В России около 70 тысяч детей страдают ревматическими заболеваниями, при которых иммунная система атакует собственные органы и ткани. Примерно два раза в год каждому такому ребенку требуется госпитализация для оценки состояния и эффективности терапии. Однако между визитами в стационар пациент остается без постоянного врачебного наблюдения, особенно в регионах, где нет профильных специалистов. Чтобы закрыть этот пробел, Ассоциация детских ревматологов (ASPiRRe) пять лет назад запустила платформу дистанционного мониторинга с мобильным приложением «Ювенильный артрит», куда семьи вносят результаты анализов, фотографии суставов и данные о приеме препаратов. Сейчас в системе работают 32 врача, включая специалистов НМИЦ здоровья детей Минздрава России и клиники детских болезней Сеченовского университета, а также врачи еще из пяти регионов. Зарегистрировано около 1500 пациентов, у каждого врача под наблюдением от 10 до 100 человек.
До недавнего времени мониторинг работал в режиме обычного чата: пациент писал, врач отвечал в свободное время. Обработки текста моделью не было, поэтому систему использовали скорее ретроспективно — для анализа динамики к следующему очному визиту, а не как канал быстрой обратной связи. Ответить оперативно на все вопросы всех 1500 пациентов без автоматизации врачам было тяжело, но без ответа не оставался ни один вопрос. Теперь Yandex Cloud совместно с ASPiRRe и студентом ИТМО разработал ИИ-агента, который интегрирован в платформу и помогает врачам обрабатывать входящие сообщения.
ИИ-агенту доверили только две узкие задачи: обработку текстовых сообщений и извлечение структурированных данных (например, значений анализов или отметок о пропуске препарата). Все решения о рисках вынесены в детерминированные правила — например, если модель обнаруживает признаки ухудшения, срабатывает четкий алгоритм, а не вероятностное суждение. Такой подход объясняется высокой ответственностью в медицине: ошибка может стоить здоровья ребенка, поэтому модель не принимает самостоятельных решений, а лишь помогает врачу быстрее увидеть важные изменения.
Почему это значимо? В детской ревматологии врачи работают по принципу treat-to-target (T2T) — «лечение до достижения цели». Через три месяца после назначения терапии ожидается улучшение примерно на 50%: меньше суставов с активным воспалением, снижение лабораторных маркеров. Через полгода рассчитывают на ремиссию. Если цель не достигнута, терапию меняют. Для этого врачу нужно постоянно видеть динамику состояния пациента, что невозможно без регулярного сбора данных. ИИ-агент позволяет автоматизировать первичную обработку сообщений, чтобы врач быстрее замечал отклонения и мог вовремя скорректировать лечение.
Число заболевших детей растет на 10–15% в год — отчасти из-за реального роста заболеваемости и улучшения выявляемости, отчасти, предположительно, из-за молекулярной мимикрии после перенесенных вирусных инфекций, включая COVID-19: антитела, выработанные против вируса, по ошибке атакуют собственные ткани. Похожая картина наблюдается при других аутоиммунных заболеваниях, например при рассеянном склерозе. Это увеличивает нагрузку на систему здравоохранения и делает дистанционный мониторинг еще более востребованным.
Стоимость лечения ревматических заболеваний значительна. Одно из самых частых тяжелых заболеваний — юношеский артрит с системным началом (сЮА), им болеют около 1500 детей, включенных в федеральную программу 14 высокозатратных нозологий. Дети длительно получают генно-инженерные биологические препараты (ГИБП) и малые молекулы. Один флакон Канакинумаба стоит около 500 тысяч рублей, а детям постарше требуется два флакона на введение. В масштабе года терапия для одного ребенка обходится в десятки миллионов рублей, обеспечивается государством. По программе высокозатратных нозологий в 2026 году Канакинумаб получат порядка 320 человек, из них 220 — дети. Эффективность терапии напрямую влияет на расходы: если лечение не достигает цели, его приходится менять, что увеличивает затраты. ИИ-агент помогает врачам быстрее выявлять неэффективность и корректировать терапию, что потенциально снижает нагрузку на бюджет.
Пока ИИ-агент выполняет ограниченные функции, но уже сейчас он позволяет врачам обрабатывать больше сообщений и оперативнее реагировать на изменения состояния пациентов. В планах — расширение функциональности, но любые новые возможности потребуют тщательной проверки и валидации, чтобы не допустить ошибок в медицинских решениях.
