ЦЕННОСТЬ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ОКАЗАНИИ И ОРГАНИЗАЦИИ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ

11 июня 11.35 - 12.45

Большие данные или Big data в здравоохранении появились благодаря компьютерным технологиям, расшифровке генома человека и другим открытиям в области молекулярной биологии. Первые позволили собирать, хранить и быстро анализировать большие объемы данных, вторые – предоставлять сами данные, которые ежегодно удваиваются в геометрической прогрессии. Дальнейшее развитие цифровых технологий и обработка информации с помощью ИИ разрешили подойти к лечению пациента более индивидуально или персонифицировано. Другими словами, соединяя индивидуальные данные о больном (жалобы, данные исследований, генетический паспорт) с результатами анализа большого количества уже известных подобных случаев, у ученых появилась возможность предсказывать риски и прогнозы развития заболеваний, эффективность той или иной терапии. Но чтобы такой подход был широко реализован на практике, требуется изменение системы организации медицинской помощи. Это включает все аспекты – от разработки систем сбора и анализа клинических данных о пациенте до обучения врачей новым правилам. Одновременно открытия в области молекулярной биологии и ускорение обработки данных с помощью тех же компьютерных технологий позволили появиться принципиально новым лекарствам (генная терапия и биопрепараты). Правда, у них есть один недостаток – высокая цена производства. Чтобы оправдать высокие траты, было предложено платить производителям с учетом достигнутых результатов, которые в том числе фиксирует и сам пациент. Сочетание персонифицированного подхода в лечении и его оплата с учетом оценки самого больного потенциально представляют бОльшую ценность как для самого пациента, так и в целом для здравоохранения. В этой связи некоторые специалисты стали назвать такой подход Ценностно-ориентированным здравоохранением или ЦОЗ.

Каковы практические примеры применения персонифицированного лечения в РФ и за рубежом? Какие именно изменения в организации медицинской помощи необходимо предусмотреть, чтобы персонифицированный подход широко реализовался на практике? В чем ценность больших данных в диагностике и лечении заболеваний? Сколько данных необходимо для обучения ИИ прогнозированию? Есть ли более простые и эффективные подходы в повышении качества медпомощи для пациента, например, обеспечение врачей новыми знаниями «под рукой»? В каких сферах чаще всего применима концепция ЦОЗ и каковы ее ограничения? Не разорит ли фармацевтических производителей оплата за результат, особенно если терапия окажется малоэффективной?

В этой сессии слушатели ознакомятся с концепцией ЦОЗ, принципами персонифицированного подхода в лечении пациентов; получат информацию о том, как новые генетические данные помогают в диагностике и лечении пациентов; обсудят, какие изменения в организации и оплате медицинской помощи необходимы, чтобы концепция ЦОЗ реализовалась на практике.

Модератор

Ашенбреннер Инна Викторовна, директор Департамента развития клинических сервисов ООО "Цифромед"

Выступающие

Подходы к персонифицированной медицине в онкологической практике
Комаров Юрий Игоревич, заместитель директора по организационно-методической работе НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова, к.м.н. Доклад при поддержке АО «Рош-Москва» (не входит в программу НМО)

Офтальмология и ценностно-ориентированный подход в ведении пациентов
Зуенкова Юлия Александровна, преподаватель кафедры организации здравоохранения, лекарственного обеспечения, медицинских технологий и гигиены Медицинского института РУДН, к.м.н. Доклад при поддержке АО «Рош-Москва» (не входит в программу НМО)

Взгляд пациентов на ценностно-ориентированный подход. Плюсы и минусы.
Жулев Юрий Александрович, президент Общероссийской благотворительной общественной организации инвалидов «Всероссийское общество гемофилии»

Цифровая обработка показаний медицинских изделий, поддержка принятия клинических решений
Енгалычев Дамир Намикович, медицинский директор, ООО «Лаборатория Элемент»

Большие данные в генетике: практическая реализация
Вяткин Юрий Викторович, директор по инновациям NOVEL, старший научный сотрудник Института перспективных исследований проблем искусственного интеллекта и интеллектуальных систем МГУ имени М.В. Ломоносова