Победа над смертью: как инновации помогают в борьбе с тяжелыми болезнями
О том, как новейшие технологии помогают в борьбе с раком и в профилактике хронических заболеваний, рассказывает генеральный директор SAP CIS Андрей Филатов
Фото: Anthony Kwan / Bloomberg

Как данные смогут победить смерть

По версии Всемирной организации здравоохранения, неинфекционные заболевания (НИЗ) стали для населения Земли проблемой номер один. Каждый год от них умирает 41 млн человек, только 30% смертей происходит по другим причинам. У человечества теперь 3 главных врага: сердечно-сосудистые заболевания (от них погибает почти 18 млн человек), рак (9 млн смертей) и диабет (4,9 млн смертей). Причин такой неутешительной статистики достаточно — стареющее население, экология, питание, быстрая и неорганизованная урбанизация и прочее. Учитывая, что ситуация с НИЗ изменилась и в развивающихся странах, где раньше инфекции были основной причиной смертей, возрастающая нагрузка на бюджет может привести к коллапсу всей системы здравоохранения, особенно актуально это для стран Юго-Восточной Азии.

Вопрос — что мы можем противопоставить всем этим проблемам, кроме новых лекарств, продвинутой медицинской техники и профессиональных врачей? Необходимо не просто внедрение новых инструментов, а изменение модели, переход к цифровой медицине. Медицина, управляемая данными, поможет сделать качественный скачок, перейти от дорогого лечения к эффективной профилактике, улучшить жизнь людей с хроническими заболеваниями, а также станет подспорьем в научных исследованиях.

Если мы активно используем инновации в бизнесе, госуправлении и многих других отраслях, почему бы не применить накопленные знания для медицины? Растущее количество проектов и стартапов в области больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения именно для здравоохранения доказывает, что интерес к теме есть, точно также, как есть и бюджет. По данным Forbes, инвестиции в медицинские стартапы в первой половине 2017 года составили порядка $3,5 млрд. Такие гиганты как Apple, Samsung и Google вкладывают деньги не только в разработку приложений, но и в собственные гаджеты для мониторинга показателей здоровья и активностей.

Борьба с хроническими заболеваниями

Лекарство или программа профилактики созданные для конкретного человека могли бы стать ключом к борьбе с НИЗ, а главным источником информации в таком случае становится сам пациент. Учитывая, с какой скоростью развивается рынок носимых устройств и разнообразных датчиков, проблема со сбором данных перед нами уже не стоит. К тому же, поколение миллениалов не готово пассивно относиться к своему здоровью, контроль за важными показателями, питанием и самочувствием, активное взаимодействие с врачом — позитивные реалии нашего времени.

Проектов, связанных со сбором медицинских данных и дальнейшей их интерпретацией уже очень много, причем не только в развитых странах вроде США и Германии. Бразилия, запустила программу для людей, страдающих диабетом и живущих в удаленных сельских районах. В течение полугода данные с глюкометров выбранных пациентов несколько раз в день отправлялись врачам ближайшей больницы. Пациенты быстро получали помощь, несмотря на расстояние, а врачи — дополнительные знания о том, что влияло на уровень глюкозы в каждом отдельном случае. За эти полгода была создана база данных пациентов, страдающих сахарным диабетом, врачи и младший персонал научились с ней работать, подготовлена инфраструктура для дальнейшего масштабирования проекта уже на страну в целом.

Цифровая медицина IT Искусственный интеллект Венчурные инвестиции Инновационный бизнес
Врачи и нейросети: почему бизнес инвестирует в цифровую медицину

В России, кстати, тоже есть положительные примеры:

  • в Тюмени идет пилот по профилактике хронических сердечно-сосудистых заболеваний, причем участвуют в нем пациенты обычной городской поликлиники;
  • в Томске масштабный проект, связанный с большими данными (big data) в медицине, стартовал еще в 2012 году после того, как все медучреждения города были связаны единой платформой, и данные по пациентам стали накапливаться в системе. Сейчас основные силы направлены на повышение эффективности работы скорой помощи: методы искусственного интеллекта будут помогать медицинским работникам в принятии решений, например, рекомендовать или нет пациенту госпитализацию на основании его истории болезни и текущего состояния.

Чем больше таких проектов в стране и в мире, тем больше данных можно агрегировать, тем точнее становятся прогнозы, на основании которых можно подбирать максимально эффективные препараты и схемы лечения для каждого человека.

Например, в Исландии с 1997 года собрана генетическая база данных практически всего населения, расшифрованы геномы более половины жителей. Страна стала гигантской генетической лабораторией, где медицинские данные помогают специалистам бороться с НИЗ, лучше диагностировать и лечить заболевания, развивать фармакогенетику, внедряя новые стандарты персонализированной медицины. Уже сделан ряд важнейших открытий, которые упростят лечение болезни Альцгеймера, заболеваний желчного пузыря и щитовидной железы, онкологических заболеваний.

Процесс сбора генетических данных населения идет разными темпами в ряде стран: Великобритания уже исследовала около полумиллиона жителей, Япония — около 30 тыс. В США, ОАЭ и Катаре пока только озаботились необходимостью создания биобанков.

Лекарство от рака и глобальные медицинские хабы

Массивы данных нужно не только собирать и хранить, но и анализировать. Лишь недавно появились системы, способные в режиме реального времени обработать такие объемы информации. Вместе с ними возникли новые возможности для медицины, что и привело к бурной цифровизации отрасли. Особенно значимыми большие данные стали для лечения онкологии. Высочайшая вариативность заболевания требует обработки огромных массивов данных для постановки диагноза и подбора эффективного лечения. Составление геномного профиля человека и таргетированная терапия стали настоящим прорывом в этой области, который невозможно бы было осуществить без технологии больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения.

Если раньше специалисты-онкологи могли использовать около 3% накопленных данных по пациентам, то сейчас уже 97%. Например, Американское общество клинической онкологии (ASCO) собирает данные по миллионам онкологических пациентов США, включая каждый̆ вид терапии, тип опухоли и ее геномный профиль. Анализируя накопленные массивы, система помогает разработать программу лечения для пациентов со схожим анамнезом и динамикой заболевания, выявить тенденции и закономерности, которые могут улучшить лечение, а также позволяет врачам сравнивать результаты терапии. Похожее решение используется и в Национальном онкологическом центре Германии, помогая ежегодно более 10 тыс. пациентов, адаптируя методы терапии к индивидуальным особенностям генотипа человека и к типу опухоли.

Большое значение для развития медицины имеют глобальные информационные хабы, агрегирующие информацию из миллионов источников. Доступ к таким масштабным хранилищам и обработка данных с помощью средств машинного обучения и других алгоритмов, позволит специалистам создавать более точные модели и поддержать принятие врачебных решений. Национальный Институт Рака (NCI) не так давно обнародовал крупнейшую в истории базу данных по генетическим вариациям, связанных с раком. Доступ к таким объемам информации позволит специалистам изучить возможные молекулярные мишени для таргетной терапии рака. В России подобные хабы тоже есть, эксперты института цифровой медицины Сеченовского университета работают над созданием банка медицинских данных. Пока к системе имеют доступ только сотрудники Сеченовского университета и его клинических больниц, затем хранилищем сможет пользоваться и максимально широкий круг медицинских специалистов, в дальнейшем хранилище будет интегрировано с иностранными хабами.