Модные тенденции в медицине
Технологии, которые раньше казались вымыслом фантастов, сегодня позволяют кардинально изменить область здравоохранения.
Основные тенденции развития медицины тесно связаны со сферой IT и мобильными гаджетами. В скором времени любой человек на планете, как бы удалённо
он не находился от больницы, сможет получить квалифицированную консультацию доктора и качественную медпомощь в кратчайшие сроки. А носимые устройства помогут изменить образ жизни и внимательнее следить за своим здоровьем.
Рассказываем о последних актуальных разработках, которые в скором времени начнут внедрять во всем мире.
Тренд #1: Диагностика с помощью мобильных устройств
Легче предупредить болезнь, чем лечить её. Все больше людей начинают задумываться об этом.
Тем более что на рынке появляются соответствующие носимые устройства для диагностики. Например, компактный кардиомонитор CardioQVARK, разработанный компанией «Л Кард», имеет форму чехла для айфона и снабжён двумя сенсорами, которые позволяют самостоятельно записывать кардиограмму и пересылать её лечащему доктору.
И хотя устройство не является официально медицинским, оно позволяет оперативно определить, есть ли у пользователя сердечно-сосудистые проблемы и осложнения. Главное — вовремя заметить проблему, а дальше уже разберется врач.
Тренд #2: Постоянное отслеживание биометрических показателей организма
Умные устройства позволяют изменить образ жизни на более здоровый, ставить спортивные цели и достигать их без травм.
Например, компактный биодатчик WME2 в режиме реального времени следит за всеми важными показателями организма пользователя:
- считает шаги, потраченные калории;
- измеряет пульс и давление;
- следит за физической активностью.
А также работает, как часы и личный органайзер. Датчик можно закрепить на браслет или одежду.
Тренд #3: Умная одежда
Умная одежда помогает следить за состоянием мышц, и особо востребована среди профессиональных спортсменов.
Так, умный спортивный костюм Myontec Mbody Pro измеряет активность пользователя во время тренировки, позволяет ему видеть, какие мышцы хорошо работают, какие перенапряжены, а какие можно нагрузить чуть больше. Cпортсмен может проводить тренировку более эффективно и не опасаться чрезмерных нагрузок.
Кроме того, мобильный софт оснащен встроенными программами тренировок, которые будут подстраиваться под состояние владельца.
Тренд #4: Единая медицинская база данных
Общая медицинская база данных даёт возможность собирать всю информацию о пациенте, учитывая показания с носимых устройств. Это поможет врачам делать диагностику более точной и, соответственно, подбирать более эффективный метод лечения.
Одним из примеров внедрения технологии — медицинская карта ONDOC. Удобная программа позволяет пользователям легко вносить новые показания, собирать информацию о жизнедеятельности и делиться данными с лечащим врачом. Такая система однозначно выведет медицинское обслуживание на новый уровень.
Это и многое другое вы сможете увидеть в рамках демо-зоны конференции M-Health Congress, которая состоится 28 апреля в Москве.
От редакции: мы попросили медиков прокомментировать — насколько реально введение электронного документооборота в клиниках? Постояв в очереди с бумажной справкой, как-то начинаешь в этом сомневаться…
Константин Спиридонов Директор по развитию стоматологической клиники «Аллегро» |
«Идея того же ONDOC разительно отличается от прочих услуг продвижения: привлечении и удержании клиентов путем холодных звонков, оптимизации сайта, SMM-раскрутки. Клиника — достаточно специфическое предприятие, отличающееся от магазина бытовой техники, а наш самый эффективный канал привлечения клиента — это рекомендации знакомых.
Внутри клиники мы уже давно использовали собственную программу, в которой в том числе велась и медицинская документация. Но это все для внутреннего пользования. А одними из самых частых вопросов, задаваемых пациентом оставался „Доктор, а что мы будем сегодня делать, а что мне уже сделано, а что еще нужно сделать?“. Для человека, который решает собственную задачу стоматологического здоровья — это ключевые вопросы.
Наши врачи на приеме уделяли, и сейчас продолжают уделять много времени тому, чтобы пациент осознавал — что с ним делают. ONDOC как раз тем и хорош, что в любой момент времени, в том числе и вне приема у врача, дает пациенту это понимание. И если посмотреть на общую картину с колокольни человека, занимающегося управлением в медицине — пациенту проще понять, на что он тратит свои деньги, потому что он видит динамику изменений в лучшую сторону в собственной электронной медкарте. Это, безусловно, повышает его лояльность клинике.
Я не скажу, что ONDOC — это универсальный рецепт счастья для медицинского бизнеса. Но если лечебные процессы адекватно отстроены, если хорошо выстроено взаимоотношение „врач-пациент“ внутри клиники, если есть уникальные предложения для пациентов, то ONDOC необходим для закрепления результата.
Это то, к чему идет весь мир — единым информационным базам о здоровье каждого человека в отдельности. За этими решениями будущее».
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Если у вас есть, что дополнить — будем рады вашим комментариям. Если вы хотите написать статью с вашей точкой зрения — прочитайте правила публикации на Cossa.
Последние несколько лет медицина развивается ударными темпами. Если верить прогнозам Delloite, уже в 2022 году объем расходов на мировом рынке здравоохранения составит 10,059 трлн долларов.
Технологии будущего, особое внимание людей к своему здоровью, научные исследования и открытия – все это задает тренды в развитии отрасли. Среди них можно выделить несколько основных направлений, по которым будет двигаться здравоохранение будущего. Так или иначе, каждый из них направлен на то, чтобы улучшить жизнь пациентов и облегчить работу врача. Об актуальных трендах рассказывает Наталья Комарова, директор Центра развития здравоохранения бизнес-школы СКОЛКОВО, эксперт в формировании и реализации стратегий в бизнесе, медицине и IT.
Цифровизация
Цифровые технологии закладывают основу для увеличения эффективности систем здравоохранения, расширения возможностей отслеживания показателей здоровья и повышения качества и безопасности лечения с помощью использования искусственного интеллекта и персонализированной медицины.
Каждый год рынок цифровых технологий в здравоохранении увеличивается на четверть. По данным Global Market Insight, к 2024 году его объем достигнет 116 млрд долларов. Быстрые темпы роста обусловлены активной поддержкой со стороны государств, ведь цифровизация может помочь значительно снизить расходы на здравоохранение в целом.
На сегодняшний день в медицине наиболее востребованы разработки, связанные с искусственным интеллектом. ИИ активно используется в диагностике, составлении персонального плана лечения и подборе оптимальной формулы лекарственных препаратов.
Спросом пользуется и медицинский интернет вещей (The Internet of Medical Things – IoMT) – различные устройства с функцией обмена данных через глобальную сеть. В основном они используются для мониторинга состояния пациента. По словам экспертов, уже к 2020 году в мире будут использоваться около 30 млрд IoMT-приборов.
К цифровизации относится и телемедицина. Несмотря на то, что она уже не является чем-то инновационным, этот тренд не сбавляет оборотов. В мире все еще много районов, где медицинская помощь остается труднодоступной услугой. Самой популярной технологией телемедицины пока остаются видео- и аудиочаты с врачами.
Пациентоцентричность
Во главу данной модели ставятся не медицинское учреждение и отдельные доктора, а потребности пациента, качество его лечения, комфортность пребывания и достижение конкретных целей его обращения. По сути, это отдельное направление развития здравоохранения. В нем пациент – полноценная личность, в которой важно видеть не только состояние здоровья, но и психологические и социальные особенности.
Особое место в этой модели занимает коммуникация. Пациенты обращают особое внимание на то, как с ними общаются медработники, и на основе этого дают свою оценку деятельности учреждения и системы здравоохранения в целом. Пациент становится все больше и больше активным участником процесса лечения, имея наибольшую заинтересованность в результате.
Датацентричность
Активная цифровизация медицины привела к наличию огромных данных о пациентах, конкретных случаях заболеваний и историях лечения. Так, прогнозируется, что к 2025 году объем медицинских данных составит 1 зетабайт (триллион гигабайт). Наличие такого большого количества данных дает хорошую почву для анализа и вывода статистики. Big Data позволит принимать обоснованные решения как о выборе наиболее эффективных методов диагностики и лечения конкретного пациента, так и для составления медицинских прогнозов и способа организации помощи в целом.
Технологические гиганты Microsoft, Amazon, Google и Salesforce пытаются закрепить за собой место на рынке объемом в триллионы долларов. Их приоритетной задачей считается улучшение методов использования электронных медицинских карт, поскольку исследования показали, что врачи уделяют ведению историй болезни больше времени, чем работе с пациентами. Облачный сервис Google Cloud уже приносит Google доход в $8 млрд в год. Среди клиентов Google Cloud можно выделить частный медицинский и исследовательский центр Mayo Clinic, фармацевтическую компанию McKesson и страховую компанию Kaiser Permanente.
Ценностно-ориентированное здравоохранение
Изначально эта концепция была предложена американским экономистом, профессором Гарвардской школы бизнеса Майклом Портером. В основе модели лежит фокус на ценностях пациентов, их ожиданиях от системы здравоохранения. Дальнейшее распределение ресурсов осуществляется в соответствии с результатами, полученными учреждениями системы здравоохранения с применением лекарств или технологий.
Отличием классических систем здравоохранения является то, что в традиционной системе большее внимание уделяется планированию, контролю и оплате процессов и объемов медицинской помощи. Ценностно-ориентированная модель определяет размер оплаты за медицинские услуги, исходя из результатов лечения, качества жизни пациентов и уровня удовлетворения их потребностей.
Ценностно-ориентированное здравоохранение базируется на шести основных принципах и подразумевает улучшение исходов для пациентов при оптимизации затрат для системы здравоохранения:
1. Организация интегрированной медицинской помощи по каждой нозологии.
2. Мониторинг исходов и затрат на индивидуальном уровне.
3. Разработка пакетных платежей за цикл лечения.
4. Междисциплинарная система оказания медицинской помощи.
5. Расширение географического охвата.
6. Развитие ИТ-платформы для поддержки системы оказания медицинской помощи и учета результатов.
Словно паук из пластика и стали робот нависает над верхней частью туловища пациента: длинные иглы проникают сквозь кожу и через них вводятся камеры, зажимы и скальпели. С их помощью на экране монитора хирург может удалить простату, прооперировать сердечные клапаны или отсечь фаллопиеву трубу. Даже раны он может зашить с помощью специального джойстика и ножных педалей.
Интерфейс «человек-машина»
Сцена из рекламного ролика производителя медицинских роботов кажется захватывающей и устрашающей. Но к этому пора бы уже привыкнуть. Подобные устройства уже около 15 лет применяются в операционных — только в Германии, по данным производителя, их установлено более 60 штук. Поэтому больший интерес представляет другой участник процесса: врач-хирург. На видео ему достаётся лишь второстепенная роль. И даже если пока он управляет набором инструментов на мониторе с помощью специальных манипуляторов и ножных педалей, послание в целом ясно: и операционные залы не обходятся без автоматизации. Рано или поздно машина заменит человека, которой ей сейчас управляет.
Разумеется, уже довольно давно существуют прототипы, которые могут выполнять определенные хирургические действия без вмешательства человека. Они используют фотоснимки и рентгенограммы, ультразвук и множество других сенсорных данных, чтобы на основании трёхмерной функциональной модели пациента разрабатывать и реализовывать стратегии операций. Первые исследовательские группы уже работают над разработкой нанороботов, которые перемещаются по кровеносной системе, охотятся на раковые клетки или поддерживают иммунную систему.
В последние годы медицина показала поразительное количество подобных сенсационных достижений. Тем не менее, самые большие успехи ещё впереди. Ведь процессы, начавшиеся 200 лет назад как ответ на вызовы промышленной революции, достигли своего расцвета в информационном веке. После того, как медицина объявила человека «ремонтируемым устройством», благодаря новейшим технологиям человек становится информацией и тем самым — частью алгоритмической революции. Если техника и медицина станут единым целым, это может расширить границы человеческого существования. Медицина, если угодно, обещает нам светлое будущее.
Индивидуальные человеческие «запчасти»
Браслет Ava собирает данные о менструальном цикле женщины, чтобы на их основании определить дни, благоприятные для зачатия
Совместное развитие высоких технологий и медицины можно свести к пяти основным процессам: алгоритмическая диагностика и профилактика заболеваний, автоматизация медицинских услуг, миниатюризация и мобилизация лабораторий, индивидуализация медицины и массовое индивидуальное производство человеческих органов.
Объединяет все эти разработки то, что они становятся возможными благодаря достижениям в области алгоритмических данных и обработки сигналов, стабильному, быстрому и повсеместному подключению к Интернету, а также огромным успехам в сфере компьютеризированных медицинских исследований. Однако эти, не только медицинские вехи, не имели бы никакого значения без нового представления о человеке в цифровой форме, а именно — концепции организма как комплексной, принципиально поддающейся управлению системе.
Следствия этой новейшей разработки, как описывает медицинский футурист и писатель Берталан Меско, являются весьма практичными: инструменты диагностики становятся всё точнее и всё чаще пациенты применяют их вместо врачей. Лечение всё чаще может быть направлено на ситуации отдельных пациентов, иногда даже на уровне ДНК. В конце концов, всё больше крупных операций и большинство мелких «планируются» компьютерами и выполняются роботами.
Компоненты для них, а также персонализированные лекарства изготавливаются в лабораториях. В целом изменяются традиционные отношения между пациентом, врачом, лабораторией и машиной: медицина становится индивидуальной, более точной и более сложной. Этот принцип осуществляется вплоть до общественного уровня, где огромные массивы данных о состоянии здоровья большого числа индивидов объединяются в своего рода модель медицинского прогноза для всего населения.
Тренд № 1: алгоритмы лучше лечат
Искусственный интеллект распознаёт рак кожи
Система профилактики рака кожи с применением смартфона действует благодаря распознаванию изображений. Она обнаруживает хаотическое разрастание тканей на фото родимого пятна.
Человеческое тело слишком сложно, чтобы понимать его как целое. Гораздо легче определить неполадки в системе, например, с помощью алгоритмов для распознавания образов. Нарушение сердечного ритма, хаотический рост клеток кожи или изменение голоса могут свидетельствовать о возникшей проблеме. Путём обучения машины в медицине можно отличить норму от отклонения. Это обещает успех, прежде всего, в мобильной профилактике болезней благодаря самим пациентам.
Так, в настоящее время разрабатывается несколько приложений, которые с помощью алгоритмов распознавания изображений могут идентифицировать проблемные родимые пятна, и они уже выполняют это точнее, чем когда-либо мог делать человек. Для этого не требуется даже очень хорошая камера или дорогой смартфон.
Этот метод является универсальным, независимо от того, используются ли визуальные данные, тоны сердца, особенности речи или абстрактные наборы данных. Путём сбора данных алгоритм учится отличать желательные образцы от нежелательных и затем с поразительной точностью находит их в новых данных.
Благодаря тому, что этот подход настолько хорошо зарекомендовал себя, он в настоящее время также испытывается для раннего определения болезни Паркинсона и шизофрении на основании коротких записей речи. Тем не менее, он также может применяться для анализа существующих массивов данных с целью поиска ранее неизвестных закономерностей, независимо от того, идёт ли речь об нераспознанных симптомах, скрытых взаимодействиях или даже мошенничестве с рецептами.
Впрочем, у алгоритмов уже появляются противники: поскольку алгоритмы находят связи, не улавливаемые ни одним человеком, они становятся непонятными (см. блок Проблема «черного ящика»).
Тренд № 2: роботы-хирурги и наномедицина
Робот-«оригами», созданный в Массачусетском институте, разворачивается в желудке или кишечнике; управление и перемещение осуществляется с помощью внешнего магнитного поля
Компьютеры уже довольно давно оказывают помощь при планировании хирургических вмешательств, а запрограммированные роботы, такие, как хирургическая система da Vinci, ассистируют людям-хирургам, обеспечивая выверенное перемещение инструментов. Их потенциал увеличивается вместе с точностью конфигурации их моделей пациентов.
Благодаря новым методам распознавания изображений они теперь настолько точны и современны, что роботы могут проводить операции частично или полностью автоматически. Так, например, робот Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) под наблюдением сшивает мягкие ткани с миллиметровой точностью. Свои выходные данные он получает от системы флуоресценции и передачи изображений в 3D, а также датчика давления.
В будущем медицинские наноботы будут выглядеть следующим образом: действующие подобно рою устройства размером с клетку, которые самостоятельно выполняют «профилактические работы» в организме, например, помогают при наращивании костей или отмечают клетки опухоли для иммунной системы. При этом наномедицина будет использовать механизмы тела: наноботы плывут в жидкостях организма к своей цели, как мини-«бродяги» прикрепляются к аутогенным клеткам или располагаются и формируют ткань вокруг органов, нуждающихся в помощи.
Тренд № 3: Из приёмной — в гостиную
Роботы-сиделки оказывают помощь при уходе за пожилыми и больными людьми; их человекоподобный внешний вид создаёт доверительную атмосферу
Основой для медицины будущего представляются новые объёмы данных, в которые также вносят свою долю и сами пациенты, благодаря новым инструментам диагностики и своей инициативе к самостоятельным измерениям. В этом случае смартфон может внезапно сообщить: лучше сходи к врачу, твоё сердце вытворяет странные вещи! Традиционные места медицинского приёма и в самом деле меняются: диагностика производится рядом с пациентом или незаметно по его профилю данных в вычислительном центре.
Кроме того, существует также целый комплекс биодатчиков и мини-лабораторий, которые могут выполнять сложные исследования без профессиональных знаний своих пользователей. Так, например, пациенты с маниакально-депрессивным психозом, к примеру, должны измерять содержание лития в крови с помощью хемосенсоров, а мужчины, желающие иметь детей, — качество спермы.
В виде проглоченной нанопроволоки подобные микро-лаборатории могли бы исследовать весь кишечник на биомаркеры раковых опухолей и, при их наличии, отправить уведомление на смартфон (и согласовать дату посещения проктолога). Благодаря объединению устройств в единую сеть медицинский персонал может управлять всё большим числом операций дистанционно, в том числе с помощью хирургических роботов. Подобные массивы данных смещают фокус с лечения на профилактику. Но они влекут за собой новые требования к защите данных и риски конфиденциальности.
Из 3D-принтера появляются на свет не только «запчасти» для людей, но и «обновления»: более прочные, более эластичные
Проблема «черного ящика»
На машинное обучение возлагаются большие медицинские надежды: с помощью этого метода в массивах данных с высокой степенью надёжности могут определяться известные образцы, например, нетипичное разрастание тканей, изменения речи или неблагоприятные особенности. Однако этот метод рискован! Распознавание образцов, в отличие от традиционных методов, едва ли является убедительным для людей.
Статистически верные, но совершенно бессмысленные взаимосвязи возникают вследствие искаженных данных подготовки алгоритма или большого разнообразия данных. Таким образом, дело доходит до фатальных ошибочных диагнозов, причины которых остаются необъяснимыми. Поэтому исследователи данных (например, Рич Каруана) предостерегают от слепой уверенности в алгоритмических «черных ящиках». Вместо этого необходимо выбирать традиционные методы, даже если они являются менее точными. И ещё: компании оберегают «чёрные ящики» от независимого контроля и тем самым монополизируют знания. Здоровье не должно становиться тайной.
Тренд № 4: биологические имплантаты из 3D-принтера
Пластиковые протезы из 3D-принтера — это только начало: не только печатные оригиналы становятся более сложными и бионическими (например, модель ноги козы, смоделированная командой исследователей). Материалы также становятся более интеллектуальными: новые протезы экономят энергию, передают сигналы обратной связи усилий в нервную систему и даже могут перемещаться с помощью мускульных импульсов.
3D-печать также увеличивает производство биоматериалов. Так, некоторые исследовательские группы представили методы изготовления полностью совместимой человеческой кожи: с помощью одного из них кожу «печатают» непосредственно на рану, которая ранее была измерена с помощью лазера. Другие послойно наносят в кюветы кожные структуры, которые в дальнейшем могут свободно использоваться. Преимущества аддитивной печати: с помощью подобных методов могут также создаваться сложные 3D-структуры из различных материалов, например, целые органы.
Тренд № 5: Индивидуальное лечение
По массе
Сети фастфуда используют высокие технологии для того, чтобы тайком сделать свою еду более полезной. Это могло бы помочь людям, мало заботящимся о здоровье, питаться лучше
Эти четыре разработки встречаются в супер-тенденции персонализированной медицины: вместо диагностики и терапии, направленных на помощь как можно большему числу людей, развиваются методы индивидуального лечения и производятся медикаменты для отдельных пациентов.
Например, при лечении рака лёгких это уже осуществляется с помощью т. н. «таблеточной терапии»: при этом с помощью генетического исследования определяется, существует ли определённая мутация клеток в опухоли, а затем на неё воздействуют специально подобранными медикаментами с меньшим числом побочных эффектов.
Персонализированная медицина пока находится в начале своего пути. Однако на горизонте уже ждёт генетика. В конечном итоге, благодаря новейшему методу редактирования генома CRISPR/Cas, который отличается низкими затратами и пригодностью для использования в массовом порядке, будет применяться индивидуальное вмешательство в генетический материал пациентов и возбудителей болезней.
Актуальная тема дискуссии: фармацевтическая промышленность находится в лихорадочном поиске новых биомаркеров, в том числе молекулярных следов данных или даже таких, из которых могут развиваться опасные болезни, протекающие без симптомов.
Будущее для всех
Соединённые
проводами
Космонавты на борту
МКС постоянно соби-
рают собственные
медицинские данные
и испытывают опера-
ции с использовани-
ем электронных ме-
тодов для оказания
первой помощи в
космосе
Современная медицина всегда была и историей технического успеха. В наши дни, когда всё больше стираются границы между биологией и технологиями, это могло бы означать новый порядок вещей для человека: считаются ли в этом случае болезнями пороки, ранее оцениваемые как природные? Если машины «заболевают», можете ли вы подхватить от них вирусы?
При этом не стоит забывать: величайшие открытия медицины никогда не привлекали всеобщее внимание. Искусство врачевания всегда расцветало именно в тот момент, когда могло принести наибольшую пользу человечеству, то есть тогда, когда оно становилось дешевле, проще, доступнее и универсальнее. И, возможно, это является одной из главных задач медицины будущего: обеспечить возможность исцеления всем, а не только избранным, с огромными затратами и невероятными методами.
Медицина будущего должна оцениваться по результату, а не по внешнему воздействию, поскольку её задачей является лечение болезней, а не празднование сногсшибательных успехов или упование технологическими новациями.
ФОТО: Universidad Carlos III de Madrid; Thomas Splettstoesser/wwwscistylecom/Wikipedia/CC BY-SA 4.0; dpa/Picture Alliance/AP Photos/Eric Risberg; Northwestern University; NASA; Fraunhofer IPA; Melanie Gonick/MIT