Цифровизация как основа персонификации лечения и формирование предиктивных моделей. На примере онкологии.

Материалы XX-го Форума частных медицинских организаций регионов России

Представляем Вашему вниманию статью участника XX-го Форума в Санкт-Петербурге, к.м.н., члена совета директоров ГК «Новая медицина», главного врача  первой в России клиники интегративной онкологии ООО «Онкоклиника», финалиста конкурса «Лидеры России – 2021» Купова Сергея Сергеевича (Московская и Владимирская области).

В последнее время наблюдается тенденция среди предпринимателей, заработавших капитал в России после распада Советского Союза, к инвестированию в сферу здравоохранения. Это стало распространённой практикой переориентировать финансовые активы, полученные в нефтяной или аграрной отраслях, на медицинские проекты, причём такие инвестиции производятся как на уровне частных, так и государственных инициатив. Однако критическим аспектом является отсутствие обратного процесса: рыночные субъекты, первоначально сформировавшиеся в секторе здравоохранения, редко расширяют свою деятельность в нефтяную или информационно-технологическую сферы. Этот феномен отражает глубокие проблемы в структуре отечественной медицинской индустрии, где большинство инноваций остаются ограниченными внутренним рынком и не находят применения на международном уровне.

Усиление данной тенденции обусловлено активным привлечением государственных инвестиций в медицинский сектор, что сопровождается сокращением возможностей для частного бизнеса. Специфика работы в государственном секторе, характеризующаяся отсутствием здоровой конкуренции и преференциями, основанными на близости к ресурсам распределения бюджета, способствует формированию непродуктивной экосистемы. В такой среде получают развитие цифровые проекты типа «Продокторов», эксплуатирующие общественные настроения и критику в адрес медицинского сообщества, приводя к ситуации, когда медицинские учреждения вынуждены ориентироваться на мнения и отзывы пациентов, часто не обладающих специализированными знаниями в области здравоохранения.

Прогресс в области цифровизации медицинских услуг несёт в себе не только потенциальные риски, но и значительные преимущества. Доступ к передовым технологиям обеспечивает возможность преодоления системных ограничений и достижения лидирующих позиций в конкретных медицинских дисциплинах. Цифровизация, в частности, служит ключевым инструментом для повышения конкурентоспособности медицинских учреждений и специалистов на глобальном уровне.

Приобретение обширного парка медицинского оборудования и освоение хирургических навыков, хотя и являются важными аспектами медицинской практики, не исчерпывают весь спектр необходимых условий для качественного оказания медицинских услуг. Гораздо более сложной задачей является разработка и реализация стратегий, направленных на улучшение здоровья населения и увеличение продолжительности жизни пациентов. Такой подход был выбран при развитии направлений сопроводительной и интегративной онкологии в нашем учреждении, где основной целью стало внедрение передовых мировых технологий в сферу поддерживающей терапии онкологических заболеваний.

Цифровизация способствовала решению ряда ключевых задач в нашей практике. В частности, была разработана система внутренней оценки квалификации врачей, что позволило повысить качество медицинского обслуживания. Несмотря на критическое отношение к деятельности агрегаторов медицинских услуг, необходимость в объективной системе оценки медицинской помощи остаётся актуальной. В нашем учреждении ключевым критерием оценки эффективности работы является показатель выживаемости пациентов, который определяет стратегическую ориентацию клиники в целом.

Один из значимых параметров в нашей работе заключается в цифровизации персональных данных и автоматизации определённого спектра задач. В качестве примеров можно привести активационную терапию, персонализированную терапию с использованием селена и витамина С в высоких дозах. Стандартизация активационной терапии без применения цифровых инструментов невозможна, что является фундаментом для любых мер по индивидуализации лечения. Применение селена в высоких дозах, витамина С и глутатиона представляет собой ключевые метаболические подходы в интегративной онкологии, обладающие доказанной эффективностью и находящиеся в специфической взаимодополняющей связи. Разработка цифровой модели здоровья пациента становится нашей основной особенностью, что позволяет создавать обоснованные рейтинги врачей и оценки результатов лечения. Интегративная онкология характеризуется многофакторностью и динамичностью, представляя собой комплексные и переменные методы лечения, которые учитывают не только генетические, но и метаболомные аспекты. Мы внедряем десятки репозиционированных медикаментов и питательных веществ для достижения оптимального клинического эффекта в контроле над развитием опухоли. В конечном результате мы нацелены на разработку системы поддержки врачебных решений, основанной на обширном массиве данных, которая будет направлять врача к наиболее эффективным методам лечения, включая как стандартные протоколы и клинические рекомендации, так и весь спектр возможностей мировой медицины, как традиционной, так и дополнительной.

Подобные решения сейчас появляются в Индии, где создание искусственного интеллекта в сопроводительной терапии рака уже стало реальностью.

ZenOnco.io, признанный первым в Индии центром интегративной онкологии, является пионером в использовании искусственного интеллекта (ИИ) в онкологической помощи, предоставляя комплексную поддержку пациентам с раком. ZenOnco.io стремится трансформировать онкологическую помощь в Индии, сделав качественную интегративную онкологическую помощь доступной для всех. Их подход уникален, поскольку он сочетает в себе традиционное медицинское лечение с дополнительной терапией для предложения целостного ухода за онкологическими пациентами.

Платформа предоставляет глубоко персонализированные сведения для онкологических пациентов, обучаемые командой мультидисциплинарных специалистов. Это обеспечивает покрытие каждого аспекта ухода за пациентом, от традиционного лечения до дополнительной терапии, которая улучшает результаты для пациентов и их благополучие. Кроме того, ZenOnco.io подчеркивает важность поддержки сообщества и интегративной онкологии, демонстрируя через исследования, что пациенты, выбравшие интегративную онкологию, жили дольше и имели больше шансов выжить более пяти лет по сравнению с теми, кто получал только стандартное лечение. Это подчеркивает потенциал сочетания медицинского лечения с поддерживающей терапией для улучшения качества жизни и показателей выживаемости среди онкологических пациентов.

ZenOnco.io также запустил первое в Индии приложение для онкологического сообщества, CANNECT, которое соединяет пациентов, опекунов, выживших и экспертов. Эта платформа позволяет делиться опытом и знаниями, консультироваться с экспертами и лучше планировать лечение. Приложение поддерживает пациентов на всех этапах онкологического пути, от диагностики до лечения и выживания или паллиативного ухода, действуя как виртуальный госпиталь для немедленных ответов и планирования лечения.

Кроме того, ZenOnco.io и его сестринская организация, Love Heals Cancer, предоставляют полноценный комплексный уход через консультантов, доступных 24/7 для ведения онкологических пациентов в их лечебном пути. Это включает в себя выбор правильного онколога или больницы, прохождение диагностических тестов, получение лекарств для химиотерапии по доступной цене и консультирование по диете, эмоциональному благополучию и другим видам поддерживающей терапии.

ZenOnco.io также внесла вклад не только в уход за пациентами, но и в технологические инновации, такие как ZIOPAR (Предварительный отчет по интегративной онкологии ZenOnco.io), первый в мире инструмент на основе искусственного интеллекта для создания направленных отчётов о лечении рака. Этот инструмент уже помог более, чем 40 000 пациентам, подчеркивая важность использования технологий для улучшения результатов лечения рака.

Фундаментальным вопросом цифровизации является описание физиологической нормы. Как следствие оцифровывания нормы появится возможность оценки биологического возраста. Существуют разные подходы к оценке биологического возраста. Отдельные исследователи регулярно мониторят до 1300 лабораторных параметров для создания предиктивных моделей.

Оценка биологического возраста – это мультидисциплинарная задача, которая включает анализ большого количества параметров, включая лабораторные показатели, физиологические измерения и молекулярные маркеры. Для более серьезного и фактического обсуждения этой темы стоит рассмотреть несколько ключевых аспектов и методик, используемых в современной науке для оценки биологического возраста.

1. Лабораторные параметры и биомаркеры
Оценка биологического возраста может включать анализ до 1300 лабораторных параметров, в том числе биохимические, гематологические и молекулярные показатели. Среди них:
- Длина теломер - является одним из наиболее обсуждаемых маркеров старения, поскольку короткие теломеры ассоциируются с риском развития многих заболеваний и более ранним старением.
- Маркеры воспаления, такие как С-реактивный белок (СРБ) и фактор некроза опухолей альфа (ТНФ-α), которые могут указывать на хронические воспалительные процессы в организме, связанные со старением.
- Метилирование ДНК – еще один мощный инструмент оценки биологического возраста, который отражает эпигенетические изменения, происходящие с возрастом.

2. Физиологические и функциональные измерения
Физиологические и функциональные тесты могут включать оценку сердечно-сосудистой системы, легочной функции, мышечной силы и гибкости, а также неврологические тесты. Эти измерения помогают определить, насколько органы и системы организма соответствуют физиологической норме для данного возраста.

3. Молекулярные и клеточные маркеры
Включают анализ экспрессии генов, активности ферментов, состояния митохондрий и других клеточных компонентов. Изменения в этих параметрах могут указывать на молекулярные аспекты старения и потенциал для заболеваний, связанных с возрастом.

4. Модели машинного обучения
Современные исследования активно используют алгоритмы машинного обучения для анализа больших объемов данных о здоровье с целью создания предиктивных моделей биологического возраста. Эти модели могут интегрировать разнообразные данные, включая лабораторные показатели, медицинскую историю, образ жизни и генетическую информацию, для получения комплексной оценки состояния организма.

5. Индивидуальный подход и комплексная оценка
Важно понимать, что биологический возраст человека не является статичной величиной и может изменяться под влиянием множества факторов, включая образ жизни, медицинское вмешательство и технологии здравоохранения. Индивидуальный подход к оценке биологического возраста предполагает учет этих факторов и возможность корректировки старения путем изменения образа жизни, диеты, физической активности и применения целенаправленных медицинских и терапевтических процедур.

В заключение хотелось бы отметить, что методы оценки биологического возраста продолжают развиваться и важность этой области исследований растет с каждым годом. Разработка надежных и точных методов оценки биологического возраста открывает новые возможности для превентивной медицины и индивидуализированных стратегий замедления процессов старения, что может существенно улучшить качество и продолжительность жизни людей.