Автоматизированный анализ врачебного протокола на приёме. Результаты шести месяцев эксплуатации

Автор(ы): Тарасевич Т.Н.

Город: Екатеринбург

Учреждение: многопрофильная клиника "Фамилия"

Актуальность

Об инструментах проверки медицинской документации почти всегда говорят как об обучающих: регулярная обратная связь по своим ошибкам должна со временем сформировать навык. Проверяют это редко — нужен длительный срок и неизменный состав врачей.
Между тем обратная связь, встроенная в рабочий процесс и позволяющая исправить ошибку одним нажатием, устроена прямо противоположно дебрифингу. Она приходит не после действия, а внутри него, и не требует от врача ничего, кроме согласия.

Цель

Выяснить, снижается ли частота выявляемых дефектов протокола при длительном применении системы автоматического анализа, то есть возникает ли обучающий эффект.

Материалы и методы

Многопрофильная клиника, 15 врачей разных специальностей, более 9000 протоколов амбулаторного приёма с 01.03.2026. Система встроена в медицинскую информационную систему, врач запускает её сам — до завершения протокола. Проверка идёт по четырём направлениям: орфография и грамматика; применение медицинской терминологии; межлекарственные взаимодействия; соответствие клиническим рекомендациям. Первое исправляется одним действием пользователя. Остальные три предъявляются как второе мнение — решение остаётся за врачом. С сентября 2026 года добавлен отдельный показатель безопасности лечения. Учитывались доля протоколов с замечаниями каждого типа и доля замечаний, которые врач принял. Данные обезличены.

Результаты

Замечания по орфографии и грамматике система выдавала в 90% протоколов. За шесть месяцев на неизменном составе врачей эта доля осталась прежней. Принимаются такие замечания почти всегда: исправление выполняется одним действием и не требует от врача самостоятельно воспроизвести правильный вариант.
Клинически значимые замечания — терминология, межлекарственные взаимодействия, соответствие клиническим рекомендациям — работают в режиме второго мнения. Врач соглашается с ними примерно в 60% случаев. Оставшиеся 40% отклоняются, и здесь у нас пробел: причины отклонений не разбирались, поэтому обоснованное несогласие специалиста и ложное срабатывание системы в этих цифрах неразличимы.
Итог. Каждый отдельный протокол после проверки становится лучше — грамотнее по оформлению, а в 60% случаев ещё и скорректирован по клинически значимому замечанию .

Обсуждение

Два эффекта — исправление результата и формирование навыка — обычно не разделяют. Наши данные их разделяют: первый достигнут, второго нет.
Причина, по-видимому, в устройстве обратной связи. Исправление одним нажатием убирает усилие воспроизведения; замечание приходит не после действия, а во время него; анализировать ошибку врача никто не просит. Ни одно из условий, на которых держится дебрифинг, не выполняется.
Контур клинически значимых замечаний устроен иначе — решение остаётся за человеком — и обучающий потенциал там может сохраняться. Но пока 40% отклонений не разобраны, оставшиеся 60% интерпретировать невозможно.
Ограничения: замечания системы не проверялись независимым врачом-экспертом; помесячная динамика по каждому врачу отдельно не анализировалась; одна организация, контрольной группы нет.

Выводы

1. Система устойчиво улучшает каждый отдельный протокол: итоговая запись выходит грамотно оформленной, а в 60% случаев врач вносит правку и по клинически значимому замечанию. Частота исходных дефектов при этом за шесть месяцев не снизилась — инструмент работает как поддержка в момент приёма.
2. Обучающий эффект требует другой архитектуры обратной связи: отсроченного предъявления замечания, самостоятельного исправления и периодического контрольного среза без подсказки. Это сейчас в работе .
3. Контур клинически значимых замечаний нуждается в экспертной валидации: без разбора отклонённых замечаний не отличить обоснованное несогласие врача от ошибки системы.

Тема: Искусственный интеллект в медобразовании
Виктория Назарова
Вернуться

Ваш комментарий будет первым!

Войти или зарегистрироваться, чтобы оставить комментарий.

Еще тезисы к этой конференции:

Новости РОСОМЕД: