1. Введение

Современная медицинская практика предъявляет к врачу высокие требования не только в части владения клиническими протоколами, но и в способности глубоко интерпретировать симптомы, формировать диагностические гипотезы и принимать решение в условиях неопределённости. Несмотря на широкое распространение стандартизированных классификаций, таких как МКБ-10 и DSM-IV, процесс постановки диагноза остаётся сложным когнитивным действием, зависящим от опыта врача, качества коммуникации с пациентом и способности интегрировать разнородные данные [1].

Одновременно растёт объём медицинской документации и административная нагрузка, что сокращает время прямого контакта врача с пациентом и может негативно отражаться на приверженности терапии. На этом фоне возрастает интерес к автоматизации рутинных процессов и внедрению систем поддержки принятия врачебных решений, включая языковые модели (LLM), способные ускорять оформление документации и повышать стандартизацию описаний. Тенденции цифровой трансформации, описанные в современных моделях цифровизации организационных процессов, подчёркивают, что автоматизация рутинных операций является ключевым этапом развития систем здравоохранения [2].

При этом решающим остаётся не только набор формальных критериев, а то, как врач интерпретирует симптомы и данные обследований в конкретной клинической ситуации. Врач неизбежно опирается на субъективные симптомы пациента, объективные признаки, диагностические критерии и собственную интерпретацию этих данных. Введение детерминированных (критериальных) и стохастических моделей диагностики позволяет по-новому рассмотреть различие между нозологическим и клиническим диагнозами, а также проанализировать ограничения жёстко формализованных схем.

Настоящая статья направлена на рассмотрение клинического мышления как центрального элемента диагностики, анализ различий между симптомами, признаками и диагностическими критериями, а также оценку потенциала LLM в повышении качества медицинской документации без утраты индивидуализированного подхода.

2. Методы и принципы исследования

Данное исследование имеет аналитический и концептуальный характер и направлено на систематизацию подходов к клиническому мышлению, сравнение детерминированных и стохастических диагностических моделей, а также оценку роли языковых моделей (LLM) в автоматизации медицинской документации. В работе использован метод целенаправленного отбора литературных источников, включающий отечественные и международные руководства по диагностике (МКБ-10, DSM-IV), учебно-методические материалы по клиническому мышлению и современные публикации, посвящённые системам поддержки принятия врачебных решений, когнитивным искажениям и цифровым инструментам в медицине.

Анализ проводился в два этапа. На первом этапе осуществлялась классификация понятий «симптом», «признак» и «диагностический критерий» на основе нормативных и диагностических документов, включая ГОСТ 20911-89. На втором этапе выполнялось содержательное сравнение двух диагностических моделей — детерминированной и стохастической — с построением обобщающей таблицы. В рамках работы обсуждаются когнитивные особенности интерпретации симптомов, роль профессионального опыта врача и влияние цифровых инструментов на качество медицинской документации.

Методы исследования включали: аналитический обзор литературы, структурно-содержательный анализ диагностических критериев, сравнительный метод и экспертную интерпретацию данных. Использование языковых моделей анализировалось с позиции их функциональных возможностей и потенциальной интеграции в клиническую практику.

3. Основные результаты

Требования современной медицины включают не только высокий уровень клинического мышления, знания и умения применять диагностические протоколы, но и значительные временные затраты на медицинскую документацию. Проблемой является временное распределение врачебной нагрузки в виде уменьшения времени на непосредственное взаимодействие с пациентом, что негативно сказывается на качестве коммуникаций и, как следствие, на приверженности пациента терапии. В эпоху цифровизации и развития искусственного интеллекта (ИИ) появляются новые возможности для оптимизации рабочего процесса, включая делегирование части задач, связанных с документацией, автоматизированным системам [1], [3], [4], [5].

Клиническое мышление сочетает «научные знания», «практический опыт» и «интуицию», позволяя врачу действовать не только в аспекте постановки клинического диагноза, с учетом диагностических критериев и протоколов, но и адаптироваться к уникальным клиническим ситуациям. На уровне государственных документов и стандартов, нет чёткого определения клинического диагноза, однако, есть ГОСТ 20911-89 «Техническая диагностика. Термины и определения» [6]. Согласно этому документу, задачами технического диагностирования являются:  

– контроль технического состояния;

– поиск места и определение причин отказа (неисправности);

– прогнозирование технического состояния.

В контексте медицинской практики это означает заключение о состоянии здоровья пациента, сделанное на основе сбора и анализа симптомов, истории болезни, результатов обследований и лабораторных анализов. Также в ГОСТ 20911 имеются определения термина «прогнозирование технического состояния», которые представляют его как «определение с заданной вероятностью интервала времени (ресурса), в течение которого сохранится работоспособное (исправное) состояние объекта или вероятности сохранения работоспособного (исправного) состояния объекта на заданный интервал времени». В медицине данное определение можно использовать (на основе имеющихся данных о пациенте) как, анамнез, выявленные симптомы, диагностические критерии, признаки и можно предсказывать вероятность возникновения определенных заболеваний в будущем, прогноз течения заболевания в рамках парадигмы «клиническое мышление» [7]. Следует отметить, что «клиническое мышление» это профессиональный когнитивный процесс, который врачи используют для анализа, интерпретации и синтеза медицинской информации с целью постановки диагноза, выбора тактики лечения и прогнозирования исхода заболевания [8], [9].

В данной статье нами рассматриваются возможности использования языковых моделей (LLM, Large Language Models) в создании медицинской документации, с сохранением высокого уровня клинического мышления и точности диагностических суждений.

В рамках анализа клинического мышления используются следующие ключевые понятия:

1. Признак — это любое проявление или характеристика, которую можно наблюдать или измерить у пациента. Он включает в себя следующие параметры:

– объективность, основанную на измерении параметров каких-либо физических явлений или энергий;

– вариабельность: один и тот же признак (например, уровень артериального давления, частота пульса) может отличаться у разных пациентов и меняться во времени. Например, боль может быть острой, тупой, пульсирующей или ноющей;

– отсутствие контекстуальности: признаки не связаны с культурными особенностями и личным опытом пациента;

– неспецифичность: многие признаки могут быть характерны для нескольких заболеваний, что затрудняет их интерпретацию без дополнительных данных.

2. Симптомы — это субъективное отражение состояния пациента, субъективные ощущения и жалобы, которые пациент описывает врачу. Они отражают внутреннее состояние пациента и могут варьироваться в зависимости от его восприятия, эмоционального состояния и способности точно описать свои ощущения. Симптомы часто носят качественный характер и могут быть интерпретированы по-разному как пациентом, так и врачом. Характеристики симптомов включают:

–  субъективность: симптомы основаны на личных ощущениях пациента, таких как боль, усталость, тревога или головокружение;

–  вариабельность: один и тот же симптом может быть описан разными пациентами по-разному. Например, боль может быть острой, тупой, пульсирующей или ноющей;

– контекстуальность: симптомы могут быть связаны с эмоциональным состоянием пациента, его культурными особенностями и личным опытом;

– неспецифичность: многие симптомы могут быть характерны для нескольких заболеваний, что затрудняет их интерпретацию без дополнительных данных.

В качестве примера вариативности симптомов можно привести жалобы, описываемые пациентами как «боль в груди», «сжимающая боль за грудиной» или «пощипывание в области сердца». Несмотря на субъективную природу таких описаний, они могут указывать как на ишемическую болезнь сердца, так и на тревожные расстройства, что подчёркивает необходимость клинической интерпретации в контексте общих данных.

Несмотря на то, что симптомы и признаки могут демонстрировать вариабельность, характер этой вариабельности принципиально различается. Вариабельность симптомов носит субъективный характер: она отражает индивидуальное восприятие пациентом собственных ощущений, отличается высокой эмоциональной окрашенностью, зависимостью от контекста и нередко изменяется при повторном опросе. Вариабельность признаков имеет межиндивидуальную природу: она связана с объективными различиями между пациентами (физиологическими, биологическими, возрастными, гендерными, этнокультурными), а также с динамикой заболевания. Таким образом, симптомы представляют субъективный аспект клинической информации, тогда как признаки — объективный, что определяет различную степень надёжности, воспроизводимости и значимости этих данных при формировании диагностических критериев.

Одним из важнейших когнитивных искажений, влияющих на процесс постановки диагноза, является «anchoring bias» — склонность врача фиксироваться на первоначальной диагностической гипотезе и продолжать её поддерживать, даже когда новые данные противоречат первому впечатлению. Исследование когнитивных искажений в контексте телемедицины демонстрирует, что якорный эффект особенно выражен в условиях ограниченной или фрагментированной информации (например, при дистанционных консультациях), и даже увеличение объёма данных не гарантирует устранения искажения. Авторы показали, что эффективное снижение «anchoring bias» достигается за счёт замедления принятия решения, метакогнитивного контроля и пошаговой проверки альтернативных гипотез. Эти наблюдения напрямую относятся к клиническому мышлению, где переработка симптомов должна учитывать возможные когнитивные ловушки.

Следует отметить, что объективными стандартизированными параметрами для постановки диагноза являются диагностические критерии. Они основаны на научных исследованиях и клинических рекомендациях и предназначены для унификации диагностического процесса. В качестве диагностических критериев могут быть использованы как объективные признаки, (данные электрофизиологических исследований, данные анализов), так и симптомы, которые приобретают объективность после того, как «переживания пациента о своем состоянии» врач, на основании своего опыта, соотнесет с каким-либо термином в руководстве по диагностике, например МКБ-10 [10]. В отличие от симптомов, диагностический критерий подразумевает мнение врача о состоянии пациента, которое базируется на данных, полученных от пациента в виде симптомов [11]. Фактически интерпретация симптомов в диагностические критерии является базовым навыком врача необходимым для клинической диагностики [9], [10].

Характеристики диагностических критериев:

1. Объективность: диагностические критерии основаны на данных, которые могут быть признаками (например, результаты анализов, инструментальных исследований) или терминами из МКБ-10 [10], DSM-IV [12],  которые врач выбирает для описания симптома, который выявил у пациента.

2. Стандартизация: критерии унифицированы и описаны в классификациях, таких как МКБ-10 или DSM-IV, что позволяет врачам во всем мире использовать единый подход к диагностике.

3. Специфичность: диагностические критерии разработаны для конкретных заболеваний или состояний, что позволяет минимизировать ошибки в диагностике, хотя для многих заболеваний могут быть сходные диагностические критерии и диагноз является именно уникальным набором диагностических критериев.

4. Количественная оценка: многие критерии включают количественные параметры, такие как длительность симптомов, их интенсивность или частота.

Например, для диагноза депрессивного эпизода (F32 по МКБ-10) [10], требуется наличие как минимум двух основных симптомов (снижение настроения, ангедония) и двух дополнительных симптомов (усталость, нарушения сна, чувство вины и т.д.) в течение не менее двух недель; для диагноза мании (F30 по МКБ-10) требуется наличие приподнятого настроения, повышенной активности и других симптомов (например, сниженная потребность во сне, ускорение мышления) в течение не менее одной недели.

Отдельно следует остановиться на проблеме перевода врачом симптомов в диагностические критерии. Так как процесс перевода субъективных симптомов в объективные диагностические критерии является ключевым этапом клинического мышления. Врач анализирует жалобы пациента, интерпретирует симптомы, сопоставляет их с данными физикального обследования, лабораторных и инструментальных исследований, а затем интерпретирует их в контексте диагностических критериев [13].

Этапы перевода симптомов в диагностические критерии включают в себя:

– сбор информации (выслушивание жалоб пациента, уточняющие вопросы, физикальное обследование);

– интерпретацию симптомов (анализ симптомов, оценка их выраженности, длительность и связь с другими проявлениями);

– сопоставление выявленных симптомов с диагностическими критериями, описанными в классификациях (например, МКБ-10);

– верификацию диагноза (врач подтверждает диагноз, убедившись, что все критерии соответствуют клинической картине пациента).

Например, пациент жалуется на снижение настроения, усталость, нарушения сна и чувство вины., что сопоставимо с диагностическими критериями F32.1 по МКБ-10):

– основные симптомы: снижение настроения, ангедония;

– дополнительные симптомы: усталость, нарушения сна, чувство вины.

Симптомы наблюдаются в течение 4 недель. Что соответствует диагнозу: Депрессивный эпизод средней степени тяжести (F32.1).

Таким образом, симптомы и диагностические критерии являются взаимосвязанными, но принципиально разными понятиями в клинической практике. Симптомы отражают субъективные ощущения пациента, в то время как диагностические критерии представляют собой объективные параметры, которые используются для постановки диагноза. Врач, используя клиническое мышление, переводит субъективные симптомы в объективные критерии, что позволяет стандартизировать диагностический процесс и повысить его точность. Понимание этой разницы является ключевым для эффективной работы врача и улучшения качества медицинской помощи.

В контексте использования языковых моделей (LLM) важно подчеркнуть, что их работа естественным образом соотносится с двумя диагностическими подходами. При обращении к формализованным классификациям (МКБ-10, DSM-IV) LLM действуют преимущественно в рамках детерминированной модели, поскольку опираются на чётко описанные диагностические критерии и способны автоматически сопоставлять жалобы пациента с соответствующими терминами и правилами. Такой подход облегчает стандартизацию документации и снижает вариативность формулировок.

Одновременно LLM обладают вероятностной природой, формируя ответы на основе распределений и контекстных зависимостей. Это делает их функционально ближе к стохастической модели, позволяя учитывать сочетания симптомов, вариабельность их описания, атипичные проявления и многофакторность клинических ситуаций. Таким образом, LLM могут одновременно поддерживать оба диагностических подхода: усиливать строгость формальных критериев и расширять возможности анализа субъективных данных. Это делает их потенциально полезным инструментом именно в тех участках клинического мышления, где требуется интеграция вероятностных и детерминированных элементов.

Отдельно следует отметить особенности определения диагноза. Так, нозологический диагноз — это формализованный диагноз, который соответствует строгим критериям классификации болезней, таким, например, как МКБ-10 или DSM-5. Он предполагает отнесение заболевания к конкретной нозологической единице на основе стандартизированных диагностических параметров, включая симптомы, их продолжительность и исключение других возможных заболеваний. Нозологический диагноз обеспечивает унификацию диагностики, что важно для научных исследований, статистики и международной коммуникации в медицине.

В то же время, клинический диагноз представляет собой уникальное сочетание субъективного и объективного. Субъективные данные — это жалобы пациента, его ощущения и переживания, которые врач интерпретирует через призму своего профессионального опыта [9]. Объективные данные — это результаты физикального обследования, лабораторных и инструментальных исследований. Врач, используя клиническое мышление, переводит субъективные симптомы в объективные диагностические критерии, которые можно сопоставить с классификациями, такими как МКБ-10. Этот процесс требует не только знаний, но и умения анализировать, синтезировать и интерпретировать информацию. Клинический диагноз, в отличие от нозологического, представляет собой заключение о состоянии пациента, основанное на субъективных жалобах, а также объективных данных физикального обследования и результатах лабораторных или инструментальных исследований. Он может быть предварительным и не всегда строго соответствует классификационным критериям. Клинический диагноз отражает уникальную клиническую картину пациента и служит основой для дальнейшего уточнения диагноза [14]. Правильный диагноз необходим для понимания прогноза и выбора терапевтической тактики. Однако, в научной сфере, в том числе в медицине, применяются два основных типа диагностических моделей: детерминированные и стохастические. Эти две ключевые модели, имеют прямое отношение к нозологическому и клиническому диагнозам.

Детерминированная модель основана на четких, однозначных правилах и критериях. Диагноз ставится при полном соответствии симптомов и признаков пациента установленным диагностическим критериям (например, МКБ-10 или DSM-5). Данная модель напрямую связана с нозологическим диагнозом, так как она предполагает строгое следование стандартизированным критериям. Например, для диагноза депрессивного эпизода (F32 по МКБ-10) требуется наличие определенного количества симптомов (снижение настроения, ангедония, усталость и т.д.) в течение минимум двух недель. Преимуществами данной модели являются высокая точность, воспроизводимость и упрощение диагностического процесса за счет четких правил. В то же время имеются и недостатки в виде отсутствия учета атипичных случаев или индивидуальных особенностей пациента, и требование строгого соответствия диагностическим критериям, может быть затруднительным в сложных случаях.

Интерпретация симптомов неизбежно подвержена когнитивным искажениям и следует учитывать, что детерминированная модель при всей своей строгости может усиливать риск «anchoring bias». Как показали исследования [15], фиксированная структура критериев способствует преждевременной уверенности в первичной гипотезе, особенно в условиях ограниченного времени или большого количества симптомов, требующих классификации. В таких ситуациях LLM могут оказывать поддержку, автоматически сопоставляя симптомы с критериями и снижая нагрузку на врача, однако их использование не исключает необходимости осознанной проверки альтернативных гипотез.

Стохастическая модель основана на вероятностном подходе. Она учитывает не только наличие симптомов, но и их вероятность, а также влияние различных факторов (например, возраст, пол, коморбидность). Диагноз ставится на основе статистической вероятности соответствия симптомов определенному заболеванию. Стохастическая модель ближе к клиническому диагнозу, так как она позволяет учитывать субъективные данные, индивидуальные особенности пациента и контекст. Стохастический подход во многом совпадает с вероятностной природой языковых моделей. LLM способны учитывать множество разнородных факторов, сопоставлять редко встречающиеся комбинации симптомов и формировать вероятностные заключения, что делает их функционально близкими к стохастическому моделированию. Более того, такие методы, такие как замедление принятия решения и проверка альтернативных вариантов, естественным образом интегрируются в стохастический подход и могут быть реализованы в цифровых инструментах поддержки принятия клинических решений [15]. Например, врач может оценить вероятность депрессии у пациента с атипичными симптомами (соматические жалобы вместо снижения настроения) на основе статистических данных и клинического опыта. Преимущества этой модели включают гибкость и возможность учета сложных случаев, учет индивидуальных особенностей пациента, а недостатками являются меньшая точность по сравнению с детерминированной моделью и требование большого объема данных и сложных расчетов. Сравнительный анализ диагностических моделей представлен в таблице 1.

Строгие диагностические критерии не учитывают все нюансы клинической практики. Наиболее значимым клиническое мышление является в атипичных случаях. Например, при наличии депрессии (без снижения настроения, но с соматическими симптомами в виде усталости и алгического компонента), или при коморбидных состояниях, (сочетание депрессии и тревожного расстройства требует интеграции критериев для обоих диагнозов). Отдельно следует отметить этнические и культурные особенности. В некоторых культурах депрессия проявляется не через эмоциональные, а через физические симптомы [16].

Таким образом, диагноз в современной медицине — это процесс сопоставления выявленных у пациента симптомов и признаков с диагностическими критериями, описанными в классификациях, таких как МКБ-10. Этот процесс можно рассматривать как детерминированный, поскольку диагноз ставится на основе четкого соответствия симптомов пациента критериям, описанным в классификации. Однако сам процесс выявления симптомов, их интерпретации и сопоставления с критериями требует глубокого клинического мышления, опыта и интуиции врача [15]. Так как, в процессе постановки диагноза врач должен создать описание пациента, которое точно отражает клиническую картину и соответствует диагностическим критериям и является важной частью медицинской документации и используется для дальнейшего лечения, наблюдения и взаимодействия с другими специалистами [17].

4. Обсуждение

Анализ показал, что ни детерминированная, ни стохастическая модель не работают в отрыве от профессиональной интерпретации врача: именно способ клинического рассуждения связывает симптомы, признаки и диагностические критерии в осмысленную диагностическую конструкцию. Различие между симптомами, признаками и диагностическими критериями подчёркивает многоуровневую природу диагностики, где субъективная информация должна быть интерпретирована и преобразована в формализованные элементы нозологической системы.

Особую сложность представляет взаимодействие субъективных симптомов и объективных критериев в атипичных и коморбидных случаях, когда клиническая картина выходит за рамки стандартных протоколов. В таких ситуациях врач опирается не только на критерии классификаций, но и на собственный опыт, знания о вариабельности симптомов и способность распознавать клинические паттерны. Это подтверждает, что даже при наличии жёстких диагностических схем, клиническое мышление остаётся гибким, вероятностным и контекстуально зависимым процессом.

Анализ диагностических моделей показывает, что детерминированный подход обеспечивает высокую воспроизводимость и стандартизацию, однако ограничен в сложных или нетипичных клинических ситуациях. Стохастическая модель расширяет возможности врача за счёт учёта вероятностного характера симптомов, межиндивидуальных различий и влияния сопутствующих факторов. Однако её применение требует развитых аналитических навыков, а также интеграции эмпирического опыта с формальными критериями.

Дополнительным аспектом обсуждения является роль когнитивных искажений, таких как «anchoring bias», которые могут возникать при интерпретации симптомов и выборе диагностической гипотезы. Учитывая усложнение клинической информации и рост нагрузки на врача, возрастает значение инструментов, способных снижать влияние когнитивных ошибок и повышать стандартизацию клинических описаний.

Языковые модели (LLM) в этом контексте представляют собой перспективный инструмент для поддержки врача. Они могут уменьшать объём рутинной работы, ускорять подготовку медицинской документации, обеспечивать единообразное оформление клинических записей и повышать точность интерпретации симптомов. Однако их использование не отменяет необходимости клинического мышления: LLM могут усиливать работу врача, но не заменяют профессиональной интерпретации данных и принятия решений.

Таким образом, интеграция современных цифровых инструментов наиболее эффективна тогда, когда они служат дополнением к клиническому мышлению, а не его заменой. Врач остаётся центральной фигурой диагностического процесса, а автоматизация выступает средством повышения качества и эффективности медицинской помощи.

5. Заключение

Представленный анализ показывает, что практическая ценность детерминированных и стохастических диагностических моделей реализуется только при их осознанной интеграции в повседневные клинические рассуждения врача. Разведение понятий «симптом», «признак» и «диагностический критерий» позволяет точнее описывать путь от субъективных переживаний пациента к формализованному диагнозу и лучше понимать ограничения жёстких критериальных схем.

Для клинической практики это означает необходимость сочетать стандартизированные критерии с сохранением гибкости клинического мышления, особенно в атипичных, коморбидных и культурно обусловленных случаях. Разработка и внедрение систем поддержки принятия врачебных решений, включая языковые модели, должны опираться не только на набор формальных признаков, но и на понимание того, как врач реально интерпретирует симптомы, управляет когнитивными искажениями и формирует диагностические гипотезы. В этом контексте LLM целесообразно рассматривать как инструмент, который стандартизирует и ускоряет оформление документации, но не заменяет профессионального суждения, а лишь усиливает его при правильной настройке и обучении пользователей.

Перспективы дальнейших исследований связаны, во-первых, с эмпирической оценкой влияния языковых моделей и других цифровых инструментов на качество клинической документации, время, затрачиваемое на приём, и приверженность терапии со стороны пациентов. Во-вторых, требуется разработка образовательных программ, обучающих врачей работать с детерминированными и стохастическими моделями диагностики с учётом типичных когнитивных искажений. В-третьих, представляет интерес междисциплинарная разработка прототипов систем поддержки принятия решений, в которых диагностические критерии, вероятностные модели и LLM интегрируются в единый интерфейс и тестируются в разных областях клинической медицины, а не только в психиатрии. Такой подход может сформировать новое видение роли клинического мышления в цифровой медицине — как ведущего, но технологически поддерживаемого ресурса врача.

The additional file for this article can be found as follows: