Искусственный интеллект в руках клиницистов: самостоятельная разработка инструмента маршрутизации пациентов с фибрилляцией предсердий

Фибрилляция предсердий (ФП) остается одной из наиболее распространенных аритмий и ассоциирована со снижением качества жизни, прогрессированием сердечной недостаточности и повышением риска тромбоэмболических осложнений. Современные клинические рекомендации рассматривают катетерную аблацию как эффективный метод контроля ритма у отобранных пациентов, прежде всего при симптомном течении, неэффективности или непереносимости антиаритмической терапии, а также у части пациентов в качестве ранней стратегии контроля ритма при соответствующем клиническом профиле [1][2]. Консенсусные документы по аблации подчеркивают значимость корректного отбора кандидатов, стандартизации маршрутизации и реалистичного прогнозирования эффекта вмешательства, что требует полноты данных и единообразного подхода на уровне первичного звена и специализированного центра [3]. В то же время даже при наличии доказательной базы и сформулированных показаний (включая данные крупных рандомизированных исследований) сохраняется разрыв между рекомендациями и реальной практикой, особенно в региональных системах здравоохранения [4].

Одним из факторов, ограничивающих своевременное направление пациентов на специализированную консультацию для решения вопроса о катетерной аблации, являются организационные барьеры: неоднородность ведения амбулаторной документации, вариативность интерпретации критериев отбора, высокая нагрузка врачей и дефицит времени на повторную проверку кандидатов, а также ограниченные ресурсы для разработки и сопровождения цифровых решений на местах. Клинические системы поддержки принятия решений и цифровые инструменты, ориентированные на повышение соблюдения рекомендаций, демонстрировали потенциал улучшения процессов ведения пациентов, в т.ч. при ФП и антикоагулянтной терапии, в различных моделях организации помощи [5-9]. Однако в большинстве случаев такие решения создаются с привлечением профессиональных команд разработки, требуют финансирования и длительных циклов внедрения, что затрудняет масштабирование в условиях региональной практики.

На фоне роста интереса к инструментам искусственного интеллекта в кардиологии и широкого распространения больших языковых моделей появился новый сценарий цифровизации: использование нейросетей не для автономного клинического решения, а для ускорения разработки программных инструментов клиницистами (AI-assisted development). В литературе обсуждается потенциал больших языковых моделей как технологической основы трансформации клинических процессов и разработки цифровых сервисов при условии соблюдения принципов безопасности и ответственности [10]. В этой связи практический интерес представляет опыт регионального сосудистого центра (РСЦ) по созданию веб-программы по клиническим рекомендациям для повторной проверки пациентов с ФП и стандартизации их маршрутизации на консультацию аритмолога по вопросу катетерной аблации. Такой подход может снизить барьер внедрения цифрового инструмента в регионе за счет отказа от сбора персональных данных, распространения доступа посредством ссылки и последующего переноса результата в региональный контур медицинской документации.

Цель исследования — описать опыт разработки врачами РСЦ веб-программы для маршрутизации пациентов с ФП на консультацию по вопросу катетерной аблации, созданной без привлечения программистов с использованием нейросетей на этапе разработки, и представить первые результаты ее внедрения в Пермском крае

Материал и методы

Дизайн исследования и временные интервалы. Проведено обсервационное исследование внедрения (implementation study) цифрового инструмента, предназначенного для повторной проверки пациентов с ФП и стандартизации маршрутизации на консультацию аритмолога РСЦ по вопросу катетерной аблации. Веб-программа разработана в ноябре 2025г, внедрена в декабре 2025 г. Для оценки динамики процессных показателей РСЦ использованы сопоставимые календарные периоды: январь-февраль 2025г (до внедрения) и январь-февраль 2026г (после внедрения).

Контекст внедрения, территория и участники. Инструмент предназначался для врачей медицинских организаций Пермского края (врачи первичного звена, врачи общей практики, терапевты, кардиологи), ведущих пациентов с установленной ФП. Участие врачей в проекте было добровольным. Пилотное внедрение проводилось в городах краевого значения Пермского края: Березники, Соликамск, Чайковский, Кунгур, Лысьва, Кудымкар. Доступ к веб-программе предоставлялся путем распространения ссылки и краткой инструкции по использованию.

Источники клинической логики и формирование правил. Клиническая логика веб-программы сформирована авторами на основании анализа российских и международных клинических рекомендаций и консенсусных документов по ведению ФП и показаниям к катетерной аблации [1-3][11]. На этапе разработки правил авторы:

1. определили минимально необходимый набор клинических параметров для повторной проверки пациента перед направлением (форма ФП, симптомность, сведения об антиаритмической терапии и ее эффективности/переносимости, ключевые данные эхокардиографии, антикоагулянтная терапия, сведения о ранее выполненных вмешательствах и др.);
2. сформировали категории результата маршрутизации: 1) целесообразно направить на консультацию, 2) на усмотрение врача/требуется уточнение данных и повторная оценка, 3) не рекомендуется/отложить в текущих условиях.
3. подготовили структуру чек-листа направления для унификации представления ключевых сведений при консультации аритмолога РСЦ.

Таким образом, клинические критерии и алгоритм формирования результата задавались авторами по клиническим рекомендациям, а веб-программа обеспечивала их структурированное применение и стандартизацию оформления вывода.

Разработка веб-программы с применением отечественного искусственного интеллекта. Веб-программа реализована как web-страница (HTML/JavaScript), размещенная на сайте/сервере с доступом по ссылке. Для ускорения разработки применялся отечественный инструмент искусственного интеллекта GigaChat (https://giga.chat/) как ассистент программирования. Нейросеть использовалась на этапе прототипирования интерфейса, генерации и отладки фрагментов HTML/JavaScript кода, подготовки пользовательских подсказок и инструкции. Задания нейросети формировались клиницистами на основе заранее подготовленных правил по клиническим рекомендациям (перечень полей ввода, логика ветвления, требования к формулировкам результата). Нейросети не использовались для автономного принятия клинического решения; программа не выполняла самостоятельную клиническую классификацию пациента без участия врача.

Сценарий применения веб-программы. Врач медицинской организации вводил в веб-программу структурированные клинические параметры пациента с ФП, включающие: форму аритмии (пароксизмальная/персистирующая/длительно персистирующая), наличие симптомов, длительность заболевания, сведения об антиаритмической терапии (неэффективность/непереносимость), факт ранее выполненной аблации, ключевые параметры эхокардиографии (размеры левого предсердия, индекс объёма левого предсердия, фракция выброса левого желудочка), сведения об антикоагулянтной терапии и сопутствующие клинические факторы, влияющие на безопасность направления (например, тромб левого предсердия/ушка, активное кровотечение, активная инфекция, декомпенсация сердечной недостаточности). По итогам заполнения программа формировала итоговую категорию маршрутизации: 1) целесообразно направить на консультацию, 2) на усмотрение врача/требуется уточнение данных и повторная оценка, 3) не рекомендуется/отложить в текущих условиях. Для категории (3) отдельно учитывались временные стоп-факторы, требующие предварительной стабилизации состояния. Дополнительно формировался чек-лист (краткое структурированное резюме введённых параметров и причины выбора категории), который мог быть распечатан или сохранён (в т.ч. в формате PDF) для последующего прикрепления к медицинской документации и направления пациента на консультацию аритмолога РСЦ.

Примеры экранов ввода данных и вывода результата приведены на рисунках 1 и 2.

Персональные данные и интеграция в региональный контур. Веб-программа не осуществляла сбор, хранение или передачу персональных данных пациента. Не заполнялись и не сохранялись фамилия, имя, отчество, дата рождения, адрес, номер полиса и иные идентификаторы. Распространение инструмента осуществлялось посредством ссылки. Сформированный результат (категория маршрутизации и чек-лист) по усмотрению врача переносился в региональную медицинскую информационную систему — Единую информационную систему здравоохранения (ЕИСЗ) Пермского края в составе медицинской документации.

Показатели эффективности и источники данных. Оценивали процессные показатели работы РСЦ в сопоставимые периоды до и после внедрения веб-программы:

1. число консультаций аритмолога РСЦ за январь-февраль 2025г и январь-февраль 2026г;
2. число выполненных вмешательств (радиочастотная аблация, криоаблация) и число повторных вмешательств за указанные периоды.

Статистический анализ. Данные представлены в виде абсолютных значений и долей (%). Для сравнения счетных показателей (число консультаций и вмешательств) в сопоставимые периоды до и после внедрения использовали точный метод сравнения пуассоновских интенсивностей при равной экспозиции; результаты дополнительно выражали как отношение частот (RR) с 95% доверительным интервалом (ДИ). Уровень статистической значимости принимали равным p<0,05.

Этические аспекты. Инструмент применялся как организационный для повторной проверки и стандартизации маршрутизации. Персональные данные пациентов не собирались и не обрабатывались; анализ выполнен по агрегированным процессным показателям работы РСЦ и (при наличии) агрегированным показателям использования веб-программы.

Результаты

Разработка и внедрение веб-программы. Веб-программа маршрутизации пациентов с ФП на консультацию по вопросу катетерной аблации была разработана в ноябре 2025г и внедрена в декабре 2025г. Пилотное внедрение проведено в городах краевого значения Пермского края: Березники, Соликамск, Чайковский, Кунгур, Лысьва, Кудымкар (рис. 1). Участие врачей в использовании веб-программы было добровольным; доступ предоставлялся посредством распространения ссылки и краткой инструкции. Веб-программа не предусматривала ввод и хранение персональных данных пациента (фамилия, имя, отчество, дата рождения и иные идентификаторы); формируемый результат и чек-лист по усмотрению врача переносились в ЕИСЗ Пермского края в составе медицинской документации.

Динамика обращаемости и объемов вмешательств. Для оценки динамики использованы сопоставимые календарные периоды: январь-февраль 2025г (до внедрения) и январь-февраль 2026г (после внедрения). Число консультаций аритмолога РСЦ увеличилось со 102 до 134 случаев (RR 1,31; 95% ДИ: 1,02-1,70; p=0,043), что соответствует приросту на 31,4%.

Объем интервенционного лечения также увеличился: число радиочастотных аблаций возросло с 34 до 46 (RR 1,35; 95% ДИ: 0,87-2,11; p=0,219), число криоаблаций — с 30 до 38 (RR 1,27; 95% ДИ: 0,78-2,04; p=0,396). Совокупное число вмешательств (радиочастотная аблация + криоаблация) увеличилось с 64 до 84 (RR 1,31; 95% ДИ: 0,95-1,82; p=0,118).

В структуре вмешательств отмечен рост количества повторных процедур: число повторных радиочастотных аблаций увеличилось с 11 до 23 (RR 2,09; 95% ДИ: 1,02-4,29; p=0,058), повторных криоаблаций — с 9 до 12 (RR 1,33; 95% ДИ: 0,56-3,16; p=0,664). Суммарное число повторных вмешательств увеличилось с 20 до 35 (RR 1,75; 95% ДИ: 1,01-3,03; p=0,058). Подробные данные представлены в таблице 1.

Обсуждение

В настоящей работе представлен опыт разработки врачами РСЦ и последующего пилотного внедрения в Пермском крае веб-программы, предназначенной для повторной проверки пациентов с ФП и стандартизации маршрутизации на консультацию по вопросу катетерной аблации. Ключевой особенностью подхода является использование отечественного инструмента искусственного интеллекта GigaChat на этапе разработки (AI-assisted development) при сохранении клинической логики, сформированной авторами на основании анализа российских и международных клинических рекомендаций и консенсусных документов [1-3][11]. Программа не выполняла автономного клинического решения и применялась как организационный инструмент: итоговый результат предназначался для поддержки направления на консультацию аритмолога РСЦ, а окончательное решение о тактике лечения принималось специалистом.

Полученные данные демонстрируют ассоциацию внедрения инструмента с ростом активности специализированной помощи в сопоставимом календарном периоде: число консультаций аритмолога РСЦ в январе-феврале 2026г было выше по сравнению с январем-февралем 2025г. Параллельно увеличились объемы аблационных вмешательств (радиочастотная аблация и криоаблация) и число повторных процедур. Такая динамика может отражать улучшение выявляемости и маршрутизации пациентов, которым требуется оценка стратегии контроля ритма в специализированном центре, а также более стандартизированное оформление направления и предварительную "подготовку" клинической информации до консультации. При этом следует подчеркнуть, что дизайн исследования "до/после" не позволяет однозначно установить причинно-следственную связь; на показатели могли влиять и другие факторы (изменения маршрутизации, кадровые и организационные ресурсы РСЦ, сезонные колебания обращаемости, расширение показаний или повышение доступности вмешательств).

Практическая значимость предложенного подхода заключается в возможности быстрого развертывания цифрового инструмента в условиях ограниченных ресурсов регионального здравоохранения. Ранее показано, что цифровые инструменты поддержки клинических процессов способны улучшать соответствие ведения пациентов клиническим рекомендациям и повышать эффективность маршрутизации, в т.ч. при ФП [5-9]. Однако многие решения требуют внешней разработки, существенного финансирования и длительных циклов внедрения. Использование нейросетей как инструмента ускорения программной разработки клиницистами потенциально снижает эти барьеры и позволяет быстро получать работающие версии продукта с последующими итерациями улучшения [10]. Для российской практики дополнительным аргументом является применение отечественного инструмента искусственного интеллекта и возможность локального контроля логики решения.

Отдельно следует отметить архитектурное решение, связанное с отсутствием обработки персональных данных: веб-программа не предусматривала ввод и хранение идентификаторов пациента (фамилия, имя, отчество, дата рождения и др.), доступ осуществлялся по ссылке, а результат (категория маршрутизации и чек-лист) по усмотрению врача переносился в ЕИСЗ Пермского края. Это снижает барьеры внедрения, связанные с информационной безопасностью и организацией доступа, и одновременно обеспечивает включение результата в региональный контур медицинской документации. Вместе с тем отсутствие прямой интеграции с медицинской информационной системой может ограничивать масштабирование и требует дополнительного времени врача на перенос результата; в перспективе целесообразно рассмотреть варианты интеграции или полуавтоматического переноса структурированных данных в региональные системы.

Ограничения исследования включают обсервационный дизайн и анализ агрегированных процессных показателей без клинической детализации по пациентам. Добровольное участие врачей могло привести к эффекту селекции пользователей, когда инструмент чаще использовали наиболее мотивированные специалисты. Кроме того, оценка результатов проведена на уровне показателей РСЦ (консультации и вмешательства), что не позволяет оценить, какая доля динамики обусловлена именно пилотными территориями, и не отражает "воронку" маршрутизации (сколько пациентов было проверено, сколько направлено, сколько дошло до консультации и вмешательства) при отсутствии учета использования программы. В последующих этапах целесообразно дополнить анализ показателями использования веб-программы в пилотных городах, а также расширить временной ряд (например, помесячные данные за 12-24 мес.) с применением методов анализа прерванных временных рядов для более строгой оценки эффекта внедрения.

Заключение

Применение нейросетей на этапе разработки позволило врачам РСЦ быстро создать и внедрить веб-программу по клиническим рекомендациям для организационной маршрутизации пациентов на консультацию по вопросу катетерной аблации. Приложение принципиально не позиционировалось как полноценная система поддержки принятия врачебных решений и не заменяет клинического решения специалиста; его роль — повторная проверка по критериям рекомендаций и стандартизация результата для внесения в ЕИСЗ Пермского края.

Отношения и деятельность: все авторы заявляют об отсутствии потенциального конфликта интересов, требующего раскрытия в данной статье.

Декларация ИИ. Не предоставлена.