Изображение операционной будущего, созданное с помощью ИИ.

«Если бы я спросил людей, чего они хотят, они бы попросили более быструю лошадь»
— Генри Форд (Henry Ford)

Цитата Генри Форда (Henry Ford) подчеркивает важность перехода от устаревших систем здравоохранения к инновационным моделям, отвечающим потребностям пациентов. Концепция APSF — сделать так, чтобы никто не пострадал при оказании анестезиологической помощи. Это принцип, сформированный с учетом нужд, ценностей и мнений наших пациентов. Для реализации этой концепции необходимо переосмыслить подход к предоставлению медицинского обслуживания — для этого следует опираться на современные технологии, с помощью которых можно не только улучшить результаты лечения, но и обеспечить безопасность на каждом этапе терапии.

Мы находимся на пороге перерождения периоперационной медицины и должны преодолеть когнитивные, практические и финансовые барьеры, чтобы предоставлять по-настоящему прогностическую, персонализированную и безопасную помощь. Мы обязаны обеспечить превосходные результаты лечения и создать для персонала условия, поддерживающие их верность делу и привлекающие в нашу отрасль талантливых специалистов. Будущее за теми, кто считает инновации основой более безопасного медицинского обслуживания.

ТЕХНОЛОГИИ — КЛЮЧ К БОЛЕЕ БЕЗОПАСНОМУ УХОДУ

Рассмотрим случай Алекса, 75-летнего пенсионера, перенесшего операцию в связи с раком толстой кишки. До хирургического вмешательства Алекс страдал гипотензией и диабетом, но вел самостоятельный образ жизни и не имел когнитивных нарушений. В ходе операции у него неоднократно наблюдались эпизоды умеренной гипотензии. В ночь после этого у Алекса проявились признаки послеоперационного делирия, и он упал, когда вставал с кровати. Симптомы делирия ухудшились, что привело к более длительному пребыванию в больнице. Алекс так и не смог вернуться к самостоятельной жизни и был переведен в учреждение долгосрочного ухода.

Эта история подчеркивает последствия реактивной модели оказания медицинской помощи, при которой ранние признаки ухудшения состояния часто остаются незамеченными. Благодаря современным технологиям мы можем прогнозировать риски, принимать меры на упреждающей основе и изменять исходы лечения.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (ИИ).

Современная эра искусственного интеллекта (ИИ) связана с ростом объема цифровой медицинской документации и вычислительных мощностей, которые служат основой для машинного обучения, персонализированной медицины и прогностической аналитики. Машинное обучение является ключевой областью ИИ, благодаря которой можно разрабатывать алгоритмы, позволяющие прогнозировать осложнения, определять подходящие методы лечения и обеспечивать более раннее вмешательство.

Периоперационная среда характеризуется большим объемом данных и в значительной степени опирается на электронные медицинские карты, физиологические сигналы, а также показатели инфузионных систем и устройств мониторинга. Развитие ИИ в периоперационной медицине, вероятно, будет сосредоточено на обработке сигналов в режиме реального времени, интеграции мультимодальных физиологических данных и взаимодействии между платформами мониторинга и системами доставки в условиях замкнутого цикла. Эти технологии используют системы поддержки принятия решений в режиме реального времени, что позволяет своевременно принимать меры и адаптировать обработку сигналов для персонализации лечения. Кроме того, управление сигналами тревог на базе ИИ может снизить «усталость от предупреждений» за счет подавления клинически незначимых оповещений, что повышает безопасность и снижает нагрузку на персонал, работающий в условиях дефицита ресурсов.

Ответственный ИИ следует рассматривать как мощное дополнение к взаимодействию между врачом и пациентом, способствующее принятию сложных решений и улучшающее ситуационную осведомленность. Как сказал Карим Лахани (Karim Lakhani): «ИИ не заменит человека, но человек с ИИ заменит того, кто им не пользуется».¹

НОСИМЫЕ УСТРОЙСТВА

Потребительские носимые устройства широко применяются в области здоровья. В то же время системы здравоохранения медленно внедряют медицинские носимые устройства в процесс лечения пациентов из-за функциональных требований, нормативных ограничений, высокой стоимости и опасений относительно нагрузки на персонал, работающий в условиях дефицита ресурсов.

Потребительские носимые устройства широко применяются в области здоровья.

К сожалению, в периоперационной практике все еще существуют «слепые зоны» мониторинга, где непрерывный сбор персонализированных данных мог бы существенно повысить качество индивидуального ухода. К таким примерам относятся предоперационный период, когда данные могли бы лечь в основу стратегий предварительной реабилитации; послеоперационное медицинское обслуживание, где мониторинг, как правило, ограничивается периодическими проверками; а также уход на дому, где наблюдение обычно отсутствует.

Особую сложность представляет необходимость интеграции носимых технологий с системами ИИ, способными преобразовывать непрерывные потоки необработанных физиологических данных в значимые и применимые на практике выводы. Одним из многообещающих решений является разработка цифрового двойника — виртуальной модели биологического и физиологического состояния пациента, работающей в режиме реального времени и основанной на данных. Благодаря информации, поступающей с носимых датчиков, и интеграции с ИИ применение этой динамической модели может обеспечить более раннее и точное вмешательство, что позволит перейти от реактивного, универсального подхода к проактивному, персонализированному и прогностическому методу лечения. Например, после операции биодатчик пациента может передавать данные по нескольким физиологическим параметрам на централизованную платформу мониторинга с поддержкой ИИ. Система ИИ может выявлять ранние признаки угнетения дыхания и подавать сигналы тревоги, что позволит своевременно принимать клинические меры до наступления критической ситуации.

СИСТЕМЫ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ (ЗАМКНУТЫЕ СИСТЕМЫ)

Рабочие станции будущего будут оснащены замкнутыми системами, которые позволят улучшить качество медицинского обслуживания за счет автоматизации простых и повторяющихся задач. Замкнутые системы используют входные данные (например, электроэнцефалограммы), которые передаются на контроллер (компьютерный алгоритм), регулирующий выходные параметры (например, дозу пропофола). Это позволяет поддерживать пациента в оптимальном диапазоне, тем самым сводя к минимуму колебания показателей. Теоретически увеличение времени пребывания в оптимальном диапазоне должно снизить риск осложнений, освободить врача от выполнения рутинных задач и позволить ему уделять больше внимания оценке ситуации и комплексному уходу за пациентом. Идеальная система должна объединять несколько замкнутых систем в единый главный контроллер, а не представлять собой три независимые системы, например анестезию, инфузионную терапию и мониторинг гемодинамических показателей.

ВАЖНОСТЬ КУЛЬТУРЫ БЕЗОПАСНОСТИ

Культура безопасности отражает совокупность того, чем является организация и что она делает в целях обеспечения безопасности². Это определение подтверждает, что культура безопасности в разных организациях может различаться. Майя Энджелоу (Maya Angelou) однажды отметила: «Люди могут забыть, что вы сказали, но они будут всегда помнить, что вы заставили их почувствовать». Эта фраза подчеркивает важную роль культуры безопасности, слаженной работы команд и исцеляющей силы взаимодействия между людьми. Человеческий фактор лежит в основе доверия, повышает эффективность лечения и подчеркивает цель нашей работы.

Системы здравоохранения сталкиваются с непростыми условиями, и усилия по укреплению культуры безопасности слишком часто уступают место неотложным оперативным потребностям. Хотя это может показаться прагматичным подходом, долгосрочные издержки при этом оказываются весьма значительными. Когда мы не обеспечиваем безопасность на каждом этапе предоставления медицинской помощи, мы ставим под угрозу саму суть здравоохранения и разрушаем доверие общественности. Поэтому крайне важно выступать за инвестиции в системы, обучение и технологии, в основе которых лежит гарантия безопасности.

Созданное на базе ИИ изображение врача, который консультирует пациента с помощью ИИ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Будущее периоперационной безопасности должно выходить за рамки существующих сегодня систем. Опираясь на свое долгосрочное видение, мы можем изменить ход лечения пациентов, что улучшит его результаты. Искусственный интеллект, системы поддержки принятия решений, носимые технологии и замкнутые системы являются катализаторами новой модели оказания медицинской помощи и высокоэффективных решений, способствующих формированию культуры безопасности. Они превращают систему здравоохранения из реактивной в проактивную, прогностическую и персонализированную. Важно отметить, что это также снижает когнитивную нагрузку, повышает профессиональную удовлетворенность и привлекает в нашу отрасль талантливых специалистов. Мы стоим на пороге новой эры периоперационной безопасности. Если мы решим действовать, руководствуясь дальновидностью, смелостью и целеустремленностью, то сможем изменить историю Алекса.

Дэн Коул (Daniel Cole), президент APSF, профессор клинической анестезиологии Школы медицины им. Дэвида Геффена (David Geffen School of Medicine) при Калифорнийском университете (University of California) в г. Лос-Анджелес, штат Калифорния, США.

Максим Кэннессон (Maxime Cannesson), профессор анестезиологии, кафедра анестезиологии и периоперационной медицины в Калифорнийском университете, г. Лос-Анджелес, штат Калифорния, США.

Марк Уорнер (Mark Warner), бывший президент APSF, заслуженный профессор анестезиологии в клинике Mayo Clinic, г. Рочестер, штат Миннесота, США.

Максим Кэннессон (Maxime Cannesson), консультант компаний Edwards Lifesciences / BD и Masimo; Является соучредителем и совладельцем организаций Sironis и Perceptive Medical. Получает вознаграждения от Edwards Lifesciences / BD и Sironis.

Марк Уонер (Mark Warner) и Дэн Коул (Daniel Cole) заявили об отсутствии конфликта интересов.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Harvard Business Review. AI won’t replace humans but humans with AI will replace humans without AI. August 4, 2023. Available at: https://hbr.org/2023/08/ai-wont-replace-humans-but-humans-with-ai-will-replace-humans-without-ai. Accessed June 30, 2025.
2. Joint Commission. 11 tenets of a safety culture. Available at: https://www.jointcommission.org/-/media/tjc/documents/resources/patient-safety-topics/ sentinel-event/sentinel_events_11_tenets_of_a_safety_ culture_ infographic_ 2018.pdf. Accessed June 30, 2025.