Роман Чернышев: «Нас ждет медицина предупреждающая вместо медицины реагирующей»

в 14:40, , рубрики: healthcare, Биотехнологии, Блог компании DataArt, Здоровье гика, интервью, Медгаджеты, медицина, медтех
Роман Чернышев: «Нас ждет медицина предупреждающая вместо медицины реагирующей» - 1

Продолжаем серию интервью с лидерами индустриальных практик DataArt. Наши редакторы Даниэль Лурье и Вадим Мазин поговорили о медицинских технологиях с Романом Чернышевым, лидером медицинской практики. Обсудили медицинские wearables, «умные протезы», консервативность индустрии, Big Data в медицине и многое другое.

— Кто сейчас главный на рынке медтеха — стартапы или корпорации?

— На этот вопрос нет простого ответа. Медицина в силу неизбежной консервативности очень медленно адаптируется к новым технологиям. Здесь — огромный потенциал, множество новых идей и технологий, которые обещают перевернуть все с ног на голову и сделать медицину абсолютно другой, но это обновление займет очень долгое время. Все инновационные идеи проходят через несколько продолжительных этапов — от зарождения в стартапах и академических учреждениях, где они обкатываются, но большого влияния на индустрию не имеют, до осознания потенциала большими игроками, которые уже имеют ресурсы для изменения ландшафта и перевода инноваций в мейнстрим.

Приведу пример. Пару лет назад было множество стартапов, которые создавали решения для телемедицины — всякие платформы, с помощью которых люди могли получить медицинскую консультацию удаленно. Это было невероятно популярное направление, однако широкого внедрения так и не случилось. Сейчас ситуация постепенно меняется — индустрия начинает принимать правила игры. Буквально месяц назад к DataArt обратилась одна из крупнейших в мире страховых компаний, чтобы мы разработали именно такой проект — решение для телемедицины. Вот у них, с их ресурсами, с их проникновением везде и всюду и серьезным влиянием на индустрию, есть шанс кардинально поменять все сложившиеся правила. А всего пару лет назад им это было абсолютно неинтересно.

Я думаю, через пять лет там, где сейчас обосновались стартапы, будут большие компании. Но появятся новые ниши, которые создадут и займут новые стартапы. Именно этот процесс и двигает индустрию вперед.

— Накопление больших объемов информации о пациентах в разных концах земного шара — в частности генетической или о воздействии лекарств на организм — теоретически должны позволить системам, которые работают с big data, находить до этого неизвестные зависимости и корреляции. Например, ген FoxP2, который отвечает за язык, был открыт таким образом. Есть ли еще такие истории? Чего в этой области ждать в ближайшем будущем? Какую роль тут играют носимые устройства?

— Потенциально это самая прорывная область в медицине. Разговоры про персонализированную медицину — во многом именно про это.

Все, что касается wearables, — сейчас территория стартапов, хотя туда уже посматривают и большие игроки. Не так давно мы общались с крупной компанией, занимающейся протезами. Они начинают понимать, какой потенциал носимые устройства имеют в их бизнесе. Внедрение датчиков в их продукты позволяет собирать подробную статистику о том как они используются, где они используются, следует ли пациент рекомендациям врача. Это незаменимая информация.

Wearables способны собирать великое множество данных. И, например, соотнося данные конкретного человека с историческим массивом данных, станет возможно прогнозировать многие отклонения еще до их появления. Когда это заработает на полную, нас ждет медицина предупреждающая (predictive) вместо привычной медицины реагирующей (reactive) на уже явную проблему. У медицины есть шанс стать буквально здравоохранением — в противовес болезнелечению, что описывает нынешнее состояние отрасли куда точнее.

Увы, все эти прекрасные персективы пока тормозятся консервативностью отрасли. Чтобы создавать решения в области больших данных, нужно иметь возможность эти даннные собирать, а чтобы их сравнивать и анализировать, нужно иметь к ним доступ. Это очень проблемное пространство — все, что касается персональных данных, сейчас очень жестко регулируется. Чтобы получить действительно объемную картину, нужно пересекать данные из очень многих источников. Сейчас же доступ одной компании к данным, которые есть у другой, затруднен. Особенно если один из сервисов находится в Америке, второй — в Европе, а третий, например, в Австралии. В таком случае нужно удовлетворять требования трех регуляторов, что сейчас сделать почти невозможно.

— А какие тут главные риски? Приватность? Слишком большая зависимость решений от тех данных, которые системы получают в автоматическом режиме — или даже принимают решения в автоматическом режиме? Внешнее вмешательство в такие системы?

— Корни консервативности индустрии — в мединской этике. Главное правило всей медицины — «не навреди», и медтех тут не исключение. Каждая новая технология несет большой риск, поскольку взаимодействует с живым человеком. Пока не будет полной уверенности, что технология не несет вреда ни в каком из возможных сценариев, она не будет внедряться.

Внедрение новых технологий в медицине требует таких же подходов, как и внедрение новых лекарств. Чтобы выйти на рынок, нужно пройти большой путь: убедиться, что технология не несет вреда, провести клинические исследования по всем правилам (которых немало), убедиться, что конкретная технология в конкретном случае приносит конкретную пользу. Это требует кучи времени и денег. Именно поэтому стартапы не рулят рынком медтеха, у них не хватает ресурсов.

— А какие рынки сейчас более открыты? Может быть, такие технологии сначала появятся где-нибудь в Японии или Южной Корее, а затем подтянутся остальные? Есть конкретные примеры?

— Мы работаем преимущественно на американском и европейском рынках — о других у меня сведения из вторых рук. По косвенным признакам можно заметить, что площадкой для многих новых решений выступают развивающиеся рынки. Просто потому, что они менее зарегулированы и более расслаблены. Очень часто для внедрения инновационных, прорывных решений крупные компании выбирают, скажем, Индию или Бразилию.

На самом деле, на развитых рынках мы похожую ситуацию наблюдали лет десять назад с облачными сервисами. Тогда все поголовно стали твердить, что облачные решения — это будущее, что нужно сервисы переносить в облака. Но неизбежно возникли опасения, связанные с безопасностью: было сложно определить ответственного за сохранность данных. Тем не менее, лет за пять рынок существенно эволюционировал, юридические тонкости утряслись, инфраструктура устоялась, и это перестало быть проблемой.

Здесь произойдет то же самое. Рынок должен созреть и все осознать, должны появиться юридические механизмы, которые будут регулировать технологические процессы.

— Вернемся к носимым устройствам. Насколько медицинские wearables — не игрушечные фитнесс-браслеты, а настоящие устройства типа кардиографов-холтеров, мобильные датчики эпилептических припадков, глюкометры — уже вошли в жизнь? Что ожидать на этом фронте?

— Глюкометры, термометры и другие подобные устройства — тоже по большому счету игрушки. Если присмотреться, что происходит на индустриальных встречах (кто что приносит, о чем говорят), можно заметить, что эта область — в зачаточном состоянии. Большинство стартапов сейчас фокусируются на производстве устройств, потенциал которых не используется — как те же фитнес-трекеры. Выпускать такие устройства могут многие, а построить серьезную инфраструктуру для их использования — единицы. Практически никто, если честно. Именно здесь сейчас основной потенциал для развития. Появляются и более серьезные возможности применения wearable-технологий — ниже расскажу о протезах.

Есть и другая проблема. Носимые устройства будут оставаться игрушками, пока врачи не смогут принимать полученные с них данные в качестве объективных. Сейчас это в принципе невозможно. Можно создать сколько угодно крутой носимый кардиограф, собирающий данные за длительный срок. Но, прийдя к доктору, ваш пользователь услышит примерно следующее: «Это все замечательно, но теперь пойди и сделай нормальную кардиограмму». Просто потому что в настоящих условиях он не имеет права принять такие данные.

— Сейчас появились устройства, считывающие сигналы мозга, ответственные за базовые действия. В развлекательной сфере это уже кое-как используется — можно управлять шариком силой мысли и все такое. В медицине что-то подобное используется?

— Мне вспоминаются, разве что, разнообразные устройства для инвалидов, помогающие парализованным людям пользоваться компьютерами. Работает это с помощью анализа мозговых сигналов или слежения за глазами. Стивену Хокингу такая штука помогает писать книжки и выступать перед публикой. В целом видно, что это направление развивается, но это не особенно большой рынок, поэтому здесь нет базы, как у потребительских устройств.

— А какие реальные проблемы сейчас решаются в медтехе? С какими проблемами к DataArt приходят клиенты?

— Приходят в основном за технологиями, для которых уже есть место на рынке. Это, например, электронные медицинские карты или обслуживание медицинского бизнеса: practice management systems, системы для лабораторий — над таким мы работали с Charles River Laboratories.

Мы достаточно активно развиваемся в области Life Sciences. Это фармо-клинические исследования и подобные интересные вещи. На будущий год мы ставим эту область для себя как одну из приоритетных. Здесь огромное пространство для внедрения технологий, и многие наши эксперименты в этой области достаточно востребованы. Тут речь скорее не про глобальные изменения индустрии или изобретение новых лекарств, хотя и такие проекты у нас тоже есть. Основная работа связана с автоматизацией уже существующих процессов, которые раньше выполнялись без использования новых технологий.

— Похоже на строительство фундамента для дальнешего развития.

— В значительной степени так и есть. Мы готовим фундамент, автоматизируем процессы, которые ранее происходили вручную. Это необходимое требования для того, чтобы в дальнейшем привнести сюда Big Data, потоки данных с wearables и многое другое.

— Кстати, о фундаменте. Насколько, как тебе кажется, перспективен ResearchKit в новой iOS, как попытка создать большую платформу для сбора медицинских данных о человеке? Удалось им сделать что-нибудь значительное?

— Это не новая идея, на самом деле. В разное время (и достаточно давно) подобным занимались многие компании. Были Microsoft с их HealthVault, который до сих пор существует. Это централизованная база, куда должны были стекаться данные об имеющих отношение к здоровью показателях. Был Google с их ныне закрытым Google Health. Ничего фундаментально нового Apple тут не изобрели, просто соединили со своей мобильной платформой.

Насколько это хорошо? Определенно хорошо. Рано или поздно такие платформы станут востребованными. Чтобы анализировать данные и делать предсказания, данные нужно собирать. Будет это у Apple или у кого-то другого, сказать пока сложно. Но эксперименты в этой области не прекратятся еще очень долго. Ровно до тех пор, пока не будет найдена устойчивая конструкция.

— Сейчас медициной плотно занимаются Google с их Life Sciences (теперь уже Verily). Но их вроде бы интересует не столько потребительский рынок, сколько серьезные фундаментальные исследования.

— У Google хорошо получается поставлять революционные технологии, при этом совершенно не обязательно им удается их коммерциализировать. Из лабораторий Google выходят вещи, которые так или иначе меняют направление движения индустрии. Сейчас, скажем, они выпустили свои алгоритмы глубокого обучения, выложили их код в свободный доступ.

С Google Health они пытались сделать несколько нетипичную для них вещь — широкий массовый продукт. Там не было никакого фундаментального ноу-хау, никакой академической науки в основе. Все эти платформы появляются, потому что тот, кто в конечном итоге будет контролировать эти данные, будет зарабатывать очень много денег. Population analysis станет возможным благодаря таким платформам, а это — основное условие перехода к медицине предсказаний, о которой мы уже говорили. Попытки будут продолжаться, пока решение не будет найдено.

Теперь Google пошел в другую сторону. Они пытаются делать то, что у них получается хорошо, — революционные прорывные технологии.

— Я недавно слышал об одном интересном проекте на стыке фармокологии и анализа текстов. Система обращается к PubMed и очень подробно анализирует последние публикации, собирая информацию, куда все движется. На стыке медицины и анализа текстов ты слышал еще про какие-нибудь интересные проекты?

— Да, интересные проекты были. Был проект, где такое использовалось для глубокого анализа академических публикаций за много лет и сравнения их с изучаемыми данными, чтобы заранее отмести нежизнеспособные варианты.

У речевого анализа есть большой потенциал везде, где, так или иначе, есть технологии, особенно в медицине. Большую часть времени у врача руки и голова должны быть заняты делом, а не работой с компьютером: компьютер — просто неизбежное зло. Во всем цивилизованном мире люди пытаются как можно дальше отойти от такой практики. Есть даже сервисы, которые зарабатывают большие деньги на том, что расшифровывают голосовые заметки врачей, но пока это делается не автоматизированно. Убрать промежуточное звено в лице человека, занимающегося расшифровкой — очень благородная задача и очень коммерчески перспективная, поскольку время врача ценится очень высоко. Тут речевой анализ найдет безусловно свое применение.

Управление голосом — интерфейс будущего. Все эти красивые экраны с кнопками и даже тач-интерфейсы умрут. В тот момент, когда человек сможет вступить в речевой диалог с машиной, настанет конец пользовательскому интерфейсу в его традиционном понимании.

— А из вещей, которые уже стали реальностью, какие проекты тебя больше всего поразили за последние пару лет?

— Один упоминал — это протезы с датчиками. Это было первое действительно понятное и совершенно полезное применение wearable-устройств в медицине, а не в fitness/wellness-области, где сейчас и пасется большинство игроков. Для меня это был момент, когда я понял, что у носимых устройств есть реальные применения за пределами развлекательного рынка.

Второй случай напрямую касается DataArt. Мы помогаем одной крупной компании сократить цикл тестирования новых химических соединений путем замены тестов в «мокрой» лаборатории (той, где пробирки) на цифровые тесты. Прогоняя через систему большое количество данных о соединениях и сравнивая их с большим объемом полученных ранее данных, мы можем предсказать, какие соединения будут заведомо нерабочими. Система отсеивает огромное количество изначально нежизнеспособных вариантов, которые иначе пришлось бы тестировать вживую. И только отсеянные составы отправляются в лабораторию, где проходят дальнейшие тесты. Это сильно удешевляет цикл производства веществ.

— Что нас ждет в медтехе в 2016 году?

— Мне кажется, что в следующем году по-настоящему начнет прогрессировать телемедицина. У небольших компаний уже есть определенный успех в этой области, а большие игроки начинают сюда приходить. Пару лет назад сложно было бы предсказать, что основными игроками на этом рынке будут страховые компании. Но сейчас кажется уже очевидным, поскольку это радикально снижает их затраты. Не знаю, станет ли переломным именно 2016, ведь такие преобразования — дело далеко не одного года. Но то, что это будет очень большой тренд в следующем году, а возможно, и дальше, на мой взгляд, совершенно несомненно.

Автор: DataArt

Источник

Поделиться новостью

* - обязательные к заполнению поля