• Развитие

Человеческий капитал – объект и субъект новой медицины

Личное здоровье сейчас воспринимается как управляемый актив каждого отдельного человека. Со здоровьем прямо коррелирует условный фактор, называемый человеческим капиталом

qr-code
Человеческий капитал – объект и субъект новой медицины

В основе любой национальной идеи лежит повышение уровня человеческого капитала, он определяет конкурентоспособность отдельного человека и всего народа в целом.

Понятие человеческого капитала появилось во второй половине XX века в работах ученых-экономистов Теодора Шульца и Гэри Беккера. По данному Шульцем в 1961 году определению, человеческий капитал – это интенсивный производительный фактор экономического развития, развития общества и семьи; он характеризуется воспроизводством населения и возможностью удовлетворения потребностей населения с учетом здоровья, безопасности и окружающей среды.

В России в последние годы национальный ЧК сильно вырос, но пока его доля в российском национальном богатстве составляет около 50%, огорчительно проигрывая показателям многих развитых стран. Есть еще одна разновидность человеческого капитала – корпоративный, выражающийся в заботе руководителя о здоровье коллектива; эта культура в России лишь создается.

Индивидуальное здоровье определяет индивидуальный ЧК. Из миллионов показателей индивидуального здоровья складывается человеческий капитал нации. Но для поддержания здоровья нужны новые пути, отличные от принципов традиционной медицины, реагирующей лишь на болезнь.

4П и системы принятия решений

Уже довольно внятно выстроены принципы медицины «четырех П» – Personalized, Predictive, Preventive, Participatory (медицина персонализованная, предсказательная, превентивная и партисипативная). Основа будущей медицины – персонализация. У медицинских работников и больных понемногу внедряется партисипативное взаимодействие – как соавторов, соучастников, – обеспечивая профилактику, предсказание и предотвращение болезни.

Но при отслеживании состояния человека накапливается и обрабатывается огромный объем очень неоднородных данных. Врачу с прежним инструментарием эта сложнейшая задача непосильна. Объем исходных сведений (пол, возраст, анамнез) стремительно растет. Динамические величины (течение болезни, исследования, анализы, жалобы) стремительно устаревают. Кроме того, нужно обеспечить постоянную стабильную связь между медицинскими организациями и человеком.

Помощь человеческому разуму – искусственный интеллект (artificial intelligence, AI) и системы поддержки принятия клинических решений, СППКР. Об этом в последнее время много говорится в российских медицинских кругах, такие системы уже разрабатываются и внедряются.

В общем виде СППР (система поддержки принятия решений) – это интерактивная система, которая помогает лицам, принимающим решения, в нашем случае врачам и пациентам, в принятии этих решений. СППР используют инструментарий Big Data (больших данных), моделирования и визуализации. Они имеют дружественный пользователю интерфейс, устойчивы и гибки в настройке.

В хорошей СППР должны сочетаться машинное обучение и теория игр. Хорошая СППР должна учитывать все имеющиеся данные и выдавать адекватные рекомендации. В будущем медицинские СППР должны стать не просто программным обеспечением, но и полноценным искусственным интеллектом, способным самообучаться.

Машина работает лучше

ХХI век – цифровой век, аналоговые технологии уходят в прошлое. Широко известный пример – фирма «Кодак», имевшая в 1998 году 170 тысяч сотрудников, но не справившаяся с цифровой конкуренцией и ныне не существующая. ХХI век – век прорыва цифровизации в здравоохранении. Только в России за последние десять лет рынок медицинских информационных систем вырос почти в 30 раз. На рисунке хорошо видно, где находится сейчас российская медицина: она уже фактически преодолела уровень внедрения СППР, а следующий уровень – внедрение в СППР искусственного интеллекта.

В начале 1970-х годов в Стэнфордском университете в Калифорнии была создана медицинская компьютерная система MYCIN, способная рассуждать, учиться, давать экспертные советы по лечению. Затем таких систем затем появилось довольно много, они создали фундамент для современных разработок, способных действовать с функциональностью хорошего врача, в голове которого при осмотре происходят синтез и оценка самой разной информации с «выводом результата» вслух.

В случае с машиной главное – синхронизировать поступившие из разных источников данные. Уже сейчас, как выясняется, машина анализирует порядка 150 признаков за несколько секунд. Суперкомпьютер IBM Watson, оснащенный вопросно-ответной системой искусственного интеллекта, сейчас диагностирует рак в четыре раза точнее человека.

Человек и машина научились полноценно работать вместе, особенно в такой чувствительной и ответственной области медицины, как интенсивная терапия и реанимация. «Нейронно-сетевой прогноз многих жизненных показателей в системе поддержки принятия клинических решений уже делается для оценки и прогнозирования клинического состояния детей с тяжелой механической травмой в НИИ неотложной детской хирургии и травматологии», – рассказал руководитель отдела новых технологий этого НИИ Сергей Арсеньев на заседании Рабочей группы IT-специалистов медицинских организаций по ИИ и СППР.

От лечения к профилактике с помощью приложений

Для врача начинает реализоваться принцип any time, any place – это означает, что ему совершенно безразлично, где хранится информация, но он должен получать ее для ознакомления на любое устройство, в любое время и в любом месте. То же самое в виде индивидуального мониторинга здоровья становится нормой и для обычного человека.

Здоровье зависит от факторов, на которые мы можем повлиять: это социальные условия, выбор медицинского обслуживания, экология и главное – образ жизни. Только генетика от нас не зависит.

Чтобы побудить людей пользоваться инструментами мониторинга, эти инструменты должны быть привлекательными, недорогими и интуитивно понятными. Сам мониторинг должен быть реализован в игровой форме, с соревнованиями, сравнением достижений, постановкой целей, прохождением уровней. Необходимо обеспечивать социализацию, то есть иметь возможность добавлять френдов, создавать группы, комментировать посты. Но, в отличие от обычных социальных приложений, непременно должны быть обратная связь, настраиваемый контент и возможность добавлять собственный. Как и в фитнес-приложениях, важна система вознаграждений через начисление баллов, которые можно потратить на покупки.

«Такая система уже есть, в ней применяются технологии искусственного интеллекта, – говорит директор по развитию бизнеса компании «Ай-ФОРС» Александр Антипов. – Швейцарская платформа поддержки здорового образа жизни DACADOO, с которой сотрудничает “Ай-ФОРС”, скоро может и в России сделать здоровье измеримым, причем в реальном времени».

Подход, изменяющий мир

Методы более быстрой и точной компьютерной диагностики уже реализуются в некоторых корпоративных медицинских информационных системах в России и за рубежом.

В медицине появляются стартапы, использующие современнейшие технологические открытия в иной отрасли. Так, основное назначение распределенной открытой сети Skychain (инфраструктуры на базе блокчейна, последовательной структуры непрерывных цепочек из содержащих информацию блоков, которые чаще всего хранятся на множестве компьютеров независимо друг от друга) – размещение, совершенствование и использование медицинских нейронных сетей и допуск к ним клиентов. Она обеспечивает точную диагностику пациентов и схему дальнейшего их лечения.

Директор по маркетингу Skychain Global Александр Оксаненко призывает внедрять блокчейн как инструмент защиты нейросетей и повышения их качества: «Сегодня эта сеть умеет гораздо быстрей и эффективней любого врача прогнозировать развитие заболеваний, искать новые лекарства, диагностировать заболевания, в первую очередь – раковые, с помощью МРТ, КТ и рентгеновских изображений. Может определять эмоциональное состояние пациента, анализируя письменный текст или разговорные фразы; выявляет аномалии костей – переломы и подвывихи, дегенеративные заболевания суставов».

Чтоб костыль не стал протезом

Системы поддержки принятия клинических решений на основе искусственного интеллекта будут рекомендоваться к внедрению в практику врачей первичного звена в Российской Федерации. СППКР с их гибкостью и разнообразием решений позволят сократить количество ошибочных диагнозов, улучшить качество лечения и избежать значительной части врачебных ошибок. Тем самым в России будут увеличиваться продолжительность и качество жизни – и соответственно человеческий капитал.

Но есть опасность: как бы костыль не стал протезом. Кажущаяся легкость постановки диагнозов может привести к тому, что врачи расслабятся, снизится их мотивация к учебе. Это реальная угроза – но противостоять цифровизации уже не получается.

Единственный выход – охватить цифровизацией и врачебное обучение. И вот это вполне возможно.

 

Мария Якубович

Поделитесь публикацией

  • 0
  • 0
© 2024 ФОМ