Научное обоснование методологии создания цифровой системы для снижения рисков комплексной фармакотерапии

АТХ  – анатомо-терапевтическо-химическая классификация

ГРЛС – Государственный реестр лекарственных средств

ИИ – искусственный интеллект

ИС – информационные системы

КФТ – комплексная фармакотерапия

ЛП – лекарственный препарат

ЛС – лекарственное средство

МИС – медицинские информационные системы

МЛВ – межлекарственные взаимодействия

МНН – международное непатентованное наименование

НЛР – нежелательные лекарственные реакции

ПО – программное обеспечение

СППКР – системы поддержки принятия клинических (врачебных) решений

ТД – терапевтическое дублирование

Повышение качества медицинской помощи является стратегической задачей системы здравоохранения любой страны [1-3]. Качество медицинской помощи – это многогранное понятие, охватывающее эффективность, безопасность, своевременность, доступность и пациентоориентированность лечебно-диагностического процесса [4]. Неотъемлемой и критически важной составляющей качества медицинской помощи выступает качество фармакотерапии, от которого напрямую зависят как результаты лечения, так и безопасность пациентов.

Вопросы рациональности и безопасности фармакотерапии отражены в действующих стратегических документах Российской Федерации. В стратегии национальной безопасности Российской Федерации, утвержденной Указом Президента РФ от 02.07.2021 № 400, установлено, что достижение целей государственной политики в сфере сбережения народа России и развития человеческого потенциала обеспечивается путем "повышения качества и доступности медицинской помощи, включая вакцинацию, и лекарственного обеспечения". В стратегии научно-технологического развития Российской Федерации, утвержденной Указом Президента РФ от 28.02.2024 № 145, в качестве приоритетов научно-технического развития определен "переход к персонализированной, предиктивной и профилактической медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровьесбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных препаратов" [5]. Следовательно, разработка новых подходов к улучшению фармакотерапии соответствует стратегическим приоритетам нашей страны.

Несмотря на значительные достижения в области фармакологии и клинической медицины, дефекты фармакотерапии и нерациональное использование лекарственных средств (ЛС) остаются актуальной и широко распространенной проблемой в реальной клинической практике во всем мире [6]. Последствия таких дефектов многообразны и могут носить катастрофический характер: от ухудшения клинических исходов и прогрессирования заболеваний до развития серьезных, порой жизнеугрожающих, нежелательных лекарственных реакций (НЛР). Кроме того, ошибки фармакотерапии приводят к снижению приверженности пациентов к лечению (комплаенса), увеличению продолжительности госпитализации и существенному росту экономических затрат на оказание медицинской помощи, включая расходы на коррекцию ятрогенных осложнений.

Одной из ключевых причин высокой частоты дефектов и низкой рациональности фармакотерапии является возрастающая комплексность современных терапевтических подходов. Комплексная фармакотерапия, часто обозначаемая термином "полипрагмазия", подразумевает одновременное или последовательное назначение нескольких (как правило, пяти и более) ЛС одному пациенту. Эта необходимость часто продиктована наличием у пациента множественных сопутствующих заболеваний (мультиморбидностью), что особенно характерно для лиц пожилого и старческого возраста, а также современными клиническими рекомендациями, зачастую требующими комбинированного воздействия на различные звенья патогенеза для достижения целевых показателей лечения. В этой ситуации врачу необходимо не только выбрать наиболее эффективные препараты для каждого из имеющихся у пациента состояний, но и обеспечить их рациональное сочетание, учитывая потенциальные фармакокинетические и фармакодинамические взаимодействия [7, 8]. Требуется тщательный подбор индивидуальных доз и режимов дозирования с учетом возраста, функции почек и печени, генетических особенностей и других факторов пациента. Не менее важной задачей является непрерывный мониторинг эффективности и безопасности проводимой терапии, своевременное выявление и коррекция НЛР. Решение этих задач в условиях ограниченного времени приема и большого потока пациентов повышает риск врачебной ошибки.

В международной практике для снижения рисков, ассоциированных с комплексной фармакотерапией (КФТ), активно разрабатываются и внедряются различные информационные системы (ИС) оценки и управления рисками. Многочисленные исследования подтверждают клиническую и экономическую эффективность таких подходов. Зачастую эти системы реализуются в виде цифровых систем поддержки принятия клинических (врачебных) решений (СППКР), интегрированных в медицинские информационные системы (МИС). Эти инструменты помогают клиницистам на этапе назначения ЛС идентифицировать потенциальные проблемы: межлекарственные взаимодействия (МЛВ), противопоказания с учетом диагноза и состояния пациента, дублирование терапевтических групп, риски НЛР, несоответствие дозировок и другие риски, предоставляя своевременные предупреждения и рекомендации по их минимизации.

Настоящая статья продолжает цикл работ авторов [9], посвященных вопросам повышения качества и безопасности КФТ в условиях отечественного здравоохранения. В ней планируется проанализировать и обобщить существующие подходы к разработке и внедрению СППКР, направленных на снижение рисков, связанных с назначением нескольких лекарственных препаратов (ЛП) одновременно.

Цель настоящей работы – обосновать методологию создания информационной системы для оценки и снижения рисков КФТ. Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи: 1) сформировать понятийный аппарат по исследуемой теме; 2) систематизировать риски КФТ, провести оценку их распространенности и степени вреда пациенту; 3) провести анализ методов выявления, оценки и предотвращения рисков КФТ; 4) сформулировать методологические подходы к формированию ИС для снижения рисков КФТ; 5) сформировать научно обоснованную методологию создания российского цифрового сервиса по оценке рисков КФТ ЛС ГЭОТАР.

Материал и методы

Настоящая работа разделена на 2 части: нарративный обзор существующих источников информации по проблеме и требования к ИС для оценки безопасности КФТ.

Для нарративного обзора (задачи 1-4) отбирали: научные статьи, нормативно-правовые акты, действующие в РФ, публикации профессиональных медицинских сообществ, публикации и технические отчеты общественных организаций в области здравоохранения по задачам статьи.

Обзор проведен на основе анализа баз данных статей и нормативных документов:

• библиографическая база данных PubMed (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov);
• научная электронная библиотека eLibrary (elibrary.ru);
• библиотека полнотекстовых статей Google (scholar.google.com);
• база данных нормативных документов "КонсультантПлюс".

Для поиска использовали язык структурированных запросов к базам данных по следующим терминам, понятиям и словосочетаниям: "комплексная фармакотерапия", "безопасность комплексной фармакотерапии", "контроль качества комплексной фармакотерапии", "полифармация". Поиск проводили как на русском, так и на английском языке. Поиск не был ограничен определенными заболеваниями. Разногласия относительно включения публикации в обзор разрешали коллегиально.

Дата выполнения поиска: 1-30 августа 2025 г. Исходный период поиска публикаций составлял 10 лет (с 2013 по 2025 г.), однако при необходимости и высоком методологическом качестве исследования в обзор включали также публикации, проведенные ранее данного периода. Анализировали списки цитирования источников, и релевантные работы также включали в настоящее исследование.

Критерии включения публикаций в анализ: систематические обзоры и метаанализы; обзорные статьи; исследования, посвященные исследуемым вопросам; публикация исследования на русском или на английском языке.

Критерии исключения публикаций из анализа: нерелевантная теме исследования информация; публикации на языках, отличных от русского и английского. Оценка методологического качества (риска систематических ошибок) включенных исследований не проводилась, поскольку обзор не предполагал проведения систематического обзора и метаанализа.

Второй раздел работы (задача 5) посвящен описательной характеристике требований к ИС для оценки безопасности КФТ. Представленная информация не является результатом проведения специфических эмпирических исследований в рамках данной работы, это консолидированное изложение профессионального опыта и видения авторов относительно архитектуры, функциональных возможностей, алгоритмов анализа и принципов интерпретации данных в рамках описываемой ИС.

Задача 1. Понятийный аппарат по исследуемой теме

В контексте настоящего исследования методология рассматривается как совокупность теоретически обоснованных принципов, подходов и методов, применяемых для организации научного анализа и практического построения цифровой системы оценки и снижения рисков при назначении КФТ. Методология включает логико-структурное моделирование, формализацию медицинских процессов, определение функциональных компонентов системы и критериев ее эффективности. Научная методология также охватывает выбор применяемых алгоритмов, технологий обработки данных, а также системных интерфейсов и архитектурных решений.

Общепринято, что для описания ИС в медицине используются термины "информационная система" и "программное обеспечение" (ПО), однако в литературе их трактовка нередко различается. Согласно ISO/IEC 2382:2015, ИС определяется как "система, предназначенная для хранения, поиска и обработки информации". Также ИС определяется как совокупность программных, аппаратных, организационных и методических средств, обеспечивающих сбор, хранение, обработку, анализ и передачу данных для поддержки принятия решений. В медицинской практике ИС может включать как клинические модули (например, электронную историю болезни), так и аналитические подсистемы для оценки фармакотерапевтических рисков. Соответственно, ПО представляет собой функционально завершенную часть ИС, реализующую алгоритмы обработки данных, включая идентификацию, классификацию и оценку рисков, а также формирование рекомендаций для медицинских специалистов.

Для описания взаимодействия пользователя с ИС пользуются понятием интерфейс. Согласно ГОСТ 15971-90, имеется более широкое определение: "Совокупность средств и правил, обеспечивающих взаимодействие устройств вычислительной машины или системы обработки информации и (или) программ". В контексте цифровой платформы, предназначенной для оценки рисков фармакотерапии, особое внимание уделяется клиническому интерфейсу, который должен быть интуитивно понятным, клинически ориентированным и интегрированным в рабочие процессы медицинской организации. Важно предусмотреть модуль прозрачного отображения выявленных рисков и рекомендаций, обеспечивая обратную связь и возможность модификации клинических решений.

Существенным компонентом МИС являются алгоритмы, определяющие последовательность и порядок анализа данных. Алгоритмы могут включать экспертные правила, байесовские модели, методы машинного обучения или гибридные подходы. Алгоритмы в рамках ИС для оценки рисков и безопасности КФТ представляют собой формализованные логические и вычислительные операции, направленные на обработку клинических данных с целью выявления потенциальных лекарственных взаимодействий, противопоказаний и отклонений от стандартов лечения. Алгоритмы имплементированы в решение всех задач ИС: выявление МЛВ, обнаружение терапевтического дублирования (ТД), расчет совокупной лекарственной нагрузки, прогнозирование вероятности НЛР и др. Современные алгоритмы анализа данных реализуются на основе: правил и логических условий (rule-based systems); машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ); вероятностных и статистических моделей (например, шкалы Naranjo, алгоритмы Beers, критерии STOPP/START); клинических руководств и нормативных документов. Важно отметить, что именно алгоритмы определяют эффективность работы ИС.

В настоящее время у многих пациентов возникает полифармация (полипрагмазия) — одновременное использование нескольких ЛС, включая рецептурные, безрецептурные препараты, а также биологически активные добавки у одного пациента [12]. В действующих нормативных документах Российской Федерации полифармация определяется как "одномоментное назначение больному пяти и более наименований ЛП или свыше десяти наименований при курсовом лечении" [13]. Главным фактором увеличения распространенности полифармации является мультиморбидность – наличие 2 хронических заболеваний или более [12].

Полифармация, или применение множества ЛС у пациента одномоментно, сопряжена с увеличением вероятности развития НЛР, возникновения клинически значимых МЛВ, а также трудности с соблюдением пациентами сложных режимов приема препаратов [12]. Результаты ряда исследований указывают на прямую корреляцию между количеством одновременно назначенных препаратов и вероятностью развития потенциально опасных МЛВ, признавая число ЛС одним из ключевых факторов риска [14]. Обеспечение безопасности лекарственной терапии в таких ситуациях становится одной из важнейших задач для медицинских работников [12].

Перенос понятия "риска" (табл. 1) в сферу клинической фармакологии позволяет уточнить, что риски фармакотерапии представляют собой влияние неопределенности на достижение целей лечения, включающих эффективность, безопасность, удобство применения, доступность и экономическую целесообразность терапии. Такой подход расширяет понимание проблемы, позволяя рассматривать риски не только как угрозу развитию побочных реакций, но и как системное ограничение, препятствующее оптимизации фармакотерапии в целом.

В целях улучшения фармакотерапии Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) сформулировала понятие "рациональная фармакотерапия", под которым понимается использование лекарственных средств надлежащим образом, в надлежащей дозе, в течение необходимого периода времени и с минимальными затратами [11]. В этой концепции каждый ЛП рассматривается с позиции степени доказательности эффективности его применения при том или ином заболевании, а также преимуществ и рисков его использования у конкретного больного [15].

В зарубежной литературе для описания случая рационального назначения нескольких ЛС используются понятия "рациональная политерапия" (rational polytherapy) [16-19] и "рациональная полифармация" (rational polypharmacy) [20, 21]. Если рассматривается комбинация внутри одной нозологии с опорой на разные механизмы действия и ожидаемую синергию, исследователями используется термин "рациональная политерапия". Если же оценивается общая обоснованность схемы всех лекарственных средств у пациента — рациональнее использовать термин "рациональная полифармация".

В русскоязычной литературе часто используются понятия "комплексная фармакотерапия" и "комбинированная фармакотерапия". К сожалению, несмотря на частое использование этих понятий, единого определения для данных понятий не установлено. Для комбинированной фармакотерапии близко определение как одновременного назначения двух или более ЛС, которые воздействуют на разные звенья патогенеза одного заболевания, тогда как КФТ представляет собой согласованное, междисциплинарное назначение нескольких ЛП в рамках единого плана лечения, с учетом взаимодействий, индивидуальных особенностей пациента и целей терапии. С этой точки зрения термины "комплексная фармакотерапия" и "рациональная полифармация" могут рассматриваться как синонимы.

В целом можно также отметить, что на текущий момент термины и определения нуждаются в дальнейшем согласовании на уровне экспертного консенсуса.

Задача 2. Риски комплексной фармакотерапии, оценка их распространенности и степени вреда пациенту

На основе анализа литературы нами были систематизированы следующие риски фармакотерапии (табл. 2). Одним из значимых аспектов обеспечения безопасности КФТ является предотвращение явного и скрытого дублирования терапевтического воздействия [22]. Обоснованную озабоченность вызывает ситуация, при которой одно и то же ЛС назначается повторно под различными торговыми наименованиями либо включается в схему лечения, несмотря на его уже имеющееся применение пациентом. В исследовании S. Magid и соавт. (2012) было выявлено, что подобные случаи встречаются примерно в 1,8% стационарных назначений [23]. В общей структуре ТД риски назначения одного ЛС занимают 23% [24]. Интересно отметить, что значительная часть дублирования (43%) связана с дублированием не выписки как таковой, а "задвоенностью" назначений в ИС [24].

Такие случаи сопряжены с риском непреднамеренного увеличения общей дозы действующего вещества, что, в свою очередь, значительно повышает вероятность развития дозозависимых НЛР и передозировки. Подобные ошибки чаще всего обусловлены отсутствием должной координации между различными специалистами, участвующими в ведении одного пациента, особенно в условиях разделения амбулаторной и стационарной помощи, либо при привлечении врачей разных специальностей. Также существенный вклад в проблему вносит фармацевтическая фрагментация: наличие множества торговых наименований, соответствующих одному и тому же международному непатентованному наименованию (МНН), создает предпосылки для подобных ошибок. В ряде случаев ни пациенты, ни медицинские работники не идентифицируют эквивалентность действующих веществ в препаратах с различными коммерческими названиями, что особенно критично при высокой частоте сопутствующих заболеваний и полифармации.

Второй значимый класс рисков связан с ТД — одновременным назначением нескольких ЛС, относящихся к одной фармакотерапевтической группе, обладающих близкими механизмами действия или имеющих сходные фармакологические эффекты. Такие препараты нередко воздействуют на идентичные молекулярные мишени или модулируют одни и те же физиологические процессы, вследствие чего их сочетанное применение может приводить к избыточному фармакологическому эффекту, усилению токсичности и увеличению частоты НЛР. Особенно опасны случаи аддитивного либо синергического действия, при которых клинические эффекты значительно превышают ожидаемый терапевтический результат. Типичными примерами являются повышенный риск желудочно-кишечных кровотечений при комбинации нестероидных противовоспалительных препаратов или выраженная артериальная гипотензия при совмещении нескольких антигипертензивных средств.

В среднем подобные случае встречаются в 32% от всех случаев ТД [24]. В национальном исследовании в Корее частота ТД при назначении фиксированных комбинаций составила 0,18% (466 из 252 797 рецептов) против 0,02% в остальных случаях [38]. Следует отметить, что распространенность существенно варьирует в зависимости от ЛС и условий проведения исследований.

Следует подчеркнуть, что в отдельных клинических ситуациях комбинированное применение препаратов одной группы может быть обосновано – например при необходимости усиления эффекта или при наличии сопутствующих патологий. Однако такие назначения требуют строгого соблюдения принципов доказательной медицины, учета фармакодинамических и фармакокинетических характеристик применяемых средств, а также индивидуальной оценки соотношения потенциальной пользы и рисков для конкретного пациента. Подобные решения должны приниматься на основании современных клинических рекомендаций и сопровождаться мониторингом безопасности терапии, особенно при наличии факторов риска, таких как пожилой возраст, полиморбидность или нарушение функций печени и почек [15].

Межлекарственные взаимодействия — одна из наиболее значимых угроз безопасности при проведении КФТ. Потенциальное клиническое значение МЛВ варьирует от снижения терапевтической эффективности до развития тяжелых, а в отдельных случаях даже жизнеугрожающих состояний. Механизмы, лежащие в основе МЛВ, можно классифицировать на три основные категории: фармакодинамические, фармакокинетические и фармацевтические [15, 22, 25, 26]. Ранее нами было показано, что оценка МЛВ в реальной практике крайне сложно реализуема в силу огромного объема информации [9]. В этих условиях ИС становятся единственно возможными инструментом для управления данным типом риска. Неблагоприятные сочетания ЛС, по данным различных исследований, отмечаются в диапазоне от 2,2 до 70,3% случаев, а МЛВ с клиническими проявлениями фиксируются в 3-17% случаев медицинской помощи [9].

Повышенная частота НЛР — другой значимый риск КФТ. Назначение любого ЛС сопряжено с риском развития НЛР, спектр и выраженность которых зависят как от свойств препарата, так и от индивидуальных особенностей пациента. Однако при КФТ ситуация значительно усложняется: наложение различных спектров НЛР, входящих в схему препаратов, может приводить к их взаимному усилению и формированию нового, непредсказуемого профиля безопасности. Установлена прямая зависимость: чем большее количество ЛП одновременно принимает пациент, тем выше вероятность развития НЛР [39, 40]. При этом отдельные НЛР способны усиливаться нелинейно, когда их выраженность возрастает не пропорционально числу назначенных средств, а скачкообразно, за счет взаимодействий и потенцирования эффектов. Проведенный метаанализ показал, что вероятность НЛР при увеличении числа препаратов увеличивается экспоненциально [41]. Проспективный анализ госпитализаций из-за НЛР показал, что пациенты с НЛР принимали в среднем на 35% больше препаратов (10,5 против 7,8), при этом только у 29,4% НЛР удалось установить связь с МЛВ [42]. В результате оценка безопасности КФТ становится существенно затрудненной, а прогнозирование риска требует комплексного анализа, выходящего за рамки простой суммы рисков отдельных препаратов [27, 28].

Трудности с соблюдением режима приема лекарств при назначении КФТ может существенно влиять на эффективность фармакотерапии, приводить к снижению ее клинической эффективности и увеличению риска госпитализаций [43]. Необходимость запоминать прием нескольких препаратов в различное время суток, часто с соблюдением специальных инструкций (например, до, во время или после еды), представляет возрастающую сложность для пациента по мере увеличения числа медикаментов в схеме лечения. Установлено, что увеличение количества назначенных ЛС и сложность схем их приема напрямую коррелируют со снижением уровня приверженности лечению [29]. В систематическом обзоре показано, что распространенность случаев некомплаенса среди пациентов с полифармацией составляет 6-55% [44]. Сложные схемы дозирования и высокая лекарственная нагрузка (большое количество одновременно принимаемых препаратов) могут стать серьезным барьером для корректного приема медикаментов пациентами [29, 45, 46]. Эта проблема выражена у лиц пожилого возраста, особенно при наличии у них сопутствующих нарушений зрения или когнитивных функций [47].

Каскад назначений — риск КФТ, при котором побочный эффект одного препарата ошибочно трактуется как новое заболевание и становится причиной назначения дополнительного лекарства [30]. Такой порочный круг усиливает полипрагмазию и резко повышает вероятность НЛР. Ключевая мера профилактики - оценка новых симптомов с учетом уже назначенных ЛС и временная отмена "подозрительного" препарата перед добавлением нового. Это позволяет уточнить причину реакции и избежать ненужных назначений.

Комплексная фармакотерапия, особенно с применением определенных классов ЛС, может увеличить риск измерения функциональности пациента (падения, когнитивные нарушения, инвалидность и др.), в особенности у пожилых людей [8, 48]. Антихолинергические препараты могут нарушать функцию нейротрансмиттеров в головном мозге и способствовать когнитивным нарушениям [34]. Избыточное седативное действие нескольких препаратов может привести к сонливости, спутанности сознания и повышенному риску несчастных случаев [31- 33]. Опиоиды, бензодиазепины и антигистаминные средства могут вызывать седативный эффект и головокружение, увеличивая вероятность падений [32].

Риски необоснованного назначения (lack of evidence-based prescribing) представляют собой назначение ЛП, не имеющих достаточной доказательной базы эффективности и безопасности. Согласно принципам доказательной медицины, каждое назначение должно опираться на результаты качественных клинических исследований, систематических обзоров и метаанализов, а также учитывать индивидуальные характеристики пациента, включая сопутствующую патологию, возраст, фармакогенетические особенности и ожидаемое соотношение пользы и риска [8]. Игнорирование этих принципов приводит к снижению качества медицинской помощи, утрате доверия пациента и, в ряде случаев, к существенному вреду здоровью, включая ятрогенные осложнения, пролонгацию госпитализации и ухудшение прогноза заболевания [35-37]. В условиях КФТ контроль обоснованности каждого назначения становится ключевым элементом системы обеспечения безопасности, что требует внедрения структурированных инструментов оценки целесообразности терапии.

В данном разделе основное внимание было уделено анализу рисков, ассоциированных именно с комплексной фармакотерапией, т.е. с ситуациями, когда одному пациенту одновременно назначается несколько ЛС. Подобные риски обусловлены взаимодействиями препаратов, накоплением фармакодинамических и фармакокинетических эффектов, а также повышенной вероятностью ошибок при назначении и контроле терапии. В то же время необходимо учитывать, что, помимо системных рисков, связанных с комбинацией ЛС, сохраняются и индивидуальные риски, относящиеся к каждому отдельному ЛС. К ним относятся риски возникновения дефектов (некорректная доза, схема лечения), вероятность развития специфических НЛР, а также индивидуальная непереносимость или аллергические проявления. В настоящем исследовании не акцентировалось внимание на детальном анализе данных аспектов, однако следует подчеркнуть, что комплексная оценка безопасности фармакотерапии предполагает учет не только взаимодействий и совокупного влияния препаратов, но и всех индивидуальных рисков, связанных с каждым лекарственным средством, входящим в состав назначенной схемы.

Каждый риск КФТ характеризуется также последствиями для здоровья пациента, которые можно определить как риск причинения вреда здоровью, они существенно варьируют в зависимости от особенностей пациента и ЛС (см. табл. 2). Легкий вред здоровью может выражаться в кратковременных симптомах, воздействующих на качество жизни: от пролонгированной госпитализации до незначительного снижения самочувствия, например легких когнитивных нарушений или небольшой слабости. Однако если сопутствующие факторы усугубляют эффект: например, возраст пациента, полиморбидность, нарушение функции печени или почек – такая кажущаяся легкая реакция может перерасти в серьезный клинический эпизод. Средний вред здоровью проявляется в виде стойкой органной дисфункции, инвалидности или потери функциональности на длительный период. Это может быть неизлечимая потеря слуха, зрения, формирование стойких нейропсихологических нарушений или тяжелых двигательных дефицитов, влияющих на самостоятельную жизнедеятельность. В самых тяжелых сценариях последствия фармакотерапии могут стать причиной смерти.

Степень восприимчивости к нежелательным реакциям определяется сочетанием индивидуальных характеристик пациента (возраст, наличие сопутствующих заболеваний, генетические особенности метаболизма, когнитивное состояние) и свойств ЛС (фармакокинетика, токсичность, путь введения и др.). Их взаимодействие формирует индивидуальный профиль риска, делая вероятность и тяжесть неблагоприятных исходов уникальной для каждого клинического случая.

С учетом этих особенностей особенно важно ориентироваться на утвержденную Минздравом России классификацию степени тяжести вреда здоровью. Приказ Министерства здравоохранения Российской Федерации от 8 апреля 2025 г. № 172н устанавливает медицинские критерии определения тяжести причиненного вреда. Например, легкий вред характеризуется кратковременным расстройством здоровья (до 21 дня) или незначительной стойкой утратой общей трудоспособности (менее 10%), средней степени – это длительное расстройство (свыше 21 дня) или значительная стойкая утрата трудоспособности до 30%. Тяжкий вред включает угрозу жизни, утрату зрения, слуха, речи, функций органов, инвалидизацию, утрату профессиональной трудоспособности или смерть.

В условиях КФТ использование классификации нежелательных реакций по степени тяжести представляет собой основу для стратификации рисков и выбора тактики ведения пациента. Легкие реакции, как правило, требуют лишь корректировки схемы лечения, реакции средней тяжести могут потребовать дополнительных реабилитационных мероприятий и длительного наблюдения, тогда как тяжелые реакции требуют немедленного вмешательства и сопряжены с угрозой летального исхода. В этой связи СППКР должны интегрировать классификацию, соотносимую с клиническими критериями тяжести, и адаптировать ее к специфике фармакологического контекста. Создание таких информационно-аналитических инструментов позволит врачу более точно прогнозировать вероятность развития реакций различной степени тяжести, своевременно вносить изменения в терапевтическую схему и снижать риск тяжелых последствий, включая летальный исход.

Задача 3. Результаты анализа методов выявления, оценки и предотвращения рисков комплексной фармакотерапии

На основе анализа литературы можно сформулировать следующие основные направления повышения эффективности и безопасности КФТ:

• концептуальные подходы к рационализации КФТ депрескрайбинг, согласование лекарственной терапии (Drug Reconciliation);
• критерии и индексы оценки рациональности КФТ [индекс целесообразности назначения лекарств (MAI), критерии Бирса (Beers’ Criteria), критерии STOPP/START];
• управленческие и организационные подходы (межпрофессиональный обзор лекарственных назначений; оценка лекарственных назначений клиническим фармакологом, экспертиза качества фармакотерапии);
• компьютеризированные инструменты поддержки принятия решений (СППКР, ИС оценки МЛВ).

Для понимания достоинств и недостатков всех инструментов нами был проведен анализ литературы и систематизированы их основные достоинства и недостатки (табл. 3).


СППКР, в отличие от базовых систем оценки МЛВ (которые в первую очередь фокусируются на выявлении потенциальных опасностей), обеспечивают более глубокий анализ, объединяя данные о пациенте с актуальными клиническими рекомендациями и базами знаний. Это позволяет не только своевременно обнаруживать риски, но и проводить комплексную экспертизу рациональности и обоснованности назначений в каждом конкретном случае.

Ключевым преимуществом СППКР является их способность интегрировать разнообразные данные пациента — от демографической информации и анамнеза до лабораторных показателей и истории предыдущих назначений. На основе этой информации система сопоставляет назначенную фармакотерапию с современными научными данными, учитывает возможные противопоказания, индивидуальные особенности метаболизма и сопутствующие заболевания. Исследования показывают, что СППКР позволяют врачам принимать обоснованные решения, минимизируя риски терапевтических ошибок и повышая комплаенс пациентов [59-61].

Следует отметить, что СППКР является комплексным методом, который, как правило, включает другие методы в качестве алгоритмов. СППКР также обеспечивает динамическое обновление баз знаний и алгоритмов, что особенно важно в условиях постоянного обновления научных данных и клинических рекомендаций. Благодаря этому врач получает доступ к актуальной информации в режиме реального времени, что способствует своевременной корректировке схемы лечения при изменении клинической картины или появлении новых данных о ЛС. Кроме того, системы поддержки принятия решений способствуют стандартизации медицинской практики, снижая вариабельность назначений и обеспечивая более высокое качество фармакотерапии.

Задача 4. Методологические подходы к формированию информационных систем для снижения рисков комплексной фармакотерапии

Нами были изучены следующие ИС, представленные на рынке и в глобальной сети интернет: Medscape, Epocrates, UpToDate® Lexidrug, DrugBank, DDInter и Drugs.com. Все они ориентированы на предоставление сведений о лекарственных препаратах, их взаимодействиях и рекомендациях для клинической практики [9].

Medscape предлагает парное взаимодействие ЛС, однако она ограничена отсутствием методики оценки взаимодействий и отсутствием рекомендаций для пациента. Epocrates и UpToDate® Lexidrug предоставляют расширенные возможности по лекарственным взаимодействиям с рекомендациями для врача, но доступны только на английском языке, при этом UpToDate® в РФ заблокирован. DrugBank сочетает бесплатную и платную версии, включая дополнительные данные по лекарственным препаратам, однако доступ к полному функционалу ограничен, а платная версия недоступна в РФ. DDInter (Китай) дает широкий спектр данных, но страдает нестабильностью соединения. Drugs. com дополняет функции анализом взаимодействий с пищей, что расширяет клиническую ценность, но также дает информацию только на английском языке.

В целом данные системы обладают рядом положительных свойств: широкий охват лекарственных препаратов, наличие рекомендаций для врачей, дополнительные опции анализа взаимодействий. Вместе с тем их недостатки заключаются в предоставлении информации только на английском языке, ограничениях доступа (особенно для пользователей в РФ) и вариабельности качества или стабильности работы сервисов. В результате каждая ИС отражает лишь отдельные аспекты проблемы, тогда как системная и комплексная методология формирования таких решений пока не получила достаточного развития. Это приводит к существенной вариабельности качества, достоверности и применимости создаваемых ИС, что делает задачу их методологической стандартизации и систематизации подходов не просто актуальной, а критически необходимой для повышения безопасности и эффективности современной фармакотерапии.

На основе анализа источников литературы и существующих ИС нами сформулированы следующие методологические подходы к формированию ИС (табл. 4).

Ключевыми методологическими подходами построения ИС являются модульность и масштабируемость, обеспечивающие гибкость и адаптацию системы к новым клиническим требованиям, а также интероперабельность, позволяющая интегрировать различные источники данных для формирования целостной картины лекарственной терапии.

Важное значение имеет интеграция с базами знаний и системами поддержки принятия врачебных решений, что позволяет опираться на современные клинические рекомендации и учитывать индивидуальные характеристики пациента. Применение технологий ИИ обеспечивает автоматизацию анализа больших массивов информации и повышение точности прогнозов, тогда как эргономичный интерфейс и системы контроля качества данных способствуют снижению числа ошибок и росту доверия пользователей.

Представленные методологические подходы формируют основу для создания ИС, которые объединяют научную обоснованность, технологическую надежность и клиническую применимость.

Задача 5. Методология создания российского цифрового сервиса по оценке рисков комплексной фармакотерапии "ЛС ГЭОТАР"

В настоящем разделе мы представляем методологию создания отечественного цифрового продукта "ЛС ГЭОТАР", основной целью которого является обеспечение комплексной оценки и управления рисками, связанными с назначением КФТ с учетом современных стандартов, требований законодательства и практических нужд медицинских специалистов. Учитывая масштаб проблемы полифармации, клинически значимых МЛВ, ТД и других дефектов терапии, ИС должна стать надежным инструментом поддержки принятия решений для врачей всех специальностей.

Формализация основных характеристик продукта

Цель разработки ИС заключается в решении ключевых проблем современной фармакотерапии: высокой вероятности МЛВ, фрагментированности источников информации и ограниченного доступа к унифицированным данным. В отличие от зарубежных аналогов, система должна учитывать специфику национального лекарственного рынка, базироваться на актуальных данных Государственного реестра лекарственных средств (ГРЛС) и обеспечивать круглосуточный доступ к сведениям для широкого круга специалистов и пациентов. При этом она должна быть не только справочником, но и инструментом поддержки принятия клинических решений, способным оперативно оценивать риски полипрагмазии.

Задачи ИС включают:

• автоматизированное выявление потенциальных рисков фармакотерапии на основании актуальных данных;
• представление информации о характере и степени тяжести рисков в удобной форме;
• формирование рекомендаций и предупреждений на основе доказательной медицины;
• интеграция с существующими МИС для учета индивидуальных данных пациента;
• поддержка анализа больших объемов данных с возможностью оперативного обновления информации.

Целевой аудиторией цифрового сервиса "ЛС ГЭОТАР" являются врачи различных специализаций, фармакологи, клинические фармацевты и другие медицинские специалисты, участвующие в назначении и контроле лекарственной терапии. Кроме того, система должна быть полезна исследователям, занимающимся мониторингом безопасности лекарственной терапии, а также административным и регуляторным органам, ответственным за качество медицинской помощи.

Особое внимание уделено специалистам первичной медико-санитарной помощи, где осуществляется большая часть случаев назначений КФТ, а также стационарным учреждениям, где имеется высокий риск дефектов фармакотерапии и тяжелых нежелательных реакций. Удобство использования и адаптация интерфейса под уровень подготовки пользователя обеспечивают широкую применимость и эффективность системы.

Функциональные свойства ИС включают в себя следующие ключевые возможности:
1. предоставление полной информации о лекарственных препаратах по всем зарегистрированным в РФ торговым наименованиям (около 29 тыс.) и МНН (около 3 тыс.);
2. быстрый поиск терапевтических аналогов по МНН и группам анатомо-терапевтическо-химической классификации (АТХ) с использованием встроенных классификаторов;
3. оценку рисков фармакотерапии при одновременном назначении нескольких препаратов посредством специализированного модуля, реализующего уникальную методику описания МЛВ;
4. проверку соответствия назначенной фармакотерапии действующим клиническим рекомендациям;
5. интеграцию с МИС и другими локальными цифровыми платформами.

Информационный блок, объединяющий базы данных по зарегистрированным лекарственным препаратам, биологически активным добавкам, гомеопатическим средствам, МНН и производителям. Важным элементом является интеграция специализированных классификаторов:

• база лекарственных препаратов, биологически активных добавок, гомеопатических средств;
• база действующих веществ (МНН);
• база компаний производителей, регистраторов, представителей;
• база клинических рекомендаций (сокращенная версия без полных описаний);
• специализированные классификаторы Международной классификации болезней 10-го пересмотра (МКБ-10), АТХ, MedDRA;
• паспорта МЛВ в привязке к действующим веществам.

Поисково-аналитический блок предполагает многоуровневый поиск с возможностью учета различных форматов ввода данных, фасетную фильтрацию и адаптацию запросов к потребностям пользователей. Это позволяет находить аналоги препаратов, оценивать их принадлежность к фармакологическим группам и проводить перекрестный анализ по клиническим рекомендациям и инструкциям. Использование MedDRA в качестве стандартизированного словаря повышает надежность кодирования данных о нежелательных явлениях и расширяет возможности анализа безопасности.

Модуль оценки рисков КФТ, ключевая задача которого — выявление и описание МЛВ, противопоказаний и дублирующих назначений. Для этого используются стандартизированные паспорта взаимодействий с указанием клинической значимости, степени доказательности и исходов. Результаты могут представляться в формате дашбордов для быстрой оценки или в развернутом отчете в формате PDF. Дополнительно предусмотрен анализ побочных эффектов с привязкой к кодам MedDRA и автоматическое сопоставление терапии с клиническими рекомендациями.

Модуль ИИ является перспективным направлением развития системы и основан на использовании ИИ для поиска и анализ данных. Интеллектуальный чат-бот и ИИ-поиск позволяют пользователям формулировать запросы в естественной форме и получать доступ к информации, опирающейся на справочники, учебники и клинические рекомендации. Эти функции обеспечивают гибкость взаимодействия и расширяют возможности системы как инструмента для поддержки принятия решений в реальном времени.

Таким образом, формирование характеристик ИС требует сочетания справочно-аналитических возможностей, инструментов оценки рисков и интеллектуальных сервисов. Такая интеграция позволит обеспечить повышение безопасности фармакотерапии, минимизировать риски полипрагмазии и предоставить пользователям инструмент, адаптированный к современным требованиям клинической практики и регуляторной среды.

Структура и содержание информационной системы "ЛС ГЭОТАР"

Основные элементы ИС "ЛС ГЭОТАР" представлены на рисунке.

Разрабатываемая ИС строится на модульной архитектуре, включающей пользовательский интерфейс, систему оценки рисков, базы данных, классификаторы и алгоритмы аналитической обработки. Каждый компонент выполняет собственную функцию, однако их интеграция формирует единое информационное пространство, обеспечивающее полноту и согласованность работы системы.

Пользовательский интерфейс служит ключевым звеном взаимодействия между специалистом и системой, обеспечивая интуитивный доступ к данным и аналитическим инструментам. Система оценки рисков реализует алгоритмы анализа МЛВ, противопоказаний и возможных нежелательных эффектов, формируя структурированные результаты, пригодные для использования в клинической практике.

База данных включает сведения о лекарственных препаратах, МНН, производителях, а также интегрированные классификаторы (МКБ-10, АТХ, классификатор на основе MedDRA), что позволяет унифицировать хранение и обработку информации. Алгоритмы расчета, встроенные в систему, обеспечивают автоматизированный анализ данных, включая оценку КФТ и формирование отчетов различного уровня детализации.

Требование к программному обеспечению включает операционные системы: Windows (рекомендуется версия 7 и выше), macOS (рекомендуется версия 10.10 и выше), Linux (рекомендуются актуальные стабильные версии). Для обеспечения безопасности и корректной работы программы рекомендуется регулярно обновлять операционную систему и браузеры до последних версий. Браузеры: Google Chrome (рекомендуемая версия), Mozilla Firefox, Safari, Microsoft Edge, Opera, Yandex.Browser.

Последовательность выполнения процессов создания ИС "ЛС ГЭОТАР".
1. Анализ потребностей, формирование методик и проектирование архитектуры системы.
 2. Разработка структуры и технического задания для экспертов и разработчиков;  подбор экспертного коллектива, обучение применяемым методикам и  распределение ролей участников.
3. Создание контента (включая подготовку паспортов) в строгом соответствии с утвержденными методиками; параллельная разработка ПО (UX-дизайн, backend, frontend, контроль качества).
4. Экспертная верификация контента и загрузка материалов на административную платформу МБ-4 (инструкции), а также на платформу "Межлекарственное взаимодействие" (паспорта взаимодействий и противопоказаний).
5. Комплексное тестирование ПО, выявление и устранение ошибок.
6. Запуск системы, подготовка пакета внедрения и интеграция в рабочую среду.

Источники информации для формирования базы знаний.

• Реестр ГРЛС и ЕАЭС (Минздрав России).

• Классификатор МКБ-10 (ВОЗ).

• Классификатор АТХ (ВОЗ).

• Классификатор ЕСКЛП (РФ).

• Классификатор на основе MedDRA (www. meddra.org).

• Внутренние базы и классификаторы системы ГЭОТАР.

• Внутренние базы паспортов взаимодействия ГЭОТАР.

Исполнители и роли. Создание и поддержка цифрового сервиса требует мультидисциплинарной команды, включающей специалистов по клинической фармакологии, информационным технологиям, медицинской информатике, юриспруденции и менеджменту.

Отбор экспертов производится на основе профессиональных компетенций, опыта в области КФТ и разработки цифровых продуктов. В процессе работы предусмотрено постоянное обучение и повышение квалификации, а также регулярные научные и практические обсуждения для корректировки содержания и функционала.

В реализации проекта задействованы несколько функциональных групп. Руководитель продукта отвечает за общее управление продуктом, координацию разработки и распределение задач, а также за управление рисками. Команда IT-разработки обеспечивает создание и сопровождение всех технических компонентов.

Отдельный блок работ связан с разработкой модулей ИИ, включая чат-бот, интеллектуальный поиск, интеграцию данных клинических рекомендаций и противопоказаний. Группа методики и аналитики осуществляет верхнеуровневый контроль и модерацию, разработку методологической базы, а также аналитическую и продуктовую оценку данных.

Контентная часть представлена несколькими направлениями: подготовка и проверка паспортов взаимодействий, формирование данных по инструкциям ЛС, а также обогащение базы ЛС ГЭОТАР. Таким образом, распределение ролей позволяет обеспечить целостность проекта и согласованность работы всех его компонентов.

Разработка системы обеспечения качества информационной системы

Краеугольным камнем любой ИС, предназначенной для поддержки принятия клинических решений, особенно в такой критически важной области, как безопасность КФТ, является качество лежащего в ее основе контента. Достоверность, полнота, актуальность и клиническая релевантность данных, предоставляемых системой, напрямую определяют ее надежность, доверие со стороны медицинских специалистов и, в конечном счете, ее способность эффективно снижать риски НЛР и оптимизировать терапию.

В настоящее время информация о МЛВ, противопоказаниях, об особенностях применения ЛС у отдельных групп пациентов и других аспектах безопасности может происходить из разно­образных источников: от результатов крупных рандомизированных контролируемых исследований и метаанализов, обладающих наивысшим уровнем доказательности, до описаний клинических случаев, данных in vitro или in silico моделирования, фармаконадзорных отчетов и экспертных мнений. Каждый тип источника имеет свои сильные стороны и ограничения. Например, рандомизированные клинические исследования предоставляют надежные данные об эффективности и частоте распространенных НЛР, но могут не выявлять редкие взаимодействия или реакции, проявляющиеся при длительном применении. Отчеты о клинических случаях могут первыми сигнализировать о ранее неизвестных проблемах безопасности, но подвержены влиянию различных искажающих факторов (bias) и не позволяют оценить частоту явления. Соответственно, для решения этой проблемы ИС должна не только агрегировать информацию из разных источников, но и предоставлять пользователю четкую оценку уровня ее достоверности и клинической значимости на основе разработанной классификации.

Процесс формирования базы знаний начинается с идентификации и систематического мониторинга ключевых источников данных о МЛВ и безопасности ЛС:

1. Официальная информация о ЛС, зарегистрированных в РФ: инструкции по медицинскому применению лекарственных препаратов, размещенные на сайте ГРЛС, общие характеристики ЛП, размещенных на уполномоченном сайте.
2. Информация о ЛП, зарегистрированных в зарубежных странах: информация о лекарствах с сайта Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) и Европейского агентства по лекарственным средствам (EMA).
3. Ведущие международные справочники и базы данных по МЛВ (например Drugs. com и др.).
4. Издаваемые справочники по МЛВ: Stockley’s Drug Interactions [79].
5. Публикации в рецензируемых научных журналах, индексированных в различных базах данных: Medline/PubMed, Embase, Cochrane Library, включая систематические обзоры, метаанализы, результаты оригинальных клинических и фармако­кинетических исследований.
6. Данные систем фармаконадзора и официальные предупреждения регуляторных органов о новых рисках безопасности.

Процесс управления данными представляет собой четко регламентированный многоэтапный рабочий процесс, направленный на преобразование необработанной информации из первичных источников в структурированные, верифицированные и оцененные записи в базе знаний системы. Он включает следующие ключевые этапы:

1. Сбор данных. Систематический поиск и извлечение релевантной информации из отобранных источников с использованием стандартизированных протоколов и чек-листов. Фиксируются детали взаимодействия (участвующие ЛС, механизм, клинические проявления), рекомендации по управлению риском, ссылки на первоисточники.
2. Интеграция информации. Объединение данных из различных источников, касающихся одного и того же взаимодействия или аспекта безопасности, в "паспорт взаимодействия". На этом этапе выявляются и документируются возможные расхождения или противоречия между источниками.
3. Оценка достоверности и клинической значимости. Каждый фрагмент информации (например, описание конкретного МЛВ) подвергается критической оценке с точки зрения уровня доказательности подтверждающих его данных и его потенциальной клинической значимости (вероятность возникновения, тяжесть последствий).
4. Внесение в базу данных. Верифицированная, оцененная и структурированная информация вносится в центральную базу знаний системы с сохранением полной прослеживаемости (ссылки на источники, данные об экспертах, проводивших оценку, даты внесения и обновления). Для описания используется стандартизированная терминология и классификаторы.

Ключевую роль на всех этапах управления данными играют квалифицированные эксперты — клинические фармакологи, провизоры, врачи смежных специальностей с глубокими знаниями в области фармакологии и лекарственной безопасности. Отбор экспертов должен осуществляться на основе строгих критериев, включающих наличие профильного образования, ученой степени (при необходимости), стаж работы в области клинической фармакологии или смежных дисциплинах, опыт работы с информационными ресурсами по ЛС, наличие публикаций по теме. Для решения сложных вопросов и согласования данных, имеющих противоречивый характер в различных источниках, формируются экспертные консилиумы.

Для обеспечения максимальной объективности и надежности контента должна быть использована система контроля качества, основанная на принципе разделения функций. Формируются 2 группы экспертов: эксперты-аналитики и эксперты-рецензенты. Основная задача экспертов-аналитиков – поиск, сбор, первичная обработка и интеграция информации из источников, подготовка проектов "паспортов взаимодействия". Эксперты-рецензенты – это независимая группа экспертов, не участвовавших в первичной обработке данных, которая осуществляет верификацию и контроль качества подготовленных материалов. Их функции включают проверку точности извлечения данных, корректности оценки уровня доказательности и клинической значимости, соответствия стандартизированным форматам и терминологии, ясности и непротиворечивости рекомендаций. Такое разделение позволяет минимизировать субъективизм и риск пропуска ошибок, обеспечивая дополнительный уровень проверки и согласованности данных перед их финальным утверждением и внесением в базу знаний. Процесс контроля качества также включает регулярный аудит записей базы данных и процедуры управления несоответствиями.
 
ИС предусмотрен регулярный мониторинг всех ключевых источников информации на предмет появления новых данных о ЛС, МЛВ, изменениях в инструкциях и клинических рекомендациях. Установлен регламент периодического полного пересмотра и обновления существующих записей в базе знаний (периодические или при появлении критически важной новой информации). Для отслеживания изменения информации для каждой записи внедряется система версионирования контента.

Таким образом, представленная многоуровневая система обеспечения качества контента, включающая строгий отбор источников, стандартизированный процесс управления данными, оценку доказательности, привлечение квалифицированных экспертов, разделение функций анализа и контроля, использование консилиумов для решения спорных вопросов, непрерывный мониторинг и обновление информации, является фундаментальной основой для создания надежной и эффективной цифровой системы поддержки принятия решений, направленной на снижение рисков КФТ и повышение безопасности пациентов.

Сбор обратной связи

Справочник доступен в бесплатном режиме для просмотра инструкций и данных о МНН. Расширенный функционал для клиентов, а также коммерческий доступ частным пользователям предоставляются в тестовом формате по согласованию, сроком от одного месяца до одного года.

Дополнительно проводятся пользовательские тестирования в формате фокус-групп, что позволяет оценить восприятие системы в реальных условиях эксплуатации. По завершении тестирования участники заполняют письменный отзыв в стандартизированной форме, включающей следующие критерии: дизайн, удобство навигации и простота использования, полнота представленных данных, трудности, возникшие в процессе работы, медицинские ошибки и другие выявленные недочеты, а также рекомендации и пожелания по развитию продукта. Все отзывы анализируются продакт-менеджером. Обнаруженные медицинские ошибки передаются экспертам: для аргументированного отклонения либо для принятия с последующим исправлением.

Выводы и рекомендации

1. В ходе исследования был сформирован единый понятийный аппарат, включающий ключевые термины и определения, необходимые для всестороннего анализа проблемы безопасности КФТ. Данные понятия охватывают такие ключевые категории, как полифармация, МЛВ, риски фармакотерапии, рациональная и комплексная фармакотерапия, а также методологические аспекты построения ИС. Систематизация терминологии обеспечивает основу для дальнейших исследований и способствует унификации подходов в научных и клинических кругах, что крайне важно для междисциплинарного взаимодействия и стандартизации.
2. Были систематизированы и классифицированы основные риски, сопряженные с КФТ, включая ТД, клинически значимые МЛВ, каскад назначений, снижение комплаенса и ухудшение функционального состояния пациента. Оценка степени тяжести вреда, согласно приказу Министерства здравоохранения РФ, позволяет дифференцировать риски от легких – связанных с временным ухудшением качества жизни или дополнительной госпитализацией – до тяжелых случаев, приводящих к инвалидности, стойкой потере функций органов и систем, а в крайних ситуациях – к летальному исходу. Такой подход способствует более точной клинической оценке и адекватному управлению каждым конкретным случаем.
3. Проведен анализ существующих методов выявления, оценки и предотвращения рисков фармакотерапии, включающий депрескрайбинг, согласование лекарственной терапии, применение индексов целесообразности назначения, критериев Бирса и STOPP/START, а также использование межпрофессиональных обзоров и систем поддержки принятия решений. Несмотря на разнообразие и доказанную эффективность отдельных инструментов, комплексный подход, сочетающий несколько методов, демонстрирует наибольший эффект в снижении НЛР и улучшении безопасности лечения. При этом учитывается сложность внедрения каждого метода, что требует адаптации к ресурсам и особенностям конкретных медицинских учреждений.
4. В основе методологии формирования ИС для управления рисками КФТ лежат принцип модульности и масштабируемости, интероперабельность с другими МИС, интеграция с актуальными базами знаний и системами поддержки принятия врачебных решений, а также применение современных алгоритмов и ИИ. Особое внимание уделяется эргономике пользовательского интерфейса, обеспечивающего наглядность и удобство работы, и системе контроля качества данных, которая минимизирует риск ошибок из-за устаревшей или неполной информации. Все перечисленные подходы направлены на создание гибкой, адаптивной и надежной системы, способной эффективно обрабатывать большой объем клинических данных и предоставлять актуальные рекомендации врачам.
5. На основе комплексного анализа был разработан научно обоснованный проект российского цифрового сервиса по оценке рисков КФТ – ЛС ГЭОТАР. Методология создания данного сервиса включает определение цели и задач системы, целевой аудитории, требований к функциональным возможностям и интерфейсу, структуре контента, а также к составу авторского коллектива и требованиям к ПО. Особое внимание уделено обеспечению качества данных и последовательности разработки и обновления системы. Такой подход гарантирует создание продукта, который не только соответствует современным стандартам и требованиям здравоохранения, но и адаптирован к российским клиническим реалиям и нормативной базе.

В заключение следует отметить, что созданная ИС ЛС ГЭОТАР уже прошла этапы внутреннего тестирования и в настоящее время проходит апробацию в клинических учреждениях. Этот этап позволит проверить работоспособность и эффективность сервиса в реальных условиях, получить обратную связь от медицинских специалистов и внести необходимые коррективы для дальнейшего совершенствования. В перспективе ЛС ГЭОТАР может стать значимым инструментом для повышения безопасности КФТ, сокращения числа НЛР и улучшения качества медицинской помощи в России.

СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ

Хохлов Александр Леонидович (Alexander L. Khokhlov) – академик РАН, доктор медицинских наук, профессор, ректор, заведующий кафедрой фармакологии и клинической фармакологии, ФГБОУ ВО ЯГМУ Минздрава России, Ярославль, Российская Федерация

E-mail: al460935@yandex.ru

https://orcid.org/0000-0002-0032-0341

Улумбекова Гузель Эрнстовна (Guzel E. Ulumbekova) – доктор медицинских наук, MBA Гарвардского университета (Бостон, США); руководитель (ректор) Высшей школы организации и управления здравоохранением (ВШОУЗ), Москва, Российская Федерация

E-mail: vshouz@vshouz.ru

https://orcid.org/0000-0003-0986-6743

Бурыкин Игорь Михайлович (Igor M. Burykin) – доктор медицинских наук, директор по науке ООО «Консультант студента», Москва, Российская Федерация

E-mail: pharmdoc@yandex.ru

https://orcid.org/0000-0001-6695-3654

Худова Ирина Юрьевна (Irina Yu. Khudova) – кандидат медицинских наук, MBA Университета Дарема (Дарем, Великобритания); заместитель руководителя по аналитике Высшей школы организации и управления здравоохранением (ВШОУЗ), Москва, Российская Федерация

Е-mail: irinavshouz@gmail.com

Сычев Дмитрий Алексеевич (Dmitry A. Sychev) – академик РАН, доктор медицинских наук, профессор РАН, профессор, заведующий кафедрой клинической фармакологии и терапии им. акад. Б.Е. Вотчала, ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России, Москва, Российская Федерация

E-mail: dmitry.alex.sychev@gmail.com

https://orcid.org/0000-0002-4496-3680

Литература

1. Crossing the Global Quality Chasm: Improving Health Care Worldwide: The National Academies Collection: Reports funded by National Institutes of Health / National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, Health and Medicine Division, Board on Health Care Services. Washington, DC : National Academies Press (US), 2018. 334 p.

2. Kohn L.T., Corrigan J., Donaldson M.S. To Err is Human: Building a Safer Health System. New York, NY : National Academies Press, 2000. 312 p.

3. Institute of Medicine (US) Committee on Quality of Health Care in America. Crossing the Quality Chasm: A New Health System for the 21st Century. Washington : National Academies Press, 2001. 364 p.

4. Бурыкин И.М., Хафизьянова Р.Х. Государственная система индикаторов качества и безопасности медицинской помощи как инструмент поддержки принятия решений в системе здравоохранения Российской Федерации и совершенствования политики в сфере здравоохранения // ОРГЗДРАВ: новости, мнения, обучение. Вестник ВШОУЗ. 2021. № 1 (23). С. 17-30.

5. Указ Президента Российской Федерации от 28.02.2024 №145 "О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации" [Электронный ресурс] // Справочно-правовая система "Консультант Плюс".

6. Patient Safety: Making Health Care Safer. Geneva, Switzerland : World Health Organization (WHO), 2017. 20 p.

7. Казаков А.С., Лепахин В.К., Астахова А.В. Осложнения фармакотерапии, связанные с взаимодействием лекарственных средств // Российский медико-биологический вестник имени академика И.П. Павлова. 2013. № 3. С. 70-76.

8. Сычев Д.А., Отделенов В.А., Краснова Н.М., Ильина Е.С. Полипрагмазия: взгляд клинического фармаколога // Терапевтический архив. 2016. Т. 88, № 12. С. 94-102.

9. Хохлов А.Л., Улумбекова Г.Э., Бурыкин И.М. и др. Актуальность внедрения цифровых систем оценки межлекарственных взаимодействий: обоснование требований к разработке и критериев оценки эффективности и приверженности (систематический обзор) // ОРГЗДРАВ: новости, мнения, обучение. Вестник ВШОУЗ. 2024. Т. 10, № 4. С. 4-37. DOI: https://doi.org/10.33029/2411-8621-2024-10-4-4-37.

10. Новиков А.М., Новиков Д.А. Методология словарь системы основных понятий. Методология. Москва : Либроком, 2013. 208 с.

11. World Health Organization. The Rational use of drugs: report of the conference of experts, Nairobi, 25-29 November 1985. The Rational use of drugs // Conference of Experts on the Rational Use of Drugs. Geneva; Albany, NY : World Health Organization, 1987.

12. Cadogan C.A., Ryan C., Hughes C.M. Appropriate polypharmacy and medicine safety: when many is not too many // Drug Saf. 2016. Vol. 39. P. 109-116. DOI: https://doi.org/10.1007/s40264-015-0378-5.

13. Приказ МЗРФ № 575н от 2012. Министерство здравоохранения РФ. Приказ от 2.11.2012 № 575н. Об утверждении порядка оказания медицинской помощи по профилю "Клиническая фармакология" [Электронный ресурс] // Справочно-правовая система "Консультант Плюс".

14. Cadieux R.J. Drug interactions in the elderly. How multiple drug use increases risk exponentially // Postgrad. Med. 1989. Vol. 86, N 8. P. 179-186. DOI: https://doi.org/10.1080/00325481.1989.11704506.

15. Клиническая фармакология : учебник / под ред. В.Г. Кукеса, Д.А. Сычева. 6-е изд., испр. и доп. Москва : ГЭОТАР-Медиа, 2018. 1024 с.

16. Abou-Khalil B. Selecting rational drug combinations in epilepsy // CNS Drugs. 2017. Vol. 31, N 10. P. 835-844. DOI: https://doi.org/10.1007/s40263-017-0471-7.

17. Grinalds M.S., Yoder C., Krauss Z. et al. Scoping review of rational polytherapy in patients with drug-resistant epilepsy // Pharmacotherapy. 2023. Vol. 43, N 1. P. 53-84. DOI: https://doi.org/10.1002/phar.2748.

18. Al-Lazikani B., Banerji U., Workman P. Combinatorial drug therapy for cancer in the post-genomic era // Nat. Biotechnol. 2012. Vol. 30, N 7. P. 679-692. DOI: https://doi.org/10.1038/nbt.2284.

19. Lehár J., Krueger A.S., Avery W. et al. Synergistic drug combinations tend to improve therapeutically relevant selectivity // Nat. Biotechnol. 2009. Vol. 27, N 7. P. 659-666. DOI: https://doi.org/10.1038/nbt.1549.

20. Nakagami Y., Hayakawa K., Horinouchi T. et al. A call for a rational polypharmacy policy: international insights from psychiatrists // Psychiatry Invest. 2021. Vol. 18, N 11. P. 1058-1067. DOI: https://doi.org/10.30773/pi.2021.0169.

21. Kingsbury S.J., Yi D., Simpson G.M. Psychopharmacology: rational and irrational polypharmacy // Psychiatr. Serv. 2001. Vol. 52, N 8. P. 1033-1036. DOI: https://doi.org/10.1176/appi.ps.52.8.1033.

22. Грэхам-Смит Д.Г., Аронсон Дж.К. Оксфордский справочник по клинической фармакологии и фармакотерапии. Москва : Медицина, 2000. 744 с.

23. Magid S., Forrer C., Shaha S. Duplicate orders: an unintended consequence of computerized provider/physician order entry (CPOE) implementation // Appl. Clin. Inform. 2012. Vol. 3, N 4. P. 377-391. DOI: https://doi.org/10.4338/ACI-2012-01-RA-000.

24. Bocknek L., Kim T., Spaar P. et al. Duplicate medication order errors: safety gaps and recommendations for improvement // Patient Saf. 2022. Vol. 4, N 3. P. 39-47. DOI: https://doi.org/10.33940/data/2022.9.6.

25. Каркищенко В.Н., Каркищенко Н.Н., Шустов Е.Б. Фармакологические основы терапии. Тезаурус : руководство для врачей и студентов. 3-е изд. Санкт Петербург : Айсинг, 2018. 288 с.

26. WHO. Medication safety in polypharmacy // Technical Report. Geneva : World Health Organization, 2019. 61 p.

27. Rodrigues M.C.S., de Oliveira C. Drug-drug interactions and adverse drug reactions in polypharmacy among older adults: an integrative review // Rev. Lat. Am. Enferm. 2016. Vol. 24. Article ID e2800. DOI: https://doi.org/10.1590/1518-8345.1316.2800.

28. Sommer J., Viviani R., Wozniak J. et al. Dealing with adverse drug reactions in the context of polypharmacy using regression models // Sci. Rep. 2024. Vol. 14, N 1. Article ID 27355. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-78474-4.

29. Кужелева Е.А., Борель К.Н., Гарганеева А.А. Низкая приверженность лечению после перенесенного инфаркта миокарда: причины и способы коррекции с учетом психоэмоционального состояния пациентов // Рациональная фармакотерапия в кардиологии. 2016. Т. 12, № 3. С. 291-295.

30. Марцевич С.Ю., Кутишенко Н.П., Лукина Ю.В., Драпкина О.М. Полифармация: определение, влияние на исходы, необходимость коррекции // Рациональная фармакотерапия в кардиологии. 2023. Т. 19, № 3. С. 254-263.

31. Сычев Д.А., Черняева М.С., Рожкова М.А., Воробьева А.Е. Потенциально не рекомендованные лекарственные средства для применения у пациентов пожилого возраста: критерии Бирса (рекомендации Американского гериатрического общества 2023 г.) // Безопасность и риск фармакотерапии. 2024. Т. 12, № 3. С. 253-267. DOI: https://doi.org/10.30895/2312-7821-2024-420.

32. Pieper N.T., Grossi C.M., Chan W.-Y. et al. Anticholinergic drugs and incident dementia, mild cognitive impairment and cognitive decline: a meta-analysis // Age Ageing. 2020. Vol. 49, N 6. P. 939-947. DOI: https://doi.org/10.1093/ageing/afaa090.

33. Pfistermeister B., Tümena T., Gaßmann K.-G. et al. Anticholinergic burden and cognitive function in a large German cohort of hospitalized geriatric patients // PLoS One. 2017. Vol. 12, N 2. Article ID e0171353. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0171353.

34. Сычев Д.А., Орехов Р.Е. Шкала антихолинергической нагрузки как метод борьбы с полипрагмазией у пациентов пожилого и старческого возраста // Клиническая фармакология и терапия. 2016. Т. 25, № 4. С. 81-84.

35.Liew T.M., Lee C.S., Goh Shawn K.L., Chang Z.Y. Potentially inappropriate prescribing among older persons: a meta-analysis of observational studies // Ann. Fam. Med. 2019. Vol. 17, N 3. P. 257-266. DOI: https://doi.org/10.1370/afm.2373.

36.Manias E., Kabir M.Z., Maier A.B. Inappropriate medications and physical function: a systematic review // Ther. Adv. Drug Saf. 2021. Vol. 12. Article ID 20420986211030371. DOI: https://doi.org/10.1177/20420986211030371.

37. Mekonnen A.B., Redley B., De Courten B., Manias E. Potentially inappropriate prescribing and its associations with health-related and system-related outcomes in hospitalised older adults: a systematic review and meta-analysis // Br. J. Clin. Pharmacol. 2021. Vol. 87, N 11. P. 4150-4172. DOI: https://doi.org/10.1111/bcp.14870.

38. Choi W., Koo H., Jeong K.H. et al. Therapeutic duplication as a medication error risk in fixed-dose combination drugs for dyslipidemia: a nationwide study // Korean J. Clin. Pharm. 2023. Vol. 33, N 3. P. 168-177. DOI: https://doi.org/10.24304/kjcp.2023.33.3.168.

39. Sheikh-Taha M., Asmar M. Polypharmacy and severe potential drug-drug interactions among older adults with cardiovascular disease in the United States // BMC Geriatr. 2021. Vol. 21 (1). Р. 233. DOI: https://doi.org/10.1186/s12877-021-02183-0.

40. Sato I., Akazawa M. Polypharmacy and adverse drug reactions in Japanese elderly taking antihypertensives: a retrospective database study // Drug Healthc. Patient Saf. 2013. Vol. 5. P. 143-150. DOI: https://doi.org/10.2147/DHPS.S45347.

41. Delara M., Murray L., Jafari B. et al. Prevalence and factors associated with polypharmacy: a systematic review and meta-analysis // BMC Geriatr. 2022. Vol. 22, N 1. P. 601. DOI: https://doi.org/10.1186/s12877-022-03279-x.

42. Osanlou R., Walker L., Hughes D.A. et al. Adverse drug reactions, multimorbidity and polypharmacy: a prospective analysis of 1 month of medical admissions // BMJ Open. 2022. Vol. 12, N 7. Article ID e055551. DOI: https://doi.org/10.1136/bmjopen-2021-055551.

43. Kolandaivelu K., Leiden B.B., O’Gara P.T., Bhatt D.L. Non-adherence to cardiovascular medications // Eur. Heart J. 2014. Vol. 35, N 46. P. 3267-3276. DOI: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehu364.

44. Zelko E., Klemenc-Ketis Z., Tusek-Bunc K. Medication adherence in elderly with polypharmacy living at home: a systematic review of existing studies // Mater. Sociomed. 2016. Vol. 28, N 2. P. 129-132. DOI: https://doi.org/10.5455/msm.2016.28.129-132.

45. Mohammed S., Arabi A., El-Menyar A. et al. Impact of polypharmacy on adherence to evidence-based medication in patients who underwent percutaneous coronary intervention // Curr. Vasc. Pharmacol. 2016. Vol. 14, N 4. P. 388-393. DOI: https://doi.org/10.2174/1570161113666151030105805.

46. Murray M.D., Kroenke K. Polypharmacy and medication adherence: small steps on a long road // J. Gen. Intern. Med. 2001. Vol. 16, N 2. P. 137-139. DOI: https://doi.org/10.1007/s11606-001-0033-y 

47. Шальнова С., Кукушкин С., Маношкина Е., Тимофеева Т. Артериальная гипертензия и приверженность терапии // Врач. 2009. № 12. С. 39-42.

48. Дворецкий Л. Ятрогенные события у пожилых больных // Врач. 2012. № 5. С. 14-17.

49. Reeve E., Gnjidic D., Long J., Hilmer S. A systematic review of the emerging definition of "deprescribing" with network analysis: implications for future research and clinical practice // Br. J. Clin. Pharmacol. 2015. Vol. 80, N 6. P. 1254-1268. DOI: https://doi.org/10.1111/bcp.12732.

50. Kua C.-H., Mak V.S.L., Huey Lee S.W. Health outcomes of deprescribing interventions among older residents in nursing homes: a systematic review and meta-analysis // J. Am. Med. Dir. Assoc. 2019. Vol. 20, N 3. P. 362-372.e11. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jamda.2018.10.026.

51. Schnipper J.L., Kirwin J.L., Cotugno M.C. et al. Role of pharmacist counseling in preventing adverse drug events after hospitalization // Arch. Intern. Med. 2006. Vol. 166, N 5. P. 565. DOI: https://doi.org/10.1001/archinte.166.5.565.

52. Hanlon J.T., Schmader K.E., Samsa G.P. et al. A method for assessing drug therapy appropriateness // J. Clin. Epidemiol. 1992. Vol. 45, N 10. P. 1045-1051. DOI: https://doi.org/10.1016/0895-4356(92)90144-c.

53. American Geriatrics Society 2023 updated AGS Beers Criteria® for potentially inappropriate medication use in older adults // J. Am. Geriatr. Soc. 2023. Vol. 71, N 7. P. 1-30. DOI: https://doi.org/10.1111/jgs.18372.

54. O’Mahony D. STOPP/START criteria for potentially inappropriate medications/potential prescribing omissions in older people: origin and progress // Expert Rev. Clin. Pharmacol. 2020. Vol. 13, N 1. P. 15-22. DOI: https://doi.org/10.1080/17512433.2020.1697676.

55. Sallevelt B.T.G.M., Egberts T.C.G., Huibers C.J.A. et al. Detectability of medication errors with a STOPP/START-based medication review in older people prior to a potentially preventable drug-related hospital admission // Drug Saf. 2022. Vol. 45, N 12. P. 1501-1516. DOI: https://doi.org/10.1007/s40264-022-01237-5.

56. Яковлев А.А. Факторы риска полипрагмазии у лиц старших возрастных групп с хронической сердечной недостаточностью // Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2021. № 4. С. 262-285.

57. Poudel A., Peel N.M., Nissen L.M. et al. Adverse outcomes in relation to polypharmacy in robust and frail older hospital patients // J. Am. Med. Dir. Assoc. 2016. Vol. 17, N 8. P. 767.e9-767.e13. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jamda.2016.05.017.

58. Pirmohamed M., James S., Meakin S. et al. Adverse drug reactions as cause of admission to hospital: prospective analysis of 18 820 patients // BMJ. 2004. Vol. 329, N 7456. P. 15-19. DOI: https://doi.org/10.1136/bmj.329.7456.15.

59. Bright T.J., Wong A., Dhurjati R. et al. Effect of clinical decision-support systems: a systematic review // Ann. Intern. Med. 2012. Vol. 157, N 1. P. 29-43. DOI: https://doi.org/10.7326/0003-4819-157-1-201207030-00450.

60. Garg A.X., Adhikari N.K.J., McDonald H. et al. Effects of computerized clinical decision support systems on practitioner performance and patient outcomes: a systematic review // JAMA. 2005. Vol. 293, N 10. P. 1223. DOI: https://doi.org/10.1001/jama.293.10.1223.

61. Bates D.W., Kuperman G.J., Wang S. et al. Ten commandments for effective clinical decision support: making the practice of evidence-based medicine a reality // J. Am. Med. Inform. Assoc. 2003. Vol. 10, N 6. P. 523-530. DOI: https://doi.org/10.1197/jamia.M1370.

62. Леонова М.В. Эволюция полипрагмазии: соответствующая и проблемная полипрагмазия, выбор правильной стратегии и тактики // Медицинский совет. 2021. № 14. С. 150-157.

63. Белышев Д.В., Гулиев Я.И., Малых В.Л., Михеев А.Е. Новые аспекты развития медицинских информационных систем // Врач и информационные технологии. 2019. № 4. С. 6-12. DOI: https://doi.org/10.37690/1811-0193-2019-4-6-12.

64. Карпов О.Э., Никуличев А.А., Пензин О.В. и др. Архитектура медицинских информационных систем нового поколения // Вестник Национального медико-хирургического Центра имени Н.И. Пирогова. 2019. Т. 14, № 3. С. 126-134.

65. Bathelt F., Lorenz S., Weidner J. et al. Application of modular architectures in the medical domain - a scoping review // J. Med. Syst. 2025. Vol. 49, N 1. P. 27. DOI: https://doi.org/10.1007/s10916-025-02158-3.

66. Torab-Miandoab A., Samad-Soltani T., Jodati A., Rezaei-Hachesu P. Interoperability of heterogeneous health information systems: a systematic literature review // BMC Med. Inform. Decis. Mak. 2023. Vol. 23, N 1. P. 18. DOI: https://doi.org/10.1186/s12911-023-02115-5.

67. Noumeir R. Requirements for interoperability in healthcare information systems // J. Healthc. Eng. 2012. Vol. 3, N 2. P. 323-346. DOI: https://doi.org/10.1260/2040-2295.3.2.323.

68. Зарубина Т.В., Раузина С.Е., Астанин П.А. и др. Создание базы медицинских знаний на основе национального метатезауруса для унификации разработки систем поддержки принятия клинических решений // Вестник Российской академии медицинских наук. 2024. Т. 79, № 2. С. 175-192. DOI: https://doi.org/10.15690/vramn17390.

69. Siegel C., Dorner T.E. Information technologies for active and assisted living - influences to the quality of life of an ageing society // Int. J. Med. Inform. 2017. Vol. 100. P. 32-45. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2017.01.012.

70. Martinez-Garcia A., Naranjo-Saucedo A.B., Rivas J.A. et al. A clinical decision support system (KNOWBED) to integrate scientific knowledge at the bedside: development and evaluation study // JMIR Med. Inform. 2021. Vol. 9, N 3. Article ID e13182. DOI: https://doi.org/10.2196/13182.

71. Crisafulli S., Ciccimarra F., Bellitto C. et al. Artificial intelligence for optimizing benefits and minimizing risks of pharmacological therapies: challenges and opportunities // Front. Drug Saf. Regul. 2024. Vol. 18, N 4. P. 1356405. DOI: https://doi.org/10.3389/fdsfr.2024.1356405.

72. Ying-Jui C., Chirh-Yun T, Min-Li Y., Yu-Chuan L. Assessing the impact of user interfaces to the usability of a clinical decision support system // AMIA Annu. Symp. Proc. 2003. Vol. 2003. Article ID 808.

73. Herr T.M., Nelson T.A., Rasmussen L.V. et al. Design principles developed through user-centered and socio-technical methods improve clinician satisfaction, speed, and confidence in pharmacogenomic clinical decision support [Электронный ресурс] // arXiv. 2020. URL: http://arxiv.org/abs/2002.00047 (дата обращения: 11.08.2025).

74. Horsky J., Schiff G.D., Johnston D. et al. Interface design principles for usable decision support: a targeted review of best practices for clinical prescribing interventions // J. Biomed. Inform. 2012. Vol. 45, N 6. P. 1202-1216. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2012.09.002.

75. An D., Lim M., Lee S. Challenges for data quality in the clinical data life cycle: systematic review // J. Med. Internet Res. 2025. Vol. 27. Article ID e60709. DOI: https://doi.org/10.2196/60709.

76. Liaw S.-T. Clinical decision support systems: data quality management and governance // Stud. Health Technol. Inform. 2013. Vol. 193. P. 362-369.

77. Hasan S., Padman R. Analyzing the effect of data quality on the accuracy of clinical decision support systems: a computer simulation approach // AMIA Annu. Symp. Proc. 2006. Vol. 2006. P. 324-328.

78. Sendak M., Sirdeshmukh G., Ochoa T. et al. Development and validation of ML-DQA - a machine learning data quality assurance framework for healthcare [Электронный ресурс] // arXiv. 2022. URL: http://arxiv.org/abs/2208.02670 (дата обращения: 11.08.2025).

79. Baxter K., Stockley I.H. Stockley’s Drug Interactions: A Source Book of Interactions, Their Mechanisms, Clinical Importance and Management. 9th ed. London : UK Pharmaceutical Press, 2010. 1792 p.