Как устроен инструмент дифференциальной диагностики головной боли

Зачем этот инструмент

Дифференциальная диагностика головной боли — это задача, в которой врач почти всегда работает с неполными данными. Пациент описывает боль неточно, часть признаков не помнит, часть интерпретирует по-своему. Диагноз ставится не в один шаг, а «на ходу»: сначала список из 20–30 возможных форм, потом постепенное отсечение лишних по мере уточнений.

Именно так и работает хороший клинический разум. Но этот процесс сложно формализовать в голове: к концу опроса мы уже не всегда можем ответить, почему отвергли одну гипотезу и оставили другую. Теряется прозрачность, страдает обучение, и главное — иногда теряется правильный диагноз.

Инструмент, о котором эта записка, — это попытка сделать такой ход мысли явным и воспроизводимым. Он не заменяет врача. Он как бы держит на виду список гипотез, к каждой из которых привязана своя текущая вероятность, и обновляет её с каждым ответом пациента. Такой способ рассуждения называется байесовским.

У инструмента две задачи, и они одинаково важны. Первая — помогать в реальной работе: быстро разложить жалобы пациента по вероятностям и не упустить редкую форму. Вторая — обучающая: каждый шаг сопровождается пояснением, почему этот признак значим и как он меняет дифференциальный ряд. Врач, который несколько раз прошёл по инструменту, начинает удерживать ту же логику в голове уже без него.

Что такое байесовский подход

Байесовская статистика — это способ пересчитывать вероятности, когда поступает новая информация. Никаких сложных формул для работы с ней держать в голове не надо. Врач и так пользуется ей постоянно — просто не называет этим словом.

Пример из повседневной практики

Пациент приходит с кашлем. Ещё до того, как он что-либо рассказал, в голове уже возник список: ОРВИ, бронхит, пневмония, коклюш, астма, гастроэзофагеальный рефлюкс, приём иАПФ. Это — априорные вероятности. Врач пока не знает ничего о конкретном пациенте, но у него есть общее знание о том, что «кашель у взрослого в поликлинике — это чаще всего ОРВИ, реже — пневмония, ещё реже — коклюш».

Дальше врач задаёт вопросы. Каждый ответ сдвигает список. Если температура 39 и продуктивный кашель — подозрение на пневмонию резко растёт. Если пациент на иАПФ и кашель сухой месяцами — сухой кашель от иАПФ становится лидером. Это — обновление вероятностей. В байесовской статистике этот процесс разложен на три конкретных понятия.

Главный смысл для практики: байесовский подход никогда не требует «окончательного» ответа. Он показывает, насколько каждая гипотеза подтверждена на данный момент. Врач может остановиться, когда вероятности распределились достаточно чётко, чтобы принять решение, — или продолжить уточнения.

Три кита модели

Инструмент собран из трёх компонентов, каждый из которых можно понять по отдельности. Формально это наивный байесовский классификатор. Слово «наивный» здесь техническое: модель предполагает, что признаки независимы друг от друга. Это упрощение — но для диагностических задач оно работает достаточно хорошо.

1. Восемь гипотез

Модель одновременно рассматривает восемь нозологий, покрывающих основные формы первичной головной боли и лицевых болей, встречающихся в первичном звене:

• Мигрень (с аурой и без)
• Головная боль напряжения
• Цервикогенная головная боль
• Кластерная головная боль
• SUNCT/SUNA
• Пароксизмальная гемикрания
• Гемикрания континуа
• Тригеминальная невралгия

Вторичные головные боли (сосудистые, инфекционные, опухолевые и т. д.) в модель не входят. Они отсекаются отдельным слоем — красными флажками SNOOP10. Если хотя бы один флажок положителен, инструмент останавливается и направляет на нейровизуализацию — до того, как вероятностная часть вообще включится.

2. Матрица признаков

Для каждой нозологии мы составили таблицу: как часто каждый конкретный признак встречается при этой форме. Признаки сгруппированы в семь блоков:

• Возраст дебюта (детский, молодой, средний, старший)
• Длительность приступа (секунды, минуты, часы, сутки, постоянно)
• Частота (реже раза в месяц, раз в неделю, ежедневно, сериями)
• Интенсивность (лёгкая, умеренная, высокая, крайне высокая)
• Вегетативные симптомы на стороне боли (слезотечение, покраснение глаза, заложенность носа, птоз, миоз)
• Сопутствующие симптомы (тошнота, светобоязнь, усиление при активности)
• Связь с шеей, односторонность, характер «удара током»

Значения в матрице — это приблизительные вероятности. Пример: вероятность вегетативных симптомов при кластерной головной боли ≈ 0.90, то есть у большинства пациентов с кластерной головной болью они есть. А вероятность тех же симптомов при мигрени ≈ 0.15 — они бывают, но редко и обычно двусторонние.

3. Жёсткие гейты

Поверх вероятностной матрицы работают жёсткие ограничения. Если пациент описывает приступ длительностью 10 секунд, мигрень, головная боль напряжения и цервикогенная головная боль не получают просто «низкую вероятность» — они получают практически ноль. Потому что по критериям ICHD-3 приступ мигрени не может длиться 10 секунд, а головная боль напряжения — не может длиться меньше 30 минут.

Такие гейты спасают модель от абсурдных результатов. С ними «10 секунд» автоматически означает, что на сцену выходят только SUNCT/SUNA и тригеминальная невралгия — единственные формы, у которых такой приступ укладывается в критерии. Гейты работают по нескольким осям: длительность, латеральность, наличие вегетативных симптомов, постоянный или приступообразный характер боли, связь с шеей.

Что делал ИИ, а что — врач

Инструмент создан человеком в соавторстве с искусственным интеллектом. Это важный момент, который стоит понимать тем, кто будет им пользоваться. ИИ не «придумал» диагностические критерии и не «угадал» числа. Он работал с теми материалами, которые врач ему дал.

Врач: клиническое содержание

Врач определил:

• Какие восемь нозологий должны быть в модели — исходя из реальной частоты в первичном звене.
• Какие признаки нужно спрашивать — те, что действительно различают формы, а не те, что просто описаны в литературе.
• Как формулировать вопросы — так, чтобы пациент мог ответить без подготовки и не запутался в терминах.
• Как расставить акценты — например, что сторона при кластерной головной боли фиксирована во время приступа, но может меняться между сериями.
• Что исключить — какие признаки, популярные в литературе, на практике не работают или сбивают пациента.

Материалы, которые врач «скормил» ИИ

Инструмент строился не «из головы». Врач передал ИИ свои собственные тексты и рабочие материалы — те, что он уже готовил по теме:

• Разбор кластерной головной боли — подробный обзор клиники, патогенеза, генетики и лечения, включая современный взгляд на роль гипоталамуса и циркадных ритмов.
• Сводка терапевтических рекомендаций по восьми формам головной боли — с акцентом на то, какие препараты работают в каких ситуациях и какие являются «определяющими» для диагноза (индометацин для пароксизмальной гемикрании и гемикрании континуа, карбамазепин для тригеминальной невралгии).
• Схема превращения «абсолютного ответа на индометацин» в вероятностный узел — с разбором того, как адекватная проба отличается от неадекватной, и почему форма ответа важнее факта «да/нет».
• Обзор диагностических подходов к мигрени и головной боли напряжения — с отношениями правдоподобий, чувствительностью и специфичностью ключевых симптомов.
• Рабочие заметки по критериям ICHD-3, возрасту дебюта, половым различиям и клиническим «красным флажкам».

ИИ: структура, формализация и итерации

ИИ в этом проекте делал следующее:

• Читал материалы врача и превращал их в структурированную матрицу вероятностей.
• Извлекал числовые оценки из обзоров литературы: отношения правдоподобий, чувствительность, специфичность, распространённость.
• Предлагал архитектуру: как разделить признаки, как обойтись без коррелирующих между собой элементов, как использовать жёсткие гейты для редких форм.
• Строил код и по запросу врача переделывал: например, вводил новые жёсткие пороги по длительности, когда выяснилось, что при «10 секундах» инструмент ошибочно ставит головную боль напряжения лидером.
• Итеративно дополнял модель: разделял интенсивность на «среднюю» и «максимальную», добавлял пол, уточнял формулировки вопросов, вводил правила пропуска неинформативных уточнений, добавлял проверку атипичных сочетаний признаков.

От критериев ICHD-3 к матрице

Как именно критерии превратились в числа? Рассмотрим пример на одной форме — кластерной головной боли.

Шаг 1. Что говорит ICHD-3

Кластерная головная боль — это приступы сильной односторонней боли в орбитальной, надорбитальной или височной области, длящиеся 15–180 минут, с частотой от одного раза в два дня до восьми раз в сутки, сопровождающиеся вегетативными симптомами на стороне боли или двигательным беспокойством.

Шаг 2. Что из этого становится признаком в матрице

Шаг 3. Откуда берутся числа

Числа в матрице — не «мнение ИИ». Они взяты из опубликованных данных:

• Частота признаков в подтверждённых когортах. Например, у пациентов с кластерной головной болью вегетативные симптомы встречаются у 90–97 %. Это и есть вероятность «вегетативные симптомы | кластерная головная боль» ≈ 0.90.
• Отношения правдоподобий из валидационных исследований (Detsky 2006, Massey 2025) — для мигрени и головной боли напряжения.
• Популяционные априорные вероятности по возрасту и полу — из эпидемиологических обзоров.
• Материалы врача, в которых уже были сведены ключевые цифры по кластерной головной боли, тригеминальным автономным цефалгиям и тригеминальной невралгии.

Там, где точных данных нет — а это касается редких тригеминальных автономных цефалгий и тригеминальной невралгии, — использовались экспертные оценки на основе обзоров и клинических описаний. Инструмент честно маркирует это: в разделе «Ограничения» прямо сказано, что для тригеминальных автономных цефалгий и тригеминальной невралгии валидированных отношений правдоподобий не существует.

Разбор одного примера

Покажем, как модель работает на конкретном пациенте — шаг за шагом. Это вымышленный пример, но он отражает реальную механику.

Пациентка 35 лет, женщина, головная боль в течение года

До любых вопросов. У модели уже есть априорная вероятность — по возрасту и полу. Для женщины 30–45 лет в первичном звене это примерно:

Ответ 1: длительность приступа 6 часов

При такой длительности кластерная головная боль и пароксизмальная гемикрания резко теряют вероятность. SUNCT/SUNA и тригеминальная невралгия отсекаются почти полностью. Мигрень и головная боль напряжения — наоборот, растут, потому что 6 часов укладывается в критерии обеих (мигрень 4–72 часа, головная боль напряжения 30 мин – 7 дней).

Результат после первого ответа (условно):

• Головная боль напряжения — около 55 %
• Мигрень — около 30 %
• Цервикогенная — около 8 %
• Тригеминальные автономные цефалгии и тригеминальная невралгия — на границе скрытия

Ответ 2: односторонняя боль

Односторонность резко усиливает мигрень и ослабляет головную боль напряжения (при ГБН боль обычно двусторонняя). Цервикогенная слегка усиливается. Тригеминальные автономные цефалгии получают небольшой бонус, но пока не могут конкурировать из-за длительности.

Результат: мигрень выходит в лидеры — около 50 %, головная боль напряжения около 30 %.

Ответ 3: тошнота

Это один из самых дискриминирующих признаков. Отношение правдоподобий для мигрени в сравнении с головной болью напряжения — около 16–19. Увидев тошноту, модель резко усиливает мигрень.

Результат: мигрень — около 75 %, головная боль напряжения — около 15 %.

Ответ 4: светобоязнь

Светобоязнь добавляет мигрени ещё вес, но её влияние слабее, чем у тошноты.

Итог: мигрень — около 85 %, головная боль напряжения — около 8 %. Модель показывает: «наиболее вероятно мигрень». Однако даже при 85 % инструмент честно напоминает, что это рабочая гипотеза, а не диагноз.

Что при этом пропущено

На этом кейсе инструмент не задал вопрос про связь боли с шеей и вопрос про удар током: после ответов о длительности и односторонности текущий топ-3 (мигрень, головная боль напряжения, цервикогенная) не различается этими признаками. Инструмент посчитал эти вопросы неинформативными и не стал тратить на них время. Такая адаптация разбирается в разделе «Как инструмент адаптируется».

Почему диапазон, а не число

В результатах инструмент показывает вероятность не одной цифрой, а диапазоном — например, «мигрень: 85 % (72–91 %)». Это сделано намеренно, и вот почему.

Проблема «наивного» предположения

Наивный байесовский классификатор предполагает, что признаки независимы друг от друга. Это удобно для расчётов, но не всегда верно клинически. Например, тошнота и светобоязнь при мигрени часто идут вместе. Формально модель может «посчитать» их дважды, слегка завышая уверенность.

Как мы это лечим

Инструмент прогоняет расчёт три раза с разной степенью «доверия» к признакам:

• Полный вес признаков. Так, как если бы все признаки были независимы.
• Средний вес (60 %). Это число становится «медианой» в результате.
• Ослабленный вес (40 %). Так, как если бы признаки частично повторяли друг друга.

Минимум и максимум из этих трёх расчётов и формируют диапазон. Такой подход честнее, чем одно число: он явно показывает, что модель допускает разброс и не претендует на точность до десятых.

Жёсткие гейты и мягкие признаки

В модели есть два принципиально разных механизма, которые нужно различать, чтобы понимать результат.

Мягкие признаки — двигают вероятности

Это признаки, которые повышают или понижают шанс каждой гипотезы, но не отсекают её полностью. К ним относятся:

• Возраст дебюта
• Интенсивность боли
• Наличие тошноты, светобоязни, усиления при активности
• Частота приступов

Если у пациента есть тошнота, мигрень получает большой плюс. Если тошноты нет — мигрень получает минус, но не исчезает: тошнота может отсутствовать у некоторых пациентов с мигренью.

Жёсткие гейты — отсекают гипотезы

Это признаки, которые несовместимы с диагнозом по ICHD-3. Они работают как выключатели:

Такая двухуровневая система даёт инструменту устойчивость. Мягкие признаки позволяют улавливать оттенки, а жёсткие гейты не позволяют модели «защищать» диагноз, который пациент явно не описывает.

Как инструмент адаптируется

Инструмент не просто задаёт фиксированный список вопросов и в конце выдаёт число. Он адаптируется к каждому пациенту: пропускает шаги, которые в конкретной ситуации не работают, показывает, как меняется лидер после каждого ответа, и останавливается, когда уверенности достаточно.

Пояснения на каждом шаге

На каждом экране — короткий блок «Зачем этот вопрос». Это не формальность. Инструмент изначально строился с расчётом, что врач будет учиться на нём думать, а не только получать результат. Поэтому рядом с вопросом всегда объясняется: какие формы он различает, почему именно этот признак информативен и что значит тот или иной ответ.

Например, рядом с вопросом о связи боли с движениями шеи написано: «Связь с движениями или положением шеи — критерий C цервикогенной головной боли (ICHD-3 11.2.1). Если такой связи нет, диагноз цервикогенной головной боли исключается». А рядом с вопросом о тошноте: «Тошнота — один из двух критериев D мигрени (наряду со свето- и звукобоязнью). Это самый сильный дифференцирующий признак между мигренью и головной болью напряжения».

Такое объяснение работает на двух уровнях: помогает врачу понять текущий диагноз и запомнить логику на будущее.

Строка текущего лидера

После первого шага в верхней части экрана появляется строка: «Сейчас лидирует: <название формы> <процент>». Рядом — небольшой индикатор изменения: если лидер сменился, показано, с какой формы; если он остался тем же, но вырос или упал, показано изменение в процентных пунктах.

Это даёт врачу понимание в реальном времени: какой ответ сдвинул картину, а какой ничего не изменил. Так работает «обратная связь» модели.

Ранняя остановка

Если лидер набирает больше 80 % или больше 65 % с отрывом от второго более 45 процентных пунктов, в строке лидера появляется кнопка «Показать результат». Она позволяет прервать опрос досрочно и перейти сразу к отчёту.

Это не значит, что диагноз установлен: 80 % — это рабочая гипотеза, а не заключение. Но если врач уже понимает, к чему идёт дело, он может не тратить время на остальные уточнения. Если же врач хочет пройти весь опрос до конца — кнопку можно проигнорировать.

Пропуск неинформативных вопросов

Не все уточнения одинаково полезны. Если текущий топ-3 диагнозов не различается по конкретному признаку, вопрос по этому признаку становится бесполезным. Инструмент проверяет это перед показом каждого уточняющего вопроса: если ответы «да» и «нет» не меняют порядок первых трёх форм, вопрос пропускается.

Пример. Если лидируют мигрень, головная боль напряжения и цервикогенная головная боль, вопрос «связана ли боль с движениями шеи» не различает мигрень и цервикогенную — то есть не помогает. Такой вопрос может быть пропущен. А вопрос про тошноту различает мигрень и головную боль напряжения очень сильно — он всегда информативен.

Пропуск шага «лекарства»

Шаг про частоту приёма обезболивающих нужен для оценки риска лекарственно-индуцированной головной боли. Но лекарственно-индуцированная головная боль возможна только при частоте головной боли 15 и более дней в месяц. Если пациент сообщает о редких приступах, этот шаг становится бессмысленным — инструмент пропускает его полностью и переходит к уточнениям.

Оповещение об атипичных признаках

Иногда вероятностная модель выдаёт лидера, чьи ключевые признаки пациент не подтверждает. Классический пример — если модель лидирует на кластерной головной боли, а пациент описывает боль как «удар электрическим током». Удар током патогномоничен для тригеминальной невралгии, и его наличие плохо сочетается с кластерной головной болью.

В таких случаях на экране результата появляется отдельный жёлтый баннер «Атипичные признаки для лидирующей формы» с конкретными пояснениями: что именно не сочетается, какие формы нужно рассмотреть вместо лидера, стоит ли говорить об атипичном течении.

Это самая важная особенность инструмента с клинической точки зрения. Наивный байесовский классификатор по построению не умеет обнаруживать конфликты между признаками — он их просто складывает. Поэтому конфликты вынесены в отдельный слой проверок. Если врач видит такой баннер — это повод не доверять цифре лидера и пересмотреть гипотезу.

Что инструмент не делает

Честный разбор ограничений — часть описания. Это важно, потому что инструмент не должен использоваться за пределами своей компетенции.

Чего модель не знает

• Не учитывает анамнез. Сопутствующие заболевания, предыдущие эпизоды, принимаемые препараты — всё это за рамками модели.
• Не заменяет осмотр. Неврологический статус, офтальмоскопия, пальпация шеи — то, что не может быть формализовано в вопросах.
• Не видит пациента. Мимика, поза, поведение во время приступа — важные сигналы, недоступные инструменту.
• Не различает подтипы. Мигрень с аурой и без — в модели один узел. Головная боль напряжения эпизодическая и хроническая — тоже один. Это упрощение.
• Не учитывает вторичные головные боли. Для них есть отдельный слой — SNOOP10 — но это не вероятностная часть, а гейт.
• Не даёт рекомендаций по лечению, кроме краткой справки. Терапевтический раздел — напоминание о принципах, а не назначение.

Ограничения данных

• Признаковые отношения правдоподобий для мигрени частично циркулярны: они получены из критериев ICHD-3, которые сами определяют головную боль напряжения через отсутствие тошноты. Это завышает фактическую дискриминирующую способность признаков.
• Для тригеминальных автономных цефалгий и тригеминальной невралгии валидированных отношений правдоподобий не существует. Использованы распространённости признаков в подтверждённых когортах.
• Априорные вероятности по возрасту и полу для редких форм опираются на небольшие реферральные выборки, без популяционных знаменателей.
• Ответ на индометацин (пароксизмальная гемикрания и гемикрания континуа) в реальной практике градуирован — это не бинарный «да/нет», а глубина, латентность и доза. В текущей версии это не смоделировано как отдельный узел.
• Ответ на карбамазепин при тригеминальной невралгии — тоже не отдельный вероятностный узел в текущей версии, хотя в клинической практике он значим.

Как пользоваться на приёме

Инструмент рассчитан на 1–2 минуты разговора. Он не удлиняет приём — он помогает удерживать структуру опроса в голове.

Практическая последовательность

1. Сначала — SNOOP10. Если есть красные флажки, инструмент останавливается. Дальше — не вероятности, а нейровизуализация и осмотр.
2. Возраст, пол, длительность, частота. Это четыре ключевых параметра, которые сразу отсекают большинство гипотез.
3. Интенсивность и сопутствующие признаки. Здесь становится понятно, куда двигается картина: мигрень, головная боль напряжения или что-то редкое.
4. Адаптивные уточнения. Инструмент сам предложит 2–4 уточняющих вопроса в зависимости от того, в какой диапазон попала длительность приступа. Неинформативные вопросы пропускаются автоматически.
5. Возможная ранняя остановка. Если после нескольких ответов уверенность в лидере высока, в строке лидера появляется кнопка «Показать результат». Её можно нажать и перейти к отчёту досрочно, а можно продолжать опрос.
6. Результат. Смотрите не только на лидера, но и на распределение, и на баннер атипичных признаков: если лидер 55 %, а второй 40 % — это значит, что диагноз пока не определён и нужно продолжать.

Как читать результат

Если на экране результатов появился баннер «Атипичные признаки для лидирующей формы», это отдельный сигнал. Даже при высокой вероятности лидера такой баннер означает, что клиническая картина не полностью согласуется с гипотезой. В этом случае решение принимает врач — инструмент лишь честно указывает на конфликт.

Структура отчёта

Отчёт разбит на семь карточек, между которыми можно переключаться кнопками «Назад» и «Далее»:

1. Итог — лидирующий диагноз с процентом, атипичные признаки (если есть), признаки лекарственно-индуцированной головной боли и хронизации, показания к профилактике, красные флажки.
2. Распределение — полный список форм с медианами и диапазонами.
3. Тактика — рекомендации по купированию и профилактике для лидера, а также «лечение как диагностический критерий» для пароксизмальной гемикрании, гемикрании континуа и тригеминальной невралгии.
4. Транскрипт — все вопросы, ответы и клинический смысл каждого ответа.
5. Справка: назначение и дизайн — зачем инструмент и как он построен.
6. Справка: источники — ключевые публикации.
7. Справка: ограничения и оговорка — на что инструмент не способен и что делать нельзя.

На последней карточке — кнопка «Скопировать отчёт», которая формирует текстовый файл со всеми данными: полным транскриптом, распределением вероятностей, тактикой, признаками опасности и источниками. Отчёт удобно вставить в электронную историю болезни или сохранить для последующего разбора.

Особенности интерфейса

• Автовыбор темы. На устройствах Apple (iPhone, iPad, Mac) по умолчанию включается холодная тема оформления и шрифт SF Pro. На Windows, Android и Linux — тёплая тема и шрифт Segoe UI. Тему всегда можно переключить вручную кнопкой в верхнем углу; выбор запоминается.
• Компактный режим на лаптопах. На экранах шире 900 px интерфейс сжимается: отступы, шрифты и высота элементов уменьшаются, чтобы кнопки «Далее» и «Назад» всегда оставались на виду без прокрутки.
• Целые числа на шкалах. При перемещении ползунков длительности и интенсивности показываются целые значения: секунды, минуты, часы, сутки. Внутри классификатор по-прежнему работает с непрерывной шкалой, но пользователь видит только понятные числа.
• Объяснения на каждом шаге. Блок «Зачем этот вопрос» в верхней части карточки объясняет клинический смысл текущего признака.

Когда не использовать инструмент

• При положительных красных флажках — сначала нейровизуализация, потом уже вероятностный анализ (если он вообще понадобится).
• При подозрении на вторичную головную боль (менингит, инсульт, опухоль, височный артериит).
• У пациентов с тяжёлой психиатрической патологией, деменцией, нарушением сознания — вопросы могут быть неинформативны.
• У детей — априорные вероятности и признаки откалиброваны по взрослым данным.
• В ситуации, когда инструмент и клиническое впечатление врача сильно расходятся — доверяйте клиническому впечатлению. Инструмент может ошибаться.

Глоссарий

Источники