Top.Mail.Ru

Телемедицинский дистанционный многопрофильный анкетный скрининг как инструмент раннего выявления хронических неинфекционных заболеваний

 738

Телемедицинский дистанционный многопрофильный анкетный скрининг как инструмент раннего выявления хронических неинфекционных заболеваний

Журнал "Медицинский совет" №6/2023

DOI: 10.21518/ms2023-070

П.В. Селиверстов1*, Д.С. Безручко2, А.В. Васин2, В.Б. Гриневич1, К.П. Семенов3, О.В. Алешко4, В.В. Шаповалов5

1 Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова; 194044, Россия, Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, д. 6
2 Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; 195251, Россия, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29
3 Интеллектуальные программные системы; 194100, Россия, Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 37, лит. А
4 Городская поликлиника №76; 194021, Россия, Санкт-Петербург, ул. Хлопина, д. 11, корп. 1
5 Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» имени В.И. Ульянова (Ленина); 197376, Россия, Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, д. 5

Хронические неинфекционные заболевания (ХНИЗ) являются важной проблемой для здравоохранения во всем мире, в связи с чем возникла потребность в разработке профилактических мероприятий, направленных на их раннее выявление и своевременную коррекцию. Учитывая имеющуюся доказательную базу об эффективности превентивных мер для снижения факторов риска (ФР) ХНИЗ, особое внимание должно быть уделено людям, имеющим высокие риски их развития, и пациентам с уже установленным диагнозом. Для повышения качества профилактической медицины необходимо последовательно развивать и внедрять в практическую деятельность современные технологии, направленные на раннее выявление ФР на всех этапах жизни человека с использованием доступных тестов. На сегодняшний день в качестве одного из перспективных направлений телемедицинских технологий рассматривается дистанционный скрининг, который может успешно использоваться при диспансеризации, медицинских осмотрах и пр. Нами была разработана методология телемедицинского многопрофильного дистанционного анкетного скрининга взрослого населения с использованием системы анализа неструктурированных данных для популяционного мониторинга ХНИЗ. Наша телемедицинская программа была апробирована на базе городской поликлиники для проведения первого этапа медицинского осмотра. В зависимости от выявленных ФР было установлено, что с наибольшей частотой обследуемых пациентов беспокоят жалобы со  стороны эндокринной, пищеварительной, дыхательной, сердечнососудистой системы и онкологическая настороженность. Промежуточные результаты исследования в очередной раз показывают, что переход к новым социальным условиям вызывает активную мобилизацию физических и психоэмоциональных возможностей организма человека, которые при чрезмерных нагрузках способны повышать степень активности ФР ХНИЗ. 


Для цитирования: Селиверстов П.В., Безручко Д.С., Васин А.В., Гриневич В.Б., Семенов К.П., Алешко О.В., Шаповалов В.В. Телемедицинский дистанционный многопрофильный анкетный скрининг как инструмент раннего выявления хронических неинфекционных заболеваний. Медицинский Совет. 2023;(6):311-321. https://doi.org/10.21518/ms2023-070


Конфликт интересов: авторы заявляет об отсутствии конфликта интересов.


Благодарности. Работа поддержана грантом РНФ No21-15-00029.


Telemedicine remote multidisciplinary questionnaire screening as a tool for early detection of chronic non-communicable diseases

Pavel V. Seliverstov1*, Denis S. Bezruchko2, Andrey V. Vasin2, Vladimir B. Grinevich1, Konstantin P. Semenov3, Oksana V. Aleshko4, Valentin V. Shapovalov5 

1 Military Medical Academy named after S.M. Kirov; 6, Akademik Lebedev St., St Petersburg, 194044, Russia
2 Peter the Great St Petersburg Polytechnic University; 29, Politekhnicheskaya St., St Petersburg, 195251, Russia
3 Intelligent Software Systems; 37A, Kantemirovskaya St., St Petersburg, 194100, Russia
4 City Polyclinic No. 76; 11, Bldg. 1, Khlopin St., St Petersburg, 194021, Russia
5 St Petersburg State Electrotechnical University “LETI” named after V.I. Ulyanov (Lenin); 5, Professor Popov St., St Petersburg, 197376, Russia

Chronic non-communicable diseases (CNID) are an important problem for health care worldwide. In this connection, there was a need to develop preventive measures aimed at their early detection and timely correction. Taking into account the available evidence base on the effectiveness of preventive measures to reduce risk factors of CNID, special attention should be paid to people with high risks of their development and patients with an already established diagnosis. To improve the quality of preventive medicine, it is necessary to consistently develop and implement modern technologies aimed at early detection of risk factors at all stages of human life using available tests. To date, remote screening is considered as one of the promising areas of telemedicine technologies, which can be successfully used during medical examinations, medical examinations, etc. We have developed a methodology for telemedicine multidisciplinary remote questionnaire screening of the adult population using a system of analysis of unstructured data for population monitoring of CNID. Our telemedicine program was tested based on the city polyclinic for the first stage of medical examination. Depending on the identified risk factors, it was found that patients with the greatest frequency are concerned about complaints from the endocrine, digestive, respiratory, cardiovascular systems and oncological alertness. The interim results of the study once again show that the transition to new social conditions causes an active destabilization of the physical and psycho-emotional capabilities of the human body, which, under excessive loads, are able to increase the degree of activity of the CNID risk factors.


For citation: Seliverstov P.V., Bezruchko D.S., Vasin A.V., Grinevich V.B., Semenov K.P., Aleshko O.V., Shapovalov V.V. Telemedicine remote multidisciplinary questionnaire screening as a tool for early detection of chronic non-communicable diseases. Meditsinskiy sovet = Medical Council. 2023;(6):311-321. (In Russ.) https://doi.org/10.21518/ms2023-070


Conflict of interest: the authors declares no conflict of interest.


Acknowledgments. The work was supported by the Russian Science Foundation grant No. 21-15-00029

Введение

Одной из актуальных проблем современного здравоохранения во всем мире является рост числа хронических неинфекционных заболеваний (ХНИЗ), на долю которых приходится более 90% всех летальных исходов. Традиционно наибольший вклад в смертность вносят болезни сердечно-сосудистой, дыхательной, пищеварительной, эндокринной системы и онкологические заболевания. В последние несколько лет увеличение смертности было связано с коронавирусной инфекцией и занятостью медицинских работников в борьбе с эпидемией [1–3]. В связи с этим в настоящее время назрела потребность в реализации профилактических мероприятий национального масштаба, направленных на раннее выявление и своевременную коррекцию факторов риска (ФР), способствующих развитию ХНИЗ. Именно медицинская профилактика как вид профессиональной деятельности призвана влиять на улучшение показателей здоровья и оптимизировать ресурсы здравоохранения [2, 4, 5].

Развитию профилактической медицины в России способствуют новые разработки системной концепций, появление современных технологий, а также ряд принятых программ и нормативных документов, в том числе предусматривающих существенное снижения смертности, в первую очередь от ХНИЗ. Так, приоритетной задачей в РФ стали вопросы профилактики и контроля ХНИЗ, что нашло свое отражение в Указе Президента РФ от 07.05.2018 №204 «О национальных целях и стратегических задачах развития РФ на период до 2024 года», в котором предусмотрено снижение показателей смертности населения трудоспособного возраста, повышение ожидаемой продолжительности жизни и увеличение ожидаемой продолжительности здоровой жизни наших граждан [6, 7]. Однако в контексте задач медицинской профилактики не учитываются донозологические состояния и их роль в дальнейшем формировании патологических форм, которые при определенных условиях трансформируются в конкретные заболевания.

Профилактика заболеваний и укрепление здоровья человека предусматривают необходимость перехода от реагирования на уже возникшее заболевание к управлению ФР, способствующими его развитию, и процессами стадийной трансформации. В связи с этим профилактические мероприятия следует начинать как можно раньше. Особое внимание должно быть уделено людям, имеющим высокие риски развития заболевания, и, безусловно, пациентам с уже установленным диагнозом. Для этого им необходимо проводить комплексную коррекцию выявленных расстройств, а при необходимости обеспечить адекватную медикаментозную поддержку. Расходы, связанные со своевременной профилактикой ХНИЗ, следует рассматривать как инвестицию в человеческий потенциал, обусловливающий экономическое процветание страны [2, 5, 8, 9].

Известно, что в развитии и прогрессировании заболеваний главная роль принадлежит так называемым ФР. Это потенциально опасные для здоровья человека факторы экологического, социального и бытового характера, окружающей и производственной среды, биологические, генетические, поведенческие, независящие от конкретного индивидуума, но тем самым повышающие вероятность развития заболеваний, их прогрессирования и неблагоприятного исхода [10, 11].

Принято выделять модифицируемые и немодифицируемые ФР, которые могут быть связаны с развитием того или иного заболевания прямо либо косвенно. Наибольший интерес для профилактики представляют модифицируемые ФР, поскольку их бо́льшая часть поддается коррекции. Немодифицируемые ФР, как известно, коррекции не поддаются, однако их используют для оценки и прогноза индивидуального, группового и популяционного риска развития ХНИЗ [10, 11].

Выделяют пять критериев причинной ассоциации между ФР и заболеванием [10]:

1) постоянство (подтверждаемость): обнаруженная связь подтверждена или может быть подтверждена в нескольких исследованиях; данную связь постоянно находят в различных подгруппах пациентов в рамках одного исследования;

2) устойчивость (сила связи): влияние фактора достаточно велико, и риск заболевания возрастает с увеличением экспозиции;

3) специфичность: есть четкая связь между определенным ФР и конкретным заболеванием;

4) последовательность во времени: воздействие ФР предшествует началу заболеванию;

5) соответствие (согласованность): ассоциация возможна физиологически, что подтверждено экспериментальными данными.

Значимость отдельных ФР неодинакова и зависит от степени выраженности и сроков продолжительности действия каждого из них, их сочетанного воздействия, а также от соответствующих условий. Их главной особенностью является синергизм действия. Одновременно могут обнаруживаться 2–3 и более ФР, которые потенцируют действие друг друга, тем самым повышая степень риска. Так, например, доказанными общими ФР для развития болезней сердечно-сосудистой, дыхательной, пищеварительной, эндокринной системы и онкологических заболеваний являются курение, чрезмерное потребление алкоголя, нерациональное питание, недостаток физической активности и ожирение. В связи с этим, оценивая риск развития заболеваний, следует учитывать влияние всех имеющиеся ФР, т. е. определять суммарный риск, что в настоящее время можно делать с помощью различных компьютерных программ. Сегодня доказано, что своевременное выявление ФР ХНИЗ и принятие мер по ограничению их распространенности способствуют увеличению средней продолжительности жизни населения [2, 8, 10, 12, 13].

С учетом имеющейся доказательной базы об эффективности превентивных мер для снижения ФР ХНИЗ существенно повышаются требования к качеству массового периодического обследования населения, в том числе в ходе проведения диспансеризации или медицинского осмотра. Для повышения качества профилактической медицины необходимо последовательно развивать и внедрять в практическую деятельность современные технологии, направленные на выявление ФР на всех этапах жизни человека с использованием доступных и непродолжительных по времени тестов [14, 15].

На сегодняшний день в качестве одного из перспективных направлений телемедицинских технологий рассматривается дистанционный скрининг, который может успешно использоваться при диспансеризации, медицинских осмотрах, медицинском освидетельствовании, периодических профилактических осмотрах на удалении от медицинского работника и (или) учреждения, в эндемичных условиях и пр. Его цель – выявление лиц с разной степенью выраженности риска ХНИЗ. Прошедшим скрининг пациентам предоставляется информация о результатах, при необходимости предлагается дальнейшее обследование и соответствующее лечение с целью снижения риска развития заболевания или любых осложнений, связанных с его прогрессированием [15–17].

Еще в конце XX в. в нашей стране были начаты разработки в области проектирования и эксплуатации систем поддержки принятия решений для врачей с использованием различных методик скрининга состояния здоровья (АКДО, КМАДО, ВИТА-90 и др.). Подобные проекты также активно разрабатывались и продолжают реализовываться по всему миру (Control Date Corp, GETZ CORP и др.) [12, 18–20].

Всеобщая доступность электронных девайсов, повсеместное распространение интернета и социальных сетей, пандемия коронавирусной инфекции с вынужденной отменой очных визитов к врачу, перепрофилированием стационаров и введением режима самоизоляции так или иначе способствовали развитию цифровой медицины. Стало возможным собирать анамнез или проводить опрос, что является обязательным элементом утвержденной формы медосмотра, дистанционно. А принятие закона о телемедицине (утвержден приказом Минздрава России от 30.11.2017 №965н) «Порядок организации и оказания медицинской помощи с применением телемедицинских технологий» и введение ГОСТ Р 57757-2017 «Дистанционная оценка параметров функций, жизненно важных для человека» (ст. 26 ФЗ от 26.06.2015 №162-ФЗ «О стандартизации в Российской Федерации»), сделали цифровую медицину реальностью. Так, по данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), Россия вошла в число лидеров по объему внедрения телемедицинских технологий с показателем проникновения подобных услуг, равным 14%. В 2021 г. в нашей стране было проведено порядка 4,95 млн телемедицинских консультаций различного формата, что на 9,7% больше, чем годом ранее [4, 7, 16, 21].

С распространением информационных технологий развивается нормативная и правовая база, определяющая пути развития телемедицинских систем. Так, в ноябре 2022 г. состоялась конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта», по итогам проведения которой президент России Владимир Путин поручил Минздраву совместно с Минэкономразвития и Минцифры обеспечить использование результатов медицинских исследований, получаемых с применением искусственного интеллекта (ИИ), в клинических рекомендациях и системе обязательного медицинского страхования [17].

Поручение президента, инициатива Правительства РФ по расширению возможностей, направленных на внедрение ИИ в практическое здравоохранение, в настоящее время формируют благоприятную ситуацию для реализации поставленных задач по охране и укреплению здоровья населения. Так, благодаря автоматизации рутинных задач и освоению медицинскими работниками телемедицинских технологий врач сможет более рационально использовать свое время. В идеальной ситуации он будет подтверждать предлагаемые ИИ решения на основе заложенных алгоритмов, точность результатов которых превышает 90%. Более того, приказ Минтруда РФ от 21.03.2017 №293н «Об утверждении профессионального стандарта «Врач-лечебник (врач-терапевт участковый)» обязует участковых терапевтов владеть знаниями и навыками практического использования современных информационных систем и интернета для реализации ими профессиональной деятельности [3, 13, 22–24].

Продукт телемедицинского скрининга

Учитывая опыт отечественных и иностранных коллег, нами была разработана методология телемедицинского многопрофильного дистанционного анкетного скрининга взрослого населения с использованием системы анализа неструктурированных данных для популяционного мониторинга ХНИЗ [16].

Сбор и интерпретацию большого количества собранных медицинских данных в подобного рода экспертных системах невозможно осуществить без автоматизации обработки полученного материала, в связи с чем для расчета рисков была применена технология искусственного интеллекта – система решающих правил, а в качестве средства описания использована теория нечетких множеств. Результатом разработанной методики стал вариант дистанционного анкетного скрининга, позволяющий определять риски здоровью по пяти профилям патологии: кардиология, гастроэнтерология, пульмонология, эндокринология, онкология с возможностью формирования итогового заключения и персонифицированных рекомендаций по дальнейшему обследованию, мерах профилактики хронических заболеваний и здоровому образу жизни (патент на изобретение №2693160, свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ №2020611264, №2023615070 [25–27]).

Разработка медицинского обеспечения

Для проведения многопрофильного комплексного анкетного скрининга здоровья были сформулированы 198 информационных запросов, в том числе 6 – для оценки физических данных обследуемого, 4 – приверженности здоровому образу жизни и 8 вопросов по самооценке эмоционально-личностной сферы. Они носят характер закрытых: имеется возможность ответить «да», «нет». Ряд вопросов включает цепную реакцию уточняющих запросов, или ветвление. В основе такого параметрического подхода лежит принцип оцифровки каждого признака, который участвует в оценке риска по всем пяти профилям со своим определенным весом. В результате суммирования веса угрозы происходит расчет риска, исходя из которого формируется степень его выраженности: низкая, средняя и высокая. Построение вопросов соответствует методике врачебного осмотра – по системам организма, включая данные анамнеза, состояние сердечно-сосудистой, пищеварительной, дыхательной, эндокринной системы, а также онкологическую настороженность [16].

Все анкеты являются оригинальными [19] (свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ №2021663016, №2021662852, №2021662889, №2021662942, №2021662867 [28–32]). Всего по итогам разработки телемедицинской технологии получены 15 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Одной из особенностей нашей программы является использование в качестве оценки ФР ХНИЗ не нозологической единицы, а профиля патологии. Под термином «Профиль патологии» мы подразумеваем набор аналитических признаков, характеристик объективного обследования, жалоб, сортированных по группам (классам) нозологических форм [16].

Также одним из важных преимуществ программы среди существующих аналогов являются разработанные нами персонифицированные рекомендации, которые делятся на базовые и профильные [4, 14, 16] (свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ №2023611569, №2023612798, №2023613576 [33–35]).

В основе разработки медицинского обеспечения телемедицинской системы лежат информационные бюллетени ВОЗ, актуальные нормативные и правовые документы ведущих международных и отечественных профессиональных сообществ по лечению и профилактике ХНИЗ [2, 36]. Предложенная телемедицинская система направлена на выявление рисков и имеет профилактическую направленность.

На сегодняшний день наша телемедицинская программа (технология) дистанционного скрининга ХНИЗ была апробирована на базе Городской поликлиники №76 Санкт-Петербурга для проведения первого этапа медицинского осмотра студентов-первокурсников (соглашение о сотрудничестве ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», ООО «Интеллектуальные программные системы», СПб ГБУЗ «Городская поликлиника №76» от 15.12.2022). Согласно административно-организационной модели медицинского обеспечения данной возрастной группы населения, определенной положениями Комитета по здравоохранению Санкт-Петербурга, предполагается прикрепление студенческой молодежи к конкретному амбулаторно-поликлиническому учреждению – Городской поликлинике №76. Так, за поликлиникой закреплены 14 вузов, территориально расположенных в разных районах нашего города с общим количеством первокурсников 14 720 чел.

Появление нового веб-сервиса с возможностью самостоятельной проверки своего здоровья и получения рекомендаций вызвало большой интерес среди студентов. Так, в обследовании с помощью дистанционного скрининга по пяти профилям патологии (кардиология, гастроэнтерология, эндокринология, пульмонология, онкология) приняли участие 3155 студентов 4 вузов из 6881 чел., подлежащего медицинскому осмотру. Средний возраст составил 19,6 ± 1,5 года, мужчины – 1480 (46,9%) и женщины – 1675 (53,1%). Среди обследуемых – студенты из 83 регионов РФ.

По результатам анализа данных обследования высокая степень риска была выявлена у 369 (11,7%) чел., средняя – у 975 (30,9%) и низкая – у 1811 (57,4%) (рис. 1). Ранжирование по степени выраженности рисков позволяет разделить потоки пациентов по мере необходимости врачебной консультации. Так, в консультации врача в первую очередь нуждаются лица с высокой степенью риска, во вторую – пациенты со средней степенью риска, а в третью – с низкой степенью риска в зависимости от конкретного выявленного ФР и (или) при появлении жалоб. Подобная градация позволяет снизить нагрузку и на врача, и на медицинское учреждение в целом. При этом пациенты не остаются без внимания, они могут самостоятельно начать снижать интенсивность ФР, следуя подробным персонифицируемым рекомендациям, предложенным программой по итогам прохождения скрининга.

Наличие рисков по одному профилю патологии было определено у 767 (24,3%) обследованных, по двум – у 514 (16,3%), по трем – у 530 (16,8%), по четырем – у 685 (21,7%) и по пяти – у 659 (20,9%) соответственно. Бо́льшая часть обследуемых – 2388 (75,7%) – имеет ФР по двум и более профилям патологии, что указывает на сосуществование у одного пациента двух или более заболеваний, синдромов или психических расстройств, связанных между собой единым патогенетическим механизмом. Наличие так называемой коморбидности требует целостного систематизированного подхода к диагностическому, лечебному и профилактическому процессу, поскольку она значимо отягощает течение ХНИЗ и снижает качество жизни пациентов [37].

В зависимости от выявленных ФР было установлено, что с наибольшей частотой обследуемых беспокоят жалобы со стороны эндокринной, пищеварительной, дыхательной, сердечно-сосудистой системы и онкологическая настороженность, что согласуется со статистическими данными по распространенности заболеваний, входящих в выбранные нами профили патологии (рис. 2).

Рисунок 1. Распределение обследуемых в зависимости от степени риска
Рисунок 2. Распределения рисков заболеваний по профилям патологии

Рисунок 1. Распределение обследуемых в зависимости от степени риска

Также обращают на себя внимание результаты самооценки эмоционально-личностной сферы. Так, раздражительность встречается в 12,6% случаев, эмоциональная лабильность – у 10,5%, плаксивость – у 6,2%, потеря интереса к окружающему миру – у 5,9%, эгоистичность – у 3,1%, конфликтность – у 3%, снижение самокритичности – у 1,2% обследуемых. На наличие пребывания в стрессовой ситуации пожаловались 21,6% пациентов. Нарушение режима сна и бодрствования отмечают 15,9%, а малоподвижный образ жизни – 8,9% обследуемых. 14,2% опрошенных жалуются на сонливость. О наличии хронических и наследственных заболеваниях знают 8,5% опрошенных, и 8,1% на постоянной основе принимают лекарственные препараты. При этом 9,8% анкетируемых имеют такую пагубную привычку, как курение, и только 3,2% сознаются в употреблении алкоголя.

Промежуточные результаты исследования в очередной раз показывают, что переход к новым социальным условиям вызывает активную мобилизацию физических и психоэмоциональных возможностей организма человека, которые при чрезмерных нагрузках способны повышать степень активности ФР ХНИЗ. Именно в этот период, пока отсутствуют органические изменения, необходимо проводить мероприятия, направленные на их раннее выявление, в том числе с использованием многопрофильного дистанционного скрининга [14, 16].

Оценка эффективности проекта была выполнена на основе расчета ключевых показателей эффективности (КПЭ). Классические методы анализа эффективности инвестиционного проекта предполагают построение финансовой модели для последующего анализа денежного потока и инвестиционной КПЭ. В нашем случае целесообразно провести оценку эффективности скрининга на основании расчета эффектов от факторов проекта с точки зрения их влияния на КПЭ.

Для правильной оценки действия факторов производится экономический расчет в соответствии со следующим алгоритмом [38]:

1) сбор исходных данных по проекту;

2) выявление факторов, влияющих на эффективность проекта (далее – факторы влияния);

3) построение дерева КПЭ;

4) разработка финансовой модели, включая вычисление изменения денежного потока в результате реализации проекта;

5) расчет КПЭ;

6) выполнение анализа чувствительности КПЭ к изменению факторов влияния;

7) выводы по проекту.

Для выполнения корректного расчета необходимо структурировать логическую цепочку от факторов влияния до КПЭ. С этой целью нами было выделено 4 уровня показателей в зависимости от их влияния на экономическую эффективность (снизу вверх):

4) факторы влияния проектов: определяются непосредственно объекты влияния проектов на одну базовую операцию в измеримых физических показателях (метрик);

3) физические параметры: рассчитывается эффект от реализации проекта в натуральных и (или) физических показателях;

2) операционные КПЭ: фиксируются в денежном выражении инкрементальные эффекты от реализации программы и (или) группы проектов программ, а также производится расчет изменения денежного потока организации в результате реализации проекта;

1) инвестиционные КПЭ: рассчитывается показатели экономической эффективности – NPV (чистая приведенная стоимость), IRR (внутренняя норма доходности), PBP (срок окупаемости), DPBP (дисконтированный срок окупаемости проекта), которые определяются путем формирования денежных потоков по проектам исходя из операционных КПЭ по годам, полных затрат на реализацию программы, включая затраты на их внедрение и сервисное обслуживание, как капитального (CapEx), так и операционного (OpEx) характера.

Для нашего проекта мы рассчитали факторы влияния (прямые и косвенные эффекты), а также их стоимостные значения на одно лечебно‑профилактическое учреждение (ЛПУ) (табл. 1). Подобные расчеты производятся для доказательства значимости и существенности экономического эффекта от внедрения проекта в области телемедицины.

Таблица 1. Оценка факторов влияния и их стоимостных значений на одно лечебно-профилактическое учреждение

Наименование фактора влиянияед. изм.Значение доИзменение (экономия)Значение послеСтоимость единицыВеличина эффекта на единицуДоля выборки, %Количество, ед.Величина эффекта на объем, тыс. руб.
Прямые эффекты

Сокращение времени приема терапевтом

мин15780,0540,38010031551199

Сокращение времени приема специалистом

мин207130,0410,285772415688

Оптимизация маршрутизации

мин151500,0540,8147724151966

Сокращение количества поездок

поездка6240,1300,260902840738
Косвенные эффекты

Сокращение периода нетрудоспособности

чел/день7613,16218,96941322504

Сокращение затрат на лечение

чел/тыс. руб.7163,0003,0004132396

Итого

7491

Как видно из представленных данных, использование скрининга в ЛПУ позволит заметно сэкономить время на прием одного пациента, сократить ставшую ненужной поездку и время приема врача, а также с определенной вероятностью осуществить ранний скрининг ФР заболевания и сократить затраты на лечение.

Для выявления взаимосвязи между факторами влияния и расчета изменений денежного потока при условии реализации нашего проекта необходимо построить дерево КПЭ (рис. 3).

Рисунок 3. Дерево ключевых показателей эффективности

Рисунок 3. Дерево ключевых показателей эффективности

Представленное дерево КПЭ отображает логику расчета влияния изменения базовых метрик на экономическую эффективность проекта в целом.

Дальнейшие построения и вычисления производятся непосредственно в финансовой модели, где факторы влияния (эффекты) являются исходными данными. Следующий этап вычисления заключается в своде денежных потоков по всему проекту: экономия от внедрения продукта, расходы на эксплуатацию и инвестиции (табл. 2).

Таблица 2. Суммарная экономия от внедрения продукта по основным факторам влияния, тыс. руб. в год

ПоказательВсего20232024202520262027202820292030
Номер периода01234567
Сокращение времени приема терапевта–9588–1199–1199–1199–1199–1199–1199–1199–1199
Сокращение времени приема специалиста–5504–688–688–688–688–688–688–688–688
Оптимизация маршрутизации–15 727–1966–1966–1966–1966–1966–1966–1966–1966
Сокращение количества поездок–5906–738–738–738–738–738–738–738–738
Сокращение периода нетрудоспособности–20 032–2504–2504–2504–2504–2504–2504–2504–2504
Сокращение затрат на лечение–3168–396–396–396–396–396–396–396–396
Итого–59 926–7491–7491–7491–7491–7491–7491–7491–7491

Как следует из табл. 2, внедрение нашего проекта позволяет сократить время приема медицинским персоналом пациента, выделенное на сбор анамнеза, на 7 мин, что дает возможность сосредоточиться на осмотре, разборе более сложного случая, самообразовании и пр. Оптимизация маршрутизации также позволяет пациенту, минуя терапевта, записаться к специалисту согласно выявленной степени риска по профилю. Также программа сгенерирует итоговое заключение с персонифицированными рекомендациями по дальнейшему обследованию и здоровому образу жизни. Поскольку дистанционный скрининг подразумевает прохождение обследования на расстоянии, то это способствует снижению затрат на транспортные расходы. Выявления ФР ХНИЗ на раннем, донозологическом этапе способствует сокращению периода временной нетрудоспособности и, следовательно, снижению затрат на лечение в целом. Так, годовая сумма экономии бюджета в одном ЛПУ составляет 7491 тыс. руб., а за 8 лет – почти 60 млн руб. без учета инфляции.

Также нами был просчитан суммарный денежный поток по проекту как разница между операционным и инвестиционным денежным потоком, что является базой для расчета дисконтированного денежного потока и инвестиционных КПЭ. Так, было установлено, что проект имеет положительный денежный поток уже в первый год после внедрения, и это связано с тем, что установленное программное обеспечение сразу же приносит существенную экономию. Чистая приведенная стоимость по проекту составила 39,6 млн руб. на одно ЛПУ. Срок окупаемости меньше шага расчета (один год) не фиксируется, что характеризует проект как высокоэффективный.

Заключение

Предложенная методика оценки КПЭ проекта позволяет корректно оценить его экономическую эффективность с использованием телемедицинской технологии на основе построения дерева КПЭ. Получаемое в результате расчета изменение денежного потока выгодоприобретателя проекта является надежной метрикой для расчета инвестиционных КПЭ. Экономическая эффективность проекта оценивается как очень высокая, а срок окупаемости – меньше шага расчета, составляющего один год. Помимо экономической эффективности, очевиден и социальный эффект, выражающийся в повышении уровня здоровья и качества жизни пациентов, что должно учитываться при принятии решения о внедрении программы для всеобщего пользования. Предложенный алгоритм расчета впервые применен для оценки эффективности именно телемедицинской системы.

Нет сомнений, что сегодня мы являемся участниками одного из самых революционных этапов трансформации здравоохранения, которое в ближайшее десятилетие изменится так, как оно не менялось на протяжении последних ста лет. В этот переходный период важной задачей является обеспечение доказательной базой новых предлагаемых продуктов по их эффективности, безопасности и экономической выгоде. В связи с этим необходимо проводить масштабные клинические исследования с привлечением экспертов, ученых, разработчиков и представителей практического здравоохранения. Важно выстроить надежную систему отбора для вывода на рынок и внедрения в рутинную клиническую практику только тех продуктов и услуг, которые действительно позволяют обеспечить достижение стратегических задач здравоохранения по сокращению неэффективных расходов, снижению заболеваемости и смертности, повышению удовлетворенности пациентов качеством и доступностью медицинской помощи в первую очередь за счет снижения стоимости медицинских услуг. Так, разработанная нами программа дистанционного многопрофильного скрининга с успехом справляется с поставленными задачами.

Таким образом, телемедицинские технологии по праву причисляют к новым прорывным технологиям цифровой медицины, несмотря на то что их применение уже давно вошло в повседневную практику. Накопленные знания, доказательная база и опыт позволяют применять их в качестве ключевых инструментов цифровой трансформации современного здравоохранения.


1 Указ Президента РФ от 07.05.2018 No204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года». Режим доступа: http://www.kremlin.ru/acts/bank/43027.
2 Баевский P.M., Казначеев В.П. Диагноз донозологический. В: Большая медицинская энциклопедия. М.: Советская энциклопедия; 1978. С. 252–255
3 Системы компьютерного скрининга на MedSoft-2023. Режим доступа: https://armit.ru/news/9441-sistemy-kompyuternogo-skrininga-na-medsoft-2023; Приказ Минздрава РФ от 27 апреля 2021 No404н «Об утверждении порядка проведения профилактического
медицинского осмотра и диспансеризации определенных групп взрослого населения». Режим доступа: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&documentId=416801.
4 Screening in the UK: making effective recommendations. 1 April 2016 to 31 March 2017. Available at: https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/649986/Screening_in_the_UK_making_effective_recommendations_2016_to_2017.pdf.
5 Цифровая зрелость здравоохранения. Режим доступа: https://issek.hse.ru/news/385932985.html.
Перечень поручений по итогам конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта». Режим доступа: http://www.kremlin.ru/acts/assignments/orders/70418.
6 Перечень поручений по итогам конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта». Режим доступа: http://www.kremlin.ru/acts/assignments/orders/70418.
7 WHO. Noncommunicable diseases: Mortality. Available at: https://www.who.int/data/gho/data/themes/topics/topic-details/GHO/ncd-mortality; Приказ Минздрава РФ от 15.01.2020 №8 «Об утверждении Стратегии формирования здорового образа жизни населения, профилактики и контроля неинфекционных заболеваний на период до 2025 года». Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_344362/; Федеральный закон от 21.11.2011 №323-ФЗ «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации» (с изменениями и дополнениями). Режим доступа: https://minzdrav.gov.ru/documents/7025-federalnyy-zakon-323-fz-ot-21-noyabrya-2011-g; Приказ Минздрава РФ от 29.10.2020 №1177н «Об утверждении Порядка организации и осуществления профилактики неинфекционных заболеваний организации и проведения мероприятий по формированию здорового образа жизни в медицинских организациях». Режим доступа: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202012030043


Список литературы / References

  1. Денисова Т.П., Шульдяков В.А., Тюльтяева Л.А., Черненков Ю.В., Алипова Л.Н., Саджая Л.А. Мониторинг распространенности заболеваний внутренних органов на примере патологии пищеварительной системы. Саратовский научно‐медицинский журнал. 2011;7(4):772-776. Режим доступа: https://ssmj.ru/2011/4/772.
  2. Драпкина О.М., Концевая А.В., Калинина А.М., Авдеев С.Н., Агальцов М.В., Александрова Л.М. и др. Профилактика хронических неинфекционных заболеваний в Российской Федерации. Национальное руководство 2022. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2022;21(4):3235. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2022-3235.
  3. Шаповал И.Н., Никитина С.Ю., Агеева Л.И., Александрова Г.А., Зайченко Н.М., Кириллова Г.Н. и др. Здравоохранение в России. М.: Росстат; 2019. 170 с. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Zdravoohran-2019.pdf.
  4. Селиверстов П.В., Бакаева С.Р., Шаповалов В.В. Разработка медицинской методологии телемедицинского скрининга здоровья взрослого населения в амбулаторном звене для популяционного мониторинга хронических неинфекционных заболеваний. Медицинский совет. 2020;(11):202-209. https://doi.org/10.21518/2079-701X-2020-11-202-209.
  5. Dendale P., Scherrenberg M., Sivakova O., Frederix I. Prevention: From the cradle to the grave and beyond. Eur J Prev Cardiol. 2019;26(5):507-511. https://doi.org/10.1177/2047487318821772.
  6. Бондина В.М., Пильщикова В.В., Губарева Д.А., Пузанова Е.А. Профилактика заболеваний. Краснодар: Кубанский государственный медицинский университет; 2016. 224 с. Режим доступа: https://www.ksma.ru/wp-content/uploads/2022/09/UChEBNOE-POSOBIE-PO-PZ.pdf.
  7. Броницкий Т. Л., Вишневский К. О., Гохберг Л. М., Зинина Т. С., Кочеткова О. В., Приворотская С. Г. и др. (ред.). Развитие отдельных высокотехнологичных направлений: белая книга. М.: Высшая школа экономики; 2022. 186 с. Режим доступа: https://www.economy.gov.ru/material/file/ba6a7585c4b23c85931aaee99682ad30/belaya_kniga_2022.pdf.
  8. Копылова О.В., Ершова А.И., Мешков А.Н., Драпкина О.М. Профилактика сердечно-сосудистых заболеваний на протяжении жизни. Часть 1: преконцепционный, пренатальный и грудной периоды. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2020;19(6):2647. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2020-2647.
  9. Corchia C., Mastroiacovo P. Health promotion for children, mothers and families: here’s why we should “think about it before conception”. Ital J Pediatr. 2013;39:68. https://doi.org/10.1186/1824-7288-39-68.
  10. Алексеенко С.Н., Дробот Е.В. Профилактика заболеваний. М.: Академия естествознания; 2015. 449 с. Режим доступа: https://monographies.ru/en/book/view?id=524.
  11. Радченко В.Г., Добрица В.П., Леонтьева Н.В., Аниконова Л.И., Полякова В.В., Селиверстов П.В., Ермолов С.Ю. Профилактика заболеваний внутренних органов. СПб.: Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова; 2016. 48 с.
  12. Starfield B. Global health, equity, and primary care. J Am Board Fam Med. 2007;20(6):511-513. https://doi.org/10.3122/jabfm.2007.06.070176.
  13. Аксенова Е.И., Камынина Н.Н., Верзилина Н.Н. Мировые технологические тренды в медицине и здравоохранении. Московская медицина. 2021;(5):6-19. Режим доступа: https://niioz.ru/upload/iblock/6fa/6fa4af27737ee8a3fb70f906c0a37168.pdf.
  14. Селиверстов П.В., Бакаева С.Р., Шаповалов В.В., Алешко О.В. Телемедицинские технологии: от теории к практике. Медицинский совет. 2022;(23):366-372. https://doi.org/10.21518/2079-701X-2022-16-23-366-372.
  15. Бойцов С.А., Чучалин А.Г., Арутюнов Г.П., Биличенко Т.Н., Бубнова М.Г., Ипатов П.В. и др. Профилактика хронических неинфекционных заболеваний: рекомендации. М.; 2013. 128 c. Режим доступа: https://rcmp-nso.ru/profila/m_mater/docs/dispan_1_5.pdf.
  16. Селиверстов П.В., Шаповалов В.В., Тишков А.В., Бакаева С.Р. Телемедицинские системы анкетного скрининга здоровья детского и взрослого населения. СПб.: Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ»; 2022. 158 с.
  17. Буранбаева Л.З., Жилина Е.В., Абрамов Н.Р. Телемедицина как направление развития рынка цифровых технологий в здравоохранении. Вестник БИСТ (Башкирского института социальных технологий). 2021;(3):75-80. https://doi.org/10.47598/2078-9025-2021-3-52-75-80.
  18. Воронцов И.М., Шаповалов В.В., Шерстюк Ю.М. Здоровье. Опыт разработки и обоснование применения автоматизированных систем для мониторинга и скринирующей диагностики нарушений здоровья. СПб.: Коста; 2006. 432 с.
  19. Гусев А.В., Владзимирский А.В., Голубев Н.А., Зарубина Т.В. Информатизация здравоохранения Российской Федерации: история и результаты развития. Национальное здравоохранение. 2021;2(3):5-17. https://doi.org/10.47093/2713-069X.2021.2.3.5-17.
  20. Пугачев П.С., Гусев А.В., Кобякова О.С., Кадыров Ф.Н., Гаврилов Д.В., Новицкий Р.Э., Владзимирский А.В. Мировые тренды цифровой трансформации отрасли здравоохранения. Национальное здравоохранение. 2021;2(2):5-12. https://doi.org/10.47093/2713-069X.2021.2.2.5-12.
  21. Васильковский С.А., Вишневский К.О., Гохберг Л.М., Демидкина О.В., Демьянова А.В. и др. Цифровая экономика: 2022. М.: Высшая школа экономики; 2022. 124 с. Режим доступа: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/552091260.pdf.
  22. Аксенова Е.И., Введенский А.И. Профессиональные компетенции врача в телемедицине. Вестник Авиценны. 2021;23(4):500-509. https://doi.org/10.25005/2074-0581-2021-23-4-500-509.
  23. Ходырева Л.А., Грицков И.О., Васильев А.О., Пушкарь Д.Ю. Телемедицина: современные возможности и перспективы дальнейшего развития. Московская медицина. 2021;(3):90-96. Режим доступа: https://niioz.ru/upload/iblock/826/826d09368956df821178c6bcde20c828.pdf.
  24. Козенко Ю.А., Козенко Т.Е. Управление маршрутизацией лечебного процесса посредством блокчейн-технологий. Сибирская финансовая школа. 2019;(3):25-27. Режим доступа: https://journal.safbd.ru/sites/default/files/articles/journal_sfs_safbd_2019-3-25-27.pdf.
  25. Антипенко Н.В., Саввин В.В., Шаповалов В.В. Телемедицинская система для дистанционного обследования здоровья и способ оценки риска наличия заболевания. Патент RU 2693160 C1, 01.07.2019. Режим доступа: https://yandex.ru/patents/doc/RU2693160C1_20190701.
  26. Селиверстов П.В., Бакаева С.Р., Бакаев М.И., Цурцумия Д.Б., Радченко В.Г., Бакулина Н.В. Программа для автоматического расчета комплексной оценки рисков патологии по 5 профилям: кардиология, гастроэнтерология, пульмонология, эндокринология, онкология. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2020611264, 28.01.2020. Режим доступа: https://new.fips.ru/ofpstorage/Doc/PrEVM/RUNWPR/000/002/020/611/264/2020611264-00001/document.pdf.
  27. Селиверстов П.В., Семенов К.П., Шаповалов В.В. Программа дистанционного скрининга здоровья взрослого населения в виде веб-сервиса по расчету рисков хронических неинфекционных заболеваний на основе холистической цифровой модели знаний о здоровье. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2023615070, 09.03.2023. Режим доступа: https://new.fips.ru/ofpstorage/Doc/PrEVM/RUNWPR/000/002/023/615/070/2023615070-00001/document.pdf.
  28. Селиверстов П.В., Бакаева С.Р., Бакаев М.И., Цурцумия Д.Б., Бакулина Н.В., Шаповалов В.В. Программа для автоматического составления персонифицированных рекомендаций по профилю патологии - кардиологии, в зависимости от выявленных рисков на основе телемедицинского скрининга. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2021663016, 10.08.2021. Режим доступа: https://new.fips.ru/ofpstorage/Doc/PrEVM/RUNWPR/000/002/021/663/016/2021663016-00001/document.pdf.
  29. Селиверстов П.В., Бакаева С.Р., Бакаев М.И., Цурцумия Д.Б., Бакулина Н.В., Шаповалов В.В. Программа для автоматического составления персонифицированных рекомендаций по профилю патологии - эндокринология, в зависимости от выявленных рисков на основе телемедицинского скрининга. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2021662852, 06.08.2021. Режим доступа: https://new.fips.ru/ofpstorage/Doc/PrEVM/RUNWPR/000/002/021/662/852/2021662852-00001/document.pdf.
  30. Селиверстов П.В., Бакаева С.Р., Бакаев М.И., Цурцумия Д.Б., Бакулина Н.В., Шаповалов В.В. Программа для автоматического составления персонифицированных рекомендаций по профилю патологии - гастроэнтерология, в зависимости от выявленных рисков на основе телемедицинского скрининга. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2021662889, 06.08.2021. Режим доступа: https://new.fips.ru/ofpstorage/Doc/PrEVM/RUNWPR/000/002/021/662/889/2021662889-00001/document.pdf.
  31. Селиверстов П.В., Бакаева С.Р., Бакаев М.И., Цурцумия Д.Б., Бакулина Н.В., Шаповалов В.В. Программа для автоматического составления персонифицированных рекомендаций по профилю патологии - онкология, в зависимости от выявленных рисков на основе телемедицинского скрининга. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2021662942, 06.08.2021. Режим доступа: https://new.fips.ru/ofpstorage/Doc/PrEVM/RUNWPR/000/002/021/662/942/2021662942-00001/document.pdf.
  32. Селиверстов П.В., Бакулина Н.В., Шаповалов В.В., Бакаева С.Р., Бакаев М.И., Цурцумия Д.Б. Программа для автоматического составления персонифицированных рекомендаций по профилю патологии - пульмонология, в зависимости от выявленных рисков на основе телемедицинского скрининга. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2021662867, 06.08.2021. Режим доступа: https://new.fips.ru/ofpstorage/Doc/PrEVM/RUNWPR/000/002/021/662/867/2021662867-00001/document.pdf.
  33. Селиверстов П.В., Гриневич В.Б., Бакаева С.Р., Бакаев М.И., Шаповалов В.В., Кравчук Ю.А., Радченко В.Г. Программа для автоматической генерации комплексных персонифицированных рекомендаций по ведению здорового образа жизни на основе оценки рисков патологии по профилю гастроэнтерология. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2023611569, 23.01.2023. Режим доступа: https://new.fips.ru/ofpstorage/Doc/PrEVM/RUNWPR/000/002/023/611/569/2023611569-00001/document.pdf.
  34. Селиверстов П.В., Гриневич В.Б., Бакаева С.Р., Бакаев М.И., Шаповалов В.В., Кравчук Ю.А., Радченко В.Г. Программа для автоматической генерации комплексных персонифицированных рекомендаций по ведению здорового образа жизни на основе оценки рисков патологии по профилю эндокринология. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2023612798, 08.02.2023. Режим доступа: https://new.fips.ru/ofpstorage/Doc/PrEVM/RUNWPR/000/002/023/612/798/2023612798-00001/document.pdf.
  35. Селиверстов П.В., Гриневич В.Б., Бакаева С.Р., Бакаев М.И., Шаповалов В.В., Кравчук Ю.А., Радченко В.Г. Программа для автоматической генерации комплексных персонифицированных рекомендаций по ведению здорового образа жизни на основе оценки рисков патологии по профилю кардиология. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2023613576, 16.02.2023. Режим доступа: https://new.fips.ru/ofpstorage/Doc/PrEVM/RUNWPR/000/002/023/613/576/2023613576-00001/document.pdf.
  36. Оганов Р.Г., Драпкина О.М. (ред.). Основные принципы изменения образа жизни у больных с коморбидностью ХНИЗ. М.: Национальный медицинский исследовательский центр профилактической медицины; 2018. 126 с. Режим доступа: https://ocmp42.ru/f/osnovnyye_printsipy_izmeneniya_obraza_zhizni_u_bolnykh_s_komorbidnostyu_khniz.pdf.
  37. Ефремова Е.В., Шутов А.М., Серов В.А., Мензоров М.В. Коморбидность в клинической медицине. Ульяновск: Ульяновский государственный университет; 2016. 28 с. Режим доступа: https://ulsu.ru/media/documents/Е._В._Ефремова_А._М._Шутов_В._А._Серов_М._В._Мензоров_ КОМОРБИДНОСТЬ_В_КЛИНИЧЕСКОЙ_МЕДИЦИНЕ.pdf.
  38. Парментер Д. Ключевые показатели эффективности. Разработка, внедрение и применение решающих показателей. М.: Олимп-Бизнес; 2008. 288 с. Режим доступа: https://fictionbook.ru/static/trials/09/69/32/09693259.a4.pdf.
Фото:  Shutterstoсk/FOTODOM


Специалистам здравоохранения