Если говорить о внедрении цифровых технологий, последние несколько лет стали знаковыми для медицины. Мы стоим на пороге начала глобального перехода части традиционной медицины в онлайн и внедрении технологий ИИ (искусственного интеллекта). Основной сдерживающий фактор для медицины будущего по-прежнему относится к сфере законодательства, а также обеспечения требуемого уровня безопасности и защиты данных.
Медицина будущего: digital-технологии
- Цифровое здравоохранение. На государственном уровне в медицине будущего мы будем наблюдать продолжение цифровизации сферы здравоохранения. Внедрение технологий будет направлено на повышение эффективности работы специалистов, создание безбумажной среды, совершенствование применяемых методов. Электронные медицинские карты позволят стереть границы между учетом историй болезней между учреждениями. Единый банк данных (симптомов, лекарственных средств и т.д.) поможет автоматически формировать врачу рецепты парой кликов. Основная задача медицины будущего сегодня – это не заменить врача, а создать системы и инструментарий, который позволят освободить врача от рутины.
- Телемедицина. Еще одно направление цифрового здравоохранения – сервисы телемедицины, которые позволяют коммуницировать пациенту и врачу. Сейчас они набирают популярность, поскольку обеспечивают доступ к профессиональной медицинской поддержке на расстоянии и в режиме онлайн. Диагностика и консультирование онлайн становятся обыденностью. Первой крупной ласточкой можно назвать Яндекс, запустивший онлайн сервис «Яндекс Здоровье» – приложение и сайт для онлайн-консультаций с врачами. В России телемедицина получила стимул к развитию после подписания президентом закона о легализации телемедицины.
- Искусственный интеллект в медицине. Продолжится применение технологий искусственного интеллекта в медицине. Такие технологии становятся незаменимыми помощниками организации лечебного процесса. Уже сделаны первые шаги по разработке диагностических систем на основе машинного обучения. Лидеры развития технологий ИИ: Google, IBM, Microsoft. Разрабатываемый IBM Watson – искусственный интеллект в области медицины будет помогать врачам в анализе больших данных, мониторинге отдельных пациентов и социальных групп, принятии важных решений. Google Deepmind Health использует данные медицинской документации, чтобы обеспечить эффективные и оперативные услуги в области медицины. Также применение искусственного интеллекта в медицине сможет помочь человеку не только подбирать лечение, но и создавать более эффективные препараты при помощи глубокого обучения и возможности быстро анализировать химический состав.
- Визуальное распознавание. Активно начнет развиваться внедрение технологий визуального распознавания. Мы внедряли решения, позволяющие автоматически по фото определять отклонения от нормы или технологии распознавания объектов на фото – такие решения можно внедрять в самых различных направлениях медицины. К примеру, технология исследователей из Великобритании уже позволяет выявить генетические заболевания в автоматическом режиме по фотографии. Компьютер в зависимости от полученных снимков лица пациента спрогнозирует, какие проблемы грозят пациенту в будущем.
- Развитие IoT. IoT, или «интернет вещей» – это носимые устройства, различные датчики, умная одежда. Искусственный интеллект в сфере медицины и носимые устройства становятся привычными средствами мониторинга состояния человека.
- Прогнозная медицина. Развитие технологий машинного обучения и больших данных (Big Data) позволят создавать точные прогнозные модели. Возможность обрабатывать большое количество данных и формировать на их основе выводы крайне важна для сферы здравоохранения. Например, системы смогут заранее спрогнозировать на основе разных факторов возможные проблемы здоровья в будущем.
- Расширение использования дополненной реальности. В настоящее время эта, как вначале казалось, развлекательная технология проникла в медицинскую область. Например, цифровые контактные линзы от Google оптимизируют курс лечения диабета с помощью измерения уровня глюкозы в слезных протоках. Использование дополненной реальности во время операций уже сейчас активно тестируется – данные, которые поступают после сканирования, передаются на очки хирургу, так что хирург в прямом смысле видит сквозь тело пациента.
- Роботизация в медицине. Микро- и нанороботы начнут участвовать в операциях, а обычные роботы смогут заменить сиделок и выполнять часть рутинной работы медицинского персонала. Уже сейчас робот-сиделка может поднимать и укладывать пациентов в постель, помогать им вставать с кресла-коляски и переворачивать лежачих больных для предотвращения пролежней. На следующем этапе развития роботы в сфере медицины будут выполнять простые медицинские манипуляции и забор биоматериала для лабораторных анализов.
- 3D-печать. Продолжится внедрение технологий 3D-печати в сочетании с новыми полимерами и развитием 3D-сканирования. Биотехнологическая промышленность активно работает над 3D-печатью живых клеток и каркасов тканей. Ожидается новый уровень создания имплантов, имитирующих органы человека, что откроет новые возможности в медицине.
- IT-стартапы в области здравоохранения. Будет наблюдаться дальнейшее развитие стартапов, которые предложат инновационные решения для различных прикладных задач в медицине. Биотех и медицина сегодня являются одними из самых перспективных и востребованных направлений в высокотехнологичном бизнесе.
- Цифровая медицина и глобализация. Цифровая медицина будет активно развиваться, предоставляя более доступные и эффективные медицинские услуги. Глобализация медицины приведет к расширению сотрудничества между странами и обмену передовыми технологиями и методиками лечения.
Ускорение медицинской информации и будущее здравоохранения
Ускорение медицинской информации. Мы живем в эпоху, когда поток медицинской информации растет с пугающей скоростью. Если в начале прошлого века медицинские знания удваивались каждые 50 лет, то к 2000-м годам это происходило уже за 5 лет. Недавно генеральный директор IBM, Вирджиния Рометти, заявила, что в настоящее время медицинская информация удваивается каждые 60 дней! Этот процесс будет только ускоряться в будущем.
Обеспечение клинических данных и поддержки решений. Знания по клиническим дисциплинам, преподаваемые студентам медицинских вузов, иногда устаревают уже к моменту их выпуска. В будущем университеты будут преподавать фундаментальные науки, такие как анатомия, гистология и физиология, а затем обучать студентов использованию информационных систем, которые будут обновляться практически ежедневно по мере поступления новых исследований. Наиболее популярные из таких систем включают UpToDate, DynaMedPlus и ClinicalKey. Эти системы основываются на доказательной медицине и международных исследованиях, используя диагностические и лечебные подходы ведущих мировых медицинских ассоциаций, делая медицину глобальной. Примечательно, что система EBMG (Evidence-Based Medicine Guidelines), переведенная на 10 языков и признанная национальным стандартом в Турции, Бельгии, Франции и Финляндии, используется в 16 странах мира, но о ней знают немногие. Например, в Финляндии её используют 97% врачей. Система отличается компактностью, доступностью текстов и возможностью встраивания в медицинские информационные системы.
Знаниевые электронные системы поддержки принятия врачебных решений (Знаниевые ЭСППВР). Основная проблема использования таких систем, как EBMG, заключается в том, что врач сам должен делать запрос в систему, а большинство врачебных ошибок происходит из-за того, что врач думает, что знает, как диагностировать и лечить, но ошибается. Знаниевые ЭСППВР создаются на основе таких систем, как EBMG, и систем медикаментозного лечения, чтобы активно вмешиваться в процесс принятия решений. Например, такая система может напомнить врачу о необходимости проверить наличие аллергии на ацетилсалициловую кислоту у пациента с астмой перед назначением препарата. Эти системы интегрируются в медицинские информационные системы и анализируют историю болезни и назначения врача онлайн, используя алгоритмы и правила, основанные на информации из систем типа EBMG.
Искусственный интеллект в медицине. В России активно обсуждается внедрение искусственного интеллекта в медицину. Хотя в будущем искусственный интеллект займет свое место в здравоохранении, на данном этапе его необходимо обучить на основе огромного количества структурированной и достоверной информации. Если входящая информация будет неверной, искусственный интеллект будет принимать ошибочные решения. Примером этому служит одна американская система, которая в США работала относительно хорошо, но в Дании принимала правильные решения только в 33% случаев из-за различий в подходах к лечению онкологических больных. На данном этапе развития человечества преждевременно говорить о том, что искусственный интеллект может заменить врача.
Геном человека и будущее медицины. Увеличение медицинской информации происходит не только за счет новых исследований, но и за счет получения большего количества данных о геноме людей. В Финляндии к 2033 году планируют внести информацию о геноме всех жителей в общегосударственную систему здравоохранения. Это позволит эффективнее планировать затраты и проводить профилактику заболеваний. Например, если у человека обнаружат ген, связанный с целиакией, он сможет сократить потребление глютенсодержащих продуктов, предотвращая заболевание. Или, например, определенные гены, связанные с диабетом 1 типа, могут быть активированы при инфицировании определенным штаммом энтеровируса. В будущем такие технологии позволят каждому человеку получать список рисков для здоровья на основе генотипа, что поможет предотвратить заболевания через профилактические меры.
Обработка больших данных и мониторинг здоровья. Анализ генотипов и историй болезней пациентов позволит планировать затраты на здравоохранение для целых регионов. Медики смогут получать информацию о необходимых тестах для определенных групп населения и составлять индивидуальные планы диспансеризации. Уже сейчас важно информировать людей о здоровье и использовать различные устройства для мониторинга показателей организма. Широко используются мониторинг артериального давления, пульса у пожилых людей и глюкозы у больных диабетом удаленно. Медицинские работники могут быстро реагировать на изменения параметров, получая уведомления от портативных устройств пациентов. Активные люди сами следят за показателями здоровья и связываются с врачами при изменениях для получения рекомендаций.
Будущее здравоохранения и цифровая медицина. Будущее здравоохранения тесно связано с развитием цифровой медицины. Постепенно пациенты будут лечить простые заболевания с помощью информационных систем с элементами искусственного интеллекта. Хотя эти системы пока несовершенны, они постоянно развиваются. Примером является британская система Babylon. Врачи будут заниматься сложными случаями, используя помощь информационных систем, но окончательное решение будет принимать человек. Врачи должны будут обладать критическим мышлением и уметь применять медицинские знания к каждому конкретному пациенту.
Трансформация и перспективы современного здравоохранения
Современный человек одновременно является и пользователем, и производителем данных. Данные меняют паттерны потребительского поведения, и по праву считаются самым ценным ресурсом нашего времени. Сегодня пациенты стремятся активно участвовать в процессе лечения: управлять своим здоровьем и контролировать его. Это требует предоставления каждому человеку большого объема данных, поэтому большинство трендов в здравоохранении связаны с систематизированным подходом к работе с информацией.
Ожидания пациентов от медицины формируются на основе их потребительского опыта, который ежегодно улучшается благодаря распространению онлайн-сервисов. Онлайн-запись на прием к врачу, карты доступности для людей с ограниченными возможностями, электронные аптечки и другие сервисы делают медицину ближе к пациентам. В ближайшие пять лет эта тенденция сохранится и усилится. Ключевыми трендами в системе здравоохранения станут персонализированная медицина, развитие предиктивной диагностики и предоставление каждому пациенту исчерпывающей информации о состоянии его здоровья. Профилактика заболеваний как перспективный подход к поддержанию здоровья делает прогнозную аналитику актуальным направлением в здравоохранении.
С увеличением потребности в формировании полной картины о состоянии здоровья пациента будет расти объем данных, с которыми придется работать врачам и медицинским работникам. Технологии помогут справиться с этой проблемой.
Цифровая трансформация в медицине. Согласно обзору компании PSFK, в ближайшие пять лет мы увидим следующие проявления цифровой трансформации в здравоохранении:
- Переход от электронных карт пациента к API пациента, открытым интерфейсам прикладного программирования. Пациенты смогут сами заполнять карты, что облегчит работу врачей: трекеры будут собирать данные в реальном времени и формировать полную картину о состоянии здоровья.
- Изменение алгоритма постановки диагноза. Врачи будут получать доступ к огромному массиву данных, хранящихся на облачных сервисах, что расширит их возможности для точной диагностики. Дополнительная информация из клинических случаев, оцифровывание содержания медицинских библиотек и возможность общения в режиме реального времени через мессенджеры увеличат шансы на правильное лечение.
- Переход от готовых лекарственных средств к кастомизированным. Доступные тесты ДНК позволят создавать индивидуальные препараты с минимальными побочными эффектами.
Будущее уже близко. Разрабатываются перспективные решения, которые позволяют заглянуть в будущее медицины. Например, компания Xbird создала автоматизированный личный дневник для прогнозирования возможных диабетических приступов. Продукт от компании Genesight помогает врачам подбирать лекарства на основе генетического теста. Ученые из Национального университета Сингапура разработали таблетку, напечатанную на 3D-принтере, содержащую несколько лекарств с разным периодом высвобождения. Компания Multiplylabs создала кастомизированный витаминный комплекс, который можно корректировать каждые две недели. Эти примеры подтверждают, что новая модель развития здравоохранения предполагает партнерское взаимодействие с пациентами.
В ближайшем будущем лояльность к врачам, представителям государственно-частного партнерства и государственных организаций будет зависеть от их готовности следовать принципам открытости и доверия, ставя интересы пациента в приоритет.
Тренды фармацевтического рынка. В фармацевтической индустрии, как неотъемлемой части здравоохранения, также произойдут изменения. Омниканальность из тренда уже превращается в обычную практику. Возникает потребность в автоматизации маркетинговых инструментов, формировании собственных баз клиентов и обработке big data для определения наиболее эффективных методов взаимодействия. Важным трендом становится партнерство и коллаборации между представителями разных отраслей, что повышает конкурентоспособность. Закон о государственно-частном партнерстве в области IT-систем признает программное обеспечение, базы данных и другие объекты информационных технологий объектами концессионных соглашений, что открывает новые горизонты для развития фармацевтической отрасли.