Введение

Повышение доступности цифровых технологий, ориентированных на поддержку и управление здоровьем, создало условия для активного использования населением в домашних условиях систем, цели которых коррелируют с целями профилактики хронических неинфекционных заболеваний (ХНИЗ). В этом аспекте цифровые технологии и системы выступают инновационным инструментом цифровизации профилактики ХНИЗ [1]. Под цифровой профилактикой заболеваний будем понимать область цифрового здравоохранения, сфокусированную на исследовании и применении информационных и коммуникационных технологий, цифровых устройств и программных систем для решения задач профилактической помощи населению. Согласно паспорту проекта «Стратегия цифровой трансформации отрасли «Здравоохранение» до 2024 г. и на плановый период до 2030 г.» [2], одной из актуальных проблем в профилактическом наблюдении населения является недостаточное распространение или отсутствие информационных систем, осуществляющих автоматизированный мониторинг и анализ состояния здоровья пациентов. Интеграция цифровых технологий для решения задач профилактической помощи населению и пациентам с ХНИЗ, таких как устройства для измерения показателей здоровья, программных систем обработки данных пациентов и инфокоммуникационных систем для доставки цифрового контента, привела к развитию пациентоориентированных систем (ПОС), использование которых возможно в неклинических условиях. ПОС — это особый класс систем, которые предназначены для поддержки здорового образа жизни населения, ориентированы на предотвращение, самоуправление и самоконтроль ХНИЗ в домашних условиях на основе применения современных цифровых технологий.

Цель исследования — систематизировать публикации, посвященные пациентоориентированным системам, рассмотреть вопросы, связанные с их применением на различных этапах профилактики ХНИЗ.

Материал и методы

В этом обзоре проанализированы публикации с 2015 г. по август 2023 г., в которых содержалась информация об актуальности, возможностях, ограничениях, примерах применения цифровых технологий и систем типа ПОС, направленных на решение отдельных задач профилактики ХНИЗ и поддержку пациентов. Отбор статей выполнен с использованием веб-браузера Google по ключевым словам: виды профилактики хронических неинфекционных заболеваний, системы, ориентированные на пациента, цифровые технологии в профилактике заболеваний, рекомендательные системы в здравоохранении, системы оценки риска ХНИЗ и их сочетаний в русскоязычных и англоязычных публикациях. Поиск проведен в библиотеках eLibrary, BMJ, MedLine/PubMed и на ресурсах хорошо известных издательств Elsevier, Springer, Sagejournals, JMIR Publications, что обеспечивает качество этой обзорной статьи. Содержательный анализ выбранных 347 публикаций позволил исключить 295 статей, в которых не рассматривались ПОС для пациентов с ХНИЗ, а также повторяющиеся статьи, публикации с похожими результатами и статьи, опубликованные ранее 2015 г., статьи, цели которых отличались от целей настоящего обзора. В результате информационная база из 52 публикаций явилась основой анализа возможностей ПОС и их распределения по этапам профилактики ХНИЗ.

Результаты

Рассмотрим возможности ПОС, систематизированных по виду решаемых задач в области профилактики ХНИЗ: 1) информационно-справочные системы; 2) рекомендательные системы по здоровью; 3) системы удаленного мониторинга и самомониторинга; 4) чат-боты и виртуальные ассистенты; 5) симптомчекеры и доступные населению системы оценки риска ХНИЗ.

Информационно-справочные ПОС предназначены для предоставления медицинской информации населению и обеспечения повышения медицинской грамотности в области снижения факторов риска ХНИЗ [3—9]. Системы рекомендаций по здоровью ориентированы на генерацию советов и инструкций по улучшению здоровья и следованию здорового образа жизни, полезных и интересных для населения и пациентов, на основе цифрового профиля пользователя. Объектом интереса в таких ПОС является часть неконфиденциальной, научно доказанной или, по крайней мере, общепринятой медицинской информации, которая сама по себе не связана с историей болезни человека [10—25]. Под общепринятой медицинской информацией здесь подразумеваются сведения, которые при применении полезны для большинства людей. Например, рекомендации в отношении продолжительности и периодичности физической активности, правильного питания и здорового образа жизни. Возможности ПОС типа удаленного мониторинга и консультирования населения реализуются в рамках телемедицинских технологий, позволяют отслеживать во времени выбранные показатели здоровья и показатели окружающей среды человека, накапливать эти данные в цифровом виде, передавать врачу или системам обработки данных [5, 18, 26—30]. Системы, которые позволяют следить в домашних условиях за своим здоровьем, называются системами самомониторинга [20, 31, 32].

В отдельный класс ПОС входят диалоговые системы типа чат-ботов и виртуальных ассистентов. Возможности чат-бота определяются программной реализацией, которая имитирует разговор с человеком в рамках ограниченного вопросно-ответного диалога с помощью текстовых или аудиосообщений. Чат-боты, в частности, могут помочь пациентам с незначительными проблемами со здоровьем без посещения врача [33, 34]. Виртуальные ассистенты обычно реализуются в виде цифрового сервиса, расширяющего возможности чат-ботов в направлении контроля за состоянием здоровья и аналитической обработки данных пациента (например, мониторинг количества употребленных калорий, частоты сердечных сокращений) и в формулировании рекомендаций по следованию здорового образа жизни [35—38]. Цифровой сервис, который в диалоговом режиме позволяет определить возможные синдромы на основе поэтапного выбора симптомов, причем на каждом этапе пользователю предлагается только тот набор симптомов, который семантически связан с предыдущим выбором и предполагаемым синдромом, называется симптомчекером [39—41]. Медицинские калькуляторы и программы оценки риска здоровью используются для вычисления оценок риска развития заболеваний, они оперируют в основном числовыми данными и позволяют оценивать вероятность возникновения ХНИЗ в перспективе на основе анализа факторов риска [42—46].

Всемирная организация здравоохранения выделяет следующие этапы профилактики ХНИЗ: первичную профилактику, направленную на снижение факторов риска заболеваний, вторичную, направленную на раннее обнаружение и лечение заболеваний при наличии факторов риска, третичную, направленную на уменьшение частоты осложнений и прогрессирования заболеваний. Рассмотрим ПОС для каждого этапа профилактики ХНИЗ.

Первичная профилактика [3—9, 10—12, 19, 25, 31]. Основными задачами первичной профилактики ХНИЗ являются информирование населения всех возрастов и повышение его грамотности в отношении общих факторов риска развития заболеваний [47]. В контексте первичной профилактики ХНИЗ рассмотрим возможности ПОС, к которым отнесем информационно-справочные системы и рекомендательные системы по здоровью.

Информационно-справочные ПОС. Для первичной профилактики ХНИЗ разработан ряд бесплатных информационно-справочных систем в виде приложений, некоторые из них описаны ранее [5]. Так, приложение «Не курю» определяет, как долго человек не возвращается к вредной привычке, сколько денег и времени сэкономил и на сколько лет продлил жизнь при отказе от курения. Для формирования и продвижения здорового пищевого поведения Роспотребнадзор с 2019 г. реализует проект «Здоровое питание» в виде веб-платформы, которая содержит полезные рецепты и актуальную информацию по вопросам здорового питания, проверенную научными экспертами, стратифицированную по возрастным группам [3]. Платформа «Доктор ПМ» [7] разработана для поддержки пациентов в процессе уменьшения факторов риска развития заболеваний и контроля снижения избыточной массы тела с помощью мобильного приложения. Выполнен подробный обзор мобильных приложений для здорового питания и образа жизни [9].

Рекомендательные системы по здоровью. Среди ПОС типа рекомендательных систем по здоровью выделяют системы, сфокусированные на поддержку следованию принципам здорового образа жизни, повышению медицинской грамотности и физической активности, что имеет неоспоримую ценность для профилактики заболеваний [12]. Поиск информации о диете и питании является вторым по величине видом поиска медицинской информации среди пользователей Интернет [11]. Основанием для рекомендаций по здоровому образу жизни являются представленная пользователем информация о физическом состоянии, хронических заболеваниях, занесенный в программу рацион питания и данные об активности человека в течение дня. Последняя может быть измерена специальным носимым оборудованием, таким как «умные» браслеты и часы, или программным обеспечением, установленным на смартфон [19]. Функции мобильного приложения Welltory [31], предназначенного для персонализированной профилактики ХНИЗ, позволяют управлять образом жизни: наладить режим сна, начать регулярно тренироваться или отказаться от вредных привычек. Данные мониторинга о ежедневной активности, частоте сердечных сокращений, сне, питании и продуктивности, получаемые от фитнес-трекеров и других гаджетов и приложений, отображаются в виде графиков и являются источником для индивидуальных советов по улучшению здоровья.

Вторичная профилактика [15, 16, 22, 25, 27, 29,30, 33—46]. В рамках вторичной профилактики, направленной на раннее обнаружение ХНИЗ и соответствующих им факторов риска, в дополнение к рассмотренным ПОС для первичной профилактики могут быть применены следующие типы ПОС: чат-боты и виртуальные ассистенты, симптомчекеры и доступные населению системы оценки риска ХНИЗ, рекомендательные системы по здоровью.

Виртуальные ассистенты и чат-боты. Возможности ПОС типа виртуальные ассистенты и чат-боты заключаются в обеспечении доступности предоставления информационной поддержки в режиме диалога в любое время. Так, виртуальный ассистент «Орнамент» [36], созданный врачами, позиционирует себя как «Персональный коуч по здоровью». С помощью анкетирования это приложение составит цифровой профиль здоровья, подберет индивидуальный чекап, проанализирует его и оценит состояние здоровья пользователя, укажет на возможные проблемы, даст полезные рекомендации, предложит экспертные материалы, повышающие медицинскую грамотность. Виртуальный ассистент MedWhat [37] с помощью суперкомпьютера, который ежедневно анализирует публикации в области медицины, мгновенно ответит на вопросы о здоровье, поступающие от пациента, в том числе на основе анализа электрокардиографии (ЭКГ) и магнитно-резонансной томографии, а также данных, извлеченных из электронной медицинской карты.

Симптомчекеры и доступные населению системы оценки риска ХНИЗ. Часто люди не уверены, являются ли их симптомы или отклонения в показателях здоровья основанием для обращения за медицинской помощью или нет. Приведена информация о приложении Your.MD, в состав которого включен симптомчекер, реализованный с использованием технологии искусственного интеллекта [27]. Этот симптомчекер подключен к большой карте симптомов (1,4 млн симптомов), причем каждый симптом проверен медицинским специалистом. Симптомчекер Symptomate [39] позволяет оценить вероятность возникновения конкретных заболеваний (распознает более 800 заболеваний, в том числе ХНИЗ). Это веб-приложение в результате анализа симптомов может дать рекомендации пациенту относительно дальнейшего лечения или обращения к конкретному медицинскому специалисту [40]. Похожие функции реализует и симптомчекер «Карта симптомов», размещенный на информационно-справочном портале Mail.ru «Здоровье» [41]. В то время как симптомчекеры обрабатывают субъективную информацию, уточненную по степени выраженности жалобы пациента, медицинские калькуляторы оперируют фактическими данными. Использование фактических данных позволяет получить точную и достоверную информацию, основанную на результатах лабораторных анализов или измерений с помощью медицинских устройств, датчиков и интернета медицинских вещей.

Из числа ПОС для оценки риска ХНИЗ рассмотрим медицинские калькуляторы и приложения. Медицинские калькуляторы, реализованные на основе шкалы SCORE [42] и шкалы Framingham [43], позволяют по нескольким числовым показателям и факторам риска оценить вероятность серьезных сердечно-сосудистых событий в десятилетней перспективе. Для выявления сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) по результатам самомониторинга с помощью сенсоров авторы исследования предлагают архитектуру веб-приложения, в котором на основе профиля пациента, включающего возраст, уровень артериального давления, частоту сердечных сокращений, пол, результаты ЭКГ, уровень сахара в крови, вычисляется вероятность возникновения ССЗ [29]. Вопросам возможности применения современных информационных технологий и методов оценки риска ХНИЗ посвящен ряд публикаций [44—46]. Авторы статьи [45] разработали цифровой инструмент для оценки вероятности инсульта в виде приложения Stroke RiskometerTM, предназначенный для индивидуального использования в домашних условиях.

Рекомендательные системы по здоровью. В ПОС, использующей подходы рекомендательных систем по здоровью и возможности социальных сетей, реализованы две основные цели, ориентированные на вторичную профилактику, а именно: оценка риска заболеваний и предоставление рекомендаций экспертов в области здравоохранения [43]. В процессе достижения цели учитываются данные пользователя, такие как возраст, пол, этническая принадлежность, масса тела, рост, семейный анамнез заболевания и часто наблюдаемые симптомы заболевания. Для управления стрессом предложена рекомендательная система, включающая модуль распознавания стресса по частоте сердечных сокращений и модуль рекомендаций, адаптированный к потребностям пациента [25].

Третичная профилактика [2, 5, 7, 8, 11, 13—21, 23, 24, 32—35, 38]. Основные цели третичной профилактики состоят в управлении ХНИЗ, снижении количества осложнений и повышении качества жизни пациентов с ХНИЗ. Особенность ПОС для третичной профилактики ХНИЗ определяется расширением доступа пациента к медицинской информации, ориентированной на конкретное ХНИЗ, в необходимости регулярного мониторинга (в том числе самомониторинга) и оценки динамики показателей здоровья, а также в формировании рекомендаций с учетом конкретного ХНИЗ. На этом этапе профилактики ХНИЗ могут быть использованы все пять типов ПОС: 1) информационно-справочные системы, 2) рекомендательные системы по здоровью, 3) системы удаленного мониторинга и самомониторинга, 4) чат-боты и виртуальные ассистенты, 5) симптомчекеры и доступные населению системы оценки риска развития ХНИЗ.

Информационно-справочные системы. Так, приложение «Диабетические рецепты» дает возможность познакомиться с большим количеством рецептов блюд с подробным описанием и особенностями их приготовления [5]. Представлено приложение с учебным планом по диабету, идентификацией и отслеживанием целей, подключением к устройствам мониторирования (например, мониторам активности) и консультацией тренера по здоровому образу жизни [8].

Рекомендательные системы по здоровью. Возможности рекомендательных систем по здоровью на этапе третичной профилактики заключаются в предоставлении пациенту рекомендаций, релевантных имеющемуся у него ХНИЗ. При этом источником рекомендаций для пациента могут служить другие пациенты, имеющие сходства с этим пациентом (совместная фильтрация), потребляемый цифровой контент этого пациента (контентная фильтрация) или интегрированные в рекомендательную систему медицинские знания о ХНИЗ (фильтрация на основе знаний) [11]. Так, рекомендательным системам по здоровому питанию для пациентов с гипертензией посвящены две публикации [14, 15]. Приведен цифровой сервис, ориентированный на активизацию физических нагрузок, генерирующий соответствующие рекомендации пациентам с гипертензией [13]. Архитектура рекомендательной системы на основе анализа факторов риска развития ССЗ, анамнестических данных и данных лабораторных анализов пациента предоставляет базовые рекомендации, в том числе по здоровому образу жизни, по управлению факторами риска ССЗ, а также о виде и срочности обращения за медицинской помощью [21]. Рассмотрено создание рекомендаций о диете для онкологических пациентов [24] и для пациентов с ожирением [7, 16]. Проанализированы возможности системы рекомендаций, формируемых на основе данных самомониторинга у пациентов с диабетом [20], а также представлена рекомендательная система по здоровью с указанием лекарственных препаратов в соответствии с характеристиками состояния здоровья пациентов с данной патологией [23].

Системы удаленного мониторинга и самомониторинга. Вопросам удаленного мониторинга ССЗ в рамках интернета медицинских вещей посвящен обзор литературы [26]. Приложение InstantHeartRate позволяет мониторировать сердечный ритм: при касании указательным пальцем камеры телефона ведется запись сердечного пульса, который отражается на мониторе в режиме реального времени [5]. Для самомониторинга и профилактики серьезных ССЗ у пациентов, имеющих гипертензию и сахарный диабет 2-го типа, предложено мобильное приложение, отличительной чертой которого является модуль визуализации тренда изменений в состоянии здоровья пациентов [32].

Чат-боты и виртуальные ассистенты. Одним из примеров чат-бота, который может быть использован на этапе третичной профилактики ХНИЗ, является «виртуальная» медсестра» Флоренс [34]. Она может напоминать пациентам с ХНИЗ о необходимости вовремя принимать лекарства, что весьма полезно для пожилых людей. Виртуальный ассистент с искусственным интеллектом, созданный на базе ChatGPT, способен предоставить пациентам рекомендации и поддержку на естественном языке, помогая принимать обоснованные решения относительно принимаемых лекарств: о правильной дозе, правилах применения и хранения лекарственных препаратов, а также о потенциальных альтернативах для пациентов с аллергией [38].

Обсуждение

В обзоре публикаций с 2014 по 2020 г. рассматриваются вопросы использования цифровых технологий в области профилактики заболеваний и отмечается, что большинство публикаций декларируют повышение качества и улучшение результатов профилактических мероприятий [48]. Авторы еще одного обзора в результате анализа источников с 1990 по 2014 г. делают вывод, что вмешательство на основе цифровых технологий и систем может оказывать положительное воздействие на факторы риска ССЗ [49].

В отличие от указанных обзоров [48, 49] в настоящей статье выполнен обзор публикаций с 2015 по август 2023 г., в которых рассматривались вопросы, связанные с возможностями и примерами ПОС для профилактики ХНИЗ (51 публикация). Анализ включенных в настоящий обзор публикаций показывает тенденцию к их значительному росту, особенно за последние 5 лет: 2015—2017 гг. — 7 публикаций, 2018—2020 гг. — 14 публикаций, с 2021 г. по август 2023 г. — 31 публикация. Впервые систематизированы публикации, в которых рассматривались возможности различных типов ПОС: информационно-справочные системы (7 публикаций, 13,5%), рекомендательные системы по здоровью (15 публикаций, 28,8%), системы удаленного мониторинга и самомониторинга (5 публикаций, 9,6%), виртуальные ассистенты и чат-боты (6 публикаций, 11,5%), симптомчекеры, доступные населению медицинские калькуляторы и программы оценки риска ХНИЗ (11 публикаций, 21,2%), общие вопросы в области ПОС и цифровой профилактики ХНИЗ (8 публикаций, 15,4%). Анализ публикаций по типам ПОС показал, что наибольшее их количество нацелено на описание возможностей ПОС типа рекомендательные системы по здоровью. Оригинальность настоящего обзора заключается также в распределении публикаций по конкретным типам ПОС в контексте этапов профилактики ХНИЗ: 13 (25%) публикаций посвящены первичной профилактике, 21 (40%) публикация ориентирована на вторичную профилактику, и в 24 (46%) публикации рассматриваются ПОС, применимые в рамках третичной профилактики ХНИЗ. В таблице представлена информация, резюмирующая результаты исследования. Систематизация публикаций по возможностям ПОС и по этапам профилактики ХНИЗ будет способствовать развитию, оптимальному внедрению и эффективному использованию этого класса систем для улучшения профилактических мероприятий. Полученные в данной статье результаты будут полезны медицинским экспертам и практикующим врачам, заинтересованным в повышении качества и доступности профилактики ХНИЗ на основе развития ПОС, что в перспективе совместно с результатами последовательной государственной политики в области общественного здоровья будет способствовать снижению уровня смертности, инвалидности и временной нетрудоспособности населения в связи с ХНИЗ.

Распределение публикаций в зависимости от этапов профилактики хронических неинфекционных заболеваний

Примечание. ХНИЗ — хронические неинфекционные заболевания.

Заключение

Разработка пациентоориентированных систем для цифровой профилактики является относительно новой концепцией, но этот подход набирает реальные обороты во всем мире. Полученные результаты показывают, что пациентоориентированные системы могут быть эффективно встроены в процесс профилактики хронических неинфекционных заболеваний и способствовать развитию цифровой профилактики заболеваний. Основные тренды в области развития пациентоориентированных систем как инструмента цифровой профилактики заключаются в разработке и применении рекомендательных систем по здоровью, которые будут включать чат-бот, виртуального ассистента, симптомчекер, информационно-справочную компоненту и предоставлять возможность доступа к телемедицинским технологиям. Открытыми вопросами в области развития пациентоориентированных систем в рамках реализации цифровой профилактики хронических неинфекционных заболеваний остаются: 1) оценка результатов применения пациентоориентированных систем и выявление факторов, обеспечивающих их эффективность для профилактики хронических неинфекционных заболеваний [50]; 2) этические проблемы при обнаружении ухудшения самочувствия и повышения тревожности пациента [30, 51]; 3) проблемы конфиденциальности и безопасности данных, передаваемых для обработки [52]; 4) проблемы встраивания пациентоориентированных систем в рамки профилактических мероприятий и оценка изменения нагрузки на медицинских специалистов; 5) недостаточное распространение среди населения и медицинских специалистов и неопределенность правового статуса.

Участие авторов: концепция и дизайн исследования — Т.В. Афанасьева, Ю.С. Замашкин; сбор и обработка материала — Т.В. Афанасьева; статистический анализ данных — Ю.С. Замашкин; написание текста — Т.В. Афанасьева; редактирование — Т.В. Афанасьева, Ю.С. Замашкин.

Данное исследование выполнено в рамках государственного задания в сфере научной деятельности Министерства науки и высшего образования Российской Федерации на тему: «Модели, методы и алгоритмы искусственного интеллекта в задачах экономики для анализа и стилизации многомерных данных, прогнозирования временных рядов и проектирования рекомендательных систем», номер проекта FSSW-2023-0004.

This research was performed in the framework of the state task in the field of scientific activity of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation, project «Models, methods, and algorithms of artificial intelligence in the problems of economics for the analysis and style transfer of multidimensional datasets, time series forecasting, and recommendation systems design», grant no. FSSW-2023-0004.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.