Цифровой контроль: как IT-решения стандартизируют врачебный прием и повышают качество помощи

Современная медицина столкнулась с парадоксом: объем медицинских знаний удваивается каждые несколько лет, клинические рекомендации обновляются постоянно, а время на прием одного пациента остается жестко лимитированным. Врачу необходимо учитывать огромное количество факторов, касающихся состояния пациента, и при этом не пропустить нововведения в диагностике разных патологических состояний. В этих условиях традиционные методы контроля качества и соблюдения стандартов перестают работать, подробнее можно смотреть тут.

Решение приходит со стороны цифровых технологий. IT-системы берут на функцию «внешней памяти», контролируют соблюдение клинических рекомендаций, автоматизируют рутинные операции и выявляют ошибки, которые раньше оставались незамеченными. В этой статье разбирается, как программные решения стандартизируют врачебный прием, повышают его качество и безопасность.

Почему стандартизация приема стала необходимостью

Качество медицинской помощи — это совокупность характеристик, отражающих своевременность оказания помощи, правильность выбора методов профилактики, диагностики, лечения и реабилитации, а также степень достижения запланированного результата. Однако на практике добиться этого непросто.

Человеческий фактор и информационная перегрузка

Врач на приеме сталкивается с необходимостью:

• быстро собрать и проанализировать жалобы пациента;
• учесть всю предшествующую историю болезней (а в электронной карте московского пациента накоплены десятки протоколов осмотров, результаты анализов, назначения);
• сопоставить симптомы с современными клиническими рекомендациями;
• назначить корректное лечение с учетом противопоказаний и лекарственных взаимодействий.

Ручной поиск и анализ такого объема информации в условиях 12–15-минутного приема крайне затруднительны. Это создает риски ошибок, неполного учета данных и отступлений от стандартов.

Формальный подход к внутреннему контролю

Многие медицинские организации сталкиваются с проблемой формального отношения к процессам внутреннего контроля качества. Это приводит к неэффективности и препятствует реальному повышению качества и безопасности деятельности. При этом клиники часто испытывают недостаток ресурсов — финансовых, кадровых, временных — для эффективного управления.

Нормативная база: как государство регулирует внедрение ИИ в медицину

Развитие IT-решений для стандартизации приема опирается на прочный фундамент национальных стандартов. Ключевую роль здесь играет Технический комитет 164 «Искусственный интеллект» и разработки Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий (НПКЦ ДиТ ДЗМ).

Системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР)

ГОСТ Р 71671—2024, введенный в действие с 1 января 2025 года, устанавливает основные положения для систем поддержки принятия врачебных решений с применением искусственного интеллекта. Согласно стандарту, СППВР — это программное обеспечение, позволяющее путем обработки и интерпретации собираемой информации поддерживать принятие врачом решения на всех этапах лечебно-диагностического процесса с целью снижения ошибок и повышения качества оказываемой медицинской помощи.

Стандарт определяет ключевые задачи, которые могут решать такие системы:

• выявление подозрений на наличие патологических состояний и ранжирование гипотез о заболеваниях;
• оценку рисков и прогнозирование развития заболеваний;
• поддержку выбора диагностической и лечебной тактики в соответствии с клиническими рекомендациями;
• контроль правильности, полноты и безопасности врачебных назначений;
• контроль соблюдения клинических рекомендаций, порядков и стандартов оказания медицинской помощи.

Основная цель создания и внедрения таких систем — обеспечение приверженности врачей клиническим рекомендациям и повышение качества оказываемой медицинской помощи.

Стандарты для извлечения данных и маршрутизации

С 1 января 2026 года вступил в силу ГОСТ Р 72313-2025, который устанавливает требования к системам поддержки принятия врачебных решений в части извлечения данных из неструктурированных медицинских записей и методов формирования наборов данных для обучения и тестирования ИИ. Это важно, поскольку значительная часть медицинской информации существует в неструктурированном текстовом виде.

Кроме того, действует предварительный национальный стандарт ПНСТ 962-2024, регулирующий системы маршрутизации и оптимизации потоков пациентов на основе искусственного интеллекта. Он устанавливает терминологию и общие требования к системам, которые управляют потоками пациентов в зависимости от цели обращения за медицинской помощью.

Технологии на входе: «умный прием» и предварительная диагностика

Один из самых ярких примеров успешного внедрения цифровых решений — московская система «умного приема», интегрированная с Единой медицинской информационно-аналитической системой (ЕМИАС).

Как работает ИИ-агент перед приемом

Фундаментом оптимизации стал «цифровой помощник» — ИИ-агент, активирующийся в момент записи пациента через электронную регистратуру. Вместо простого выбора специалиста пациент детально описывает цель визита, симптомы и жалобы, отвечая на уточняющие вопросы системы. Этот опрос занимает не больше трех минут.

Алгоритм анализирует не только текущие жалобы, но и всю историю пациента, зафиксированную в электронной медицинской карте: предыдущие обращения, результаты диагностики, вызовы скорой помощи, госпитализации, связанные с текущей проблемой. Например, при жалобах на боли в суставах система мгновенно предоставит врачу историю МРТ, заключения ортопедов, схемы прошлого лечения, позволяя сразу оценить стадию заболевания.

За время работы сервисом воспользовались более 5 млн москвичей, а с помощью ИИ-помощника поставлено свыше 15 млн предварительных диагнозов. Система высвободила врачам более 250 тыс. часов для непосредственного общения с пациентами.

ТОП-3 и ТОП-1: алгоритмическая поддержка диагностики

На основе анализа электронной карты и текущих жалоб система предлагает три наиболее вероятных предварительных диагноза (сервис ТОП-3). Внедренный более четырех лет назад, сервис сегодня демонстрирует точность порядка 95% по широкому спектру заболеваний. Для верификации диагноза ТОП-3 автоматически формирует перечень необходимых дополнительных исследований или консультаций узких специалистов.

После выполнения рекомендованных исследований подключается сервис ТОП-1, предлагающий окончательный, наиболее вероятный диагноз на основе полного комплекса данных. Важно подчеркнуть, что ИИ-сервисы выполняют исключительно вспомогательную функцию. Окончательное решение о диагнозе и тактике лечения всегда остается за врачом, который может скорректировать, дополнить или изменить рекомендации, сгенерированные системой.

Контроль качества медицинской документации и выявление ошибок

Отдельное направление IT-решений — автоматизированный контроль качества заполнения медицинской документации и выявление врачебных ошибок.

Система контроля качества (СКК) сети «Будь Здоров»

Сеть клиник «Будь Здоров» внедрила уникальный ИИ-сервис для повышения качества медицинской документации. Система анализирует и оценивает качество медицинских протоколов, выявляя врачебные ошибки и необоснованные назначения. Она использует собственные ИИ-модели, обученные на более чем 300 тысячах реальных клинических кейсов, и обеспечивает оценку качества оказания медицинской помощи в соответствии с законодательством и стандартами Минздрава, а также регулярно обновляемыми клиническими рекомендациями.

Результаты внедрения впечатляют:

• качество заполнения медицинской документации увеличилось на 30–50%;
• доля опасных ошибок снизилась с 15% до 1–2%;
• система уже проверила более 20 миллионов документов, обрабатывая каждый протокол за 2–4 секунды.

СКК охватывает все клиники сети, включая вновь открывающиеся, что делает её важным инструментом для контроля и обучения медицинского персонала партнеров-франчайзи.

Цифровая система менеджмента качества (СамГМУ)

Самарский государственный медицинский университет совместно с IT-компанией «Высокие Технологии» разработал платформу «Цифровая система менеджмента качества» (ЦСМК). Проект представляет собой удобный виртуальный помощник для руководителей медицинских организаций, позволяющий быстро реагировать на нежелательные события и принимать обоснованные управленческие решения.

Платформа уже установлена и успешно проходит тестирование в более чем 40 медицинских организациях различной формы собственности. Специализированный модуль для стоматологических клиник показал, что вовлеченность персонала увеличилась на 50%, а количество выявленных нежелательных событий возросло в несколько раз. При этом все нежелательные события были расследованы в 100% случаев.

Система позволяет зарегистрировать нежелательное событие всего в шесть кликов, моментально информировать и назначить ответственных лиц. Встроенные опросники и матрица корректирующих мер ускоряют расследование нежелательных событий в десять раз, а формирование необходимых документов происходит автоматически.

Маршрутизация пациентов и управление потоками

IT-решения также стандартизируют процессы, предшествующие приему и следующие за ним — маршрутизацию пациентов, распределение нагрузки на врачей, контроль прохождения обследований.

Автоматизация профосмотров в «Новолипецком медицинском центре»

В Ассоциации «Новолипецкий медицинский центр» внедрена комплексная автоматизация на базе «1С:Медицина. Больница». До внедрения ежегодный профилактический медосмотр штата компании (более 45 000 человек) занимал у каждого сотрудника более 8 часов из-за отсутствия системы маршрутизации, очередей и ручного распределения.

После внедрения система автоматически формирует электронный маршрут посещения кабинетов в режиме онлайн. Если пациенту требуется дополнительное обследование, система фиксирует это и не закрывает профосмотр до получения всех данных. Для колл-центра, регистратуры и врача-профпатолога это обеспечивает дополнительный контроль завершения. Информация о пациенте автоматически передается в соответствующий кабинет согласно утвержденному маршруту, а система регулирует количество выданных талонов в час, чтобы избежать перегрузок отдельных кабинетов.

Время прохождения медосмотра сократилось с 8 до 4 часов.

Отношение врачей к цифровизации

Успех внедрения IT-решений во многом зависит от готовности медицинского персонала их принимать. Исследование Московской школы управления «Сколково» и Ipsos Comcon, проведенное в 2025 году, показало обнадеживающие результаты:

• 78% врачей считают, что цифровые технологии двигают прогресс вперед;
• 59% врачей видят в цифровых технологиях практическую пользу: они экономят время и освобождают от рутинных задач, что особенно важно в условиях высокой нагрузки;
• 59% считают, что применение новых технологий требует контроля и регулирования со стороны государства;
• 50% опрошенных проявляют активный интерес к техническим новинкам и с энтузиазмом тестируют новые устройства и программы;
• 46% хорошо владеют компьютерными технологиями и легко осваивают новое.

Эти данные опровергают миф о тотальном сопротивлении врачей цифровизации. Большинство специалистов готовы принимать помощь от технологий, но при условии разумного регулирования и сохранения за врачом окончательного решения.

Заключение: от автоматизации к интеллектуальной поддержке

Роль IT-решений в стандартизации и контроле врачебного приема вышла далеко за рамки простой автоматизации документооборота. Современные системы:

• стандартизируют входные данные через предварительные опросы пациентов;
• поддерживают диагностику, предлагая наиболее вероятные диагнозы на основе анализа всей истории болезни;
• контролируют соответствие лечения клиническим рекомендациям и выявляют потенциально опасные назначения;
• автоматизируют выявление нежелательных событий и управление качеством;
• оптимизируют маршрутизацию и распределяют нагрузку на врачей.

Важно, что все эти технологии разрабатываются и внедряются в строгом соответствии с национальными стандартами, которые определяют терминологию, требования и методы оценки качества. ГОСТы серии «Системы поддержки принятия врачебных решений» и стандарты на основе ИИ создают единое регулируемое поле для разработчиков и медицинских организаций.

Московская цифровая экосистема здравоохранения на базе ЕМИАС, опыт коммерческих клиник («Будь Здоров», СамГМУ) и крупных корпоративных центров («Новолипецкий медицинский центр») демонстрируют: будущее медицины — за симбиозом врачебного опыта и интеллектуальных алгоритмов. Цифровые помощники берут на себя рутину, структурируют информацию и контролируют соблюдение стандартов, а врач получает больше времени и качественных данных для принятия главного решения — о здоровье пациента.