http://doi.org/10.26347/1607-2502201911-12042-049

ВЫЯВЛЕНИЕ ХРОНИЧЕСКИХ НЕИНФЕКЦИОННЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ У ПОЖИЛЫХ БОЛЬНЫХ С ПРИМЕНЕНИЕМ СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА MEDICASE

А.П. Во­ро­бьев¹, П.А. Во­ро­бьев^{1, 2}, И.С. Опа­рин³, М.П. Во­ро­бьев³Информация об авторах

¹Московский го­су­дар­ствен­ный уни­вер­си­тет пи­ще­вых произ­водств, Москва, Рос­сия; ²Московское го­родское науч­ное об­ще­ство терапев­тов, Моско­ва, Рос­сия; ³ООО МТП «Нью­диа­мед», Москва, Рос­сия

Ак­ту­аль­ность. Хро­ни­че­ские неин­фек­ци­он­ные бо­лез­ни (ХНИБ) яв­ляют­ся основ­ной па­то­ло­ги­ей у по­жи­лых лю­дей. Ра­нее вы­яв­ле­ние ХНИБ огра­ни­че­но до­ступ­но­стью ме­ди­цинской по­мо­щи. Совре­мен­ные ин­фор­ма­ци­он­ные (теле­ме­ди­цинские) тех­но­ло­гии поз­во­ля­ют обес­пе­чить до­ступ­ность и ран­нее вы­яв­ле­ние ХНИБ. Ав­то­ма­ти­зи­ро­ван­ный мо­ни­то­ринг ХНИБ вы­со­ко­эф­фек­ти­вен при ис­поль­зо­ва­нии под­хо­дов об­ра­ботки дан­ных с при­мене­ни­ем ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та. Цель ис­сле­до­ва­ния. Оцен­ка эф­фек­тив­но­сти си­сте­мы вы­яв­ле­ния хро­ни­че­ских неин­фек­ци­он­ных за­бо­ле­ва­ний у по­жи­лых па­ци­ен­тов с при­мене­ни­ем теле­ме­ди­цинских тех­но­ло­гий.За­да­чи. Раз­ра­бо­тать ал­го­ритм вы­яв­ле­ния ХНИБ у по­жи­лых па­ци­ен­тов с при­мене­ни­ем теле­ме­ди­цинских тех­но­ло­гий, дать срав­ни­тель­ную ха­рак­те­ри­сти­ку вы­яв­ляе­мо­сти ХНИБ и фак­то­ров рис­ка их раз­ви­тия в раз­лич­ных воз­раст­ных груп­пах. Ма­те­ри­а­лы и ме­то­ды. С ис­поль­зо­ва­ни­ем теле­ме­ди­цинских тех­но­ло­гий об­сле­до­ва­но 1247 па­ци­ен­тов. Раз­мер вы­бор­ки при 99% до­ве­ри­тель­ном ин­тер­ва­ле p = 0,0093. Сред­ний воз­раст — 59,25 ± 14,3 лет. Муж­чин — 475 че­ло­век, жен­щин — 772. В основ­ную груп­пу (n= 600) вклю­че­ны па­ци­ен­ты стар­ше 60 лет (70,54 ± 7,11 лет), в контроль­ную (n = 647) —мо­ло­же 60 лет (45,63 ± 8,87 лет). Раз­личия воз­раста в груп­пах ста­ти­сти­че­ски до­сто­вер­ны (p = 0,029).Ре­зульта­ты. С по­мо­щью си­сте­мы MeDiCase ар­те­ри­аль­ная ги­пер­то­ния вы­яв­ле­на у 69,37% па­ци­ен­тов от об­ще­го чис­ла опро­шен­ных, хро­ни­че­ская об­струк­тив­ная бо­лезнь лег­ких — 15%, са­хар­ный диа­бет — 16,9%, хро­ни­че­ская бо­лезнь по­чек — 11,63%, по­да­гра — 4,65%. Си­сте­ма ав­то­ма­ти­че­ски фор­ми­ру­ет три ва­ри­ан­та марш­ру­ти­за­ции па­ци­ен­та: «Экс­трен­ные ме­ры», «Пла­но­вые ме­ры» и «От­сут­ствие необ­хо­ди­мо­сти в оч­ной консульта­ции вра­ча». Вра­чи из­ме­ни­ли предло­жен­ную марш­ру­ти­за­цию в 7,9% слу­ча­ев, со­гла­си­лись с предло­жен­ной си­сте­мой марш­ру­ти­за­ци­ей в 92,1% слу­ча­ев. В 1,6% слу­ча­ев врач предло­жил оч­ную консульта­цию, где си­сте­ма ее не предло­жила. Бе­зо­пас­ность си­сте­мы оце­ни­ва­ет­ся в 98,4%.Вы­во­ды. Раз­ра­бо­тан­ный ал­го­ритм вы­яв­ле­ния ХНИБ у по­жи­лых па­ци­ен­тов с при­мене­ни­ем теле­ме­ди­цинских тех­но­ло­гий ба­зи­ру­ет­ся на ва­лид­ном опрос­ни­ке и че­ло­векообучаемой си­сте­ме ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та MeDiCase. Раз­ни­цы в компла­ент­но­сти та­ко­му ви­ду ме­ди­цинской по­мо­щи в груп­пах по­жи­лых и мо­ло­дых па­ци­ен­тов не вы­яв­ле­но. Про­ве­ден­ное об­сле­до­ва­ние 1247 па­ци­ен­тов с при­мене­ни­ем си­сте­мы MeDiCase поз­во­ли­ло сфор­му­ли­ро­вать диа­гно­сти­че­ские ги­по­те­зы по основ­ным ХНИБ (по­жи­лые/мо­ло­дые), впер­вые вы­явить при­зна­ки ар­те­ри­аль­ной ги­пер­то­нии у 8,7/13,5% об­сле­до­ван­ных, брон­хо­об­струк­тив­но­го син­дро­ма — у 5,3/2,9%, хро­ни­че­ской об­струк­тив­ной бо­лез­ни лег­ких — у 9,3/9,7% и са­хар­но­го диа­бета — у 5,5/6,2%. Фак­то­ры рис­ка раз­ви­тия ХНИБ встре­ча­лись в груп­пе по­жи­лых ре­же, чем в груп­пе мо­ло­дых па­ци­ен­тов. Для ци­ти­ро­ва­ния: Во­ро­бьев А.П., Во­ро­бьев П.А., Опа­рин И.С., Во­ро­бьев М.П. Вы­яв­ле­ние хро­ни­че­ских неин­фек­ци­он­ных за­бо­ле­ва­ний у по­жи­лых боль­ных с при­мене­ни­ем си­сте­мы ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та MEDICASE. Пробле­мы стан­дар­ти­за­ции в здра­во­охра­не­нии. 2019; 11—12: 42—49. DOI: 10.26347/1607−2502201911−12042−049
Ключевые слова: хронические неинфекционные заболевания, телемедицина, искусственный интеллект, сахарный диабет, артериальная гипертония, ХОБЛ, бронхообструктивный синдром, MeDiCase

IDENTIFICATION OF CHRONIC NON-COMMUNICABLE DISEASES IN ELDERLY PATIENTS USING THE MEDICASE AI SYSTEM

A.P. Vorobiev¹, P.A. Vorobyov^{1, 2}, I.S. Oparin³, M.P. Vorobуev³About authors

¹Moscow State University of Food Production, Moscow, Russia; ²Medical Institute of Continuing Education, Moscow, Russia; ³MTP Newdiamed LLC, Moscow, Russia

Background. Chronic non-communicable diseases (CNCD) are the main pathology in the elderly. Earlier detection of CNCD was limited by the availability of medical care. Modern information (telemedicine) technologies make it possible to ensure accessibility of medical care and early detection of CNCD. Automated monitoring of CNCD is highly effective when powered by data processing AI technologies.Objective. The aim of the work was to evaluate the effectiveness of the system for detecting chronic non-communicable diseases in elderly patients using telemedicine technologies. The study develops an algorithm for detecting CNCD in elderly patients using telemedicine technologies and compare the detection of CNCD and risk factors in different age groups.Methods. 1247 patients were examined using telemedicine technologies. Sample size at 99% confidence interval p = 0.0093. The mean age in the whole group is 59.25 ± 14.3 years. There are 475male and 772 female patients. There are 600 people aged over 60 (main group, 70.54 ± 7.11 years) and 647 patients under 60 (control group, 45.63 ± 8.87 years). Age difference in groups is statistically significant (p = 0.029).Results. The MeDiCase system revealed patients with AH 69.37%, COPD 15%, and diabetes in 16.9% of the total number of patients. In addition, the MeDiCase system detected CKD (11.63%), gout (4.65%). The system automatically generates three options for patient routing: «Emergency measures», «Planned measures» and «No need for a full-time consultation with a doctor.» Doctors changed the proposed routing in 7.9% of cases, agreed with the proposed routing system in 92.1% of cases. In 1.6% of cases, the doctor offered face-to-face consultation, where the system did not offer it. System security is rated at 98.4%.Interpretation. The developed algorithm for detecting CNCD in elderly patients using telemedicine technologies is based on a valid questionnaire and a human-trained artificial intelligence system MeDiCase; there was no difference in compliance with this type of medical care in the groups of elderly and young patients. The examination of 1247 patients with the MeDiCase system made it possible to formulate diagnostic hypotheses for the main CNCD (elderly/young), to reveal the first signs of hypertension in 8.7/13.5% of the examined, bronchial obstructive syndrome in 5.3/2.9%, and COPD — in 9.3/9.7% and diabetes — in 5.5/6.2%. Risk factors for developing CNCD were less common in the elderly group than in the young patient group. For citation: Vorobiev AP, Vorobyov PA, Oparin IS, Vorobyev MP. Identification of chronic non-communicable diseases in elderly patients using the medicase ai system. Health Care Standardization Problems. 2019; 11—12: 42—49. DOI: 10.26347/1607−2502201911−12042−049
Keywords: chronic non-infectious diseases, telemedicine, artificial intelligence, diabetes mellitus, arterial hypertension, COPD, bronchial obstruction, MeDiCase