Разработка и валидация комплекса программ для дистанционной оценки статуса пациентов с хронической обструктивной болезнью легких

Цель исследования — проанализировать возможность применения опросников: Clinical COPD Questionnaire, COPD Assessment Test и modified Medical Research Council Dyspnoea Scale — для дистанционной оценки состояния здоровья пациентов с хронической обструктивной болезнью лёгких и их интеграции в программный комплекс, разработанный с целью динамического мониторинга в амбулаторных условиях.

Методы. Разработка настоящего программного комплекса выполнена с использованием языка программирования Python. Архитектура комплекса включает в себя модуль автоматизированного расчета баллов в реальном времени, систему обезличивания персональных данных и локальную базу данных. Для обеспечения автономной работы разработана офлайн-версия рассматриваемого комплекса с графическим интерфейсом на базе библиотеки Tkinter. В алгоритм заложены математические модели интерпретации шкал, соответствующие международным стандартам.

Результаты. Разработан функциональный программный комплекс, обеспечивающий сбор и структурирование данных о симптомах, функциональном состоянии и психическом статусе пациентов. Комплекс позволяет формировать долгосрочные архивы показателей для оценки течения заболевания. Внутреннее тестирование подтверждает 100%-ную воспроизводимость расчетов и стабильность передачи данных. Интеграция APl обеспечивает потенциальную совместимость с государственными медицинскими информационными системами.

Заключение. Разработанный программный комплекс соответствует принципам бережливого производства в здравоохранении и позволяет сократить временные затраты врачей специалистов на 20-30% за счет автоматизации рутинных вычислений. Внедрение системы в амбулаторную практику способствует переходу к проактивной модели ведения ХОБЛ, тем самым обеспечивая раннее выявление обострений и снижение частоты повторных госпитализаций. Адаптация к российским нормативным требованиям делает комплекс перспективным решением для отечественной телемедицины.

1. Alghamdi S. M. Content, Mechanism, and Outcome оf Effective Telehealth Solutions for Management of Chronic Obstructive Pulmonary Diseases: A Narrative Review // Healthcare. 2023. N 11(24). P. 3164. https://doi.org/10.3390/healthcare11243164.

2. Artificial Intelligence Methods and Digital Intervention Strategies for Predicting and Managing Chronic Obstructive Pulmonary Disease Exacerbations: An Umbrella Review / M. Pozza, N. Navarin, V. Sakkalis, S. Gabrielli // Healthcare. 2025. N 13(23). P. 3037. https://doi.org/10.3390/healthcare13233037.

3. Readmission rate for acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease: a systematic review and metaanalysis / H. Ruan, H. Zhang, J. Wang, Н. Zhao, W. Han, J. Li // Respir. Med. 2023. N 206. P. 107090. https://doi.org/10.1016/j.rmed.2022.107090.

4. Телемедицина B пульмонологии: достижения и перспективы / Л. Ю. Шван, И. В. Губарева, О. В. Фатенков, Е. Ю. Губарева, Д. О. Фатенков // Ульяновский Meдико-биологический журнал. 2024. № 4. С. 6—24. https://doi.org/10.34014/2227-1848-2024-4-6-24.

5. Effectiveness of Mobile Health—Based Self-Management Programs оп Health-Related Outcomes in Patients With Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Systematic Review and Meta-Analysis / С. М. Prawesti, P. Lo, M. А. Sarasmita, H. Y. Chen // JMIR Mhealth Uhealth. 2025. N 13. P. €74967. https://doi.org/10.2196/74967.

6. Kaur А., Goyal А., Pandhi М. To Study the Correlation оf Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Assessment Test, Clinical COPD Questionnaire, and BODE Index in Patients of Stable COPD // Assam. J. Intern. Med. 2022. N 12(1). P. 18-23. https://doi.org/10.4103/ajoim.ajoim_21_21.

7. Literature Review: Clinical Data Interoperability Models / R. Ait Abdelouahid, О. Debauche, S. Mahmoudi, А. Marzak // Information. 2023. N 14(7). P.364. https://doi.org/10.3390/info14070364.

8. Predictive Value of CCQ and its Subdomains for Hospitalized Exacerbations in Chronic Obstructive Pulmonary Disease: A 3-Year Observational Prospective Study / Z.Zhou, W. Cheng, С. Liu [et аl.] // J. Gen. Intern. Med. 2025. N 40. P. 1550-1558. https://doi.org/10.1007/s11606-024-09067-0.

9. Predictive Value оf CCQ and its Subdomains Юг Hospitalized Exacerbations in Chronic Obstructive Pulmonary Disease: A 3-Year Observational Prospective Study / Z.Zhou, W. Cheng, С. Liu [et al.] // J. Gen. Intern. Med. 2025. N 40. P. 1550-1558. https://doi.org/10.1007/s11606-024-09067-0.

10. Psychometric Analysis of Clinical Chronic Obstructive Pulmonary Disease Questionnaire and Chronic Obstructive Pulmonary Disease Assessment Test and Its Correlation with St. George Respiratory Questionnaire in Chronic Obstructive Pulmonary Disease Patients / S. А. Ali, H. Saniya, K. Naseeruddin [et al.] // Indian. J. Respir. Care. 2022. N 11. Р. 224-229. https://doi.org/10.4103/ijrc.ijrc_2829.

11. The COPD assessment test: a systematic review / N. Gupta, L. M. Pinto, A. Morogan, J.Bourbeau // Eur. Respir. J. 2014. N 44(4). P. 873-884. https://doi.org/10.1183/09031936.00025214.

12. Комплексная оценка степени тяжести хобл на амбулаторно-поликлиническом приеме / А. А. Низов, А. Н. Ермачкова, В. Н. Абросимов, И. Б. Пономарева // Российский медико-биологический вестник имени академика И. П. Павлова. 2019. Т. 27, № 1. С. 59—65. https://doi.org/10.23888/PAVLOVJ201927159-65.

13. Development of а Standard Set оf Outcome Domains and Proposed Measures for Chronic Obstructive Pulmonary Disease in Primary Care Physical Therapy Practice in the Netherlands: a Modified RAND/UCLA Appropriateness Method / A. C. Verburg, S. A. van Dulmen, H. Kiers, J. H. Ypinga, M. W. Nijhuis-van der Sanden, P. J. van der Wees // Int. J. Chron. Obstruct. Pulmon. Dis. 2019. N 14. P. 2649-2661. https://doi.org/10.2147/COPD.S219851.

14. Efficacy and Acceptability of a Mobile App for Monitoring the Clinical Status of Patients With Chronic Obstructive Pulmonary Disease Receiving Home Oxygen Therapy: Randomized Controlled Trial / A. Naranjo-Rojas, L. A. Perula-de Torres, F. E. Cruz- Mosquera, С. qMolina-Recio // J. Med. Internet. Res. 2025. N 27. Р. e65888. https://doi.org/10.2196/65888.

15. Ndlovu K., Scott R. E., Mars M. Interoperability opportunities and challenges in linking mhealth applications and eRecord systems: Botswana аs аn exemplar // BMC Med. Inform. Decis. Mak. 2021. N 21. P. 246. https://doi.org/10.1186/s12911-021-01606-7.

16. Mbanugo O. J. The new normal-chronic disease management and digital healthcare practice in rural and low internet environments. GSC Biological and Pharmaceutical Sciences. 2020. N 13(1). Р. 279-300. https://doi.org/10.30574/gscbps.2020.13.1.0315.

17. The cutoff point of clinical chronic obstructive pulmonary disease questionnaire for more symptomatic patientsn / У. $. Jo, $. Park, D. K. Kim [et al.] // BMC Pulm. Med. 2018. N 18. P. 38. https://doi.org/10.1186/s12890-018-0601-0.

18. Качество жизни больных хронической обструктивной болезнью легких с различным риском развития обострений / Е. Г. Кулик, В. И. Павленко, С. В. Нарышкина, O. М. Гончарова // Бюллетень физиологии и патологии дыхания. 2020. Вып. 75. С. 47— 52. https://doi.org/10.36604/1998-5029-2020-75-47-52.

19. Correlation of chronic obstructive pulmonary disease assessment test and clinical chronic obstructive pulmonary disease questionnaire score with BODE index in patients of stable chronic obstructive pulmonary disease / S. Singh, M. K. Daga, H. S. Hira, L. Kumar, G. Mawari // Lung. India. 2018. N 35(6). P. 494–498. https://doi.org/10.4103/lungindia.lungindia_93_18.

20. Synergistic effects of virtual reality and traditional treatment methods in the management of chronic obstructive pulmonary disease: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials / W. Qi, F. Song, M. Li [et al.] // PeerJ. 2025. N 13. P. e20047. https://doi.org/10.7717/peerj.20047.