В Сеченовском Университете представили результаты дистанционного наблюдения за пациентами с хроническими заболеваниями

В Клинике госпитальной терапии имени А.А. Остроумова Сеченовского Университета с 2023 года реализуется проект по дистанционному мониторингу за пациентами с различными заболеваниями. В клинических испытаниях приняли участие 500 пациентов Клинического центра наук о здоровье Сеченовского Университета. Согласно полученным данным, госпитализация по сердечной недостаточности снизалась на 56,8%, количество вызовов скорой помощи при ухудшениях – на 87%. Среди пациентов с сахарным диабетом второго типа – достигнуто улучшение контроля заболевания, снижение показателей гликемии, уменьшение случаев обращение в поликлинику.

В 2023 году в Клинике госпитальной терапии им. А.А. Остроумова Сеченовского Университета впервые в России стартовал удаленный мониторинг пациентов с хроническими неинфекционными заболеваниями с использованием персональных мессенджеров. В группу наблюдения были включены пациенты после выписки из стационара, именно этот период считается критически важным для пациентов с хроническими заболеваниями – резко возрастает вероятность развития осложнений. «Дело в том, что на практике между выпиской и амбулаторным визитом возникает «слепая зона», когда пациент предоставлен сам себе. Даже если человек регулярно измеряет давление или сахар в крови, то распознать тревожные сигналы не клиницисту вовремя очень сложно. И это, как правило, заканчивается повторной госпитализацией», - рассказывает Мария Кожевникова, профессор Кафедры госпитальной терапии №1 Сеченовского Университета.

В 2025 года система мониторинга была значительно усовершенствована, теперь в дистанционном наблюдении «участвует» голосовой помощник. Проект реализуется при поддержке ПАО «ВымпелКом».  Если раньше пациенту ежедневно в установленное время в мессенджер приходил список вопросов, на которые он должен был ответить, то теперь ему поступает звонок от голосового ИИ-помощника. Он спрашивает, как ваше самочувствие, какое у вас давление и пульс, приняли ли вы лекарство, а также другие вопросы согласно диагнозу. Пациент отвечает голосом, как будто беседует с врачом. Поэтому система доступна человеку с любым уровнем компьютерной грамотности. «Билайн обеспечивает защищенные каналы связи, дата-центры и голосовых роботов, отвечая за безопасность и надежность. Мы соединяем устройства, врачей и пациентов в одну экосистему. Чтобы помощь приходила вовремя», - поясняет директор блока по развитию партнерств и инновациям компании ПАО «ВымпелКом» Светлана Кобзарь.

Ученые разработали способ выявления критических состояний, согласно которому, ответам пациента присваивается сигнал: зеленый – у пациента все стабильно, желтый – больному требуется коррекция терапии, красный - экстренная ситуация, нужно вызывать скорую. Врач видит эту картину у себя на специальном экране с цветными индикаторами. «Анализируются не только текущие показатели, но и их динамика - как меняется давление за неделю, как часто пациент принимает лекарства, насколько регулярно он отвечает на звонки. Комбинация этих данных позволяет предсказать ухудшение состояния пациента за несколько дней до критического сценария», - уточняет Мария Кожевникова.

Если пациент не отвечает на звонок несколько дней подряд, то система это фиксирует.  Врач видит, что пациент «выпал» из наблюдения, и может связаться с ним, выяснить причину. Приверженность лечению и повышение уровня самоконтроля пациента – еще один важный момент, который помогает решить дистанционный мониторинг. Одна из главных проблем осложнений хронических заболеваний – отказ пациента от терапии, как только его самочувствие улучшилось.

По словам Марии Кожевниковой, до старта дистанционного наблюдения, приверженность пациентов лечению была близка к нулю. После – выросла почти до 60%. Пациенты перестают быть пассивными наблюдателями и активно вовлекаются в процесс управления собственным здоровьем. 

Сейчас врачи Сеченовского Университета разработали пять специализированных панелей мониторинга для разных групп пациентов с хроническими заболеваниями: сердечная недостаточность, артериальная гипертензия, сахарный диабет, онкология (между курсами химиотерапии) и травматология. Способ диагностики на основе анализа данных, собранных голосовым ИИ-помощником, уже зарегистрирован в Роспатенте.