Общественные онкологические практики сталкиваются с растущим бременем документации, охватывающей управление циклом доходов, отчётность по качеству и клинические операции, что способствует административной нагрузке и неполноте данных. В одном многоцентровом исследовании средняя заполненность обязательных онкологических элементов данных (oMIPS) составила всего 23%. Такие пробелы создают барьеры для оказания помощи в соответствии с клиническими рекомендациями.

Tennessee Oncology оценила Apollo Oncology — AI-платформу для оптимизации рабочих процессов, интегрированную с электронной медицинской картой в точке оказания помощи. Созданная для общественной онкологии, Apollo нацелена на рабочие процессы с наибольшей нагрузкой: подготовку карт, документирование диагноза и стадирование, выявление пробелов в проведении внутренних NGS-исследований и обеспечение соответствия диагнозов для заказов специализированных лабораторных тестов.

Проведён ретроспективный анализ после внедрения Apollo среди 18 врачей и 2 специалистов с расширенными полномочиями в Tennessee Oncology. Apollo автоматизирует подготовку карт и ввод данных с участием клинициста, выявляет возможности улучшения качества и предотвращает отказы по медицинской необходимости через проспективную валидацию заказов. Первичные исходы включали адаптацию клиницистами и эффективность рабочего процесса; вторичные — активность внутренних NGS-тестирований (1 февраля — 1 мая 2026).

Apollo использовалась при более чем 3400 визитах, с устойчивым ростом использования несмотря на стабильный объём работы клиницистов благодаря еженедельным обновлениям на основе обратной связи. Apollo подготовила карты для более чем половины визитов, выявила более 2000 ранее недокументированных диагнозов и провела стадирование или обновление стадии для более чем 350 случаев рака.

Клиницисты сэкономили более 150 кликов в неделю только на диагностике и стадировании. Заказы на внутренние NGS-исследования увеличились приблизительно на 40% по сравнению с предыдущим годом. Проспективная валидация заказов предотвратила приблизительно 90 отказов лабораторных заказов в месяц — 49% всех предотвратимых отказов.

Внедрение AI-платформы для оптимизации рабочих процессов продемонстрировало устойчивую адаптацию клиницистами и измеримое операционное влияние в крупной общественной онкологической практике. Ранние результаты предполагают, что AI-ассистированные рабочие процессы с участием клинициста снижают административное бремя, улучшают полноту документации и способствуют высококачественной помощи. Продолжающаяся оценка будет изучать долгосрочные эффекты на показатели качества, опыт врачей и финансовые результаты.