Мир стоит на пороге значительных демографических изменений. Численность людей старшего поколения растет беспрецедентными темпами: согласно прогнозам, к 2050 году доля населения в возрасте 65 лет и старше достигнет 16%, увеличившись с нынешних 10% (1). Этот рост ожидаемой продолжительности жизни, несмотря на свою позитивную суть, создает серьезные вызовы для систем здравоохранения и социального обеспечения, требуя инновационных подходов. В интервью с Игорем Джекиевым, экспертом в области цифровой медицины, мы исследуем, как современные технологии могут переопределить концепцию здорового старения, обсудим текущие достижения и препятствия на этом пути.
1. Суть цифровой медицины и роль цифровых биомаркеров
- Что такое цифровая медицина и, в частности, технология цифровых биомаркеров?
- Цифровая медицина представляет собой динамично развивающуюся сферу, которая интегрирует современные технологии — от мобильных приложений и носимых устройств до искусственного интеллекта и больших данных — для трансформации медицинской помощи. Её цель — повысить качество диагностики, лечения и профилактики за счет более точного и непрерывного сбора информации.
Особое место в этом процессе занимают цифровые биомаркеры. Это объективные, измеримые показатели, которые собираются и анализируются с помощью цифровых устройств (умных часов, фитнес-трекеров, специальных пластырей) в режиме реального времени. Они позволяют отслеживать физиологические параметры и поведенческие паттерны пациента в его естественной среде, выходя за рамки эпизодических визитов к врачу. Таким образом, цифровые биомаркеры становятся мощным инструментом для персонализации медицины и создания доказательной базы, основанной на данных из реальной жизни (Real World Evidence, RWE). Анализ таких данных помогает лучше понимать эффективность терапии и адаптировать её под индивидуальные нужды каждого человека.
2. Прогресс и вызовы на пути внедрения
- Как бы вы охарактеризовали текущий прогресс, который мы наблюдаем в цифровых биомаркерах?
- Мы находимся на стадии бурного роста и экспериментов. Количество исследований и технологических разработок в этой области стремительно увеличивается. Однако важно понимать, что многие из этих инноваций пока не прошли полноценную клиническую валидацию. Зачастую инициатива исходит от специалистов в области IT и инженерии, что может приводить к дисбалансу: техническая сложность опережает понимание клинических потребностей и требований регуляторных органов.
Для широкого внедрения в практику необходимы масштабные клинические испытания, которые докажут надежность, точность и клиническую пользу цифровых биомаркеров в сравнении с традиционными методами. Несмотря на это, уже сегодня мы видим успешные применения: от мониторинга физической активности, сна и сердечного ритма до выявления ранних признаков неврологических заболеваний. Умные часы и фитнес-браслеты стали первыми массовыми носителями таких технологий. В целом, путь от прототипа до повседневного клинического инструмента требует кропотливой работы по адаптации и интеграции.
3. Технологическая основа: типы датчиков
- Какие типы датчиков используются для сбора таких данных?
- Можно выделить три основных категории:
- Носимые физические датчики. Регистрируют механические и физиологические сигналы: частоту сердечных сокращений (ЭКГ), дыхание, температуру тела, двигательную активность (с помощью акселерометров и гироскопов). Они помогают, например, оценивать риск падений или нарушения походки, что актуально для пожилых людей и пациентов с болезнью Паркинсона. Исследования в этой области активно ведутся, например, с использованием Apple Watch (клиническое исследование NCT04304495) (2).
- Носимые химические датчики. Анализируют химический состав биологических жидкостей (пот, слюна, слезная жидкость) для мониторинга на молекулярном уровне. Яркий пример — системы непрерывного мониторинга глюкозы для диабетиков. Также ведутся разработки по отслеживанию уровня кортизола (гормона стресса) или лекарственных препаратов, таких как леводопа (3).
- Гибридные (мультимодальные) носимые устройства. Это новейшее поколение устройств, сочетающих в себе возможности физических и химических сенсоров.
Обратите внимание: Неизвестные акции могут вырасти с выпуском Apple iPhone 5G!.
Такие датчики могут быть встроены в кольца (например, Oura Ring), пластыри (VitalPatch), одежду или очки. Они позволяют одновременно отслеживать целый комплекс параметров: температуру, сатурацию кислорода, дыхание, активность, что открывает возможности для комплексного мониторинга здоровья и раннего предупреждения об отклонениях.
4. Связь со страхованием и пенсионными системами
- Ваше образование связано со страховыми и пенсионными программами. Как эти направления связаны с цифровой медициной и как это влияет на здоровое долголетие?
- Эта связь фундаментальна и взаимовыгодна. Цифровая медицина позволяет страховым компаниям и пенсионным фондам перейти от реактивной модели (выплаты по наступившим страховым случаям) к проактивной — управлению здоровьем клиента. Это происходит через:
- Управление рисками и прогнозную аналитику. Анализ больших данных о здоровье и образе жизни (так называемые актуарные расчеты) позволяет точнее оценивать риски, устанавливать справедливые тарифы на страховку и прогнозировать пенсионные обязательства.
- Профилактику и поддержку здоровья. Персонализированные рекомендации на основе данных с цифровых устройств помогают клиентам вести более здоровый образ жизни, выявлять риски заболеваний на ранней стадии и тем самым снижать общие затраты на лечение. Для страховщиков это означает уменьшение числа страховых случаев, для клиентов — лучшее качество жизни и потенциально более низкие страховые взносы.
5. Практические проекты и инновации
— В каких собственных проектах вы реализовали цифровые биомаркеры?
- Один из ключевых проектов — разработка мобильного приложения для смарт-часов, которое с помощью искусственного интеллекта обнаруживает ранний тремор рук, характерный для болезни Паркинсона. В сотрудничестве с ведущим неврологическим институтом мы собрали и использовали для обучения нейросети уникальный массив данных объемом 200 миллионов цифровых сегментов. Алгоритм показал высокую точность, и эта работа была отмечена наградой Global Challenge Healthy Longevity Global Challenge от ведущих мировых академий наук.
Другой проект — мобильное приложение с AI-алгоритмами для удаленного мониторинга пациентов с хроническими респираторными заболеваниями (астма, ХОБЛ). Во время пандемии эта технология была адаптирована и использовалась в клиниках Мексики и Аргентины для наблюдения за пациентами с COVID-19. Сейчас мы ведем переговоры о внедрении этой разработки с международными фармацевтическими компаниями и клиническими центрами.
Больше интересных статей здесь: Новости.