Математичні моделі скринінгу та подальшого віддаленого спостереження за станом здоров’я пацієнтів із підвищеним ризиком розвитку хвороб системи кровообігу засобами телекомунікацій на етапі первинної медичної допомоги

Анотація

Вступ. Серцево-судинні захворювання (ССЗ) залишаються провідною причиною смертності у світі та в Україні, що визначає необхідність впровадження ефективних методів раннього скринінгу та моніторингу на рівні первинної медичної допомоги (ПМД). Мета: науково обґрунтувати та розробити математичні моделі телемедичних послуг для скринінгу та віддаленого моніторингу пацієнтів із підвищеним ризиком розвитку ССЗ на етапі ПМД. Матеріали та методи. Проведено огляд літератури за методикою PRISMA 2020 (бази PubMed, Scopus, Cochrane Library, українські джерела, 2015–2025 рр.). Розроблено три моделі: логістичну регресію (для скринінгу), Марковську модель (для довгострокового прогнозування) та дерево рішень (для ескалації догляду), що враховують клінічні та лабораторні маркери (сатурацію (SpO₂), біохімічні маркери, вік, стать). Результати досліджень та їх обговорення. Запропоновані моделі показали ефективність у прогнозуванні ризику ССЗ (25% випадків через 10 років), зниженні госпіталізацій на 5–10% та покращенні контролю артеріального тиску (АТ) (середнє зниження на 5,63 мм рт. ст. протягом 6 місяців). Марковська модель забезпечила найвищу точність довгострокових прогнозів, логістична регресія – швидку оцінку ризику, а дерево рішень – оптимізацію маршрутизації пацієнтів. Економічна ефективність підтверджена зниженням витрат на 265 дол. США на пацієнта щороку. Водночас обмеженням є теоретичний характер моделей та залежність від якості вхідних даних, що потребує подальшої клінічної валідації. Висновки. Використання математичних моделей у системі телемедицини може суттєво підвищити ефективність ПМД, оптимізувати ресурси та покращити доступність медичної допомоги, особливо в умовах обмежених ресурсів і соціальних викликів в Україні.