Cor-Videns: интегрированная платформа для прогнозирования профилактики сердечно-сосудистых заболеваний и затрат на чрезмерное использование ресурсов

Abstract

Сердечно-сосудистые заболевания остаются ведущей причиной смертности во всем мире. Несмотря на десятилетия исследований, в результате которых были разработаны валидированные инструменты прогнозирования риска, их рутинное клиническое использование остается низким: только 41% подходящих пациентов получают терапию в соответствии с клиническими рекомендациями. Целью данного исследования была разработка и клиническая валидация Cor-Videns – интегрированной цифровой платформы, объединяющей 38 существующих шкал сердечно-сосудистого риска в автоматизированный инструмент для сокращения времени оценки риска, улучшения последовательности и повышения приверженности клиническим рекомендациям. Платформа повысила диагностическую точность с 72% до 90% (p<0,001), сократила время принятия решения на 37% (с 6,7 до 4,2 минуты, p=0,002) и улучшила adherence к рекомендациям с 68% до 94%. Наибольшие преимущества наблюдались в уязвимых популяциях: диагностическая точность улучшилась на 20% для пожилых пациентов, на 18% для женщин и на 19% для пациентов этнических меньшинств.

Cardiovascular diseases remain the leading cause of mortality worldwide. Despite decades of research yielding validated risk prediction tools, routine clinical use remains low, with only 41% of eligible patients receiving guideline-recommended therapies. This study aimed to develop and clinically validate Cor-Videns, an integrated digital platform that consolidates 38 existing cardiovascular risk scores into an automated tool to reduce risk assessment time, improve consistency, and enhance guideline adherence. The platform increased diagnostic accuracy from 72% to 90% (p<0.001), reduced decision time by 37% (from 6.7 to 4.2 minutes, p=0.002), and improved guideline adherence from 68% to 94%. Critically, the largest benefits were observed in vulnerable populations: diagnostic accuracy improved by 20% for elderly patients, 18% for women, and 19% for ethnic minorities.