Сложность работы не только в сложности пациента
Ветеринарный приём редко состоит из одной диагностической задачи. Врач одновременно работает с жалобами владельца, анамнезом, результатами предыдущих исследований, динамикой состояния, назначениями, ограничениями по времени и медицинской документацией.
Даже при знакомом клиническом сценарии часть работы приходится не на интерпретацию как таковую, а на восстановление контекста: где находится предыдущий анализ крови, когда выполнялось УЗИ, что изменилось после терапии, каким был исходный показатель и почему одна из гипотез ранее была сочтена менее вероятной.
В исследованиях клинических информационных систем такие задачи рассматриваются как часть когнитивных требований рабочей среды. Исследования в медицине показывают, что организация и представление данных, необходимость переключаться между задачами и фрагментация workflow могут увеличивать когнитивную нагрузку врача. При этом большая часть этой доказательной базы получена в human healthcare, поэтому перенос этих результатов непосредственно на ветеринарную практику требует осторожности. [1–4]
Клиническое мышление само по себе требует значительных умственных усилий — и это невозможно и не нужно устранять. Неопределённость пациента, оценка противоречивых данных и выбор между диагностическими гипотезами являются частью профессиональной работы.
Но существует и другой вид усилий: поиск уже имеющейся информации, восстановление хронологии, переход между разными документами и повторное введение одних и тех же данных. Именно его имеет смысл рассматривать как потенциальную цель для улучшения workflow.
Переключение контекста не всегда проблема, но оно имеет цену
В течение смены ветеринар может переходить от первичного приёма к интерпретации биохимии, затем к разговору с владельцем, срочному пациенту, оформлению выписки и обратно к незавершённому случаю.
Такое переключение неизбежно. Более того, исследования healthcare environments подчёркивают, что не каждое прерывание вредно: некоторые прерывания необходимы для передачи срочной информации и безопасной координации помощи. [2,3]
Проблема возникает тогда, когда после переключения врачу приходится заново восстанавливать значительную часть контекста задачи.
Исследования клинических workflow описывают task switching и interruptions как компоненты workflow fragmentation. В исследованиях врачей и медицинских информационных систем с такой фрагментацией связывали дополнительную когнитивную работу при возвращении к прерванной задаче, поиск информации в разных частях записи и трудности с сохранением целостной картины пациента. [1,4,5]
Для ветеринарии прямых исследований этого вопроса пока существенно меньше. Поэтому корректнее говорить не о доказанном ухудшении качества ветеринарных решений, а о правдоподобном human-factors риске, который имеет смысл учитывать при проектировании клинического workflow.
Особенно заметна эта проблема в случаях, которые развиваются во времени. Лабораторный показатель редко отвечает на клинический вопрос сам по себе. Значение могут иметь вид животного, возраст, порода, препараты, жалобы, физикальные находки, условия получения материала, предыдущие результаты и их динамика.
Когда эти сведения находятся в разных местах, задача врача включает не только интерпретацию, но и их повторное собирание.
Когнитивная нагрузка как характеристика не только врача, но и системы
Теория когнитивной нагрузки первоначально развивалась в психологии обучения и различает сложность, присущую самой задаче, и дополнительную нагрузку, создаваемую способом представления информации. Применять эту модель к клинической работе буквально следует осторожно, но её основной design principle полезен: сложность самой задачи может быть неизбежной, тогда как часть сложности взаимодействия с информацией можно изменить.
Clinical informatics даёт уже более непосредственные данные.
В исследовании использования EHR врачи описывали множество когнитивных требований, включая трудности с поддержанием «общей картины» пациента и рассуждением о его текущем и будущем состоянии. [5]
В исследовании emergency-department workflows clinicians связывали task switching, ручную работу, неудобную навигацию и распределённую по системе информацию с cognitive burden и documentation burden. [4]
А опубликованное в 2026 году исследование 564 врачей из 32 специальностей показало, что usability данных и самой информационной системы связаны с тем, как формируется когнитивная нагрузка при работе с EHR. [1]
Это не означает, что конкретный интерфейс автоматически улучшает клинические решения. Но такие данные дают разумное основание проектировать системы так, чтобы врачу было легче находить и сопоставлять относящуюся к текущему вопросу информацию.
Организовать информацию вокруг клинического вопроса
Медицинские данные часто группируются по техническому формату: лаборатория находится в одном разделе, PDF — в другом, изображения — в третьем, сообщения — в мессенджере, а назначения — в медицинской карте.
Клиническое рассуждение организовано иначе.
Врача интересует:
- Что происходит с пациентом сейчас?
- Какие данные действительно меняют оценку случая?
- Как изменилась ситуация со времени предыдущего визита?
- Что поддерживает или ослабляет текущие дифференциальные диагнозы?
- Каких данных не хватает для следующего решения?
Поэтому полезным design principle может быть организация рабочего пространства не только вокруг типа документа, но и вокруг пациента, его хронологии и текущего клинического вопроса.
Это не означает отказа от первичных документов. Напротив, исходные результаты должны оставаться доступными и проверяемыми. Структурированное представление контекста имеет смысл только тогда, когда врач может вернуться к источнику и проверить интерпретацию.
Здесь важно разделять две задачи:
- собрать и проверить доступные факты — например, сопоставить анализы с датами, лечением и состоянием пациента;
- принять клиническое решение — определить дальнейшую диагностику, мониторинг или терапевтическую тактику.
Технология может помогать с первой задачей и предоставлять инструменты для второй. Но клиническое решение остаётся профессиональной ответственностью врача.
Пять практических принципов для команды
1. Начинайте с конкретного клинического вопроса.
Вместо «разобрать анализы» полезнее сформулировать, что необходимо понять сейчас: соответствует ли динамика показателей состоянию пациента, какие причины отклонения остаются вероятными, требуется ли повторное исследование и какие данные могут изменить интерпретацию.
2. Сохраняйте хронологию, а не только набор файлов.
Результат исследования, изменение симптомов, начало терапии и контрольный анализ полезнее рассматривать как последовательность событий. Это облегчает проверку того, действительно ли сравниваются сопоставимые эпизоды.
3. Разделяйте данные и интерпретацию.
Первичный документ, наблюдение врача, автоматически созданное резюме и рабочая гипотеза — разные уровни информации. Их явное разделение облегчает проверку и пересмотр вывода при появлении новых данных.
4. Делайте передачу случая problem-oriented.
Коллеге обычно нужны не все документы одновременно, а текущая проблема, значимые факты, динамика, открытые вопросы и следующий планируемый шаг. Исследования медицинских EHR-summary systems используют именно problem-oriented и longitudinal представления как один из подходов к уменьшению информационного хаоса при review записи. [6]
5. Определяйте точки пересмотра решения.
В сложных случаях полезно заранее отметить, какая новая информация должна привести к пересмотру рабочей гипотезы или тактики. Это помогает не превращать сбор данных в самостоятельную цель.
А что с выгоранием?
Здесь важно не перепутать разные уровни доказательств.
Выгорание — реальная проблема ветеринарной профессии. Исследования veterinary emergency care и более широкие исследования профессионального благополучия связывают симптомы выгорания с высокой рабочей нагрузкой, недостатком контроля и другими характеристиками рабочей среды. В исследовании 1 204 специалистов veterinary emergency care именно workload оказался наиболее сильно связан с emotional exhaustion и depersonalization. [7]
Но из этого не следует, что переключение между окнами программы или поиск лабораторного результата сам по себе вызывает выгорание.
Поэтому обещание «лучший интерфейс снижает burnout» было бы значительно сильнее имеющихся данных.
Более осторожный и практичный вывод другой: если часть рабочей нагрузки создаётся организацией информации и повторяющимися административными действиями, имеет смысл изучать, можно ли уменьшить эту часть нагрузки с помощью более удачного workflow.
Эффект таких изменений на время работы, когнитивную нагрузку или профессиональное благополучие должен измеряться отдельно.
Цифровая поддержка не должна создавать новую нагрузку
Новый инструмент полезен только в той мере, в какой он вписывается в реальную работу врача.
Поэтому при оценке клинической технологии стоит спрашивать не только:
«Что она умеет?»
но и:
«Что врачу приходится делать, чтобы ею воспользоваться?»
Если для получения помощи нужно сначала вручную собрать историю пациента, перенести данные из нескольких систем, сформировать длинный prompt и затем самостоятельно проверить, не потерялся ли важный контекст, новый инструмент может просто добавить ещё один уровень работы.
Для клинических систем особенно важны прозрачность и проверяемость. Врач должен иметь доступ к исходным данным, понимать, какой контекст использовался при формировании ответа, и иметь возможность проверить или оспорить вывод.
Автоматически созданный текст не становится клиническим решением только потому, что он выглядит убедительно.
Подход Terav: собрать контекст, сохранив решение за врачом
Terav разрабатывается как рабочее пространство для лицензированных ветеринарных специалистов, объединяющее работу с клиническим случаем, лабораторными результатами, документами и AI-supported clinical dialogue.
Вместо того чтобы рассматривать отдельный результат анализа изолированно, система спроектирована вокруг контекста пациента: доступной истории, текущих находок, документов и сформулированного клинического вопроса.
Terav поддерживает работу с лабораторными результатами, PDF и изображениями, а также case-oriented clinical dialogue.
При этом система не должна рассматриваться как автономный диагностический инструмент. Terav не заменяет физикальное обследование, качество первичных данных, профессиональный опыт или ответственность врача за решение.
Цель такого дизайна — уменьшить необходимость вручную восстанавливать один и тот же контекст и сделать информацию, относящуюся к следующему решению, легче доступной для проверки.
Это пока следует рассматривать именно как design goal, а не как доказанный клинический результат Terav.
Чтобы утверждать, что продукт действительно уменьшает когнитивную нагрузку, экономит время или влияет на качество решений, необходимы отдельные usability studies и prospective evaluations продукта.
Ветеринарная медицина от этого не станет простой. Неопределённость останется.
Но хороший clinical workflow может быть спроектирован так, чтобы как можно большая часть когнитивной работы врача приходилась на самого пациента и клинический вопрос — а не на поиск места, где лежит нужный файл.
Источники
- Merriweather CA Jr, Lyytinen K, Aron D, Cauley MR. When better data meets better design: How EHR data usability and system usability shape physicians’ cognitive load. npj Digital Medicine. 2026;9:104. DOI: 10.1038/s41746-025-02243-4.
- Rivera-Rodriguez AJ, Karsh B-T. Interruptions and distractions in healthcare: review and reappraisal. Quality & Safety in Health Care. 2010;19(4):304–312. DOI: 10.1136/qshc.2009.033282.
- Li SYW, Magrabi F, Coiera E. A systematic review of the psychological literature on interruption and its patient safety implications. Journal of the American Medical Informatics Association. 2012;19(1):6–12. DOI: 10.1136/amiajnl-2010-000024.
- Moy AJ, Hobensack M, Marshall K, et al. Understanding the perceived role of electronic health records and workflow fragmentation on clinician documentation burden in emergency departments. Journal of the American Medical Informatics Association. 2023;30(5):797–808. DOI: 10.1093/jamia/ocad038.
- Pfaff MS, Eris O, Weir C, et al. Analysis of the cognitive demands of electronic health record use. Journal of Biomedical Informatics. 2021;113:103633. DOI: 10.1016/j.jbi.2020.103633.
- Liang JJ, Tsou C-H, Dandala B, et al. Reducing Physicians’ Cognitive Load During Chart Review: A Problem-Oriented Summary of the Patient Electronic Record. AMIA Annual Symposium Proceedings. 2021:763–772.
- Holowaychuk MK, Lamb KE. Burnout symptoms and workplace satisfaction among veterinary emergency care providers. Journal of Veterinary Emergency and Critical Care. 2023;33(2):180–191. DOI: 10.1111/vec.13271.
Примечание о доказательной базе: исследования task switching, EHR usability и cognitive load, процитированные выше, преимущественно относятся к human healthcare. Они дают релевантную human-factors основу для обсуждения дизайна ветеринарных информационных систем, но не должны интерпретироваться как прямое доказательство тех же эффектов у ветеринарных специалистов.