Как ИИ помогает «приручить» омиксные технологии, превращать цифры из бланка анализов в клинические решения, предсказывать риски болезней за 10 лет до появления симптомов и экономить системе ОМС до 7 млрд рублей в год? Подводим итоги клуба «Цифровая медицина», где 29 апреля обсудили «умные» решения для лабдиагностики.

Ведущие разработчики инновационных решений на стыке in vitro, ИИ и биотеха рассказали, как создавали и внедряли свои платформы в реальную клиническую практику, что из этого вышло, и как алгоритмы сегодня расширяют возможности просто «мокрой» лаборатории. Тема встречи оказалась крайне резонансной – оно и понятно, ведь около 70% клинических решений в наше время принимается именно на основе данных лабораторной диагностики, но при этом мы используем едва ли 5% той информации, которую научились извлекать «из пробирки». Все прочее – это наши неиспользованные возможности. Как раз о них мы и поговорили на клубе.

Светлана Апполонова, к.х.н., руководитель Центра биофармацевтического анализа и метаболомных исследований Сеченовского Университета – представила платформу «МетабоСкан», которая определяет метаболический фенотип пациента – паттерн работы обмена веществ, объясняющий, почему стандартные рекомендации не для всех одинаково эффективны. Система анализирует более 220 метаболитов в крови, формируя на их основе «функциональные оси» и интегральные индексы здоровья, что позволяет врачу увидеть системные сбои в организме еще на доклинической стадии и сформировать персонализированный «коридор здоровья», а также мониторить отклик организма на терапию или изменение образа жизни в динамике. Современная медицина устроена как айсберг – мы видим только верхушку, когда болезнь уже случилась, а 60-70% хронических заболеваний диагностируется, к сожалению, слишком поздно. Когда организм уже начинает кричать о помощи на языке, который мы до сих пор не понимали, у нас в запасе есть 5-10 лет, чтобы решить проблему на доклинической стадии. С помощью ИИ мы начинаем слышать этот крик и понимать этот язык. Казалось бы, сегодня у нас есть метаболомика, омиксные технологии обещали нам революцию в медицине, но, имея в арсенале около 1000 уже известных клинических биомаркеров, врач реально работает лишь с 10 из них. Лаборатория производит цифры, врач принимает решения, между ними – пропасть интерпретации, которую не заполнить ни автоматизацией, ни расширением панели тестов. Поэтому нужен провайдер, который превращал бы цифры в клинические решения, чтобы врач получал ответ, а не данные.

Любовь Станкевич, к.м.н, врач КЛД, директор по лабораторной медицине и производству компании «ЛабКвест», вице-президент Российской ассоциации медицинской лабораторной диагностики (РАМЛД) – рассказала о том, как превратить лабораторию в полноценного интеллектуального партнера клинициста с помощью СППВР «Доктор Q», которая помогает врачам интерпретировать сложные лабораторные паттерны и снижает риск диагностических ошибок. Вместо простой выдачи бланка с результатами ИИ определяет соответствие назначенных тестов клинической картине и подсвечивает критические отклонения или логические противоречия в диагностике. Сервис поддерживает более 90 терапевтических цепочек, а рекомендации охватывают практически все типы исследований – от биохимии до НИПТов. Лабораторная медицина стала драйвером того перехода от реактивной к проактивной концепции 5P-медицины, о которой сейчас не говорит только ленивый. Если раньше ответом на вопрос о миссии лаборатории было, как у пионеров, «Всегда готов предоставить точный результат вовремя, быстро и правильно выдать цифру», то сегодня мы понимаем, что на самом деле никакая цифра ни клиницисту, ни пациенту не нужна. Им нужно решение клинической задачи. Поэтому миссия лабораторий тоже трансформировалась – сегодня это поддержка в принятии клинических решений для врача и поддержка пациента с помощью интерпретируемой информации об их здоровье.

Лаборатория делает возможной ту самую партисипативную медицину, отвечает за более раннюю предикцию и позволяет в целом повышать эффективность системы здравоохранения Ринат Гимадиев, генеральный директор «ЛАБХАБ», врач КЛД, заведующий клинико-диагностической лабораторией, научный сотрудник ГНЦ РФ ИМБП РАН – продемонстрировал возможности сервиса «ЛабЧекап», который позволяет с точностью до 97% предсказывать уровни ЛПНП, HbA1C, ферритина и других важных маркеров распространенных социально-значимых заболеваний на основе рутинных анализов диспансеризации, включая данные ОАК, глюкозы и общего холестерина. Система поддерживает около 30 прогнозных моделей, способных с помощью методов машинного обучения «вычислять» значения дорогостоящих показателей, необходимых для диагностики сердечной недостаточности, здоровья почек, системного воспаления и проч. Это открывает путь к эффективному «виртуальному дообследованию» и раннему выявлению хронических болезней без необходимости проведения дополнительных дорогих тестов. Пилотное тестирование показало, что у 4% пациентов общий холестерин в норме, однако его «плохая» фракция уже повышена. То же самое по диабету: у 2,4% пациентов при нормальном уровне глюкозы гликированный гемоглобин оказался выше нормы. Было бы здорово всем этим людям для оценки рисков сразу выполнять тест на ЛПНП и HbA1C, но это увеличит нагрузку на бюджет ОМС. Мы делаем умный апгрейд рутинных лабораторных исследований, которые и так есть у всех на руках, и выявляем скрытые риски на доклинической стадии. Это оптимизирует расходы лаборатории, а внедрение в системы ОМС/ДМС позволит выявлять дополнительно миллионы пациентов с рисками хронических неинфекционных заболеваний, а также экономить до 7 млрд рублей в год.

Наталья Подсосонная, заместитель директора Центра био- и медицинских технологий Сколтеха – представила проект NeurOmix – систему омиксной диагностики, предназначенную для скрининга ментального здоровья по липидому крови. ИИ-платформа анализирует совокупность молекулярных биомаркеров и находит специфичные корреляции, которые позволяют врачу увидеть скрытые биологические причины психоэмоциональных расстройств. Это обеспечивает переход от традиционного лечения симптомов и необоснованного назначения фармакотерапии к раннему выявлению и точной стратификации рисков психических заболеваний – как в рамках скрининга, так и у сотрудников, занятых на особо опасных производствах. Омиксный подход еще никем не применялся в сфере психического здоровья. Сейчас мы работаем в первую очередь с большой психиатрией – это шизофрения, клиническая депрессия, биполярное расстройство, ПТСР, добавляем тревожные расстройства. Система позволяет детектировать эти состояния независимо от того, находится ли сейчас пациент в ремиссии, острой фазе или на фармакотерапии. В отличие от соматических заболеваний, сегодня не существует объективной лабораторной диагностики для оценки ментально-когнитивного здоровья – диагноз все еще устанавливается на основании беседы с врачом, психиатрических шкал и опросников. Это приводит к субъективации оценки тех или иных пограничных состояний, которую мы стремимся объективизировать.

Видеозапись встречи: https://vkvideo.ru/video-191157363_456239516
Презентации спикеров: https://disk.yandex.ru/d/62HTcgOgEY5Xug

Друзья, мы уже готовим следующую встречу клуба, где снова планируем поговорить о том, как цифровизация меняет возможности превентивной медицины – следите за анонсами!

Мероприятие проводится Фондом «Научно-технологический парк Новосибирского Академгородка», участвующем в Национальной технологической инициативе при поддержке Фонда поддержки проектов Национальной технологической инициативы и Министерства промышленности и торговли Российской Федерации, в рамках реализации Программы по развитию отдельного направления Национальной технологической инициативы «Хелснет»