Тренды цифрового здравоохранения 2022

Растянувшаяся на два года пандемия COVID-19 спровоцировала стремительное развитие цифрового здравоохранения. Спрос на телемедицину вырос в 38 раз, eHealth-стартапы получают рекордное финансирование, а медицинские учреждения инвестируют огромные средства в ИТ-инфраструктуру. Мы выделили тренды развития цифровой медицины, которые будут актуальны в 2022 году. В качестве эксперта пригласили Алексея Моисеева — кандидата физико-математических наук и заведующего отделением медицинской физики компании «Медскан».

Цифровая терапия

Цифровой терапией (DTx) называют мобильные приложения и онлайн-сервисы, которые отслеживают состояние пользователей, помогают им наладить здоровый образ жизни, избавиться от вредных привычек, нормализовать питание и сон. Чаще всего они предлагают упражнения и практики, которые решают проблемы  с физическим и психическим здоровьем.  Главное отличие цифровой терапии от остальных устройств и приложений для здоровья — проведение полноценных клинических испытаний, а иногда и получение одобрения регулирующих органов. Однако цифровая терапия не заменяет традиционную, а лишь дополняет её. Преимущества DTx в высокой эффективности, отсутствии побочных эффектов, непрерывном мониторинге жизненно важных функций пациента и отсутствии необходимости посещать медучреждения.

Профилактика диабета

Впервые термин «цифровая терапия» использовал в 2013 году разработчик Шон Даффи, чтобы описать программное обеспечение, которое помогает пациентам с предрасположенностью к диабету избежать болезней с помощью тренировок и снижения веса. Спустя несколько лет FDA одобрило на территории США первое мобильное приложение для лечения диабета WellDoc. Оно мониторит вес, физическую активность, рацион пациента и передаёт информацию лечащему врачу, который корректирует план лечения.

Цифровая онкотерапия

Высоким спросом пользуются приложения для физической и психологической поддержки онкобольных пациентов. Исследование доказало, что пациенты, которые на протяжении восьминедельной программы химиотерапии пользовались приложениями для медитации, значительно улучшили эмоциональное состояние. Ещё одно исследование продемонстрировало эффективность цифровой терапии в обезболивании при онкологии. Приложение с помощью датчиков непрерывно отслеживает физическое состояние пациента, и если он испытывает боль, информируют об этом доктора. С помощью дистанционно управляемого микронасоса врач впрыскивает в кровь пациента обезболивающий препарат.

Приложения по рецепту

Сложно среди нескольких сотен тысяч приложений найти полезное и безопасное. Нельзя доверять отзывам пользователей на маркетплейсах или результатам поиска в Google. Это одна из главных проблем цифровой терапии. Людям нужны рекомендации, чтобы уметь отличить высококачественные приложения, получившие одобрение регулирующих органов, от низкосортных поделок. Чтобы помочь пациентам в выборе немецкие врачи начали выписывать медицинские приложения по рецепту (DiGa). Вслед за Германией к новой модели планируют подключиться Франция и ещё 20 стран.

Телемедицина

«Телемедицина предлагает большие возможности как для врачей, так и для пациентов. Она стала одним из самых многообещающих направлений в развитии здравоохранения. Компания Sibedge участвовала в разработке платформы для удалённого посещения пациентов врачами и контроля за их выздоровлением. Она устраняет такие препятствия для оказания медицинской помощи, как расстояние, малая мобильность и временные ограничения. В ситуациях, когда в сельских клиниках не хватает узких специалистов или дорогостоящего оборудования, телемедицина может спасти не одну жизнь», — Всеволод Мороцкий, технический директор Sibedge.

«Раньше люди неохотно прибегали к телемедицине. Теперь многие поняли, что это быстро, удобно и достаточно качественно. Именно с приходом пандемии раскрылся полный потенциал этой технологии. Она полезна не только пациентам, но и медицинским специалистам. Все крупные научные конференции переехали в онлайн. Раньше подобные мероприятия были исключительно очными. Надеюсь, этот тренд сохранится», — Алексей Моисеев, заведующий отделением медицинской физики, кандидат физико-математических наук.

Интеграция с медицинским оборудованием

Работа телемедицинских платформ невозможна без интеграции со специализированным оборудованием. Например, по заказу американской диагностической компании мы написали библиотеку, которая предоставляет медицинским специалистам удалённый доступ к цифровым микроскопам. Пользуется популярностью разработка API для удалённого доступа к приборам, которые отслеживают жизненные показатели пациентов:

  • электрокардиографам;
  • кардиостимуляторам;
  • автоматическим тонометрам;
  • датчикам уровня сахара.

Видеосвязь в реальном времени

Высокое разрешение изображения важно для того, чтобы врач не упустил ни одной детали в процессе удалённого осмотра пациента. Наши эксперты рекомендуют использовать для осуществления видеосвязи следующие стандарты сжатия видео:

  • AV1 — перспективный открытый стандарт нового поколения;
  • H.256/HEVC — лучшая компрессия, но повышенная нагрузка на аппаратную платформу;
  • H.264/AVC — приемлемая компрессия и меньшая нагрузка на аппаратную платформу.

Электронные медицинские карты

Для удобства врачей важно документировать встречи с пациентами и прикреплять аудио, видео и текстовые переписки к электронным медицинским картам. Это также позволяет привести всю информацию к стандарту. Наиболее продвинутые платформы тесно интегрируются с внутренними системами медицинских учреждений, объединяя в одну карту записи личных визитов и удалённых консультаций.

«В период карантина очень востребованной стала работа с медицинской документацией из дома. Сейчас это большой тренд, он связан с рационализацией работы медицинских организаций. Цифровые медицинские карты, к примеру, позволяют расписывать обследование пациентов в соответствии с графиком работы врачей. С их помощью куда проще отслеживать выручку медучреждения и вести статистику.  В будущем это завоюет рынок», — Алексей Моисеев, заведующий отделением медицинской физики, кандидат физико-математических наук.

Безопасный обмен данными

Пересылаемые по сети данные пациентов тщательно анонимизируются. Современные стандарты сквозного шифрования позволяют практически полностью исключить возможность кражи информации. Но даже в этом случае существует небольшая вероятность утечек. Диагностическая аппаратура обладает настолько высоким разрешением, что при использовании специального алгоритма на основе МРТ- и КТ-изображений головы пациента вполне можно воссоздать его 3D-портрет. Это может стать серьёзной проблемой, если речь, например, идёт об известной медийной личности.

«Мои коллеги из Великобритании уже занимаются этой проблемой. На основе изображений головы человека можно воссоздать его портрет. Поэтому пересылка таких данных в британской медицине запрещена. Учёные уже разрабатывают способ скрывать личность на снимках при помощи искусственного интеллекта так, чтобы диагностическая информация при этом не терялась», — Алексей Моисеев, заведующий отделением медицинской физики, кандидат физико-математических наук.

Быстрая передача изображений

Передача снимков высокого разрешения через интернет является одним из краеугольных камней телемедицины. Когда нужно быстро передать десятки гигабайт информации из одной клиники в другую, встаёт вопрос эффективного сжатия изображений без потери качества. В медицине повсеместно используется отраслевой стандарт передачи данных DICOM. А наиболее продвинутыми на сегодняшний день алгоритмами сжатия считаются:

  • FLIF — самое эффективное сжатие без потерь;
  • WebP — алгоритм от инженеров Google;
  • Deflate — разработка Фила Каца, создателя ZIP и PKZIP.

Искусственный интеллект

Согласно исследованиям MarketsandMarkets, рынок медицинских программных решений на основе искусственного интеллекта к 2026 году будет оцениваться в $45,5 млрд. Несмотря на то, что внедрению ИИ в здравоохранение препятствуют многочисленные регуляторные барьеры, технология постепенно укрепляет свои позиции.

«Внедрить искусственный интеллект сложно. А внедрить контроль качества работы ИИ — задача совсем другого уровя. Думаю, что к этому мы тоже придём. Многие считают, что в медицине ИИ не ошибается. Это не так. Обязательно нужно вводить технический контроль работы программного обеспечения. Это незакрытая ниша, поэтому контроль качества станет следующим важным шагом», — Алексей Моисеев, заведующий отделением медицинской физики, кандидат физико-математических наук.

Разработка лекарственных препаратов

Немецкая фармацевтическая компания Boehringer Ingelheim совместно с Berg создали искусственный интеллект, который ускоряет разработку новых лекарственных препаратов. Американская биотехнологическая компания Moderna использовала нейронную сеть, чтобы создать на основе работы с матричной ДНК известную на весь мир вакцину от COVID-19 под названием mRNA-1273. В будущем подобный подход позволит оперативно дать отпор новым вирусам, угрожающим человечеству.

Лучевая терапия

Искусственный интеллект нашёл применение в лучевой терапии. В процессе лечебной процедуры нужно быстро получать изображения, анализировать их и принимать решение: продолжать или останавливать процедуру. Счёт идёт на секунды. ИИ ускоряет обработку и реконструкцию изображений и помогает врачам в принятии важных решений прямо во время сеанса. 

«Серьёзной проблемой является расчёт распространения ионизирующего излучения в разных средах. Мои коллеги используют ИИ, чтобы ускорить этот процесс. Сначала доза радиации рассчитывается в реперных точках, а затем ИИ выстраивает полную картину. Выигрыш в скорости получается колоссальным. Это может привести к качественному изменению медицинских процессов. Раньше планирование лучевой терапии выполнял человек, а теперь его может заменить компьютер. Конечно, с поправкой на уже упомянутый контроль качества», — Алексей Моисеев, заведующий отделением медицинской физики, кандидат физико-математических наук.

Стандартизация

Обучение искусственного интеллекта невозможно без стандартизации вводных данных. Необходима унификация названий, типов исследований, предварительная подготовка изображений. Сегодня этот процесс представляет серьёзную проблему для разработчиков ИИ. Вводятся сложные антологии, данные разбиваются по определённым моделям, чтобы сделать их пригодными для обучения ИИ. Отсутствие стандартов выливается в проблему с большими данными и с обучением ИИ. 

«Мы наблюдаем глобальную тенденцию в стремлении стандартизировать всё и вся. Без стандартизации развитие ИИ невозможно. Когда исходные данные плохие, то и результат работы ИИ будет таким же. Качественные данные — стандартизированные данные. Это сегодня общемировой тренд», — Алексей Моисеев, заведующий отделением медицинской физики, кандидат физико-математических наук.

Анализ изображений и диагностика

Корпорация IBM продолжает совершенствовать суперкомпьютер Watson, который способен самостоятельно ставить пациентам точные диагнозы и подбирать эффективный способ лечения. Искусственный интеллект научился анализировать анамнез и медицинские снимки (рентгенографию, МРТ, КТ), а также с высокой точностью находить патологии, которые не заметили врачи. Обучается такая система на основе огромных массивов данных, из-за чего процесс выходит долгим и дорогостоящим.

«Искусственный интеллект обрабатывает имеющиеся данные и передаёт их врачу. Это называется помощь в принятии решений. ИИ фокусирует внимание врача на определённых важных деталях, что делает процесс значительно быстрее. Конечное решение всё равно принимает врач, но процесс частично автоматизируется», — Алексей Моисеев, заведующий отделением медицинской физики, кандидат физико-математических наук.

Медицинские исследования

Здравоохранение часто зависит от сложных и дорогостоящих клинических исследований. Высокие технологии значительно ускоряют эти процессы и облегчают работу сотрудников лабораторий.

Эпидемиологическое моделирование

Анализ и математическое моделирование вспышек заболеваний играют важную роль в планировании ответных мер органов здравоохранения на эпидемии и пандемии. Крупнейшие ИТ-компании сейчас работают над нейронными сетями, которые на основе анализа релевантных данных способны прогнозировать скорость распространения новых болезней. Это позволит человечеству лучше подготовиться к новым угрозам.

Телеметрические клинические испытания

В условиях пандемии COVID-19 фармацевтические компании были вынуждены приостановить клинические испытания лекарственных препаратов и новых вакцин. Испытуемые не могли присутствовать в лабораториях. Удалённое наблюдение за состоянием участников контрольных групп стало альтернативой традиционным исследованиям. Лидеры рынка уже сегодня пользуются программными решениями eCOA (электронная оценка клинических результатов) и ePRO (электронная валидация данных об испытаниях).

Медицинская аналитика

Работа с большими данными позволяет анализировать колоссальные объёмы информации. Результатом этих исследований станет снижение затрат на лечение, возможность раннего скрининга ряда заболеваний и улучшение качества жизни в целом. Уже сегодня Data Science используется для поиска лекарств от рака, ВИЧ и других опасных заболеваний.

Надеемся, данный материал был для вас полезен. Если у вас возникли вопросы — CTO компании Sibedge Всеволод Мороцкий с радостью на них ответит.