06.11.2018

Андрей Ломоносов: «Бизнес все чаще развивает свои продукты, вкладываясь в большую науку»

С 29 октября по 2 ноября 2018 года в Казани прошла V Международная конференция «Постгеном’2018: В поисках моделей персонализированной медицины». Ntinews.ru поговорил с одним из участников конференции, соруководителем направления «Биомедицина» рабочей группы Хелснет (HealthNet) Андреем Ломоносовым — о самой конференции, использовании больших данных в медицине.

— Расскажите, пожалуйста, как большие данные могут помочь медицине? В каких основных областях их можно применять?

— На конференции много об этом говорили. Могу отметить ряд докладов в рамках сессии «Медицинская информатика и цифровая медицина», в подготовке которой наряду с академиком РАН Андреем Лисицей, членкорром Сергеем Румянцевым, приняли участие и представители HealthNet.

Например, НМИЦ им. В.А. Алмазова МЗ РФ в Санкт-Петербурге на базе больших данных строит «умную клинику». В своем докладе они показывали примеры того, как большие данные применяются на самых разных уровнях: от управления эффективностью работы самой больницы до лечения отдельного пациента. Например, cпециалисты центра анализировали траектории пациентов, у которых диагностировали острый коронарный синдром. Они обнаружили, что пациенты проходят специалистов в разной последовательности. И это серьезно сказывается на эффективности лечения. Поэтому построив траекторию пациентов оптимально, уже можно повысить качество лечения.

Еще один пример - оптимизация работы скорой медицинской помощи. В Санкт-Петербурге в определенные часы очень низкая средняя скорость движения транспорта из-за пробок, даже у машины со специальным сигналом. Анализ трафика позволяет находить самые быстрые способы доставки пациента в больницу.

Третий пример – оценка качества работы медицинской службы. Специалисты по работе с данными посмотрели на массиве большого числа данных как врачи заполняют электронные медицинские карты, сколько там опечаток, и обнаружили, что в том, как врач описывает определенные особенности диагноза пациента, есть большой процент ошибок. Что можно сделать, чтобы эту ситуацию поправить? Оказалось, что реально создать систему поддержки принятия решения, которая подсказывает врачу, когда ему нужно проверить вводимые данные. Внедрение системы позволило значительно уменьшить количество технических ошибок, связанных с заполнением карточек.

— А как используются большие данные для анализа состояния пациента? Это, наверное, больше работа с информацией о генах, клетках, системах организма?

— Не только. На той же конференции в докладе «Оценка параметров старения организма с помощью носимой электроники» коллегии из компании «Геро» и МФТИ рассказывали об исследовании, в ходе которого они, просто анализируя данные смартфонов, обнаружили очень интересную вещь. Оказалось, что степень подвижности людей коррелирует с процессами старения. Например, активность снижается, когда человек болеет или долго работает, - что ускоряет процессы старения, а вот поездка в отпуск, когда активность возрастает, – замедляет.

Можно сказать, что это все и без исследования было понято. Но метод, применяя математические алгоритмы, позволяет обнаруживать долгосрочные риски для здоровья, определить биологический возраст, который может сильно отличаться от фактического. Пока исследование предварительное, но оно уже заинтересовало несколько международных журналов, сделавших публикации о применении этого метода.

Что же касается генов и клеток, то очень интересным был доклад Павла Лохва из ИБМХ РАН «Цифровая прецизионная диагностика заболеваний на основе метаболомного анализа крови». Он рассказывал о разрабатываемом в его институте тесте, который по образцу крови анализирует одновременно сотни метаболитов, обнаруживая маркеры многих заболеваний с очень высокой степенью достоверности. Но это методика научная, не клиническая, и регистрацию еще не прошла.

Там же были представители компании «Генотек», которые рассказывали про анализ публично доступных геномных и фенотипических данных для выявления новых маркеров заболеваний, и существующих трудностях обмена такими данными для совершения новых открытий в области геномики. Они рассказали об исследовании, сделанном на собственной базе больших геномных данных, в ходе которого удалось идентифицировать несколько мутаций, ассоциированных со сложностью отказа от курения. И это тоже анализ больших данных.

Мне понравилось то, что в ходе сессии я увидел не просто фундаментальную науку, а научные исследования, сделанные коммерческими компаниями, для того чтобы развивать свои собственные продукты и при этом делая науку.

— Вы сказали, что с помощью смартфона можно анализировать какие-то функции организма. Сейчас таких приложений развивается все больше. Но есть ли среди них те, которые помогут относительно здоровому пациенту, который еще ни о чем не подозревает, выявить какие-то опасные болезни заранее или какие-то важные рекомендации получить сейчас, или это только на уровне игры или развлечения?

— Это достаточно большой вопрос и большое поле, которое сейчас активно развивается. Яркий пример — это решение гиганта Apple выпустить часы Watch4, которые могут снять у своего владельца ЭКГ и они же могут отправить сигнал врачу, если вы, например, упали и не встаете. Аналогичные сервисы есть у нас. Например, компания «Кнопка жизни» делает что-то подобное в России. Существует кардио-флешка, которая позволяет дома или на работе за три минуты снять ЭКГ и отправить ее для автоматической расшифровки кардиологу, который посмотрит и выдаст рекомендацию. Компания «Швабе», кстати, выпустила кейс для смартфона, который позволяет снять ЭКГ. По этим примерам видно, что рынок разворачивается в сторону таких решений.

Однако, чисто медицинское применение таких приложений пока еще ограничено. То есть, когда мы говорим про какую-нибудь носимую электронику, например, фитнес-трекеры, то информация с них не дотягивает до необходимого медицине уровня качества, надежности данных, то есть по этим данным нельзя ставить диагноз. Но определенную обратную связь такая электроника предоставляет.

Вот, например, один из проектов НТИ – компания Healbe выпускает браслеты, измеряющие количество калорий, которые вы получили с пищей. Это позволяет пользователю лучше контролировать свой образ жизни с точки зрения питания. А если он контролирует свое питание, то это позволяет уменьшить нагрузку на организм, снизить вес, контролировать потребляемое количество жидкости. Это и является превентивной мерой, которая в долгосрочном периоде позволит себя чувствовать лучше и здоровее.

— Занимаетесь ли вы сейчас медицинскими стартапами, связанными с большими данными? Какие направления в медицине наиболее перспективны с точки зрения сбора и анализа больших данных?

— Наиболее бурно большие данные развиваются в области распознавания изображений. Уже показано, что искусственный интеллект, правильно обученный на хорошей выборке, может точнее, чем патолог, определить на картинке опухоль на ранней стадии. Это уже доказано в Штатах, и у нас это потихоньку внедряется, в том числе, в Москве.

Вторая очень интересная область — геномные данные. Себестоимость получения полного генома сейчас стремительно падает, и лет через пять ожидается, что она будет порядка 100 долларов. Сейчас это около 600 - 1000 долларов (в США). И это как раз то самое время, когда проанализировать ваш геном будет стоить столько же, сколько сделать какой-либо сложный, но привычный тест. Это будет рутиной.

Скорее всего, в результате изменится то, как работает медицина, как работает индустрия питания, как работает wellness. Понимание этих данных повлияет на большое количество связанных с медициной индустрий, с которыми мы взаимодействуем. Поэтому в этой области случился настоящий бум: инвесторы охотно вкладываются в расшифровку сотен тысяч, миллионов геномов. Происходит активная генерация знания, и, вместе с тем, снижается порог входа компаний на рынок.

Третья область – это данные поведенческого анализа, Интернет вещей в области медицины. Большинство проектов реализуется для фитнес-индустрии, или для программ контроля состояния здоровья на предприятиях. Например, операторов какого-то сложного оборудования, либо тех, кто находится в зонах повышенной опасности.

Беседовала Екатерина Мищенко

Подписка на обновления

«Информбюро 20.35» делает почтовую рассылку самых интересных публикаций один раз в неделю. Введите свой адрес, чтобы получать рассылку и всегда быть в курсе событий.