Персаналізаваная медыцына, Big Data і дыягностыка на аснове штучнага інтэлекту

Штучны інтэлект (ШІ) і big data змяняюць медыцыну на нашых вачах, даючы магчымасць высокапрадукцыйнага аналізу складаных захворванняў. Машыннае навучанне і перадавыя вылічальныя метады могуць выкарыстоўвацца для эфектыўнай інтэрпрэтацыі геному чалавека і іншых біямаркёраў, забяспечваючы лепшае разуменне механізмаў лячэння пацыентаў, і таму ўсё часцей выкарыстоўваюцца ў розных галінах аховы здароўя.

Індывідуальны план лячэння можа ўключаць прафілактыку захворванняў, верагоднасць узнікнення якіх у канкрэтнага індывіда найбольш высокая. Напрыклад, узмоцнены скрынінг на рак, калі ў пацыента ёсць мутацыя гена BRCA-1 ці BRCA-2. Акрамя таго, штучны інтэлект можа аналізаваць генетычную інфармацыю, біямаркеры і іншыя фізіялагічныя дадзеныя, каб прадказаць, як канкрэтны пацыент будзе рэагаваць на розныя варыянты лячэння, што можа дапамагчы пазбегнуць пабочных рэакцый, скараціць выкарыстанне дарагіх ці непатрэбных метадаў лячэння, якія наўрадці будуць мець сэнс , і, у канчатковым рахунку, скараціць выдаткі на шпіталізацыю і амбулаторнае лячэнне.

Вялікія дадзеныя (big data) і біяінфарматыка таксама могуць выкарыстоўвацца на ранніх стадыях даследаванняў лекаў замест традыцыйных метадаў (такіх як клеткавыя ці жывёльныя мадэлі), альбо ў спалучэнні з імі. Гэта магло б дапамагчы паскорыць працэс распрацоўкі новых лекаў, скараціўшы час і грошы, якія затрачваюцца на вывучэнне бесперспектыўных малекул, асабліва ва ўмовах, калі вынікі даследаванняў на жывёлах даводзіцца экстрапаляваць на чалавека. Напрыклад, лабараторныя мышы гістарычна выкарыстоўваліся на ранніх стадыях выпрабаванняў лекаў, але яны з'яўляюцца дрэннай мадэллю для вывучэння некаторых захворванняў чалавека. 

У анкалогіі персаналізаваная медыцына найболей запатрабаваная, хоць і іншыя вобласці медыцыны маглі б атрымаць вялікую карысць з гэтага падыходу. Тым не менш, асноўнай перашкодай для распаўсюду тэхналогій персаналізаванай медыцыны і іх камерцыялізацыі з’яўляецца недахоп фінансавання. Тым не менш, мы яшчэ ўбачым адраджэнне цікавасці да персаналізаванай медыцыны, паколькі рост рынкавай канкурэнцыі і імклівае развіццё тэхналогій хутка зніжаюць кошт генетычнага секвеніравання. Фізіялагічныя дадзеныя сёння таксама з’яўляюцца больш поўнымі і даступнымі, чым калі-небудзь раней, дзякуючы шырокаму распаўсюджванню носных прылад і іншых «гаджэтаў» для выдаленага маніторынгу пацыентаў, да якога прывяла пандэмія Covid-19.

Акрамя таго, кампаніі супрацоўнічаюць, каб знізіць выдаткі на распрацоўку і абменьвацца дадзенымі пацыентаў для даследаванняў. Нядаўна Valo Health Inc., медыцынская тэхналагічная кампанія, і Kahn-Sagol-Maccabi (KSM), навукова-даследчы і інавацыйны цэнтр, абвясцілі, што яны будуць праводзіць сумесныя даследаванні з выкарыстаннем біябанка KSM Tipa Biobank з больш чым 800.000 узораў і платформы для адкрыцця і распрацоўкі лекаў Valo Opal. У біябанку KSM Tipa захоўваюцца «жывыя» ўзоры, і плануецца працягнуць збор генетычных узораў ад адных і тых жа суб’ектаў на працягу ўсяго іх жыцця. Супрацоўніцтва дае магчымасць выкарыстоўваць гэты масіў дадзеных аб пацыентах (які пастаянна павялічваецца), каб атрымаць выгаду з гонкі за вывадам на рынак новых лекаў, распрацаваных з дапамогай штучнага інтэлекту, і можа даць Valo/KSM канкурэнтную перавагу ў распрацоўцы новых метадаў лячэння ў анкалогіі. Галіновае супрацоўніцтва паміж буйнымі гульцамі рынку таксама можа пераканаць падаткаплацельшчыкаў у тым, што персаналізаваныя тэхналогіі вартыя укладанняў, і сапраўды здольныя палепшыць дыягностыку і лячэнне.

Генетычныя і фізіялагічныя даныя могуць дапамагчы скласці больш дакладную карціну агульнага стану здароўя пацыентаў, і чакаецца, што попыт на прафілактычную медыцыну будзе працягваць расці па меры павелічэння працягласці жыцця людзей і росту пажылога насельніцтва планеты. Гледзячы ў будучыню, можна прагназаваць, што дакладная і персаналізаваная медыцына можа паскорыць з'яўленне новых лекаў, палепшыць скрынінг захворванняў і зможа сапраўды прадказваць рэакцыю пацыентаў на розныя варыянты лячэння, што прывядзе да павышэння якасці медыцынскай дапамогі і зніжэння агульных затрат на ахову здароўя.