Версия для печати
Вернуться к списку

«ЦИФРОВИЗАЦИЯ ДИАБЕТОЛОГИИ»: КАКИЕ ЗАДАЧИ РЕШАЮТ «БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ»

Компьютерная обработка и анализ больших массивов данных (big data) находят все более широкое применение как в исследовательской биологии, так и в клинической медицине. Не является исключением и диабетология. Причем, «цифровизация» этого направления идет сразу на нескольких уровнях.

Первый – исследования на популяционном уровне. Сахарный диабет 2 типа – очень распространенное заболевание: по данным Государственного регистра сахарного диабета, на учете с этим заболеванием состоит более 4 млн россиян, а реальное число больных, по мнению экспертов, в два раза больше. Борьба с диабетом подразумевает, в том числе, массовый скрининг населения (по широкому набору параметров, описывающих состояние здоровья, образ жизни, род деятельности пациентов и т.п.) с последующим построением моделей на основе их результатов. Только таким образом можно будет воссоздать детальную и достоверную эпидемиологическую картину этого заболевания, уверены ученые.

Очевидно, что, когда исследованиями надо охватить миллионы людей и обработать огромные базы данных в сжатые сроки, не обойтись без систем искусственного интеллекта.

- Не решив эту задачу, мы не сможем добиться существенных результатов в профилактике диабета, особенно его осложнений, избежать перехода течения болезни в тяжелые формы, - уверен руководитель НИИ клинической и экспериментальной лимфологии (филиал ФИЦ ИЦиГ СО РАН), д.м.н. Андрей Летягин.

Вторая задача, встающая перед искусственным интеллектом – разработка персональной стратегии лечения для каждого конкретного пациента. Дело в том, что сахарный диабет 2 типа, так же, как гипертония – по сути, многообразная и достаточно разнородная группа заболеваний.

– Конечно, диабет хорошо изучен с точки зрения нозологии, выработан набор общих для всех пациентов рекомендаций и препаратов, - продолжил Андрей Летягин. – Но если говорить с позиций геномики, то мы видим, что у каждого индивидуума эта патология протекает с некими особенностями, учитывая которые, мы заметно повысим эффективность лечения.

Но и здесь не обойтись без big data, только теперь уже на индивидуальном уровне, для отдельного пациента: данные его полногеномного анализа (без чего персонифицированная медицина попросту невозможна), результаты стандартных лабораторных анализов, спектрометрических исследований и т.п. На основе всего этого вновь можно нарисовать детальную и достоверную картину протекающих процессов, только теперь уже на уровне организма пациента. И сформировать стратегию лечения с учетом значимых индивидуальных особенностей его анамнеза на качественно новом уровне.

Не менее важным направлением в развитии цифровой медицины является разработка методов лечения на основе данных непрерывного мониторирования физиологических и биохимических параметров. Ученые НИИКЭЛ разрабатывают подходы к индивидуальной оценке и прогнозированию колебаний уровня глюкозы у больных сахарным диабетом на основе математического анализа данных непрерывного мониторинга уровня глюкозы в крови.

– Суть технологии непрерывного мониторинга состоит в получении больших объемов информации о колебаниях глюкозы в биологических жидкостях. С помощью сенсора, устанавливаемого в подкожную клетчатку, мы получаем за сутки 360 результатов измерения глюкозы у конкретного человека, - отметил заместитель руководителя НИИ КЭЛ по научной работе, д.м.н. Вадим Климонтов. – В результате, появляется возможность не только выявлять скрытые «скачки» сахара крови, но и разрабатывать подходы к прогнозированию таких «скачков», а также более тщательно подбирать лечение.

Результаты своей работы ученые регулярно публикуют в виде статей в ведущих научных журналах и представляют на международных конгрессах диабетологов. Влижайший представительный форум- III Российская междисциплинарная конференция с международным участием «Сахарный диабет: от мониторинга к управлению» (основной организатор - НИИКЭЛ – филиал ИЦиГ СО РАН), пройдет в Новосибирске 23-24 апреля 2019 года.