Наука о данных трансформирует медицинский сектор, подвергая фундаментальным изменениям основы мониторинга и профилактики заболеваний, диагностики и лечения. В этой статье рассматривается роль Data Science в медицинской сфере, её основные применения, преимущества, проблемы, а также будущие тенденции.
Data Science в медицине
Наука о данных — это практика использования алгоритмов, статистики и методов машинного обучения для анализа и интерпретации сложных данных. Ежедневно в здравоохранении генерируется огромный объём информации из историй болезни пациентов, медицинских изображений, носимых устройств и других источников.
Медицина имеет давнюю традицию использования исследований и глубокого анализа данных для получения новых знаний о развитии заболеваний, разработке лекарств и многом другом. С помощью передовых технологий всё это можно выполнять быстрее, точнее, в большем масштабе и с меньшими финансовыми затратами.
Аналитика на основе предиктивных моделей
Этот подход позволяет прогнозировать заболевания, когда у пациентов нет видимых симптомов или даже тенденций к их возникновению. Например, исследовательская группа экспериментировала с моделями предиктивной аналитики для выявления пациентов с ранним диабетом. Учёные использовали больничные данные и обнаружили, что можно построить надёжную модель машинного обучения, используя профили пациентов и назначенные им лекарства.
В другом примере исследовательская группа создала инструмент, который способен предсказывать множественную миелому. Он учитывает геномику опухоли и назначенное лечение. В ходе проекта исследователи определили 90 генов, которые могут присутствовать в опухоли и иметь высокий потенциал мутации. С этими знаниями инструмент может предсказывать 12 различных типов этого заболевания.
Медицинская визуализация и диагностика
Машинное обучение произвело тихую революцию в медицинской визуализации и диагностике. Алгоритмы проводят точный анализ различных изображений (например, рентгеновских снимков, МРТ и КТ) для обнаружения отклонений от нормы. Это ускоряет диагностику и повышает точность, что приводит к лучшим результатам для самой заинтересованной стороны — пациентов.
Например, Медицинский цифровой диагностический центр (MDDC), созданный СберомМедИИ, помогает улучшить диагностику при помощи науки о данных и технологий искусственного интеллекта. Там анализируют КТ-изображения брюшной полости, головного мозга для диагностики инсульта и грудной клетки для диагностики заболеваний легких; маммографические снимки; рентген-изображения органов грудной клетки, коленных суставов и стоп; МРТ-снимки поясничного отдела.
Геномика и прецизионная медицина
Наука о данных продвигает геномные исследования. Анализируя генетические данные, исследователи могут идентифицировать маркеры, связанные с заболеваниями. Это, в свою очередь, может привести к более точной диагностике и целенаправленному лечению.
Всё распространённее становятся индивидуальные терапевтические стратегии, основанные на генетических данных и образе жизни пациента. Например, лечение рака можно адаптировать к генетическому профилю опухоли, что повышает вероятность успешного лечения. Такой вид персонализированной медицины уже давно рассматривается как будущее этой сферы.
Ещё один пример: используя технологию науки о данных для анализа электронных медицинских записей, учёные смогли успешно идентифицировать геноспецифические сигнатуры эпилепсии у детей. В будущем это поможет разработать более эффективные методы лечения и использовать улучшенные инструменты клинической помощи.
Носимые устройства
Сейчас очень популярны носимые медицинские устройства для самых разных задач, от отслеживания фертильности и фитнес-трекинга до прогнозирования заболеваний. Собранные ими данные могут быть использованы для обнаружения ранних признаков проблем со здоровьем, что позволит оказывать своевременную медицинскую помощь.
Электронные медицинские записи
Сегодня они играют центральную роль в здравоохранении. Базы данных на основе медзаписей помогают улучшить мониторинг и анализ, повысить эффективность работы с пациентами, выявлять тенденции, а также отслеживать динамику терапии. Например, на основе записей электронной медицинской карты диагностический ассистент «AIDA» помогает врачам ставить окончательные диагнозы, и в настоящее время уже применяется в московских взрослых поликлиниках.
Открытие и разработка лекарственных препаратов
Для этого необходимо понимание сложных биологических и химических взаимодействий. Data Science предоставляет подробную прогностическую и аналитическую информацию о влиянии различных химических соединений на человеческий организм. Это снижает человеческий фактор и сопутствующие ошибки, а также сокращает время на обработку больших данных.
Например, ученые из австралийского университета создали программу искусственного интеллекта Search Algorithm for Ligands (SAM), которая «учится» на существующих вакцинах и определяет правильные наборы препаратов и соединений для создания более эффективных вакцин для людей.
Виртуальная помощь
В настоящее время аналитики-исследователи создают платформы ИИ, которые должны помогать пациентам и просто заинтересованным людям получать максимально понятное и полное представление о своём здоровье, а также рекомендации по профилактике, диагностике и лечению выявленных заболеваний. Например, сервис «Симптом-чекер» ставит предварительные диагнозы и подбирает нужного врача на основе симптомов, о которых сообщает пациент с помощью текстового или голосового сообщения. Также приложение AI Resp определяет респираторные заболевания на основе предоставленных пациентом записей кашля, голоса и дыхания.
Управление работой в больницах
Анализ внутренней информации о работе больниц помогает выявлять неэффективность и оптимизировать рабочие процессы: улучшать график работы персонала, управлять запасами и сокращать длительность ожидания пациентов. Например, центр управления госпитализацией пациентов с подозрением на инсульт с применением ИИ «УДАР» помогает врачам маршрутизировать пациентов, у которых, вероятно, произошёл инсульт. Это ускоряет реагирование бригады скорой помощи и снижает смертность.
Мониторинг общественного здоровья
Наука о данных помогает контролировать общественное здоровье с помощью анализа крупномасштабных массивов информации для выявления вспышек заболеваний на ранней стадии и отслеживания распространения инфекций. Например, ученые смоделировали эпидемию вымышленного вируса Catasat в городке Дьюберри Холлоу, и алгоритм ИИ сымитировал поведение горожан в условиях карантина и на самоизоляции.
Преимущества для поставщиков медицинских услуг и пациентов
Например, простая модель помогла спрогнозировать риск инсульта у взрослых пациентов, страдающих мигренями. При дальнейшем исследовании она могла бы помочь выявлять уязвимых пациентов и оказывать им медицинскую помощь ещё до того, как произойдет сосудистая катастрофа.
Говоря о прогнозах, нельзя не задаться вопросом: «Могла ли предиктивная аналитика предвидеть пандемию COVID-19?» Вероятно, да. BlueDot, канадская компания, создающая предиктивную аналитику и решения на основе ИИ, 30 декабря 2019 года выпустила предупреждение о росте неизвестных ранее случаев пневмонии в Ухане. Всего девять дней спустя ВОЗ опубликовала официальное заявление, в котором объявила о появлении нового коронавируса.
Проблемы и идеи по их решению
Преимущества внедрения науки о данных в здравоохранение многочисленны. Но всё ещё есть много проблем, требующих надёжных решений.
-
Поскольку отрасль здравоохранения всё больше полагается на данные, как никогда важно поддерживать безопасность этой системы. Атаки программ-вымогателей не обходят стороной и больницы, нарушая их работу и затормаживая лечение пациентов. Стратегии обеспечения конфиденциальности и безопасности данных включают в себя шифрование, контроль доступа и регулярные проверки безопасности.
-
Для организаций интеграция новых технологий с устаревшими системами часто представляет собой проблему. Сложно найти решения, которые обеспечат совместимость данных.
-
К сожалению, данные здравоохранения часто разбросаны по системам с разными внутренними стандартами. Более того, информация не обновляется своевременно, что приводит к её устареванию. Системы управления данными помогают обеспечить точность, согласованность и полноту информации.
Будущие тенденции
Технологии и алгоритмы становятся всё сложнее, позволяя точнее анализировать медицинские изображения, выявлять тонкие закономерности и аномалии, которые могут быть пропущены человеческим глазом. Это помогает диагностировать патологические процессы на ранней стадии, повышая тем самым шанс на выздоровление пациента. Системы ИИ интегрируются в различные области медицины, включая рентгенологию, патологию и кардиологию, повышая точность и скорость диагностики.
Персонализированная медицина также получит большую выгоду от инноваций ИИ. Алгоритмы могут анализировать огромные массивы информации о пациентах, включая генетические данные, историю болезни и особенности образа жизни для разработки персонализированной терапевтической стратегии. Этот подход повысит эффективность лечения и снизит вероятность возникновения неблагоприятных побочных эффектов. ИИ также может непрерывно учиться на новых данных, адаптируя рекомендации по лечению по мере изменения состояния пациента.
ИИ может автоматизировать рутинные административные задачи, такие как планирование, выставление счетов и управление записями, чтобы медицинские работники могли больше сосредоточиться на уходе за пациентами. Прогностическая аналитика на основе ИИ может предсказывать результаты лечения, оптимизировать распределение ресурсов и улучшать логистику в медицинских учреждениях.
Устройства с поддержкой IoT могут облегчить телемедицину, позволяя поставщикам медицинских услуг удалённо контролировать пациентов и управлять их лечением. Также они могут помочь контролировать вспышки инфекционных заболеваний, отслеживая симптомы и схемы передачи патогенов. Это означает, что потенциальные преимущества устройств с поддержкой IoT выходят за рамки индивидуального ухода за пациентами.
Автор: Hanamime
