- Источник:
iStockphoto
О колоссальной нагрузке на врачей, новых способах лечения онкопациентов, трансформации системы оказания медицинской помощи, развитии неинвазивных технологий и, конечно, искусственного интеллекта говорил на глава Центра им. Алмазова Евгений Шляхто, рассуждая о медицине будущего.
По словам академика, она будет базироваться на знаниях, науке, на данных, на новых технологиях. »И в целом, как мы видим, все движется в сторону пациента», — отметил глава Центра Алмазова.
Какой будет медицина будущего
«Мы, конечно, будем свидетелями, как будет вообще трансформироваться система оказания медицинской помощи. Будут все больше внедряться неинвазивные технологии. Будет большая роль роботизированных технологий, персонализация, движение в сторону медицины, которая оказывается вне стационара. Число больниц, наверное, будет уменьшаться, а вот число больных, к сожалению, будет увеличиваться. И это будет требовать совершенно других подходов, потому что люди живут дольше, количество болезней накапливается, коморбидность увеличивается…»
Трансформационный процесс в медицине будут обеспечивать технологии искусственного интеллекта. Трудно себе представить, что будет это не то что послезавтра, а уже завтра.
«Платить должны не за каждый шаг лечения, а за результат»
Система здравоохранения будет трансформироваться в сторону интегрированной медицинской помощи… К сожалению, сегодня при принятии решений мы используем порядка 3-5% данных, которые собираем с пациента. Услышьте меня — 3-5%! Медицина по-прежнему, к сожалению, фрагментирована. Все этапы помощи не связаны с друг с другом. Мы больше ориентируемся с вами на процесс, а не на результаты.
Поэтому мы полагаем, что именно цифровые технологии позволят нам сделать медицинскую помощь системной, интегрированной и обеспечить приемственность на всех этапах оказания медицинской помощи. И это позволит, безусловно, выйти на то, что мы называем ценностным здравоохранением.
Мы очень надеемся, что оплата будет происходить не за каждый шаг по лечению пациента, а за результат. Не за результат стентирования, проведения каких-то исследований, а за конечный результат. Как чувствует себя пациент? Какой результат лечения в стационаре? А может, ему вообще не надо госпитализироваться? За это надо больше платить. Поэтому вопрос такого изменения системы оплаты и мотивации специалистов является очень важным.
Рак и атеросклероз можно спрогнозировать
Источник движения вперед — конвергенция наук. Основными авторами всех идей в медицине, к сожалению, не всегда являются врачи. Чаще это математики, физики, химики, инженеры. Это то, что позволяет создавать новые технологии обследования. ЭКГ, УЗИ, рентген — все это на основе физики.
Конвергенция очень хорошо видна в новых возможностях, в том числе обследованиях пациентов. Мы сегодня не просто говорим о наличии опухоли у конкретного человека, мы сегодня изучаем гетерогенность отдельной опухоли у конкретного пациента. И судьба этого пациента будет зависеть не от типа опухоли, она будет зависеть от гетерогенности этой опухоли. Изучение одиночных клеток позволяет нам оценивать состояние самого пациента и эффективность терапии, прогнозировать лекарственный эффект, улучшать моделирование этих пациентов. И это не только онкология, где это уже внедрено и широко используется, это и сердечно-сосудистые заболевания. Мы можем спрогнозировать, что будет с атеросклеротической бляшкой, разовьется ли воспаление. Будет тромбоз или нет…
Плюс сегодня мы можем построить 3D-модель этой клетки и тоже спрогнозировать судьбу этих пациентов.
Будущее фармакологии
На меня больше всего производит впечатление новая технология — Drug Design (конструирование и разработка новых лекарственных соединений. — Прим. ред.). Совершенно потрясающие последние данные опубликованы в Nature. Такого не происходило больше 20 лет (искусственный интеллект вывел новый класс антибиотиков — Прим. ред.). Были проанализированы сотни тысяч людей после терапии антибиотиками, выделены резистентные к антибиотикам пациенты и нерезистентные. Далее проанализирована вся молекулярная структура лекарственных препаратов, которые использовались для лечения. И в результате была предложена структура, которая оказалась эффективна. Вот вам пример эффективности искусственного интеллекта.
Что меня потрясает еще — это предикативные модели. Сегодня искусственный интеллект с использованием изображений улиц, домов и окружающей среды, в которой мы живем с вами, позволяет определить распространенность ишемической болезни сердца на 63%. Поэтому это вопрос времени, как это все будет быстро развиваться.
России нужны свои биобанки
Новые данные невозможно получать, не имея многопрофильного биобанка. Это тоже должно быть составной частью будущей науки. Когда мы стали изучать распространенность тех или иных заболеваний в России, выяснилось, что данные зарубежные биобанков транслировать на нашу популяцию практически невозможно.
У нас в России по меньшей мере 5 генотипических кластеров:
кавказский,
азиатский,
финно-угорский,
западноевропейский,
смешанный.
И каждый из этих кластеров определяется определенными особенностями. Где-то мы близки к европейскому уровню, где-то мы отличаемся, особенно мы отличаемся, как оказалось, по курению, по ожирению… Поэтому биобанки очень нужны. Нужно изучать каждого конкретного пациента.
Врач тратит 50% времени на заполнение документов
В среднем, по некоторым данным, в России врач тратит на заполнение электронных медицинских документов 50-60% времени, и это, конечно, огромная нагрузка. Я вспоминаю известную фотографию девочки, которая написала впечатление от своего визита к врачу. На ней врач сидит спиной к пациенту у экрана компьютера. Это вот впечатление ребенка о сегодняшнем приеме. Поэтому вопрос принятия решений на основе регистров, дата-сетов, обработанных искусственным интеллектом миллионов параметров, на основе индивидуальных, а не средних данных пациентов — это то, что будет характеризовать переход к управлению на основе данных. Это не то чтобы вопрос выживания, это вопрос конкуренции, эффективности и уменьшения нагрузки на врача.