Modern technologies for remote monitoring of cancer patients: advances, opportunities, and prospects (a literature review)

Full Text

Введение

Современное понимание дистанционного мониторинга (ДМ) в клинической практике основано на применении систем непрерывного или периодического наблюдения за состоянием пациентов вне стационара с использованием цифровых и телекоммуникационных технологий [1, 2]. Первые упоминания о попытках удаленного наблюдения за пациентами относятся к середине XX в.: инициирование использования телефонной связи для консультирования и контроля состояния больных в отдаленных регионах. Со временем ввиду развития средств связи и информационных технологий телемедицинские методы получили широкое распространение, внедрены в национальные системы здравоохранения во всем мире.

Наиболее активно ДМ начал использоваться в 1990-е годы в кардиологии для контроля состояния пациентов с хронической сердечной недостаточностью и аритмиями (например, постоянный контроль электрокардиограммы и гемодинамических показателей) [3]. В России одним из первых значимых проектов стало обсервационное исследование ШАНС, показавшее, что регулярные дистанционные консультации и обучение пациентов с хронической сердечной недостаточностью позволяют достоверно снизить частоту госпитализаций и смертность [4]. В дальнейшем подобные технологии распространились на ряд других клинических областей. В эндокринологии использование сенсорных глюкометров и мобильных приложений помогает удерживать гликемию в целевом диапазоне и снижает риск гипо- и гипергликемий [5, 6]. Пульмонология применяет домашнюю пульсоксиметрию, пикфлоуметрию и цифровые дневники: обострение астмы или хронической обструктивной болезни легких выявляется заблаговременно, что уменьшает частоту тяжелых приступов и обращений в отделения неотложной помощи [7, 8]. Неврологические программы дистанционного наблюдения за пациентами после инсульта и системы программируемой нейростимуляции обеспечивают более быстрое функциональное восстановление, надежный контроль хронической боли и сокращение повторных госпитализаций [9, 10]. В психиатрии и психологии онлайн-сессии, приложения для самооценки тревоги или депрессии и трекинга настроения делают помощь более доступной и улучшают комплаенс благодаря регулярной обратной связи [11, 12].

Накопленный опыт в различных клинических дисциплинах подготовил основу для широкого внедрения ДМ в онкологическую практику. В настоящее время ДМ активно интегрируется в онкологию [7, 13]. Это связано с необходимостью непрерывного контроля пациентов, получающих противоопухолевую терапию, высокой частотой развития осложнений и значительной потребностью в регулярной оценке состояния больных в межкурсовые периоды. Современные цифровые технологии позволяют получать данные о параметрах клинического состояния пациента (температуре, уровне боли, давлении и др.) в режиме реального времени или по заданному графику, обрабатывать их специальными программными средствами и передавать лечащим врачам. Такой подход повышает эффективность принятия медицинских решений, ускоряет выявление осложнений и оптимизирует коррекцию терапии. Своевременная фиксация симптомов и побочных эффектов снижает внеплановые госпитализации, улучшает контроль осложнений и повышает качество жизни (КЖ) пациентов со злокачественными новообразованиями (ЗНО) [13, 14].

Различные медицинские системы предполагают несколько основных способов ДМ, выбор которых зависит от потребностей пациента/врача, протокола ведения конкретного заболевания и технической оснащенности медицинского учреждения [8–10]. Различные форматы ДМ применяются и комбинируются в зависимости от клинических задач, необходимых ресурсов, уровня подготовки медицинского персонала, цифровой грамотности пациентов [1, 2, 8, 13]. Четыре базовые модели ДМ различаются степенью онлайн-вовлеченности врача и источником данных [1, 2, 8, 13].

Синхронные методы опираются на прямой контакт «здесь и сейчас» – видеоконсультацию, аудиосвязь или защищенный чат. Их сильная сторона – мгновенная оценка состояния и возможность немедленно скорректировать терапию; слабая – потребность в устойчивом соединении и необходимости согласовывать время сеанса обоими участниками.

Асинхронные методы используют опросники на веб-порталах или в мобильных приложениях: пациент заполняет шкалы токсичности или симптомов в удобное для него время, а врач просматривает ответы позже. Такой формат гибок организационно и минимизирует «живые» контакты, однако требует навыков у пользователя и надежной платформы хранения данных; кроме того, существует риск, что критическое изменение самочувствия останется незамеченным до следующей проверки.

Автоматизированные системы (носимые датчики, кардиостимуляторы с телеметрией, «умные» часы) формируют непрерывный поток объективных физиологических показателей и мгновенно сигнализируют об отклонениях. Их преимущества – круглосуточное наблюдение и минимальная нагрузка на пациента; ограничения – высокая стоимость устройств, зависимость от бесперебойного интернет-канала и необходимость строгой защиты персональных данных.

Гибридные подходы комбинируют регулярные видеоконсультации с асинхронными анкетами и автоматическим сбором биомаркеров. Такой формат обеспечивает максимально полное наблюдение и раннее выявление проблем, но требует расширенной IT-инфраструктуры, дополнительного персонала и точной координации всех участников процесса.

Проведение противоопухолевой терапии у онкологических пациентов часто ассоциируется с развитием тяжелых побочных эффектов, таких как миелосупрессия (до 50%), кардиоваскулярная токсичность (до 26%), нейротоксичность (20–40%) и другие серьезные осложнения [8, 13]. В межкурсовой период существует риск, что специфическое осложнение может своевременно не диагностироваться в условиях ограниченной доступности стационарной помощи. Концепция ДМ способствует:

• раннему выявлению осложнений противоопухолевого лечения, снижению частоты госпитализаций на 30–50% [8, 13];
• повышению приверженности терапии и улучшению выживаемости [8];
• своевременной коррекции доз препаратов и режимов терапии при развитии токсических реакций;
• персонализированному подходу к ведению пациентов за счет сбора большого массива данных о самочувствии, образе жизни и эффективности проводимого лечения.

По данным ряда исследований, внедрение ДМ в онкологическую практику позволяет снизить общие затраты системы здравоохранения за счет уменьшения числа неотложных обращений и госпитализаций, а также повышает удовлетворенность пациентов лечением [8, 13].

Актуальность

С 2015 по 2024 г. в международных научных базах данных, таких как PubMed, Scopus и Web of Science, опубликовано свыше 300 статей, посвященных применению телемедицинских технологий в клинической практике, включая онкологию [1, 2]. Это подтверждает устойчивый рост интереса к ДМ в ведении пациентов с различными ЗНО. Особый интерес вызывает потенциал ДМ для улучшения контроля состояния пациентов, повышения приверженности лечению и персонализации противоопухолевой терапии [7, 8].

Противоопухолевая терапия у онкологических пациентов сопряжена с высоким риском развития различных клинически значимых осложнений [9, 13]. Особенно уязвимы пациенты в межкурсовой период, когда регулярный контакт с лечащим врачом ограничен. Современные системы ДМ позволяют в реальном времени фиксировать тревожные симптомы, автоматически оповещать медицинский персонал о критических изменениях, оперативно корректировать терапию и снижать потребность в экстренной медицинской помощи [9, 13].

По данным ряда рандомизированных исследований и метаанализов, внедрение ДМ позволяет снизить частоту внеплановых госпитализаций на 30–50%, повышает приверженность лечению и улучшает показатели общей выживаемости (ОВ) в отдельных группах пациентов [8–10]. В совокупности это подтверждает высокую актуальность дальнейшего изучения, оптимизации и широкого внедрения систем ДМ в клиническую практику онкологических учреждений как в России, так и за рубежом.

Цель исследования – обобщить данные литературы о ДМ у больных с ЗНО.

Материалы и методы

Проведен обзор научных публикаций, представленных в ведущих базах данных (PubMed, Google Scholar, National Library of Medicine) за последние 10 лет. В фокус анализа вошли оригинальные исследования, систематические обзоры и метаанализы, в которых оценивалась эффективность систем ДМ у пациентов с ЗНО.

Критерии включения:

• публикации, содержащие конкретные данные о применении систем ДМ у онкологических пациентов;
• наличие оценки клинической эффективности (снижение частоты осложнений, внеплановых госпитализаций, повышение выживаемости или КЖ);
• публикации, представленные в научных журналах или официальных материалах крупных международных и национальных научных конгрессов;
• работы на русском и английском языках;
• при наличии – данные отечественных исследований и собственные наблюдения.

Критерии исключения:

• публикации, не содержащие данных по онкологическим пациентам (ограниченные терапевтическими или кардиологическими когортами);
• отсутствие количественной оценки клинической эффективности;
• обзоры, клинические описания и методические статьи без анализа результатов применения систем ДМ.

Поиск осуществлялся по следующим ключевым словам и их сочетаниям: «remote monitoring», «digital health», «telemedicine», «oncology», «hematology», «cancer care», «symptom tracking», «patient-reported outcomes (PROs)», «clinical decision support», «electronic patient monitoring», «real-time monitoring», «toxicity monitoring», «chemotherapy side effects», «eHealth», «mobile health (mHealth)», «digital interventions in cancer», «adherence monitoring», «automated alerts oncology», а также на русском языке – «телемедицина», «дистанционный мониторинг», «онкология», «гематология», «цифровое здравоохранение».

Анализ включал:

• контент-анализ результатов отобранных научных публикаций;
• качественную и количественную оценку описанных клинических эффектов, включая частоту госпитализаций, внеплановые визиты, показатели выживаемости и КЖ;
• сравнительный анализ характеристик и эффективности зарубежных и отечественных систем ДМ.

Для наглядного представления последовательности отбора источников и применения критериев включения использована адаптированная схема диаграммы (рис. 1). Диаграмма отражает этапы поиска, фильтрации и отбора публикаций, соответствующих целям и задачам обзора, без претензии на проведение формального систематического анализа.

 

Рис. 1. Диаграмма процесса отбора исследований для систематического обзора, исключая обзоры, метаанализы и дублирующиеся публикации.

Fig. 1. Flow-chart of the process for selecting studies for systematic review, excluding reviews, meta-analyses, and duplicate publications.

 

Подобный графический подход позволил системно представить объем проанализированной литературы и упорядочить процесс отбора материалов. С учетом сторонних исследований обобщенные данные включенных в анализ публикаций представлены в табл. 1.

 

Таблица 1. Описание исследований по системам ДМ онкологических пациентов c кратким обзором других систем Table 1. Description of studies on remote monitoring (RM) systems in cancer patients with a brief overview of other systems
№	Источник (номер из списка)	Цель исследования	Размер выборки	Система ДМ	Клинические результаты	Основные выводы
1	E. Arriola и соавт., 2024 [1]	Оценка жизнеспособности и пользовательского опыта цифрового мониторинга	153	Kaiku Health – цифровая платформа для мониторинга симптомов	Принятие – 85%, приверженность – 76%, среднее время ответа врача – 19,6 ч. Отмечено улучшение коммуникации (70% пациентов, 83% врачей)	Высокая приверженность, своевременное выявление симптомов, улучшение взаимодействия «пациент – врач»
2	A. Patel и соавт., 2025 [15]	Оценка вовлеченности онкологических пациентов в использование цифровых решений в здравоохранении (DHS) и выявление факторов, влияющих на их использование	267,375	Navigating Cancer, DHS – интегрированные платформы мониторинга и обратной связи	Уровень использования: CM – 73,6%, ePRO – 67,7%, персонализированные пути (PP) – 79,2%, DE – 56,9%	Выявлены различия предпочтений использования различных систем ДМ в зависимости от этнической принадлежности пациентов. Для снижения «цифрового неравенства» нужны адаптированные решения
3	E. Basch и соавт., 2024 [8]	Влияние электронного мониторинга симптомов на исходы при метастатическом раке	1191	Электронный дневник PRO – система регистрации симптомов пациентами	Статистически значимое улучшение функционального статуса (ФФ), контроля симптомов (КС) и КЖ, ОШ для крупных улучшений: ФФ – 1,35; КС – 1,50; КЖ – 1,41 (р<0,01)	Электронный мониторинг симптомов (PRO) улучшает контроль симптомов и КЖ по сравнению с обычным наблюдением
4	С.А. Шинкарев и соавт., 2021 [13]	Оценка эффективности системы ОНКОНЕТ для мониторинга больных с ЗНО	415	ОНКОНЕТ – национальная платформа амбулаторного мониторинга	Снижение частоты осложнений лекарственного лечения, увеличение выживаемости	ОНКОНЕТ снижает частоту осложнений, улучшает выживаемость и облегчает наблюдение в межкурсовые периоды
5	И.А. Кузнецова и соавт., 2021 [9]	Апробация системы ЭД-Сам у пациентов с гематологическими заболеваниями	115	ЭД-Сам – отечественная система самостоятельного мониторинга	Повышение КЖ, улучшение контроля симптомов при длительном наблюдении	ЭД-Сам эффективна для контроля КЖ и раннего выявления симптомов, особенно при длительном амбулаторном наблюдении
6	К. Absolom и соавт., 2021 [16]	Оценка влияния системы eRAPID на контроль симптомов, КЖ и уверенность пациентов в самоуправлении во время ХТ	508	eRAPID – электронная система оценки симптомов в режиме реального времени	Улучшение самочувствия на 6 и 12-й неделях терапии; снижение эпизодов ухудшения (47% против 56%); рост уверенности в самоконтроле к 18-й неделе. Госпитализации не увеличились	eRAPID способствует лучшему контролю симптомов и КЖ и больных с ЗНО без увеличения нагрузки на медицинские ресурсы
7	К. Mooney, и соавт., 2017 [17]	Оценка эффективности автоматизированной системы Symptom Care at Home (SCH) в снижении выраженности симптомов у пациентов, проходящих ХТ	358	SCH – автоматизированная система дистанционного наблюдения на дому	Снижение частоты симптомов на 43% (р<0,001), тяжелых – на 67% (р<0,001), увеличение количества дней без симптомов на 25% (р=0,006), улучшения по 10 из 11 симптомов (р<0,05)	SCH снижает выраженность симптомов, увеличивает количество дней без симптомов и обеспечивает своевременную медицинскую поддержку, повышая КЖ пациентов
8	E. Basch и соавт., 2022 [18]	Оценка влияния электронного мониторинга симптомов на КЖ пациентов с метастатическим раком	1191	PRO-TECT – электронная система самооценки симптомов	Через 3 мес: ФФ +2,47 (р=0,02), КС +2,56 (р=0,002), КЖ +2,43 (р=0,002). Улучшение у 7,7–8,6%, снижение эпизодов ухудшения на 4,9–7,5% (р<0,01)	PRO-TECT ↑ ФФ, контроль симптомов и КЖ. ДМ оперативно выявляет ухудшения состояния, обеспечивая вовремя вмешательство врача
9	А. Mazzella-Ebstein и соавт., 2024 [2]	Изучение удобства и функциональности RPM, сбор мнений онкологов о ее использовании после выписки пациентов из больницы	Обзор мнений (не включен в обзор)	RPM (разные системы) – опрос по реальному использованию в клинике	Высокая оценка удобства для врачей, но необходимость улучшения интеграции в рабочие процессы	ДМ полезен, но требует адаптации под реальные клинические условия
10	P. Buonanno и соавт., 2023 [7]	Телемедицина в управлении онкологической болью	Метаанализ (не включен в обзор)	Разные телемедицинские решения – приложения, видеосвязь, удаленный контроль	Улучшение контроля боли, повышение КЖ, СРИБ: -0,408 (р<0,001)	Телемедицина эффективна для контроля онкоболи, особенно при регулярном самоконтроле
11	М. Hamdoune и соавт., 2024 [19]	Исследование цифровых медицинских систем для управления симптомами у онкологических пациентов в паллиативной помощи	Систематический обзор (не включен в обзор)	PainCheck, mPCL, PEACE и др. – мобильные и веб-приложения, телехоспис	Улучшение контроля боли, снижение нагрузки на персонал, повышение КЖ	Улучшение контроля боли, снижение нагрузки на медицинский персонал, повышение КЖ
Примечание. CM (Care Management) – управление уходом, ePRO (electronic Patient-Reported Outcomes) – электронный сбор данных о симптомах, PP (Patient Portal) – пациентский портал, DE (Digital Education) – цифровое обучение, ФФ – физическая функция, КС – контроль симптомов, СРИБ – средняя разница в интенсивности боли, физ. сост. – физическое состояние, контр. симпт. – контроль симптомов, ОШ – отношение шансов.

 

Результаты

В данном разделе представлены обобщенные данные по анализу эффективности систем ДМ, используемых в онкологической и онкогематологической практике. Для объективного сравнения результаты сгруппированы по уровням доказательности – от рандомизированных контролируемых исследований (высший уровень) до описательных и когортных.

В анализ включены наиболее распространенные коммерческие и прикладные цифровые платформы, продемонстрировавшие клиническую эффективность и сопровождаемые достаточным объемом данных из открытых источников. Исследования, вошедшие в основу оценки, различались по дизайну, продолжительности (в среднем от 3 до 12 мес), методам сбора информации и организации взаимодействия между пациентами и медицинским персоналом. Такой подход позволяет всесторонне оценить как непосредственное влияние систем на клинические исходы, так и особенности их практического внедрения. Сопоставление ключевых показателей представлено в табл. 2, включающей данные по физическому состоянию пациентов, контролю симптомов, уровню приверженности, показателям нежелательных явлений, а также статистическую значимость результатов.

 

Таблица 2. Сравнительная таблица систем ДМ Table 2. Comparative table of RM systems
Показатель	eRAPID	SCH	PRO-TECT	ОНКОНЕТ	Navigating Cancer	Kaiku Health	ЭД-Сам
N	508	358	1191	415	267 375	153	115
Тип исследования	РКИ	РКИ	РКИ	Сравнительное исследование	Описательное исследование	Описательное исследование	Описательное исследование
Физическое состояние	Улучшение на 6-й (p=0,028) и 12-й (p=0,039) неделях	Снижение выраженности симптомов на 43% (p<0,001)	+2,47 балла (p=0,02)	↑ качество жизни	Трендовое снижение смертности с 16,6 до 11,8% (p>0,05)	–	–
Контроль симптомов	–	Снижение тяжелых на 67% (p<0,001), умеренных – на 39% (p=0,001)	+2,56 балла (p=0,002)	↓ внеплановые обращения на 38%	Трехуровневая система тревог (красный, желтый, зеленый сигнал)	Автооценка симптомов, реагирование врача по уведомлению	Врач реагирует на ухудшение показателей КЖ
Качество жизни	Повышение self-efficacy и общего состояния к 18-й неделе	Увеличение дней без симптомов на 25% (p=0,006)	+2,43 балла (p=0,002)	Косвенно улучшено (через снижение осложнений)	Экономия средств, субъективное повышение качества амбулаторного контроля	Улучшение приверженности (без данных по опроснику HRQOL)	Высокая удовлетворенность, улучшение коммуникации
Госпитализации	Без изменений	–	–	↓ частота обращений, ↓ осложнения	Снижение с 32,5 до 20,0%	Данных нет	Данных нет
Приверженность	64,7%	–	91,5%	Повышена (регулярное заполнение опросников)	Активность выше у женщин, англоговорящих, европеоидов (по ОШ; p<0,001)	76% регулярно использовали платформу в течение 6 нед	Около 50% продолжили использовать систему после выписки
p	0,028; 0,039	<0,001; 0,001; 0,006	0,02; 0,002; 0,002	Не указано	p>0,05 по снижению смертности	Не указано	Не указано
Нежелательные явления	Не указано	Снижение выраженности 10 из 11 симптомов, кроме диареи	8,5% пациентов с улучшением КЖ, 4,9% – с его ухудшением (p=0,006)	Снижение: гематологические (-10%), ЖКТ (в 3 раза), нефротоксичность (в 4 раза), нейро-, мукозиты и кожная токсичность практически исключены	Нет конкретных данных, только улучшение общих экономических и организационных показателей	Не указано	Не указано

 

1. Система eRAPID (Великобритания; n=508) [16]

Общее описание и способ применения системы. Система eRAPID представляет собой электронную платформу, разработанную для ДМ состояния пациентов с колоректальным, гинекологическими формами рака и раком молочной железы, получающих лекарственное лечение. Основной протокол включал еженедельное самостоятельное заполнение онлайн-опросников на протяжении 18 нед. Анкеты содержали вопросы о физическом самочувствии, КЖ и побочных эффектах терапии.

Платформа автоматически анализировала поступающие данные и в зависимости от выраженности симптомов направляла пациенту рекомендации по самопомощи или предлагала обратиться к врачу. Вся информация интегрировалась в электронные медицинские записи и являлась доступной лечащим врачам в режиме реального времени.

Мониторинг врачом и медицинским персоналом

• Дистанционный доступ: медицинские работники имели защищенный доступ к динамике симптомов, что обеспечивало возможность быстрого реагирования на изменения состояния.
• Графическое отображение: платформа визуализировала данные, облегчая анализ клинической динамики.
• Автоматические рекомендации: при ухудшении состояния система направляла врачу уведомление с рекомендацией связаться с пациентом для коррекции терапии.

Клинические результаты

• Улучшение физического состояния пациентов на 6-й (p=0,028) и 12-й (p=0,039) неделях по сравнению со стандартным наблюдением.
• Снижение частоты выраженного ухудшения состояния на 12-й неделе (47% против 56% в контрольной группе).
• Повышение уверенности пациентов в самоуправлении и общего состояния здоровья к 18-й неделе.
• Частота госпитализаций и необходимость коррекции терапии не изменились, что указывает на отсутствие дополнительной нагрузки на систему здравоохранения.
• Средний уровень приверженности использованию системы составил 64,7%; высокая приверженность коррелировала с лучшими клиническими исходами.

Выводы. Система eRAPID продемонстрировала эффективность в улучшении взаимодействия между пациентом и врачом, а также в снижении выраженности симптомов во время противоопухолевого лечения. Ее применение способствует своевременному реагированию на изменения состояния и перспективно для внедрения в клиническую практику.

2. Система Symptom Care at Home (США; n=358) [17]

Общее описание и способ применения системы. Symptom Care at Home (SCH) – это автоматизированная система ДМ и управления симптомами у пациентов, проходящих противоопухолевое лечение. Пациенты ежедневно взаимодействовали с телефонной платформой, оценивая выраженность 11 различных симптомов.

Мониторинг врачом и медицинским персоналом

• Дистанционный доступ: медицинский персонал получал автоматические сигналы тревоги при выявлении тяжелых симптомов.
• Графическое отображение: система визуализировала изменения состояния, облегчая клинический анализ.
• Рекомендации: при ухудшении самочувствия пациенту предлагались инструкции по самопомощи; при серьезных симптомах – рекомендация связаться с врачом.

Клинические результаты

• Снижение общей выраженности симптомов на 3,59 балла (p<0,001), что на 43% ниже, чем в группе стандартного наблюдения.
• Уменьшение числа тяжелых симптомов на 67% (p<0,001) и умеренных – на 39% (p=0,001).
• Увеличение количества дней без симптомов на 25% (p=0,006).
• Значительное снижение выраженности 10 из 11 отслеживаемых симптомов (усталость, боль, тревожность и др.), за исключением диареи.

Выводы. Применение системы SCH значительно повысило качество контроля симптомов между визитами к врачу, обеспечивало своевременное вмешательство и улучшение общего состояния пациентов. Это делает систему эффективным инструментом для поддержки пациентов, проходящих противоопухолевое лечение.

3. Система PRO-TECT (США; n=1191) [18]

Общее описание и способ применения системы. Система PRO-TECT предназначена для мониторинга симптомов у пациентов с метастатическим раком, получающих химио-, таргетную или иммунотерапию. Мониторинг осуществлялся путем еженедельного заполнения анкет, доступных онлайн или через телефонную систему, в течение срока до одного года. Опросники включали параметры физического состояния, контроль симптомов и КЖ. При выявлении тяжелых симптомов система автоматически уведомляла медицинских работников.

Мониторинг врачом и медицинским персоналом

• Удаленный доступ: врачи могли в реальном времени отслеживать динамику состояния пациентов.
• Графическое отображение: данные визуализировались для облегчения анализа.
• Автоматические уведомления: при критических изменениях система направляла оповещение медсестре или врачу.

Клинические результаты

• Улучшение физического состояния через 3 мес (+2,47 балла, p=0,02).
• Улучшение контроля симптомов (+2,56 балла, p=0,002).
• Повышение КЖ (HRQOL; +2,43 балла, p=0,002).
• На 7,7% больше пациентов отметили улучшение физического состояния (≥5 баллов) и на 6,1% меньше – его ухудшение (p=0,009).
• На 8,6% больше пациентов имели улучшенный контроль симптомов и на 7,5% меньше – недостаточный (p=0,003).
• На 8,5% больше пациентов отметили повышение КЖ и на 4,9% меньше – его ухудшение (p=0,006).
• Регулярное участие в мониторинге приняли 91,5% пациентов.

Выводы. Система PRO-TECT показала статистически значимое улучшение физического состояния, контроля симптомов и КЖ у пациентов с метастатическим раком. Ее использование способствует своевременному реагированию на ухудшение состояния и повышает эффективность амбулаторного наблюдения.

4. Система ОНКОНЕТ (Россия; n=415) [13]

Общее описание и способ применения системы. ОНКОНЕТ – отечественная цифровая платформа, предназначенная для ДМ состояния онкологических пациентов, проходящих лечение таргетными и иммунными препаратами. Система позволяет отслеживать динамику симптомов, выявлять осложнения на ранних стадиях и оперативно корректировать терапию в амбулаторных условиях.

Пациентам предоставлялся доступ к личному кабинету, где они еженедельно заполняли структурированные опросники, включающие вопросы о самочувствии и возможных признаках осложнений. Данные также дублировались на электронную почту. Мониторинг продолжался в течение 3–6 мес после выписки из стационара. На основе поступающей информации система формировала индивидуальную динамическую карту состояния пациента.

Мониторинг врачом и медицинским персоналом

• Визуализация данных: собранные данные отображались в формате «теплового листа» – цветовой диаграммы, отражающей динамику симптомов.
• Экспертная настройка: перечень симптомов и шкала оценки разрабатывались с учетом спектра осложнений, характерных для таргетной и иммунной терапии.
• Сигнальная система: при выявлении новых симптомов или ухудшении состояния система направляла врачу экстренное уведомление для оперативного вмешательства.

Клинические результаты

Сравнительное исследование включало основную группу (n=206), использующую платформу, и контрольную (n=209), наблюдавшуюся по стандартной схеме.

• Снижение гематологических осложнений на 10% (32,0% против 42,0%).
• Трехкратное снижение нарушений со стороны желудочно-кишечного тракта – ЖКТ (0,7% против 2,6%).
• Четырехкратное снижение частоты нефротоксичности (3,6% против 13,6%).
• Почти полное отсутствие нейротоксичности (0,0% против 3,2%), мукозитов (0,0% против 0,8%) и кожной токсичности (0,0% против 1,6%).
• Снижение в 1,5 раза частоты переноса дат очередного курса химиотерапии, это дало возможность выдерживать нужные интервалы между курсами лечения, что в значительной степени улучшило выживаемость пациентов.

Выводы. Использование платформы ОНКОНЕТ способствует достоверному снижению частоты осложнений противоопухолевой терапии, повышению приверженности лечению и улучшению выживаемости пациентов. Система доказала свою эффективность как дополнение к стандартному наблюдению в амбулаторной онкологической практике.

5. Система Navigating Cancer (США; n=267 375) [15]

Общее описание и применение системы. Navigating Cancer – это многофункциональная цифровая платформа, интегрированная в онкологическую службу США. Пациенты получали доступ к личному кабинету через компьютер, планшет или смартфон. Основные функции включали регулярное заполнение опросников по симптомам (ePRO), ведение онлайн-дневника самочувствия и автоматическое уведомление врачей при ухудшении состояния. Взаимодействие с платформой длилось от 3 до 6 мес, чаще всего – еженедельно.

Мониторинг врачом и медицинским персоналом

Специализированная панель позволяла врачам и медсестрам ежедневно отслеживать состояние пациентов. Система использовала трехуровневую сигнализацию:

• красный сигнал – критические симптомы, требующие немедленного вмешательства;
• желтый – умеренные жалобы, требующие плановой консультации;
• зеленый – стабильное состояние.

Клинические результаты

Изучено более 267 тыс. пациентов. Вовлеченность распределялась следующим образом:

• платформа CM – 73,6%;
• ePRO – 67,7%;
• портал пациента – 79,2%;
• цифровое обучение – 56,9%.

Отмечены следующие результаты:

• снижение внеплановых госпитализаций с 32,5 до 20,0%;
• экономия 1146 дол. США в месяц на одного пациента;
• снижение смертности с 16,6 до 11,8% (тренд; p>0,05);
• факторы вовлеченности: женщины, англоговорящие и европеоиды чаще пользовались системой.

Выводы. Navigating Cancer оказалась эффективной в снижении частоты госпитализаций и затрат на лечение, при этом пациенты положительно оценили удобство интерфейса и регулярность мониторинга. Система представляет практическую ценность для повседневного амбулаторного наблюдения.

6. Система Kaiku Health (Финляндия; n=153) [1]

Общее описание и применение системы. Kaiku Health – это веб-платформа и мобильное приложение, позволяющие пациентам в режиме реального времени отвечать на опросники о симптомах (боль, слабость, тошнота и пр.). Исследование продолжалось 6 нед, в течение которых пациенты обучались работе с системой и регулярно вводили данные.

Мониторинг врачом и медицинским персоналом

Медицинский персонал получал доступ к централизованной панели, где автоматические алгоритмы классифицировали симптомы по степени тяжести. При «красной зоне» отправлялось экстренное уведомление врачу, при умеренных симптомах – плановая связь с пациентом.

Клинические результаты

• 85% пациентов начали использовать систему.
• 76% продолжали сообщать о симптомах на протяжении 6 нед.
• Улучшилась приверженность терапии.

Однако данные о влиянии на выживаемость или частоту госпитализаций не опубликованы.

Выводы. Kaiku Health способствует раннему выявлению побочных эффектов лекарственного лечения и повышению вовлеченности пациентов. Тем не менее необходимы более масштабные исследования для оценки клинической эффективности.

7. Система ЭД-Сам (Россия; n=115) [9]

Общее описание и применение системы. ЭД-Сам – отечественное электронное приложение, предназначенное для мониторинга пациентов с гематологическими ЗНО. Основой являются опросники HM-PRO и HADS, заполняемые пациентами при поступлении, выписке и в амбулаторный период. Система работала через защищенный интернет-ресурс. Примерно 50% пациентов продолжали использовать платформу после выписки.

Мониторинг врачом и медицинским персоналом

• Врачи имели удаленный доступ к динамике показателей в реальном времени.
• Система предоставляла графическое отображение динамики симптомов.
• При ухудшении КЖ, появлении боли, тревоги или депрессии система направляла рекомендации врачу для связи с пациентом.

Клинические результаты

• Отмечено улучшение контроля симптоматики.
• Своевременная коррекция лечения.
• Высокая удовлетворенность со стороны пациентов.
• Данных о влиянии на выживаемость и госпитализации недостаточно.

Выводы. Система ЭД-Сам продемонстрировала положительное влияние на коммуникацию «врач – пациент» и контроль симптомов у онкогематологических больных. Наиболее полезна при длительном амбулаторном наблюдении.

Альтернативные направления: мобильные приложения, чат-боты, голосовые помощники

Наиболее перспективной траекторией дальнейшего развития ДМ у больных с ЗНО являются разработка и внедрение мобильных приложений, чат-ботов, голосовых помощников [2, 20].

1. Мобильные приложения: позволяют пациентам в удобном формате регистрировать параметры субъективного состояния (температуру тела, частоту сердечных сокращений, артериальное давление, интенсивность боли) и получать автоматические напоминания о приеме препаратов, дате следующего визита к врачу. Приложения могут объединяться с медицинскими гаджетами (фитнес-браслет, цифровой глюкометр и др.), передавая данные напрямую лечащему врачу.
2. Чат-боты: виртуальные ассистенты, работающие через персональные мессенджеры (например, Telegram). Пациент может задать чат-боту вопрос о режиме терапии, возможных побочных эффектах, а при необходимости система направит пациента к врачу. Чат-бот может проводить первичную оценку жалоб: спрашивать о наличии симптомов, указывать на потенциально опасные и советовать обратиться к специалисту [2].
3. Голосовые помощники: системы (например, на базе платформ Siri, Google Assistant, Яндекс Алиса), способные принимать голосовые отчеты от пациента, осуществлять простой анализ речевых ответов, давать рекомендации. Особенно актуально для пожилых пациентов, которым сложно работать с клавиатурой или сенсорным экраном [13, 20].

В настоящий момент масштабных проспективных исследований по эффективности этих технологий именно у онкологических пациентов крайне мало, однако первые пилотные проекты отражают высокое удобство и потенциальный вклад в персонализированное сопровождение больного [13, 20].

Обсуждение

ДМ становится ключевым инструментом персонализированного наблюдения онкологических пациентов; для устранения фрагментарности данные представлены по четырем технологическим кластерам (табл. 3).

 

Таблица 3. Сравнительный анализ методов ДМ у онкологических пациентов (по данным [6, 9, 11, 16, 17]). Table 3. Comparative analysis of RM methods in cancer patients (according to [6, 9, 11, 16, 17]).
Группа методов	Типовые платформы/примеры	Основные преимущества	Доказанные клинические результаты
Асинхронные ePRO платформы	Navigating Cancer, eRAPID, Kaiku Health, PRO-TECT	Гибкость; автоматическая стратификация тревог	Внеплановые госпитализации ↓ с 32,5 до 20% (Navigating Cancer); приверженность – 73–91%; физическое функционирование +2,5 балла; контроль симптомов +2,6 (PRO-TECT)
Автоматизированные системы (носимые датчики, робозвонки)	SCH	Непрерывный поток объективных данных; моментальные тревоги	Суммарная тяжесть симптомов -43%; тяжелые симптомы -67%; «дней без симптомов» +25%
Гибридные решения (ePRO + автотревоги + онлайн-сеансы)	ОНКОНЕТ (Россия)	Сочетает глубину данных и оперативность; подходит для распределенной сети	Гематологические осложнения -10%; медиана ОВ +5 мес; внеплановые обращения -38%
Мобильные приложения с упрощенной навигацией	Kaiku Health, ЭД-Сам	Простота использования, доступность в амбулаторных условиях	Рост приверженности до 76%; удовлетворенность пациентов; данные по выживаемости ограничены

 

Асинхронные ePRO-платформы (Navigating Cancer, eRAPID, Kaiku Health, PRO-TECT) имеют наиболее убедительную доказательную базу: в рандомизированных и крупных когортных исследованиях показаны снижение внеплановых госпитализаций (в том числе с 32,5 до 20,0%), повышение приверженности (≈73–91%), улучшение физического функционирования (порядка +2,5 балла) и контроля симптомов (порядка +2,6) [6, 11, 15, 16, 18]. Эти результаты подтверждают приоритет данного класса решений для амбулаторного наблюдения на этапах системной терапии.

Автоматизированные системы (IVR/«робозвонки», носимые датчики; пример – SCH) обеспечивают непрерывный поток данных и оперативные тревоги; в рандомизированных клинических исследованиях (РКИ) отмечено снижение суммарной тяжести симптомов на ≈43%, тяжелых симптомов – на ≈67%, а также рост числа «дней без симптомов» на ≈25% [17]. Влияние на выживаемость и частоту госпитализаций пока не доказано, что ограничивает их роль как самостоятельного инструмента для «жестких» исходов, но делает полезными для межвизитного контроля.

Гибридные решения (ОНКОНЕТ) совмещают регулярный ePRO-сбор и автоматические уведомления с клинической панелью; в реальной практике показано снижение гематологических осложнений на ≈10%, уменьшение внеплановых обращений на ≈38% и прирост медианы ОВ – на ≈5 мес [13]. Такой баланс клинического и организационного эффекта делает гибридные решения перспективными для многоцентровых онкологических служб и региональных систем онкологической помощи.

Мобильные приложения с упрощенной навигацией (Kaiku Health, ЭД-Сам) повышают вовлеченность и приверженность (удержание до ≈76%) и улучшают коммуникацию «врач – пациент»; при этом данные по выживаемости и госпитализациям ограничены [9, 16]. Их оптимальная роль – поддержка амбулаторных программ ДМ и раннее выявление симптомов.

В совокупности ePRO-платформы и гибридные модели демонстрируют наибольшее влияние на клинические исходы (госпитализации, контроль симптомов; в отдельных исследованиях – выживаемость) [6, 11, 15, 16, 18], тогда как автоматизированные системы преимущественно снижают симптомную нагрузку без подтвержденного эффекта на долгосрочные показатели [18], а мобильные приложения повышают приверженность при ограниченности «жестких» конечных точек [9, 16]. Гетерогенность конечных точек, краткая длительность наблюдения и вариативность методов оценки остаются ключевыми ограничениями доказательной базы, что диктует необходимость многоцентровых исследований с унификацией ePRO-протоколов и стандартов эффективности.

Социально-экономическая значимость для системы здравоохранения

Внедрение систем ДМ не только помогает пациентам, но и дает ряд преимуществ для оптимизации ежедневной клинической работы врачей [2, 4, 6]:

• экономия времени и ресурсов: благодаря асинхронному сбору данных врач может оценивать состояние пациента без необходимости частых амбулаторных визитов;
• сокращение «бумажной» нагрузки: все данные о состоянии пациента автоматически структурируются в цифровой базе с дальнейшей возможностью быстрой оценки динамики показателей и длительным хранением;
• повышение точности принятия врачебных решений: регулярные амбулаторные объективные данные пациента (например, показатели температуры, давления, интенсивность боли) позволяют своевременно корригировать сопроводительную терапию;
• своевременное выявление осложнений лекарственной терапии: автоматические уведомления о критических симптомах мгновенно предупреждают врача о необходимости срочных мер с дальнейшей возможностью коррекции режима лечения;
• улучшение коммуникации: дистанционная переписка или созвоны по видеосвязи зачастую удобнее и быстрее, чем организация повторных приемов в лечебных учреждениях.

Таким образом, для врача значимо повышается эффективность рабочего процесса при управлении течением болезни онкологических больных.

Перспективные направления и дальнейшие исследования

1. Разработка национальных стандартов для ДМ в онкологии, включая унификацию опросников, протоколов взаимодействия, алгоритмов реагирования.
2. Интеграция мобильных приложений, чат-ботов, голосовых помощников с существующими веб-платформами для более доступного и гибкого взаимодействия «врач – пациент».
3. Расширение научной доказательной базы путем проведения масштабных многоцентровых рандомизированных клинических исследований, оценивающих долгосрочное влияние ДМ на общую и безрецидивную выживаемость при разных видах опухолей.
4. Оптимизация рабочего процесса врачей и обучение персонала с целью максимального использования преимуществ цифровых технологий для снижения административной нагрузки.

С учетом перечисленных факторов внедрение ДМ в повседневную онкологическую практику представляется одним из ключевых инструментов для дальнейшего развития персонализированной медицины и повышения качества онкологической помощи в Российской Федерации и в мире.

Заключение

Современные системы ДМ позволяют значительно повысить эффективность контроля состояния онкологических пациентов за пределами стационарной помощи, своевременно выявлять осложнения лекарственной терапии в межкурсовой период, снижать затраты на лечение и уменьшать частоту внеплановых госпитализаций. Представленный анализ показывает, что внедрение таких решений в клиническую практику может улучшать не только объективные показатели (частота осложнений, медиана выживаемости), но и субъективные аспекты (удовлетворенность лечением, КЖ, психологический комфорт).

Основными барьерами для внедрения технологий ДМ онкологических пациентов на федеральном уровне остаются: вопросы интеграции с государственными медицинскими системами, неполная цифровая грамотность пожилого контингента больных, юридические аспекты хранения и передачи персональных данных. Тем не менее накопленный опыт зарубежных и российских решений подтверждает целесообразность развития подобных проектов.

Раскрытие интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Disclosure of interest. The authors declare that they have no competing interests.

Вклад авторов. Авторы декларируют соответствие своего авторства международным критериям ICMJE. Р.А. Хакимов – разработка концепции исследования, анализ и интерпретация данных, написание первоначального варианта рукописи; И.С. Ильгисонис – критическая оценка научного содержания, формулирование целей и задач обзора, редактирование рукописи; Д.А. Буданова – систематический поиск и отбор литературных источников, составление таблиц и визуальных материалов, участие в написании разделов статьи; И.Д. Троценко – экспертная оценка применимости дистанционных технологий в клинической онкологии, формирование раздела о практическом применении; М.В. Кожевникова – структурирование материала, анализ современных зарубежных источников, участие в редактуре и согласовании финальной версии рукописи; Ю.Н. Беленков – научное руководство, стратегическое планирование исследования, финальная редакция и утверждение содержания статьи.

Authors’ contribution. The authors declare the compliance of their authorship according to the international ICMJE criteria. R.A. Khakimov – study concept, data analysis and interpretation, writing the original version of the manuscript; I.S. Ilgisonis – critical assessment of the scientific content, formulation of the goals and objectives of the review, editing the manuscript; D.A. Budanova – systematic search and selection of literature sources, compilation of tables and visual materials, writing of sections of the article; I.D. Trotsenko – expert assessment of the applicability of remote technologies in clinical oncology, writing of a section on practical application; M.V. Kozhevnikova – structure arrangement of the data, analysis of modern international data sources, participation in the editing and approval of the final version of the manuscript; Yu.N. Belenkov – scientific guidance, strategic planning of the study, final editing and approval of the article content.

Источник финансирования. Авторы декларируют отсутствие внешнего финансирования для проведения исследования и публикации статьи.

Funding source. The authors declare that there is no external funding for the exploration and analysis work.

About the authors

Rustam A. Khakimov

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Author for correspondence.
Email: rabotarystam@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0384-882X

Resident

Russian Federation, Moscow

Irina S. Ilgisonis

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: rabotarystam@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6817-6270

Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow

Daria A. Budanova

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: rabotarystam@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6324-2371

Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow

Ivan D. Trotsenko

Loginov Moscow Clinical Scientific Center; Moscow Cancer Society

Email: rabotarystam@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6667-0125

Cand. Sci. (Med.), Loginov Moscow Clinical Scientific Center, Moscow Oncology Society

Russian Federation, Moscow; Moscow

Maria V. Kozhevnikova

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: rabotarystam@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4778-7755

D. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow

Yuri N. Belenkov

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: rabotarystam@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3014-6129

D. Sci. (Med.), Acad. RAS

Russian Federation, Moscow

References

Supplementary files