Появление машинного обучения (МО) и связанных с ним возможностей создало множество возможностей для интеллектуального вмешательства, которое при правильном использовании может значительно помочь в лечении редких заболеваний. Хотите знать, как? Продолжай читать.
Факты о редких заболеваниях
- Во всем мире более 300 миллионов человек страдают одним или несколькими из более чем 6000 выявленных редких заболеваний.
- Каждое редкое заболевание может поражать лишь небольшое количество людей, разбросанных по всему миру, но вместе взятые они значительны и эквивалентны населению третьей по величине страны мира.
- В настоящее время редкими заболеваниями страдают от 3,5% до 5,9% населения мира.
- 72% редких заболеваний являются генетическими, в то время как другие являются результатом инфекций (бактериальных или вирусных), аллергий и факторов окружающей среды или являются дегенеративными и пролиферативными.
- 70% этих генетических редких заболеваний начинаются в детстве.
Проблемы в лечении редких заболеваний
Отсутствие научных знаний и качественной информации о заболевании часто приводит к задержке диагностики. Из-за большого разнообразия расстройств и относительно распространенных симптомов, которые могут скрывать основные редкие заболевания, первоначальный ошибочный диагноз является обычным явлением. Кроме того, симптомы различаются не только от болезни к болезни, но и от пациента к пациенту, страдающему одним и тем же заболеванием.
Использование машинного обучения для лечения редких заболеваний
- Сегодня существует множество данных на уровне пациентов, поступающих как в структурированной, так и в неструктурированной форме, а также из таких источников, как устройства (носимые устройства и смартфоны), цифровые платформы (социальные сети и поисковые системы) и медицинские записи (электронные медицинские карты/медицинские карты — EHR). / EMRs and Real-World Evidence — RWE). Информация о пациентах из всех этих источников данных совместно используется для создания записей защищенной медицинской информации (PHI) путем эффективного объединения структурированных и неструктурированных данных в объединенный единый источник достоверных данных.
- Предварительно определенные бизнес-законы, а также методы AI/ML, такие как обработка естественного языка (NLP) и интеллектуальный анализ текста, помогают преобразовать основные данные PHI в различные логические признаки заболеваний. Каждый из этих индикаторов, состоящий из заявлений, диагностической и медицинской информации, помогает лучше понять сложность заболевания. Сужая область до конкретных случаев редких заболеваний, эти флаги могут создавать ссылки на идентифицируемые признаки редких заболеваний, основанные на реальных ситуациях редких заболеваний. Кроме того, обеспечив механизм постоянной обратной связи, алгоритмы машинного обучения помогут сделать эти индикаторы более надежными с течением времени.
- Показатели пациентов могут накапливаться для создания персонажей, специфичных для конкретного заболевания. Эти персонажи основаны на демографических данных, признаках, ответах и историях болезни групп гомогенных пациентов с редкими заболеваниями. На основе маркеров на основе AI/ML в течение жизненного цикла заболевания предварительно определенные персонажи пациентов (или геномы) работают в качестве шаблонов для классификации признаков редких заболеваний. Более того, статистические методы высокого уровня помогут проверить связь каждого человека с коррелирующим заболеванием. Кроме того, организации также могут сотрудничать с ведущими в отрасли врачами, чтобы дополнить эти алгоритмы личным опытом работы с такими группами пациентов. Как следствие, могут быть получены определенные маркеры паттернов заболевания, которые поддерживаются подробным отчетом о данных пациента, алгоритмами на основе AI / ML и экспертным руководством. При использовании вместе с предиктивными триггерами при непрерывном мониторинге пациентов эти флаги придают огромную ценность исследованию пациентов с редкими заболеваниями.
- Механизмы классификации заболеваний регулярно работают на двух уровнях — пациента и врача. При использовании с правильными знаниями, умными технологиями и должным усердием такие механизмы творят чудеса, спасая жизни. Заранее определенные маркеры заболеваний могут стать фундаментальной частью цепочки диагностики завтрашнего дня. Встроенные в несколько устройств отслеживания пациентов, таких как носимые устройства и смартфоны, а также в сочетании с отчетами врачей и информационными панелями, маркеры заболеваний могут помочь выявить самые незначительные симптомы заболевания. Триггеры, управляемые AI/ML, могут внимательно следить за пациентами в течение всего времени и предсказывать симптомы редких заболеваний на самых ранних этапах процесса диагностики, сокращая общий график диагностики. Получив информацию, пациенты и врачи будут готовы действовать вместе, чтобы исключить все шансы заболеваемости и предпринять необходимые шаги для улучшения результатов лечения пациентов.
Резюме
Чтение правильных данных, получение практических идей и объединение их в устойчивый оперативный план, ориентированный на людей, — единственный способ для организаций, занимающихся науками о жизни, демистифицировать редкие заболевания. Лучшее знание путешествий пациентов будет способствовать сокращению (и усилению) диагнозов болезней. Медико-биологические компании должны тесно сотрудничать с заинтересованными сторонами в сфере здравоохранения, чтобы вовлекать пациентов в свои диагностические циклы. Имея надлежащие данные и вспомогательные технологии, пациенты и врачи могут действовать вместе, чтобы создать лучшие возможности для лечения и улучшить жизнь пациентов. Начало машинного обучения и связанное с ним бесконечное море вычислительных возможностей вдохновили компании медико-биологических наук принять четвертую промышленную революцию. Таким образом, триединство данных, технологий и людей обещает преодолеть большие барьеры в области здравоохранения, как это было в прошлом.