИ-модель анализирует ответы вместе с историей болезни из ЕМИАС. При выявлении жалоб, характерных для ХСН (одышка, отеки, утомляемость), система формирует для врача подсказку еще до начала приема.
За шесть месяцев работы системы (октябрь 2025 — март 2026 года) 29 тыс. пациентов указали жалобы, характерные для ХСН. Из них 2,5 тыс. человек попали в группу очень высокого риска. После обследования диагноз подтвердился у 80% пациентов этой группы — у 2 тыс. человек. Всего врачи получили более 35 тыс. подсказок по пациентам с подозрением на ХСН.
Для пациентов с подтвержденным диагнозом БСК и высокими рисками работает «сигнальный лист».
Каждые 14 дней ИИ анализирует историю болезни и формирует для врача план действий: на какие риски обратить внимание, какие обследования провести, как скорректировать терапию. Если пациент из группы риска не приходит на прием в установленный срок, врач связывается с ним по телефону.Если в октябре 2025 года пилотный проект охватывал 30 тыс. пациентов с БСК, то к марту 2026 года под «проактивным» наблюдением находились уже более 100 тыс. человек. Общее число москвичей, прошедших опросы при записи к врачу за этот период, превысило 2 млн человек.
Заведующая кардиологическим отделением для больных с острым инфарктом миокарда ГКБ им. В. В. Вересаева Светлана Савостина описала типичный портрет пациента из группы риска: мужчина старше 40 лет, с ожирением, малоподвижным образом жизни, курящий, с повышенным давлением и хроническим стрессом.
Такой человек, по словам госпожи Савостиной, часто откладывает визит к врачу, «пока не прижмет». Система проактивного наблюдения, при которой врач сам звонит пациенту при ухудшении показателей или пропуске визита, позволяет начать лечение до развития острого состояния.
Ускорение постановки диагноза, особенно сердечно-сосудистого заболевания,— приоритетное направление в сфере внедрения ИИ в практическую медицину, считает терапевт, основатель мобильного приложения «Справочник врача» Константин Хоманов.
«Валидированные опросники — один из методов доказательной медицины. Если пациент заполняет опросник не на приеме, а до, система ИИ выдает врачу результат для клинической интерпретации как тревожный сигнал возможной патологии. Это может оказаться эффективным способом раннего выявления заболеваний сердца и сосудов»,— говорит эксперт.
Масштабировать московскую практику в другие регионы можно, считает управляющий партнер адвокатского бюро «Легис Виа» Кристина Высоцкая. Но для этого, по ее словам, нужна сопоставимая цифровая инфраструктура, включая единую систему с электронными картами (аналогичная столичной ЕМИАС).
«Требуется адаптация моделей на региональных данных, иначе возрастает риск ошибок и смещений. У региона должны быть ресурсы первичного звена и лекарственного обеспечения, чтобы "переварить" выявленный слой пациентов высокого риска»,— говорит госпожа Высоцкая.
Директор Института экономики здравоохранения НИУ ВШЭ Лариса Попович полагает, что масштабировать практику невозможно не только на все регионы, но и на все медицинские направления.
«Сейчас довольно активно в мире идет обсуждение роли ИИ в медицине. Понятно, что интерпретации изображений — это самые простые и самые распространенные решения. Но, например, для диагноста, который не видит пациента, ИИ будет бесполезен. Потому что врач сопоставляет сразу много параметров, и иногда диагноз, который делается ИИ, формален, врачи жалуются, что это упрощает и выхолащивает их навыки»,— говорит госпожа Попович.