За последние пятьдесят лет искусство врачевания претерпело замечательную, но продолжающуюся метаморфозу. Эта профессия постепенно переходит от профессии, в значительной степени руководствующейся профессиональным консенсусом и личными исследованиями медицинских работников, к профессии, в основе которой все чаще лежит научная строгость.
🚀 Хочешь улететь на Луну вместе с нами? Подписывайся на CryptoMoon! 💸 Новости крипты, аналитика и прогнозы, которые дадут твоему кошельку ракетный ускоритель! 📈 Нажмите здесь: 👇
CryptoMoon Telegram
С появлением доказательной медицины медицинские работники начали выбирать лучшие методы лечения для своих пациентов, оценивая результаты исследований самого высокого качества. В настоящее время точная медицина позволяет врачам адаптировать планы лечения в соответствии с уникальными генетическими факторами, факторами окружающей среды и здоровья каждого пациента, предлагая более персонализированный уход.
Однако преимущества персонализированной медицины создают новые препятствия, которые необходимо устранить. Примечательно, что объем и сложность данных на одного пациента растет беспрецедентными темпами. Тогда возникает вопрос: как поставщики медицинских услуг смогут определить, какие данные важны для конкретного пациента? Какой метод даст наиболее точную интерпретацию этих данных для выбора оптимального лечения?
В нашей работе как ученых-компьютерщиков мы сосредоточены на решении именно этих проблем. Объединяясь с профессионалами в области генетики, медицины и экологии, мы с моими коллегами-исследователями создаем цифровые системы, часто использующие искусственный интеллект, чтобы помочь медицинским работникам обрабатывать разнообразную сложную информацию о пациентах, что в конечном итоге помогает им проводить наиболее информированное лечение. решения.
Рост доказательной медицины
В 1970-е годы на медицинские решения в основном влияли мнения экспертов, личный опыт и теории о механизмах заболевания, которым часто не хватало эмпирической поддержки. Однако небольшая группа дальновидных исследователей в этот период выступала за решения, основанные на убедительных доказательствах. К 1990-м годам концепция доказательной медицины возникла как способ объединить результаты исследований с клиническими знаниями при определении планов лечения пациентов.
В основе доказательной медицины лежит многоуровневая система оценки качества доказательств, которая помогает медицинским работникам в большей степени полагаться на определенные типы информации при выборе лечения.
В клинических исследованиях (также известных как рандомизированные контролируемые исследования) участников случайным образом распределяют по группам, которые получают либо новое тестируемое лечение, либо плацебо. Эти исследования служат надежными источниками доказательств благодаря их способности минимизировать предвзятость, обеспечивая сходство сравниваемых групп во многих аспектах, что позволяет исследователям точно оценить эффективность лечения.
В обсервационных исследованиях, таких как когортные исследования и исследования «случай-контроль», исследователи изучают результаты здоровья внутри группы людей, не влияя активно на их состояние. Хотя эти исследования играют важную роль в доказательной медицине, они, как правило, менее надежны, чем клинические испытания, из-за отсутствия контроля над переменными, которые могут повлиять на результаты, такими как искажающие факторы или систематические ошибки.
Таким образом, комплексный анализ, объединяющий результаты многочисленных исследований, обеспечивает наиболее убедительные доказательства. С другой стороны, отчеты, подробно описывающие опыт одного случая, могут быть неприменимы к более широкой группе из-за их специфики. Точно так же анекдотические истории и профессиональные точки зрения, не подкрепленные эмпирическими данными, не имеют прочной поддержки.
Клиницисты могут использовать структуру доказательной медицины в реальных сценариях для постановки точных вопросов о состоянии своих пациентов, которые можно эффективно решать путем изучения соответствующих научных исследований. Например, врач может задать такой вопрос: «Является ли терапия статинами более эффективной, чем диета и физические упражнения, для снижения уровня холестерина ЛПНП у 50-летнего мужчины без других факторов риска?» Объединив результаты заслуживающих доверия исследований, приняв во внимание уникальные предпочтения пациента и используя свои профессиональные знания, врачи могут поставить точный диагноз и разработать план лечения, адаптированный для каждого человека.
Зачастую сбор и систематизация всех необходимых данных может занять довольно много времени. Поэтому медицинские работники и пациенты часто используют клинические руководства, созданные такими организациями, как Американская медицинская ассоциация, Национальные институты здравоохранения и Всемирная организация здравоохранения. В этих рекомендациях представлены рекомендации и лучшие практики ухода за пациентами, основанные на всестороннем обзоре существующих исследований.
Рассвет точной медицины
Примерно в тот же период, когда доказательная медицина добилась значительных успехов, произошли два существенных достижения в области науки и здравоохранения. Эти прорывы в конечном итоге проложили путь к развитию персонализированной медицины — системы, которая адаптирует выбор медицинского обслуживания на основе индивидуальных данных пациента.
Проект «Геном человека», начатый в 1990 году и завершенный в 2003 году, был направлен на создание комплексной схемы человеческой ДНК — генетических инструкций, которые клетки используют для функционирования и выживания.
Эта генетическая карта человеческого тела позволила исследователям идентифицировать гены, связанные с многочисленными редкими заболеваниями, понять, почему люди по-разному реагируют на одинаковые лекарства, и определить мутации в опухолях, которые можно лечить с помощью индивидуальной терапии. По мере развития технологий поставщики медицинских услуг все чаще исследуют ДНК пациента, чтобы выявить генетические различия, которые определяют их планы лечения.
Вторым значительным достижением стало создание цифровых медицинских записей для хранения историй болезни пациентов. Хотя исследователи уже некоторое время тестировали системы цифровых записей, стандарты для электронных медицинских записей были установлены только в конце 1980-х годов. Только после принятия в 2009 году Закона о восстановлении и реинвестировании Америки эти записи стали широко использоваться.
Медицинские записи, хранящиеся в электронном виде, способствуют обширным исследованиям ученых, изучающим связи между генетическими вариациями и видимыми характеристиками, имеющими решающее значение для персонализированной медицины. Поскольку данные структурированы в цифровом виде, они представляют собой ценный ресурс для обучения систем искусственного интеллекта, которые потенциально могут быть применены в медицинских учреждениях.
Больше данных, больше искусственного интеллекта, больше точности?
Для геймера, путешествующего по виртуальному миру здравоохранения, не секрет, что персонализированный уход – это не новая концепция. Возьмем, к примеру, Фрамингемское исследование сердца, которое началось в 1948 году. Этот длительный исследовательский проект не просто бросал кости при определении риска развития ишемической болезни сердца у пациента; вместо этого он создал специальную математическую модель, используя уникальные данные о состоянии здоровья, а не полагаясь на средние шансы населения.
Ключевое различие между современными попытками персонализировать медицину и электронными медицинскими картами до проекта «Геном человека» заключается в огромных когнитивных способностях, необходимых сегодня для обработки обширных и сложных данных отдельного пациента, которые превосходят возможности человеческого мозга. Каждый человек обладает сотнями генетических вариаций, подвергается многочисленным воздействиям окружающей среды и имеет историю болезни, полную различных физиологических показателей, лабораторных показателей и результатов визуализации. В наших текущих исследованиях модели искусственного интеллекта, которые мы создаем для выявления сепсиса у новорожденных, требуют множества входных переменных, многие из которых обновляются каждый час.
Проще говоря, мы с исследователями используем искусственный интеллект (ИИ) для создания инструментов, которые позволяют медицинским работникам изучать огромное количество данных, специфичных для каждого пациента. Например, определенные гены могут влиять на эффективность лекарств для разных пациентов. Хотя генетические тесты могут выявить некоторые признаки, в настоящее время проверять каждого пациента нерентабельно. В качестве альтернативы системы искусственного интеллекта тщательно изучают историю болезни пациента, чтобы определить, стоит ли генетическое тестирование, принимая во внимание вероятность того, что ему пропишут лекарства, которые существенно реагируют на генетические факторы.
Одним из примеров является выявление необычных проблем со здоровьем, таких как состояния, от которых страдают менее 200 000 человек в США. Диагностика этих состояний может быть сложной из-за их общих симптомов с другими редкими заболеваниями, а также различий в том, как они проявляются у разных пациентов. Технология искусственного интеллекта может помочь в этом процессе, анализируя уникальный генетический профиль и клинические характеристики пациента, чтобы точно определить, какие из них могут быть причиной заболевания. Эти системы искусственного интеллекта могут включать в себя элементы, которые прогнозируют, ухудшает ли конкретное генетическое изменение пациента функцию белка и напоминают ли его симптомы определенные редкие заболевания.
Будущее принятия клинических решений
В ближайшем будущем технологические достижения позволят регулярно оценивать различные типы биомолекулярной информации, помимо генетической. Носимые гаджеты для здоровья могут постоянно отслеживать частоту сердечных сокращений, артериальное давление и другие функции организма, генерируя данные, которые искусственный интеллект (ИИ) может использовать для выявления заболеваний и соответствующей адаптации планов лечения.
Как энтузиаст игр, погружающийся в мир технологий, я в восторге от достижений в области точной онкологии и персонализированного здравоохранения. Например, я не могу дождаться того дня, когда я смогу носить ультразвуковой сканер для выявления рака молочной железы, так же, как я ношу игровую гарнитуру. Аналогичным образом, разработка кожных датчиков для мониторинга размера опухоли меняет правила игры и напоминает то, как мы отслеживаем статистику здоровья в наших любимых играх. Эти инновации делают здравоохранение более интерактивным и персонализированным, чем когда-либо прежде!
Исследование призвано расширить наше понимание генетики, влияния факторов окружающей среды на здоровье и внутренней работы искусственного интеллекта. Ожидается, что в ближайшие полвека эти достижения существенно изменят подходы медицинских работников к диагностике и лечению пациентов.
Смотрите также
- Кто такой муж Колмана Доминго Рауль Доминго? Все о его жизни
- Скай Джексон ждет своего первого ребенка от бойфренда; Говорит: «Я очень рад начать…»
- Портативное устройство Anbernic RG40XX H может играть в игры PSP, Nintendo DS и Dreamcast
- Кто такая София Фальконе из «Пингвина»? Объяснение ее истории в комиксах DC
- Кто такой игрок 001? Раскрыт главный поворот второго сезона «Игры в кальмаров»
- Поцелуй Рейниры и Мисарии в «Доме Дракона» не был написан по сценарию
- Да, во втором сезоне «Кольцо силы» был маленький орк и семья орков (смиритесь с этим!)
- Звезда «Ривердейла» Ванесса Морган поделилась именем новорожденной дочери и опубликовала очаровательные семейные фотографии; СМОТРИТЕ ЗДЕСЬ
- Сцена с крипером Саурона предлагает нам крошки Халадриэли на КОЛЬЦАХ ВЛАСТИ
- Маргарет Куэлли рассказывает, что она была эмоционально перегружена во время подготовки к ЭТОМУ эпизоду в «Субстанции»: «Это было действительно за пределами моего…»
2025-01-18 18:31