Как цифровые технологии улучшают медицину
/Благодаря партнерству цифровые технологии, например искусственный интеллект, положительно влияют на жизнь людей и помогают пациентам по всему миру, а также дают возможность большему числу людей получить доступ к медицинским услугам.
Жара убивает. Во время одного из самых смертоносных погодных явлений в Европе за последнее столетие, период аномально сильной жары в августе 2003 года унесла жизни почти 15 000 жителей Парижа - менее чем за две недели. Тысячи пациентов пострадавшие от жары, переполненные отделения неотложной помощи с ограниченными возможностями госпитализации. К тому же это произошло во время летних каникул и отпусков, когда в медучреждениях было меньше сотрудников. Дежурные врачи, медсестры и другие медицинские работники были доведены до предела своих возможностей. Несмотря на экстренную мобилизацию ресурсов здравоохранения, 42% пострадавших от жары в городе скончались в больницах. Более лучшая подготовка больниц такого рода чрезвычайной ситуации, а именно к аномальной жаре, могла спасти больше жизней...
Можно ли предсказывать пиковые значения чрезвычайных ситуаций, более эффективно управлять повседневными процессами в больнице, спрогнозировать количество пациентов, прибывающих в клинику в определенный день или даже в определенный час, как прогнозируют метеорологи? Испытания такого софта проходят в четырех клиниках Assistance Publique-Hôpitaux de Paris, крупнейшей университетской больнице Европы. Клиники хотели улучшить доступ пациентов к медицинской помощи за счет сокращения времени ожидания и оптимального использования имеющихся у них сотрудников. Технологическая компания Intel помогла им разработать систему анализа, которая позволяет прогнозировать посещения неотложной помощи и госпитализацию на ближайшие 15 дней каждого месяца. Проект основан на солидной анонимной базе данных 470 000 пациентов, собранной за более чем десятилетие. Затем специалисты по данным объединили эту информацию с внешними факторами, такими как заболеваемость гриппом, сезонность и температура в Париже. Если все тесты пройдут успешно, данная система поможет держать персонал отделения неотложной помощи в полной готовности и лучше заботиться о пациентах.
Потенциал
Говоря о цифровом будущем здравоохранения, некоторые пациенты думают о научно-фантастических сценариях, таких как роботы-медсестры. Но, как и в случае с компьютерами, предсказывающими неотложную госпитализацию, самые большие изменения уже происходят. «Мы находимся на пороге цифровой революции во всех аспектах сектора здравоохранения, от лабораторного стола до постели пациента», - говорит Вас Нарасимхан (Vas Narasimhan), генеральный директор компании Novartis, подразделением которой является Sandoz. Он видит возможности предоставить пациентам новые, улучшенные и более целостные решения, которые приведут к лучшим результатам, а также помогут снизить осложнения от болезней. «Цифровые технологии и big data (огромные объемы данных) меняют все аспекты работы компаний во множестве отраслей, - добавляет Нарасимхан.
Врачи, исследователи и многие руководители бизнеса разделяют это мнение. “В здравоохранении происходит революция в области big data” это ключевой посыл в отчете глобальной консалтинговой фирмы McKinsey. Внедрение big data в область здравоохранения — это совместные усилия, включающие партнерство с такими технологическими гигантами, как IBM, Apple и Google. Такие компании работают с организациями здравоохранения, чтобы пациенты напрямую получали выгоду от вычислительной мощности. Проще говоря, когда большие объемы данных обрабатываются с использованием искусственного интеллекта и программного обеспечения, которое «учится» применять данные, медицинское обслуживание совершает качественный и мощный скачок вперед. Сокращение времени ожидания в больнице — это только начало в том, что касается работы с такими системами. Как это ни парадоксально, чем больше данных системы собирают от людей, тем лучше они могут адаптироваться и выдавать индивидуальный диагноз, разрабатывать лекарство и выбирать метод лечения. Кроме того, приложения проникают в повседневную жизнь пациентов, когда они используют цифровые устройства для наблюдения за своим состоянием: они могут активно вносить свой вклад в лечение или, в первую очередь, в профилактику заболеваний.
Диагностика: интеллектуальные системы спасают жизни
Когда у пациента проявляется комбинация симптомов, врачи полагаются на свою подготовку, опыт и, как правило, также на медицинское оборудование, для диагностики. Например, для диагностики сердечных заболеваний кардиологи в первую очередь полагались на эхокардиограммы. Поскольку диагноз основан на ограниченном диапазоне факторов, по данным исследователей из больницы Джона Рэдклиффа (John Radcliffe Hospital) в Оксфорде, Великобритания, они верны только в 80% случаев. Это означает, что при диагностике можно пропустить неизбежный сердечный приступ или провести ненужную операцию.
Исследователи из Оксфорда стремятся снизить некоторую неопределенность при диагностике сердечных заболеваний. Их система Ultromics, которая основана на искусственном интеллекте, анализирует 80 000 точек данных с каждого изображения и увеличивает точность диагностики до 90%. В эти модели машинного обучения поступает информация из одной из крупнейших в мире баз данных изображений сердца, которая хранится в Оксфордском университете. Эта система, запуск которой произошёл в 2018 год, может сэкономить Национальной системе здравоохранения Великобритании 300 миллионов фунтов стерлингов в год, сделав диагностику сердечных заболеваний более надежной.
При постановке диагноза с использованием цифровых данных системы искусственного интеллекта имеет доступ к миллионам случаев. Это может спасти жизнь отдельного пациента, как в случае 60-летней женщины в Японии. В Токийском университете в Японии компьютерная система IBM Watson помогла врачам сравнить последовательность генов этой женщины с 20 миллионами клинических онкологических исследований из базы данных. В результате врачи диагностировали у женщины редкую форму лейкемии и смогли обеспечить ей успешное лечение. До этого организм женщины не реагировал на лечение, основанное на поставленном диагнозе общепринятыми методами. Как сообщается, Watson потребовалось всего 10 минут, чтобы проанализировать форму лейкемии у женщины.
Лечение: когнитивные вычисления улучшают обслуживание
Некоторым пациентам, например, после постановки диагноза рак предстоит долгий и трудный путь лечения. Здесь большое значение может иметь правильное сочетание терапевтических подходов. Вот почему Novartis выступила с инициативой по оптимизации лечения рака. Компания объединилась с IBM Watson Health для изучения разработки когнитивного решения, использующего реальные данные и машинное обучение. Общая цель - предоставить лучшие идеи вариантов лечения рака груди с наилучшими прогнозируемыми результатами.
Благодаря этому сотрудничеству с IBM Watson Health, Novartis будет использовать реальные данные о раке груди и когнитивные вычисления, чтобы найти решения, которые могут помочь врачам лучше понять, какая терапия может быть лучше всего для каких пациентов, и какая информация полезна для разработки руководств по клинической практике. Цель - улучшить результаты лечения. Это сотрудничество может также выявить эффективность лечения, которая может применяться не только при раке груди.
Исследования и разработка новых улучшенных лекарств
Во многих методах лечения для облегчения симптомов, лечения состояний или борьбы с первопричинами различных заболеваний пациенты полагаются на лекарства. И именно в фармацевтических разработках действительно раскрывается потенциалbig data и искусственного интеллекта. Цифровые технологии, по словам генерального директора Novartis Нарасимхана, обладают огромным неизведанным потенциалом для преобразования исследований и разработки лекарств.Поскольку в базах данных хранятся обширные данные о химических веществах, их можно проанализировать, чтобы предложить новые методы лечения, например, для лечения редких заболеваний. Его видение: «Цифровые технологии могут демократизировать процесс исследования новых лекарств, помогая нам охватить ранее недостаточно обслуживаемые и малоизученные группы людей. В конечном итоге мы можем предложить новые и лучшие лекарства пациентам, которые в них нуждаются».
Ключ к разработке лекарств следующего поколения для онкологических больных, например, может быть найден путем лучшего понимания молекулярного взаимодействия пептидов и белков.В одном проекте исследователи из Novartis используют различные методы машинного обучения для прогнозирования стыковки лекарственных препаратов с белковыми мишенями. А благодаря виртуальной реальности ученые могут даже детально изучить взаимодействие лекарств и мишеней.В другом проекте, партнерство Novartis с Венским университетом, когнитивные вычисления играют важную роль в попытке помочь пациентам с диабетом или возрастными заболеваниями сетчатки. Это привело к открытию двух новых биомаркеров. Когда эти маркеры присутствуют, врачи могут предсказать, какое будет состояние сетчатки за год до заметного начала заболевания.
Разработка фармацевтических препаратов сопровождается строгими клиническими испытаниями. И здесь цифровые решения помогают демократизировать исследовательский процесс. В 2015 году аппаратный гигант Apple продемонстрировал публике, что смартфоны стали серьезным измерительным инструментом для медицинских исследований. Компания представила новую программную платформу под названием ResearchKit, которая помогает привлекать к исследованиям беспрецедентное количество участников. Платформа собирает медицинские данные о состояниях, включая ревматоидный артрит и сотрясения мозга. ResearchKit также позволяет ученым программировать приложения, которые проводят опросы, поручают пациентам задачи и используют сенсоры смартфонов, которые отслеживают состояние здоровья пользователей.
Профилактика: на пути к персонализированной медицине
Смартфоны также содержат ряд приложений, которые позволяют пациентам собирать и контролировать данные о своем здоровье. Тем не менее, просто сбор данных - ничто без сотрудничества. «Весь прогресс, который мы наблюдаем во многих терапевтических областях, возможен только при наличии доступных данных», - говорит доктор Спенсер Джонс, руководитель медицинского отдела Sandoz. «Если мы перестанем делиться данными о здоровье, мы остановим инновации». Джонс является послом цифровизации в здравоохранении, понимая потенциал, который предлагают технологии и компьютерные модели. «Искусственный интеллект полагается на огромные наборы данных - представьте, если бы мы могли отслеживать и собирать все данные, относящиеся к нашему здоровью», - добавляет Джонс.
И этот объем действительно огромен. Сегодня каждый человек за свою жизнь создаст достаточно данных о здоровье, чтобы заполнить 300 миллионов книг. За последние два года было создано и собрано больше данных, чем за всю историю человечества, и к 2020 году IBM ожидает, что медицинские данные будут удваиваться каждые 73 дня. Теперь, впервые у людей есть технические возможности для обработки всех этих данных.
Каковы возможности будущего медицины, когда исследователи получат доступ к большему количеству данных о здоровье?В настоящее время ведется крупномасштабное и первое в своем роде исследование. С целью «составить карту здоровья человека» Google и подразделение медицинских технологий своей материнской компании Alphabet, Verily, объединились с университетами Дьюка и Стэнфорда для мониторинга около 10 000 добровольцев разного возраста, происхождения и состояния здоровья. Истории для четырехлетнего исследования, которое началось в 2017 году. Все участники носят фитнес-трекер, который передает данные об их частоте пульса, движениях и другую информацию в центральную базу данных. Датчик под матрасом людей отслеживает режим сна. Кроме того, Verily также собирает геномные данные, а также информацию о самочувствиях участников, медицинские записи, семейный анамнез и результаты периодических лабораторных анализов мочи, слюны и крови. И мониторинг факторов окружающей среды, таких как температура в доме во время аномальной жары, тоже может спасти жизни.
Резюме
Будь то прогнозирование пика госпитализаций в Париже, постановка диагноза на основе генома в Токио или обнаружение биомаркеров в Вене, цифровые решения могут изменить каждый аспект медицинского обслуживания. Джонс идет еще дальше: «Если мы можем предсказать болезни и тяжелые состояния, мы сможем предотвратить их до того, как они возникнут». Он объясняет, что в истории медицины порядок всегда был следующим: болезнь, лекарство, а затем пациент. «Цифровые инструменты перевернут этот порядок с ног на голову». Доктор Джонс и другие эксперты считают, что революция в области цифрового здравоохранения повлияет на то, как люди получают доступ к здравоохранению или даже определяют его. От лабораторного стола до прикроватной тумбочки пациент будет первой и самой важной составляющей здравоохранения.
