--- name: medical-intervention-decision-pipeline-ru description: "Проверяемый AI-pipeline для подготовки к медицинской интервенции: клиническая история, карта механизмов, evidence refresh по мировым протоколам и исследованиям, patient-specific second opinion, сравнение врачей, pre-op, day-of и post-op контроль." --- # ai skill: проверяемое решение по медицинской интервенции created: 2026-08-02 status: shareable_v2 language: ru scope: elective surgery and other irreversible medical interventions ## объект это operating protocol для пациента и его AI-агентов перед плановой медицинской интервенцией. единица ценности: не «еще одно мнение», а проверяемая связь ```text проблема -> механизм -> доказательство -> альтернатива -> интервенция -> сохраненная функция -> outcome -> follow-up ``` агенты помогают сделать эту цепочку явной, найти разрывы и подготовить решение для обсуждения с лечащим врачом. окончательный диагноз, назначение и операция остаются ответственностью лицензированного клинициста. ## как читать этот pipeline у него шесть крупных фаз: 1. `мой контекст` - собрать и структурировать все, что известно о пациенте; 2. `контекст мира` - обновить protocols, evidence, методы и направление практики; 3. `AI second opinion` - соединить первые два слоя в проверяемый decision memo; 4. `клиническая триангуляция` - дать одинаковый пакет независимым профильным врачам; 5. `выбор и execution` - сузить метод, найти операторов, провести переписку, выбрать маршрут и подготовить операцию; 6. `verification` - сверить фактическое вмешательство и измерить outcome. AI second opinion здесь означает аналитический evidence memo для разговора с врачом. это не диагноз, назначение или медицинское заключение. ## философия медицинская ошибка часто возникает не в одной точке. она рождается на стыках: - история потерялась между клиниками; - случайная находка стала главным объяснением симптома; - название операции заменило точное описание объема; - новый метод приняли за лучший без сравнительных outcomes; - разные компоненты вмешательства склеились в пакет; - устный план, смета и согласие описывают разные операции; - операция закончилась, а проверка результата не началась. поэтому pipeline должен покрывать весь цикл, а не только выбор врача. ## safety boundary агент не должен: - диагностировать по одному скриншоту, снимку или лабораторному значению; - выдавать population-level evidence за индивидуальное показание; - выбирать хирурга по рейтингу, бренду метода или уверенности речи; - подтверждать необратимый объем без альтернатив, рисков и preservation gate; - подменять экстренную очную помощь домашней аналитикой; - обещать исход, который не измеряется и не контролируется. агент должен маркировать: - `signed_primary` - подписанный первичный документ; - `direct_clinician` - прямое утверждение врача; - `user_reported` - факт или пересказ пациента; - `research_evidence` - вывод из внешней литературы; - `assistant_interpretation` - рабочая интерпретация; - `unknown` - данных недостаточно. ## обязательный pipeline ### 0. сформулировать decision object до поиска статей записать: ```yaml decision: какая интервенция обсуждается target_problem: какую проблему она должна изменить patient_goal: что пациент считает успехом irreversibility: что нельзя полностью вернуть назад decision_deadline: когда решение действительно нужно alternatives: наблюдение, консервативная терапия, другая техника, другой врач failure_cost: цена лишнего вмешательства и цена бездействия ``` если этот блок расплывчат, research будет оптимизировать неизвестную цель. ### 1. собрать каноническую клиническую историю создать одну chronology из: - симптомов и их динамики; - диагнозов и дифференциальных гипотез; - обследований и raw data; - предыдущих лечений, доз, длительности и эффекта; - операций, осложнений и анестезиологического опыта; - лекарств, аллергий и значимых сопутствующих состояний; - письменных планов, смет, согласий и переписки; - жизненных ограничений: работа, поездки, тренировки, другие процедуры. не объявлять документ отсутствующим до проверки медицинской папки, почты, мессенджеров и архива клиники. выход: - `00_current_truth.md`; - `01_timeline.tsv`; - `source_manifest.tsv`. ### 2. разделить механизмы не позволять одному яркому диагнозу объяснить все симптомы. для каждого симптома построить: ```text симптом -> 2-4 возможных механизма -> evidence за/против -> что различит ветки -> изменит ли это интервенцию ``` отдельно проверить: - структурную проблему; - воспаление/инфекцию; - функциональную/динамическую проблему; - системные и соседние источники; - случайные находки; - ожидания, которые интервенция физиологически не обязана закрыть. выход: `02_mechanism_map.md`. ### 3. сделать evidence refresh это самостоятельный слой между историей и second opinion. история отвечает `что известно обо мне`. evidence refresh отвечает `что известно миру сейчас`. второй слой нельзя строить только из памяти модели: при медицинской интервенции агент обновляет актуальные professional guidelines и ключевые сравнительные исследования. #### 3.1 research question для каждого компонента вмешательства сформулировать: ```text population: problem/subtype: intervention and exact technique: comparator: patient-important outcomes: follow-up horizon: harms: what would change the decision: ``` #### 3.2 source hierarchy искать в таком порядке: 1. актуальные professional guidelines и consensus statements; 2. systematic reviews и meta-analyses; 3. randomized controlled trials; 4. prospective cohorts и registries; 5. сравнительные observational studies; 6. anatomy/mechanism papers; 7. expert opinion только как гипотезу; 8. patient communities только для поиска неучтенных outcomes, не для частоты осложнений. #### 3.3 recency and evolution scan агент обязан ответить: - что считалось стандартом раньше; - что изменили новые guidelines или сильные trials; - меняется ли направление в сторону меньшего объема, tissue preservation, лучшего отбора пациентов или более долгого follow-up; - какие методы популярны из-за маркетинга, хотя superiority не доказана; - где evidence конфликтует или имеет короткий follow-up; - какие outcomes измеряли: симптомы, функция, качество жизни, повторные операции, осложнения. #### 3.4 technique matrix создать `03_evidence_matrix.tsv`: ```tsv component source year design population technique comparator follow_up patient_outcomes harms limitations applicability confidence decision_effect ``` и `04_technique_comparison.tsv`: ```tsv technique target mechanism tissue_removed tissue_preserved short_term_benefit durability risks reintervention evidence_strength patient_fit questions_for_operator ``` #### 3.5 applicability gate для каждого внешнего вывода записать: - совпадает ли диагноз/subtype; - совпадают ли анатомия и тяжесть; - применима ли техника конкретного хирурга; - совпадает ли comparator; - достаточен ли follow-up; - меняет ли вывод решение или только формулировку вопроса. population evidence является prior. индивидуальное решение обновляется осмотром, исследованиями и ответом оператора. #### 3.6 recursive research funnel research идет сверху вниз и останавливается там, где следующий уровень уже не меняет решение: ```text нужно ли вмешательство -> какое семейство вмешательств -> какой класс метода -> какая точная техника и protocol -> какой operator profile нужен -> какие клиники реально поддерживают этот protocol -> что ответы операторов меняют в выборе ``` на каждом уровне агент формулирует отдельный вопрос и не перескакивает сразу к бренду устройства. ```yaml level_0_indication: интервенция vs наблюдение/консервативная терапия level_1_family: открытая, эндоскопическая, эндоваскулярная, абляционная и другие семьи level_2_method: сравнение конкретных классов методов level_3_technique: доступ, объем, энергия/устройство, tissue preservation, adjuncts level_4_operator: навыки, объем практики, собственный protocol, outcomes, complication route level_5_clinic: оборудование, анестезия, диагностика, aftercare, emergency capability level_6_correspondence: письменные ответы, расхождения, цена как полный episode of care ``` слово `топовый` всегда декомпозировать: - лучший по какому outcome; - для какой анатомии и тяжести; - на каком горизонте; - какой ценой осложнений и повторных вмешательств; - насколько результат зависит от оператора; - есть ли реальная superiority или методы являются разумными alternatives. выход: `03_evidence_matrix.tsv`, `04_technique_comparison.tsv`, `05_evidence_refresh.md`, `05_method_to_operator_map.tsv`. ### 4. сформировать patient-specific second opinion соединить три слоя: ```text clinical history + mechanism map + current evidence ``` выдать: - `обязательно` - сильная patient-specific связь проблемы, evidence и ожидаемого эффекта; - `вероятно` - разумно, но остается существенный gate; - `не делать без подтверждения` - необратимый объем опережает доказательство; - `не нужно сейчас` - наблюдение или консервативная ветка сильнее. это AI evidence synthesis, а не врачебное заключение. second opinion должен показать не только вердикт, но и falsification: какое новое наблюдение заставит изменить классификацию. выход: `06_patient_specific_second_opinion.md`. ### 5. декомпозировать интервенцию не принимать название пакета как единое показание. создать `07_intervention_component_matrix.tsv`: ```tsv component target_problem patient_evidence research_evidence alternative exact_technique tissue_removed tissue_preserved incremental_benefit key_risks reversibility operator_experience classification missing_gate ``` каждый компонент обсуждается отдельно. дополнительное действие требует собственного incremental benefit. ### 6. получить независимые клинические мнения дать двум врачам один и тот же короткий source packet и одинаковые вопросы. если нужна независимость, не показывать второму готовый ответ первого до его заключения. сравнивать: - диагноз и mechanism model; - exact scope и стороны; - альтернативы; - технику; - tissue/function preservation; - ожидаемые outcomes и горизонт; - риски и revision logic; - recovery и follow-up; - стоимость как полный episode of care. совпадение двух врачей усиливает уверенность только при независимом чтении корректных исходников. выход: `08_clinician_comparison.md`. ### 6.1 превратить research в поиск оператора shortlist строится после method map. искать нужно не «лучшего хирурга вообще», а оператора, который: - регулярно выполняет выбранный класс вмешательства; - может объяснить patient-specific indication и alternatives; - называет точную технику, объем и критерии расширения; - показывает, что сохраняет и как снижает ключевые риски; - имеет в клинике нужную диагностику, анестезию, aftercare и emergency route; - согласен дать письменный план, полную стоимость episode of care и follow-up schedule. вопросы врачам должны рождаться из evidence gaps. ответы заносятся в сравнительную таблицу с полями `claim`, `source`, `changes_decision`, `unresolved`. ### 7. провести adversarial review отдельный агент должен попытаться сломать план: - какой компонент лишний; - какую альтернативу недооценили; - где обещание шире механизма; - где исследование использовано не для той популяции; - где operator-specific навык важнее общего рейтинга метода; - что может быть трудно исправить после операции; - что должны увидеть в согласии до премедикации. задача этого агента не запретить операцию, а сделать цену решения видимой. выход: `09_adversarial_review.md`. ### 8. построить execution packet после выбора врача получить официальный список именно его клиники и анестезиолога. разделить: - `готово и актуально`; - `есть, но просрочено/архив`; - `реально отсутствует`; - `требует ответа клиники`; - `нужен оригинал`. в packet входят только актуальные документы. источник и полный архив остаются отдельно. согласовать recovery с перелетами, работой, тренировками, стоматологией и другими вмешательствами. организм имеет один общий recovery budget. выход: `10_preop_status.md`, `show_doctor/`, `recovery_calendar.md`. ### 9. проверить transaction boundary в день интервенции до премедикации пациент и оператор сверяют: - точный объем и стороны; - что не входит; - критерии расширения объема; - что удаляется и что сохраняется; - материал для гистологии/анализа; - импланты/расходники, если применимо; - послеоперационные назначения; - первый контроль и экстренный маршрут. устный план, смета и consent должны описывать одну интервенцию. ### 10. проверить фактическое выполнение и outcome после вмешательства собрать: - выписку; - полный операционный/процедурный протокол; - фактический объем и стороны; - результаты гистологии/культуры; - назначения и ограничения; - график объективного контроля; - red flags; - baseline и сроки измерения outcome. оценивать результат минимум в трех окнах: - immediate safety/healing; - functional recovery; - durable outcome/reintervention horizon. плохой короткий readout не всегда означает failure; хороший ранний readout не доказывает durability. выход: `11_postop_truth.md`, `12_outcome_readout_plan.md`. ## multi-agent topology - `archivist`: manifest, timeline, OCR, дубликаты, provenance; - `mechanism_analyst`: hypothesis tree и discriminating data; - `evidence_researcher`: guidelines, reviews, trials, evidence matrix, recency scan; - `technique_reviewer`: сравнение методов и operator-dependent нюансов; - `adversarial_reviewer`: лишний объем, irreversibility и overclaim; - `medical_ops`: клиника, анализы, документы, recovery calendar; - `integrator`: canonical truth, confidence labels и один decision memo. интегратор показывает расхождения. голосование агентов не заменяет evidence. ## stop gates не считать план готовым, если: - нет проверяемого target problem; - raw diagnostic data не просмотрены профильным врачом; - mechanism map не объясняет сторону/симптом/динамику; - research не различает guideline, trial и expert opinion; - не показана применимость evidence к пациенту; - пакетная интервенция не разложена на компоненты; - нет менее необратимой альтернативы или объяснения последствий наблюдения; - exact scope, сторона, смета и consent расходятся; - нет preservation gate; - обещания шире измеримых outcomes; - отсутствует recovery и objective follow-up plan. ## worked example: операция на носу в реальном кейсе КТ показывала одновременно: - C-образное отклонение перегородки влево на `4 мм`; - костный гребень не менее `16 мм`; - слизистую нижних раковин до `9 мм`; - образование правой верхнечелюстной пазухи `18 x 12 мм`; - небольшое левое образование `8 x 4 мм`; - свободные соустья и остиомеатальные комплексы. без mechanism layer все это могло превратиться в одно объяснение: «киста мешает дышать». pipeline разделил: - механический airflow bottleneck: перегородка + гребень + раковины; - отдельную пазушную задачу: тип, сторона, independent indication, доступ и гистология; - ограниченные ожидания по храпу и сну. evidence refresh добавил: - современный RCT-level аргумент в пользу септопластики у правильно отобранных взрослых с симптомной девиацией; - отсутствие одной универсально лучшей техники редукции раковин при общем приоритете сохранения функции слизистой; - guideline 2025 для sinus surgery: подтвердить диагноз, индивидуализировать candidacy и объем, использовать fine-cut CT для планирования и не выбирать пазухи для операции только по произвольной толщине слизистой; - необходимость заранее согласовать outcomes, debridement/follow-up и долгосрочное наблюдение. фактически были выполнены: - септопластика; - двусторонняя подслизистая вазотомия нижних раковин с сохранением слизистой; - правая эндоскопическая гайморотомия через расширенное естественное соустье; - удаление большой правой кисты; - наблюдение маленького левого образования. ценность AI была в контроле цепочки решения, а не в попытке стать виртуальным хирургом. ## worked example: вены ног research не начинается с вопроса «какой лазер лучший». правильное сужение: 1. подтвердить на duplex симптомный axial reflux, его сегменты, стороны и связь с жалобами; 2. проверить indication: интервенция vs консервативный маршрут; 3. сравнить endovenous ablation с открытой хирургией и другими families; 4. внутри endovenous route сравнить thermal и nonthermal методы; 5. внутри thermal route сравнить EVLA и RFA, а параметры лазера обсуждать только вместе с анатомией, protocol и опытом оператора; 6. найти операторов под выбранный route, отправить им один duplex packet и одинаковые вопросы; 7. выбрать по patient-specific plan, outcomes, complication route и aftercare, а не по слову «лазер». актуальные SVS/AVF/AVLS guidelines рекомендуют endovenous ablation вместо high ligation/stripping для подходящих пациентов с симптомным axial reflux GSV/SSV. для GSV они допускают thermal или nonthermal ablation в зависимости от expertise и preference; это прямо показывает, почему универсального «топового лазера» нет. ## обязательный финальный ответ агента ```markdown # decision memo ## решение и target outcome ## что подтверждено ## mechanism map ## что изменилось после evidence refresh ## обязательно ## вероятно ## не делать без подтверждения ## alternatives and no-treatment consequence ## technique comparison ## tissue/function preservation ## расхождения источников и врачей ## pre-op gaps ## recovery и objective follow-up ## stop gates ## один следующий шаг ``` ## стартовый prompt ```text работай по skill `medical-intervention-decision-pipeline-ru`. начни с decision object и source_manifest. построй два контекста: `что известно обо мне` и `что известно миру сейчас`. отдели клиническую историю от mechanism map. затем выполни evidence refresh по актуальным guidelines, systematic reviews и сравнительным trials. веди recursive research funnel: indication -> intervention family -> method class -> exact technique/protocol -> operator profile -> clinic capability -> correspondence evidence. на каждом уровне покажи alternatives, outcomes, harms, durability, operator dependence и применимость к этому пациенту. не называй метод топовым без явного outcome и comparator. только после этого сформируй patient-specific second opinion и разложи интервенцию на компоненты: обязательно / вероятно / не делать без подтверждения / не нужно сейчас. для каждого компонента укажи проблему, evidence, альтернативу, exact technique, что удаляется, что сохраняется, incremental benefit, риски и missing gate. не скрывай противоречия. закончи surgeon-question list, pre-op packet, recovery plan, objective follow-up и одним следующим шагом. ``` ## evidence anchors для worked example - AAO-HNS 2025, Surgical Management of Chronic Rhinosinusitis: https://www.entnet.org/quality-practice/quality-products/clinical-practice-guidelines/cpg-surgical-management-of-chronic-rhinosinusitis/ - AAO-HNS, Summary of Key Action Statements: https://www.entnet.org/wp-content/uploads/2025/05/CPG_SurgeCRS_SummaryGuide_V6.pdf - NAIROS randomized trial, septoplasty vs medical management: https://www.bmj.com/content/383/bmj-2023-075445 - AAO-HNS, Septoplasty Clinical Indicators: https://www.entnet.org/resource/clinical-indicators-septoplasty/ - AAO-HNS, Inferior Turbinate Surgery Clinical Indicators: https://www.entnet.org/resource/clinical-indicators-inferior-turbinate-surgery/ - 2023 systematic review of inferior turbinate interventions: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36315624/ - ACR Appropriateness Criteria, Sinonasal Disease: https://acsearch.acr.org/docs/69502/Narrative/ - SVS/AVF/AVLS 2023 varicose veins guidelines, Part II: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11523430/ - Society for Vascular Surgery guideline index, Varicose Veins Parts I and II: https://vascular.org/vascular-specialists/practice-and-quality/clinical-guidelines/clinical-guidelines-and-reporting - ESVS 2022 Chronic Venous Disease guidelines: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35027279/ - NICE CG168, Varicose veins: diagnosis and management: https://www.nice.org.uk/guidance/cg168/chapter/Recommendations эти источники являются evidence anchors для research и разговора с врачом, а не индивидуальным назначением.