clinvestКачественная клиническая практикаKachestvennaya Klinicheskaya Praktika = Good Clinical Practice2588-05192618-8473ООО «Издательство ОКИ10.37489/2588-0519-2025-2-27-33JYFMYVclinvest-787Research ArticleОЦЕНКА ТЕХНОЛОГИЙ ЗДРАВООХРАНЕНИЯHEALTH TECHNOLOGY ASSESSMENTЦифровое решение для оптимизации периоперационной антибиотикопрофилактикиA digital solution for optimizing antimicrobial prophylaxis in surgeryhttps://orcid.org/0000-0001-7309-2215КошечкинК. А.KoshechkinK. A.

Константин Александрович Кошечкин, д. фарм. н., профессор

Институт цифровой медицины; кафедра информационных и интернет-технологий

Москва

Konstantin A. Koshechkin, Dr. Sci (Pharm.), Professor

Institute of Digital Medicine; Department of Information and Internet Technologies

Moscow

koshechkin_k_a@staff.sechenov.ruhttps://orcid.org/0009-0003-2113-2467ЛеонтьеваО. А.LeontyevaO. A.

Ольга Александровна Леонтьева, ассистент

кафедра внутренних болезней

Тула

Olga A. Leontyeva, Assistant

Department of Internal Diseases

Tula

olgaleontyeva@ya.ruhttps://orcid.org/0009-0007-1361-8415ЛеонтьевС. С.LeontyevS. S.

Сергей Семенович Леонтьев, доцент, клинический фармаколог

кафедра внутренних болезней

Тула

Sergey S. Leontyev, Associate Professor, clinical pharmacologist

Department of Internal Medicine

Tula

leontes@ya.ruhttps://orcid.org/0009-0002-4691-5874УридинА. М.UridinA. M.

Александр Муратбекович Уридин, студент

Институт цифровой медицины; кафедра информационных и интернет-технологий

Москва

Alexander M. Uridin, student

Institute of Digital Medicine; Department of Information and Internet Technologies

Moscow

amuridin@yandex.ruФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет имени И. М. Сеченова»РоссияI.M. Sechenov First Moscow State Medical UniversityRussian FederationФГБОУ ВО «Тульский государственный университет»РоссияTula State UniversityRussian FederationФГБОУ ВО «Тульский государственный университет»; ГУЗ «Тульская городская клиническая больница скорой медицинской помощи им. Д. Я. Ваныкина»РоссияTula State University; Tula city Clinical Hospital of emergency medical care named after D. Ya VanykinRussian Federation202519072025022733Copyright © Кошечкин К.А., Леонтьева О.А., Леонтьев С.С., Уридин А.М., 20252025Кошечкин К.А., Леонтьева О.А., Леонтьев С.С., Уридин А.М.Koshechkin K.A., Leontyeva O.A., Leontyev S.S., Uridin A.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.clinvest.ru/jour/article/view/787   Актуальность

   Актуальность. Периоперационная антибиотикопрофилактика (ПАП) является важной составной частью стратегических программ здравоохранения, направленных на снижение антибиотикорезистентности. Применение современной методики ПАП также позволяет уменьшить затраты на профилактику и лечение хирургической инфекции. Однако реальная клиническая практика ПАП и в настоящее время нередко отличается от научно обоснованной, имеет место неоптимальное, избыточное назначение антибактериальных средств. Внедрение ПАП с использованием системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) может увеличить приверженность врачей к следованию современной медицинской технологии.

   Цель

   Цель. Разработать и внедрить протокол ПАП многопрофильного стационара скорой медицинской помощи. Разработать и внедрить мобильное приложение, чат-бот для выбора решения о режиме периоперационной антибиотикопрофилактики.

   Методы

   Методы. Клинико-экономический — оценка «стоимости болезни» в стационаре скорой помощи отделений хирургического профиля. Литературный — обзор нормативных документов как основы протокола ПАП. Метод программирования на языке Python, разработка цифрового приложения. Разработка с учётом ГОСТ Р 71671–2024 «Системы поддержки принятия врачебных решений с применением искусственного интеллекта». Административный — издание приказа и распоряжений по лечебному учреждению по процедуре внедрения протокола, мониторинг следования протоколу.

   Результаты

   Результаты. Разработан локальный протокол ПАП учреждения. Составлены на основе протокола ПАП типовые решения по выбору метода ПАП. Разработаны приложения (чат-боты Телеграм), облегчающие такой выбор для врача, принимающего решение о режиме ПАП. Установлено, что продолжает нарастать приверженность к исполнению протокола ПАП. Это может быть обусловлено отсутствием учащения случаев инфицирования операционной раны, несмотря на кратное снижение применения антимикробных средств. Выявлены также наглядность и удобство применения алгоритмов выбора режимов ПАП с применением цифровой технологии.

   Выводы

   Выводы. Внедрение локального протокола эффективно осуществляется с применением цифровых технологий, системы поддержки принятия врачебных решений с применением искусственного интеллекта. Внедрение данного протокола ПАП позволило добиться существенного снижения затрат при сохранении эффективности антимикробной профилактики.

   Relevance

   Relevance. Аntimicrobial prophylaxis in surgery (APS) is an important component of strategic healthcare programs aimed at reducing antibiotic resistance. The use of modern APS techniques also reduces the cost of prevention and treatment of surgical infection. However, the actual clinical practice of APS at the present time often differs from the scientifically based one, there is a suboptimal, excessive prescription of antibacterial agents. The introduction of APS using a Medical Decision Support System (DSS) can increase doctors' commitment to following modern medical technology.

   Objective

   Objective. To develop and implement a APS protocol for a multidisciplinary emergency hospital. To develop and implement a mobile application, a chatbot for choosing a decision on the mode of perioperative antibiotic prophylaxis.

   Methods

   Methods. Clinical and economic assessment of the "cost of illness" in the emergency department of surgical departments. Literary — an overview of regulatory documents as the basis of the APS protocol. Python programming method, digital application development. Development taking into account State industry standard R 71671-2024 "Medical decision support systems using artificial intelligence". Administrative — issuing orders and orders for the medical institution on the procedure for implementing the protocol, monitoring compliance with the protocol.

   Results

   Results. A local APS protocol has been developed. Based on the APS protocol, standard solutions for choosing the APS method have been compiled. Applications (Telegram chatbots) have been developed to facilitate this choice for the doctor who decides on the APS regime. It has been established that the commitment to the implementation of the PAP protocol continues to grow. This may be due to the absence of an increase in cases of infection of the surgical wound, despite a multiple decrease in the use of antimicrobial agents. The visibility and convenience of using APS mode selection algorithms using digital technology are also revealed.

   Conclusions

   Conclusions. The implementation of the local protocol is effectively carried out using digital technologies, a system for supporting medical decision-making using artificial intelligence. The implementation of this APS protocol has made it possible to achieve significant cost reductions while maintaining the effectiveness of antimicrobial prophylaxis.

периоперационная антибиотикопрофилактикачат-бот Телеграмклинико-экономический анализсистемы поддержки принятия врачебных решений с применением искусственного интеллектаГОСТ Р 71671–2024antimicrobial prophylaxis in surgeryTelegram chatbotclinical and economic analysismedical decision support systems using artificial intelligenceState industry standard R 71671-2024ReferencesПрограмма СКАТ (Стратегия Контроля Антимикробной Терапии) при оказании стационарной медицинской помощи: Российские клинические рекомендации / Под ред. С.В. Яковлева, Н.И. Брико, С.В. Сидоренко, Д.Н. Проценко. — М.: Издательство «Перо», 2018 — 156 с.The AMS strategy program (Antimicrobial Stewardship Strategy) in the provision of inpatient medical care: Russian clinical guidelines / Ed. by SV Yakovlev, NI Briko, SV Sidorenko, DN Protsenko. Moscow: Pero Publishing House, 2018. (In Russ.)Стратегия предупреждения распространения антимикробной резистентности в Российской Федерации на период до 2030 года Распоряжение Правительства РФ от 25. 09. 2017 № 2045-р.Strategy for preventing the spread of antimicrobial resistance in the Russian Federation for the period up to 2030 Decree of the Government of the Russian Federation dated 25. 09. 2017 No. 2045-p. (In Russ.)Гомон Ю.М. Комплексная клинико-экономическая оценка применения антимикробных препаратов на стационарном этапе оказания медицинской помощи. Дис… д. м. н. — Санкт-Петербург; 2020. Доступно по: https://vmeda.mil.ru/upload/site56/document_file/r43eGlVSJ1.pdf?ysclid=mbkp5mhw3y540991490. Ссылка активна на 16. 05. 2025.Gomon YuM. Comprehensive clinical and economic assessment of the use of antimicrobials at the inpatient stage of medical care. [dissertation] St. Petersburg; 2020. (In Russ.) Доступно по: https://vmeda.mil.ru/upload/site56/document_file/r43eGlVSJ1.pdf?ysclid=mbkp5mhw3y540991490. Ссылка активна на 16. 05. 2025.Кошечкин К.А., Свистунов А.А., Лебедев Г.С., Фартушный Э.Н. Практика применения систем на основе искусственного интеллекта в сфере обращения лекарственных средств. Вестник Росздравнадзора. 2022;(3):27-33. EDN: VDFACA.Koshechkin KA, Svistunov AA, Lebedev GS, Fartushny EN. Practice of using systems based on artificial intelligence in the field of circulation of medicines. Vestnik Roszdravnadzora. 2022;(3):27-33. (In Russ.) EDN: VDFACA.Кошечкин К.А. Регулирование искусственного интеллекта в медицине. Пациентоориентированная медицина и фармация. 2023;1(1): 32-40. doi: 10.37489/2949-1924-0005.Koshechkin KA. Regulation of artificial intelligence in medicine. Patient-Oriented Medicine and Pharmacy. 2023;1(1):32-40. (In Russ.) doi: 10.37489/2949-1924-0005.Кошечкин К.А., Яворский А.Н. Новые возможности применения искусственного интеллекта в фармакологии. Экспериментальная и клиническая фармакология. 2023;86(11S):85. doi: 10.30906/ekf-2023-86s-85. EDN: MDLEKJ.Koshechkin KA, Yavorskiy AN. New possibilities of artificial intelligence application in pharmacology. Experimental and Clinical Pharmacology. 2023;86(11S):85. (In Russ.) doi: 10.30906/ekf-2023-86s-85. EDN: MDLEKJ.Vo C, Geoffrion AV, Mohamed ZA, et al. Impact of individualized feedback letters on adherence to surgical antibiotic prophylaxis guidelines: an interrupted time series study (FEEDBACK-ASAP). Am J Infect Control. 2023 Apr;51(4):440-445. doi: 10.1016/j.ajic.2022.06.015.Vo C, Geoffrion AV, Mohamed ZA, et al. Impact of individualized feedback letters on adherence to surgical antibiotic prophylaxis guidelines: an interrupted time series study (FEEDBACK-ASAP). Am J Infect Control. 2023 Apr;51(4):440-445. doi: 10.1016/j.ajic.2022.06.015.Внедрение программы стратегии контроля антимикробной терапии (скат) в хирургических отделениях медицинских организаций государственной системы здравоохранения города Москвы при оказании стационарной медицинской помощи : Методические рекомендации / Под ред. А.В. Шабунина, М.В. Журавлевой. Том 38. — Москва : Государственное бюджетное учреждение города Москвы "Научно-исследовательский институт организации здравоохранения и медицинского менеджмента Департамента здравоохранения города Москвы", 2020. — 54 с. EDN: FOJVHK.Implementation of the antimicrobial therapy (AMS strategy) control strategy program in surgical departments of medical organizations of the state healthcare system of the city of Moscow in the provision of inpatient medical care : Methodological recommendations / Ed. by AV Shabunin, MV Zhuravleva. Volume 38. – Moscow : State Budgetary Institution of the city of Moscow "Scientific Research Institute of Healthcare Organization and Medical Management of the Department of Healthcare of the City of Moscow", 2020. (In Russ.) EDN: FOJVHK.Berríos-Torres SI, Umscheid CA, Bratzler DW, et al; Healthcare Infection Control Practices Advisory Committee. Centers for Disease Control and Prevention Guideline for the Prevention of Surgical Site Infection, 2017. JAMA Surg. 2017 Aug 1;152(8):784-791. doi: 10.1001/jamasurg.2017.0904.Berríos-Torres SI, Umscheid CA, Bratzler DW, et al; Healthcare Infection Control Practices Advisory Committee. Centers for Disease Control and Prevention Guideline for the Prevention of Surgical Site Infection, 2017. JAMA Surg. 2017 Aug 1;152(8):784-791. doi: 10.1001/jamasurg.2017.0904.Мэтиз Эрик. Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения. — СПб.: Питер, 2017. — 496 с.: ил. — (Серия «Библиотека программиста»). ISBN 978-5-496-02305-4.Matthes Eric. Python Crash Course. A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming. St. Petersburg: Peter, 2017. (In Russ.) ISBN 978-5-496-02305-4.Калинина А.М., Куликова М.С., Гомова Т.А., и др. К вопросу о востребованности и применении телемедицинской модели «врач — пациент» для профилактики и контроля хронических заболеваний: взгляд врача первичного здравоохранения. Профилактическая медицина. 2021;24(6):28-36. doi: 10.17116/profmed20212406128.Kalinina AM, Kulikova MS, Gomova TA, et al. On the topic of demand and usage of the telemedicine model «doctor-patient» for the prevention and control of chronic diseases: the view of a primary health care doctor. Russian Journal of Preventive Medicine. 2021;24(6):28-36. (In Russ.) doi: 10.17116/profmed20212406128.Яровой С.К., Восканян Ш.Л., Тутельян А.В., Гладкова Л.С. Антибактериальная профилактика при развитии инфекций в области хирургического вмешательства: взгляд эпидемиолога. пидемиология и инфекционные болезни. Эпидемиология и инфекционные болезни. Актуальные вопросы. 2020;10(1). doi: 10.18565/epidem.2020.10.1.21-9.Yarovoy SK, Voskanian ShL, Tutelyan АV, Gladkova LS. Antibacterial prophylaxis of surgical site infections: an epidemiologist’s view. Epidemiology and Infectious Diseases. Current Items. 2020;10(1). (In Russ.) doi: 10.18565/epidem.2020.10.1.21-9.ГОСТ Р 71671-2024. Национальный стандарт Российской Федерации. Системы поддержки принятия врачебных решений с применением искусственного интеллекта. Основные положения (утв. и введен в действие Приказом Росстандарта от 07. 10. 2024 N 1384-ст).ГОСТ Р 71671-2024. The national standard of the Russian Federation. Medical decision support systems using artificial intelligence. Basic provisions (approved and put into effect by Rosstandart Order No. 1384-ст dated 07. 10. 2024). (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.