Цифровая медицина

Литуев В.

Гроув вложил $2 млн., а Intel – труд разработчиков примерно на $1 млн, чтобы создать и опробовать прототип этого апппарата, однако дело так и не продвинулось.

Раздражало Гроува и нежелание медиков и фармакологов возвращаться назад и искать причины неудач тех или иных испытаний. Так, в 2004 году биотехнологическая фирма Amgen начала клинические испытания средства от паркинсонизма – глиального нейротрофического фактора (GDNF). Но доля пациентов с улучшениями составила 20.0 %. А после того, как исследования на приматах показали высокий уровень токсичности GDNF, Amgen прекратила дальнейшие испытания на людях. Гроув изучил данные и заметил, что один из пациентов восстановился на 80,0 %.

«Кто этот человек и что мы знаем о нем?» – спросил он. Неизвестно, потому что никто не потрудился проследить его дальнейшую судьбу. Стивен Джил, британский нейрохирург, который проводил первый опыт по введению GDNF обезьянам, считает, что причиной токсичности был неправильный способ введения препарата в мозг обезьяны. Многие паркинсоники были очень огорчены решением компании прекратить испытания GDNF.

Десять участников испытаний безуспешно просили, чтобы им продолжили вводить препарат, они верили, что он помогает. Гроув спонсировал нескольких исследователей, которые пытаются вводить GDNF в мозг. Один из них, Кристоф Банкевич из Калифорнийского университета в Сан-Франциско считает, что поддержка Гроува кардинально ускорила его исследования. Банкевич добавляет, что Гроув сделал его более организованным: «Он заставлял меня быть хорошим менеджером». Сам бывший глава Intel тем временем пытался убедить одну крупную медицинскую компанию (никак с ним не связанную) получить лицензию на программу GDNF у Amgen, чтобы возродить ее.

Гроув был прирожденным гендиректором. Он любил руководить людьми, даже теми, кто на него не работал, – все во имя прогресса в лечении болезни Паркинсона. Гроув вникал в исследования, которые он финансировал, как будто они были его собственными, интересовался результатами, следил за ходом связанных исследований и предлагал новые эксперименты. И это доставляло ему удовольствие. При этом Гроув прекрасно понимал, что ему дорог каждый день.

В результате, победить Паркинсонизм ему не удалось, но он сильно продвинул медицину в этом напрвлении. Эндрю Гроув оставил наш мир в 2016 году в возрасте 79 лет.

Главное, что оставил нам в наследство талант Гроува это, во-первых, убеждение в том, что именно не врачи придают динамизм процессам прогресса в медицине. Во-вторых, понимание того, что медицинские исследования на генном уровне заводят в тупик. В-третьих, гениальный опыт Гроува навел меня на мысль о том, что все неудачи в медицинских исследованиях связаны с ошибками и не адекватными измерениями взаимодействия параметров крови и тканей на клеточном, молекулярном и генном уровне. Только обращение к математическому моделированию биохимических процессов способно изменить ситуацию в медицине. Биография Гроува не только воодушевляет меня как исследователя в применении математики в медицине, но и лишний раз убеждает в том, что эффективные лекарства будут сделаны на полях математического моделирования, а эффективная помощь индивидуальному пациенту будет оказана с той же помощью математического моделирования и IT-технологий, то есть с помощью диагностики персональных данных пациента. Его данных инструментальных обследований, данных анамнеза заболевания, значимых анализов крови. Этот процесс я называю эффективным действием IT-таблетки.

К настоящему моменту усилиями создателей и разработчиков IT-технологий складывается благоприятная ситуация в ауре медицинских услуг. Эффективность любой системы, включая, конечно, и здравоохранение показывает преобладание количества положительных взаимосвязей между «параметрами» в сравнении с отрицательными взаимосвязями между «процессами».

Симметричная матричная таблица Приложения 3 Главы 1 показывает, что над диагональю располагаются положительные вычисленные и значимые взаимосвязи

между параметрами, а под диагональю – отрицательные взаимосвязи. Если посмотреть на взаимосвязи числом больше трех, то мы увидим, что количество положительных взаимосвязей по вертикали и по горизонтали составляет 60 «ядер», а количество отрицательных «ядер» взаимосвязей по горизонтали и вертикали равно 40.

Очевидно, IT-технологии обеспечивают, хотя и противоречиво, объективный процесс внедрения IT-технологий в здравоохранение с положительными трендами.

Расчеты показывают, что из всей системы взаимосвязей именно анализы, прежде всего крови делают диагностику точной и сокращают практически до нуля возможности совершения ошибок. Достаточно сказать, что из всей совокупности факторов – независимых переменных – 61,4 % действуют положительно на такую зависимую переменную как АНАЛИЗЫ (см. таблицу Приложение 2, главы 1).

Таким образом, прежде всего АНАМНЕЗ и его заключительная форма – Выписной Эпикриз, и, главным образом, АНАЛИЗЫ, являются ключами охраны здоровья конкретных и индивидуальных пациентов.

Именно они делают медицину медициной.

И это не только непрофессиональное промедицинское мнение гуру IT-технологий Б. Гейтса, но и позиция профессиональных врачей, которые связывают будущее медицины с развитием информационных технологий.

Поскольку только таким путем медицина сможет перейти из разряда наук эмпирических, продвигающихся вперед путем проб и ошибок, в науки точные, основанные на строгих цифрах и формулах.

Всем хочется заглянуть за горизонт. В 2016 году была издана хорошая книга «БУДУЩЕЕ МЕДИЦИНЫ: ваше здоровье в ваших руках». Автор – Эрик Тополь – практикующий кардиолог и профессор геномики [2] и директор Института трансляционных исследований, знает о том, что пишет.

В книге обсуждаются сложнейшие проблемы онкологии и сердечно-сосудистых патологий, которые могут быть решены, в недалеком будущем, с помощью новейших аппаратных технологий и IT-приложений.

2

Геномика – раздел молекулярной генетики, посвященный изучению генома и генов живых организмов.

Книга, конечно, интересна, но пересказывать ее не имеет никакого смысла. Мы ее используем для того, чтобы путем аналитических процедур прикладной математики выявить глубинный смысл происходящих изменений в медицине. Традиционных путей решить такую задачу не существует.

Я поступил очень просто, как и в случае с книгой Б. Гейтса: взял две главы:

– Глава 6 «Мои анализы и сканограммы»

– Глава 7 «Моя история болезни и лекарственные назначения»

Получилось 48 страниц, которые были оцифрованы и преобразованы в математические модели, которые позволяют понять истинное состояние дел с «будущим» медицины.

Двадцать девять конструктов текста (см. приложение 8), которыми описаны поля оцифрованной матрицы, с помощью кластерного анализа, образовали структуру взаимосвязей параметров – конструктов текста – таким образом, что все взаимосвязи находятся и в «будущем» медицины между двумя «полюсами» Анализы и Врачи (см. приложение 9). Другими словами, в будущем IT-технологии не заменят (просто и не смогут заменить) профессиональных медицинских работников, но применение цифровых технологий вынудит непрофессионалов, работающих в медицинской сфере, неизбежно интегрироваться в медицинскую парадигму. Хотя, очевидно, кое-что придется изменять и в отношении врачей к IT-технологиям и математике.