Пандемия данных: медицина будущего будет все больше основываться на Big Data

Коронавирус ускорил развитие биоинженерии, биостатистики, биоинформатики, медицинской физики и аналитики. Специалисты в области Data Science помогают проводить медицинские исследования эффективнее, диагностику — быстрее, а методы лечения — действеннее. Машинное обучение и анализ данных в медицине позволяют обновлять и оптимизировать инфраструктуру реестров, заниматься передовыми исследованиями в доказательной медицине, фармацевтике и фармакологии.

Кроме того, Data Science помогают бороться с «обезличенным здравоохранением», когда стандартизация методов лечения приводит к снижению их результативности. Например, самые популярные препараты, включенные в американскую медстраховку Medicare, помогают всего 21% пациентов. Анализ и обработка информации помогают нивелировать подобные ошибки. Так, компания Express Scripts ежегодно анализирует миллионы выдаваемых в аптеках рецептов.

Также сообщество дата-сайентистов активно занимается созданием алгоритмов, способных диагностировать опухоли, анализируя результаты МРТ, КТ и рентгеновских снимков. Подобные системы ассистирования врачам позволят специалистам быстрее и точнее определять диагноз и минимизировать ошибки. Уже сегодня существуют приложения, которые по фотографии способны отличить меланому от родинки.

Еще один релевантный пример — эксперимент по внедрению ИИ в сфере здравоохранения в Москве. Так, в систему ЕМИАС интегрировали алгоритм, который анализирует результаты КТ, маммографии, флюорографии и других лучевых исследований, ускоряя постановку предварительного диагноза.

Кроме радиомики (внедрение во врачебную практику анализа изображений результатов лучевых исследований), в медицине будущего появится транскриптомика, нацеленная на изучение активности клеточных процессов.

Благодаря совокупности всех этих решений появление персонализированной медицины и индивидуального подхода к лечению каждого пациентов должно произойти максимально быстро.