Автоматизированные алгоритмы выявления пациентов, нуждающихся в паллиативной помощи: систематический обзор и мета-анализ

Найти помощь раньше, а не позже

Когда люди живут с тяжёлым заболеванием, разговоры о комфорте, достоинстве и о том, какой уход они действительно хотят, часто начинаются слишком поздно. В этой статье рассматривается, могут ли компьютеры незаметно просматривать медицинскую запись и сигнализировать врачам, когда пациенту может быть полезна паллиативная помощь — специализированная поддержка, направленная на облегчение симптомов и согласование лечения с тем, что важно для пациентов и их семей.

Как компьютеры могут обнаруживать скрытые потребности

Современные больницы собирают огромные объёмы информации о каждом пациенте: возраст, диагнозы, лабораторные тесты, лекарства и многое другое. Исследования в этом обзоре оценивали автоматизированные инструменты, которые просеивают эти электронные медицинские записи и отмечают людей с высоким уровнем потребностей в паллиативной помощи. Вместо того чтобы ждать, пока загруженный клиницист заметит, что кто-то ухудшается или не справляется, система отправляет оповещение или помещает рекомендацию непосредственно в рабочий процесс команды — предлагая консультацию паллиативной помощи или структурированный разговор с семьёй. Эти инструменты применялись в разных условиях — общетерапевтических отделениях, отделениях интенсивной терапии, неотложной помощи и онкологических клиниках — в основном в США и включали более 125 000 взрослых пациентов.

Что показали исследования

В семи рандомизированных испытаниях пациенты, выявленные этими автоматизированными системами, намного чаще получали визит специалиста по паллиативной помощи по сравнению с пациентами, получавшими обычную помощь. Этот эффект наблюдался как у людей с раком, так и у пациентов с другими тяжёлыми заболеваниями. Инструменты также приводили к более частому формализованному оформлению приказов «не реанимировать» (DNR) — распоряжений, которые указывают медкоманде не пытаться провести СЛР при остановке сердца или дыхания. Эти изменения свидетельствуют о том, что оповещения не просто срабатывают в фоновом режиме: они запускают реальные разговоры и решения о том, какой уход люди хотят получать вблизи конца жизни.

Где эффект был скромнее

Другие исходы изменялись менее драматично. В целом уровень поступления в хоспис — услугу, ориентированную на комфорт в последние месяцы жизни — был схож у пациентов, поддержанных алгоритмами, и у тех, кто получал обычную помощь. Однако по крайней мере в одном онкологическом исследовании люди в группе обычной помощи чаще начинали хоспис только в последние дни жизни, что может указывать на то, что поддержка поступала слишком поздно, чтобы принести значимый эффект. Такие показатели, как время, проведённое в больнице или отделении интенсивной терапии, повторные госпитализации в течение 30 дней, а также стресс, депрессия, тревога и посттравматические симптомы по оценке семей — не показали явных улучшений, хотя наблюдались небольшие тенденции в благоприятную сторону.

Почему больше смертей в больнице не обязательно означает вред

Одним из заметных результатов было небольшое увеличение числа смертей во время госпитализации среди пациентов, подвергшихся воздействию этих инструментов. Авторы считают, что это вряд ли свидетельствует о вреде от алгоритмов. Скорее, более раннее распознавание ухудшения может привести к более откровенным обсуждениям прогноза и более частому выбору фокусироваться на комфорте вместо агрессивных процедур или переводов в реанимацию. Иными словами, люди могут умирать в больнице более мирно и планово, в большей степени в соответствии со своими предпочтениями, а не подвергаться всем возможным мероприятиям по продлению жизни.

Ограничения и дальнейшие шаги

Работа таких систем зависит не только от кода. Клиницисты должны доверять оповещениям, иметь время и персонал для реакции и чувствовать себя уверенно при обсуждении тем конца жизни с пациентами и семьями. В некоторых испытаниях возникали трудности: даже если система правильно выявляла пациентов с высокими потребностями, не хватало специалистов по паллиативной помощи или пациенты сомневались, принимать ли такую поддержку. Все исследования проводились в США, поэтому пока не ясно, насколько результаты применимы в других системах здравоохранения с иными культурами, ресурсами и способами организации ухода.

Что это значит для пациентов и семей

В целом этот обзор показывает, что разрешение компьютерам просматривать медицинскую карту может помочь раньше привнести паллиативную помощь к постели пациента и сделать ключевые решения — такие как приказы «не реанимировать» — более вероятными для обсуждения и документирования. Хотя инструменты не изменили радикально все показатели использования госпиталей или уровня стресса семей, они, по-видимому, смещают уход в том направлении, которого многие пациенты желают: меньше нежелательных вмешательств и больше внимания к комфорту, коммуникации и личным целям в конце жизни.

Цитирование: Hou, CW., Hu, MC., Gautama, M.S.N. et al. Automated algorithms for identifying patients requiring palliative care: a systematic review and meta‑analysis. npj Digit. Med. 9, 238 (2026). https://doi.org/10.1038/s41746-026-02429-4

Ключевые слова: паллиативная помощь, электронные медицинские записи, клиническая поддержка принятия решений, уход в конце жизни, медицинские алгоритмы