HealthNet - Medicina y Tecnología

🧪💎 Как ИИ помогает «приручить» омиксные технологии, превращать цифры из бланка анализов в клинические решения, предсказывать риски болезней за 10 лет до появления симптомов и экономить системе ОМС до 7 млрд рублей в год? Подводим итоги клуба «Цифровая медицина», где обсуждали «умные» решения для лабдиагностики. Ведущие разработчики инновационных решений на стыке in vitro, ИИ и биотеха рассказали, как создавали и внедряли свои платформы в реальную клиническую практику, что из этого вышло, и как алгоритмы сегодня расширяют возможности просто «мокрой» лаборатории. Тема встречи оказалась крайне резонансной – оно и понятно, ведь около 70% клинических решений в наше время принимается именно на основе данных лабораторной диагностики, но при этом мы используем едва ли 5% той информации, которую научились извлекать «из пробирки». Все прочее – это наши неиспользованные возможности. Как раз о них мы и поговорили на клубе. 💥 Светлана Апполонова, к.х.н., руководитель Центра биофармацевтического анализа и метаболомных исследований Сеченовского Университета – представила платформу «МетабоСкан», которая определяет метаболический фенотип пациента – паттерн работы обмена веществ, объясняющий, почему стандартные рекомендации не для всех одинаково эффективны. Система анализирует более 220 метаболитов в крови, формируя на их основе «функциональные оси» и интегральные индексы здоровья, что позволяет врачу увидеть системные сбои в организме еще на доклинической стадии и сформировать персонализированный «коридор здоровья», а также мониторить отклик организма на терапию или изменение образа жизни в динамике. 🗯 Современная медицина устроена как айсберг – мы видим только верхушку, когда болезнь уже случилась, а 60-70% хронических заболеваний диагностируется, к сожалению, слишком поздно. Когда организм уже начинает кричать о помощи на языке, который мы до сих пор не понимали, у нас в запасе есть 5-10 лет, чтобы решить проблему на доклинической стадии. С помощью ИИ мы начинаем слышать этот крик и понимать этот язык. Казалось бы, сегодня у нас есть метаболомика, омиксные технологии обещали нам революцию в медицине, но, имея в арсенале около 1000 уже известных клинических биомаркеров, врач реально работает лишь с 10 из них. Лаборатория производит цифры, врач принимает решения, между ними – пропасть интерпретации, которую не заполнить ни автоматизацией, ни расширением панели тестов. Поэтому нужен провайдер, который превращал бы цифры в клинические решения, чтобы врач получал ответ, а не данные. 💥 Любовь Станкевич, к.м.н, врач КЛД, директор по лабораторной медицине и производству компании «ЛабКвест», вице-президент Российской ассоциации медицинской лабораторной диагностики (РАМЛД) – рассказала о том, как превратить лабораторию в полноценного интеллектуального партнера клинициста с помощью СППВР «Доктор Q», которая помогает врачам интерпретировать сложные лабораторные паттерны и снижает риск диагностических ошибок. Вместо простой выдачи бланка с результатами ИИ определяет соответствие назначенных тестов клинической картине и подсвечивает критические отклонения или логические противоречия в диагностике. Сервис поддерживает более 90 терапевтических цепочек, а рекомендации охватывают практически все типы исследований – от биохимии до НИПТов. 🗯 Лабораторная медицина стала драйвером того перехода от реактивной к проактивной концепции 5P-медицины, о которой сейчас не говорит только ленивый. Если раньше ответом на вопрос о миссии лаборатории было, как у пионеров, «Всегда готов предоставить точный результат вовремя, быстро и правильно выдать цифру», то сегодня мы понимаем, что на самом деле никакая цифра ни клиницисту, ни пациенту не нужна. Им нужно решение клинической задачи. Поэтому миссия лабораторий тоже трансформировалась – сегодня это поддержка в принятии клинических решений для врача и поддержка пациента с помощью интерпретируемой информации об их здоровье. Лаборатория делает возможной ту самую партисипативную медицину, отвечает за более раннюю предикцию и позволяет в целом повышать эффективность системы здравоохранения 👇👇👇

🏢🔮 Данные с обычных смарт-часов в сочетании с рутинными анализами крови могут выявлять раннюю инсулинорезистентность, которую не видит обычный чекап. Google Health выкатил новое исследование о том, как носимые гаджеты умеют в предикцию диабета. Кто о чем, а Google Health снова о том, как «умные» часы способны причинять пользу для здоровья и предсказывать риски развития сахарного диабета и преддиабета – якобы даже точнее, чем привычные лабораторные анализы. Кратко об исследовании WEAR-ME, опубликованном в Nature: ⚫️В исследовании участвовали 1165 человек, которые носили смарт-часы Google Pixel и Fitbit около 300 дней и сдавали стандартные анализы крови. ⚫️С гаджетов собирали данные о пульсе, ВСР, сне и физической активности, а также учитывали базовые вводные о поле, возрасте, ИМТ, артериальном давлении и окружности талии. ⚫️Модель обучили на 40 млн часов ношения девайсов, которые все это время передавали данные с сенсоров. ⚫️На входе смотрели 13 лабораторных биомаркеров, включая показатели липидного профиля, углеводного обмена, ферменты печени, ферритин, СРБ, ApoE, IGFBP-2, адипонектин и проч., но в финальной модели решили учитывать только сахар, HbA1, ЛПВП и триглицериды. ⚫️Мерилом ИР выступал индекс HOMA-IR, а методом верификации точности модели – внутривенный глюкозотолерантный тест (IVGTT). 🎯 В итоге вместе с учеными из университетов Кембриджа и Вашингтона исследователи Google разработали ИИ-модель для раннего выявления инсулинорезистентности на основе рутинных биомаркеров, к которым добавили данные с гаджетов – это увеличило точность прогнозирования на 12%: с 0,76 до 0,88 AUROC. Речь идет в том числе о людях, у которых уровень сахара и гликированного гемоглобина находился в пределах нормы. Вообще-то это действительно много, и что самое интересное, обученная модель оставалась эффективной даже без анализов крови – ориентируясь только на данные со смарт-часов и антропометрию. В Гугл очень довольны результатами и считают, что простые гаджеты теперь можно использовать как инструмент массового скрининга метаболических рисков, особенно в группах без видимых лабораторных предикторов диабета. ⚙️ По словам исследователей, чувствительность мультимодальной модели – 76%, а специфичность 84%, при этом лучше всего модель сработала для людей с лишним весом и малоподвижным образом жизни, показав чувствительность 93%. Результаты прогноза интегрировали в LLM, чтобы система могла не просто выдать цифру риска, но и объяснить пользователю ее значение, а также дать персонализированные рекомендации по изменению образа жизни – эндокринологи уже оценили их. 🤔 История, конечно, эффектная, но невольно возникает ощущение, что здравый смысл покинул чат, а научному подразделению Google охота навести суету и добавить хайпа вокруг темы гаджетов под эгидой make ЗОЖ great again. С учетом того, что медианный ИМТ участников исследования был 28 кг/м², возраст – 45 лет, а HbA1 – 5,4%, наличие метаболических рисков выглядят самоочевидным, а рекомендации по их превенции – всем и так хорошо известны без ИИ. #wearables #гаджеты #медтех #ИИ #превентивнаямедицина #метаболизм

💊 Как цифровизация меняет подходы к персональным данным пациентов, в чем слабость цифровых двойников, и кто виноват в провале клинических исследований – обсудили на встрече научного клуба StereotaX8 в Петербурге. Традиционный апрельский StereotaX был полностью посвящен клиническим исследованиям и тому, как стремительная цифровизация меняет работу с персональными данными пациентов. В частности, говорили о том, что за цифровыми данными всегда стоит живой человек – с его болью, страхом, усталостью и личными историями. «Цифровой двойник пациента – это рациональная математическая модель (неодушевленный набор данных). Реальный пациент – абсолютно иррациональная модель, которую невозможно оцифровать на 100%. Наша задача – провести черту и сохранить баланс. Пока человеческая эмоция может в одну секунду перечеркнуть любой алгоритм – решение по лечению пациента должен принимать врач», – отметил Иван Карнаухов, главный исследователь, руководитель отдела координации научно-исследовательской и инновационной деятельности Клинической больницы Св. Луки, врач-онколог, R&D-директор компании «Линтекс». Генеральный директор ООО «Аликвота» Екатерина Погодина выступила с докладом о том, как лаборатория видит конфиденциальность в КИ и привела несколько реальных примеров из практики, включая этические дилеммы и ситуации со случайно попавшими данными: «Все мы знаем трех обезьянок: они призывают не видеть, не слышать и не говорить зло. Если мы "зло" заменим на "конфиденциальную информацию", то получится как раз лаборатория в клинических исследованиях. Мы сознательно минимизируем персональные данные, работаем исключительно по штрих-кодам и строго следуем всем процедурам и соглашениям о конфиденциальности» ⚡️ Кульминацией вечера стал интеллектуальный баттл «Провал клинического исследования или кто не умеет планировать: главный исследователь или спонсор?» при поддержке Национальной ассоциации исследователей и исследовательских организаций (НАИИО). В баттле приняли участие директор научно-исследовательского центра «ГЕРОФАРМ», MD, PhD Роман Драй (со стороны спонсора) и главный исследователь СПб ГБУЗ «Городская больница №40», кандидат медицинских наук Алина Агафьина (со стороны главного исследователя). Модерировала дискуссию старший научный сотрудник, специалист по качеству испытательного центра доклинических исследований ФГБУ «НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова», к.м.н. Мария Зайцева. ⚪️Роман Драй отметил, что далеко не каждое исследование, которое не показало ожидаемого результата, можно считать провалом: «Отсутствие результата – тоже результат. Отрицательный результат – тоже результат. Если препарат оказался неэффективным или небезопасным – мы это узнали, и это уже ценная информация. С другой стороны, провал не всегда означает, что препарат неэффективен. Иногда просто амбициозность гипотезы не соответствует бюджету». ⚪️Алина Агафьина акцентировала внимание на разделении ответственности между исполнителем и «архитектором» исследования: «Если главный исследователь плохо управляет своим центром – это его ответственность. Но если проект изначально построен на чрезмерном оптимизме, недооценке реальной популяции и перегруженных визитах – это ошибка спонсора как архитектора исследования. Близость к проблеме не означает, что именно ты ее создал». 📌 Полный отчет о встрече научного клуба @stereo_tax – у коллег в Дзене. #фарма #КИ #биомедтех

🧪🧠 Друзья, зовем на новую встречу клуба «Цифровая медицина» – обсудим «умные» решения для лабораторной диагностики, которые превращают чекап в data science детектив. Пока омиксные технологии открывают нам тысячи новых биомаркеров, требуя все больше пробирок…

🔥 Тут наши друзья из Ангиолайф запустили Angiobot — чат-бот на базе ИИ для оценки риска ишемии нижних конечностей — и просят всех причастных и сочувствующих помочь его потестировать, чтобы сделать сервис лучше и повысить его клиническую эффективность. Мы, конечно же, присоединяемся к просьбе! 👇👇👇

🤖 Ангиолайф — ваш цифровой помощник в ранней диагностике ишемии Приветствуем Друзья и Коллеги, у нас важная новость 👇 Мы запустили Angiobot — чат-бот на базе ИИ для оценки риска ишемии нижних конечностей. И сейчас вы можете одними из первых его протестировать. 📱 Чат-бот «Ангиолайф» - это удобный инструмент для первичного скрининга и грамотной маршрутизации пациентов: — собирает симптомы и анамнез в формате понятного диалога — оценивает риски с помощью алгоритмов (rule-based + ML) — определяет уровень угрозы — подсказывает, что делать дальше: наблюдать или срочно обратиться к врачу 📊 Ключевые метрики: -94% точность первичной диагностики (по результатам предварительных клинико-технических испытаний) -40% времени на первичную оценку пациента -до 100 000 обращений в год (масштабируемость решения) 💡 Технологическая ценность: Angiobot помогает быстрее выявлять риски, снижает нагрузку на специалистов и ускоряет принятие решений — особенно в случаях, когда важна каждая минута. 💯 Особенно полезно для пациентов с факторами риска: курение, гипертония, высокий холестерин и др. 🧠 Мы видим это решение как цифровой фильтр на входе в систему здравоохранения, который: ✔ повышает выявляемость ✔ улучшает маршрутизацию ✔ снижает вероятность осложнений 📍 Сейчас мы активно тестируем продукт и будем очень рады вашей помощи. Друзья попробуйте ➡️ ➡️ Angiobot и поделитесь обратной связью. Чтобы начать, просто нажмите команду: Start Ваш опыт напрямую влияет на развитие сервиса и его клиническую эффективность. #Ангиолайф #Здоровье #Инновации #ITСервис_Ангиолайф #Новости_Ангиолайф #Услуги

🦠🥛 В Петербурге разработали генно-инженерную платформу для создания съедобных вакцин на базе пробиотиков – в том числе от гриппа, коронавируса и пневмококка. Чтобы привиться, надо просто выпить трансгенный йогурт. До него уже были томаты, рис и картофель. Сегодня в линейке санкт-петербургского Института экспериментальной медицины (ИЭМ) – 8 съедобных вакцин на основе генномодифицированных кисломолочных продуктов против различных бактериальных и вирусных инфекций, включая двухкомпонентную вакцину против гриппа и пневмококка, одновалентные вакцины против разных штаммов гриппа, три варианта против стрептококка группы В, который приводит к смерти новорожденных, а также антиковидная вакцина, адаптированная под разные штаммы вируса. Разработка платформы началась в разгар пандемии COVID-19 – как раз с вакцины против SARS-CoV-2, а сейчас ученые ИЭМ завершили доклинические испытания и готовы представить всю линейку Минздраву РФ для получения разрешения на старт клинических испытаний на добровольцах. 🧬 Суть технологии заключается в том, что в качестве вектора антигенов используются пробиотики – полезные молочнокислые бактерии, которые естественны для микрофлоры человека и традиционно применяются при закваске кисломолочных продуктов. При создании вакцины фрагмент ДНК патогена встраивается в геном бактерии – в результате модифицированная бактерия начинает вырабатывать целевой белок, что и обеспечивает устойчивый иммунный ответ организма прямо на слизистых оболочках, являющихся «воротами» инфекции. Это так называемый мукозальный иммунитет – при нем формируется другой класс антител по сравнению с реакцией на инъекционную вакцину – иммуноглобулины А (IgA), которые способны уничтожать патоген прямо на входе. При небольшой вирусной нагрузке он может стать стерилизующим, что также будет решать проблему носительства – вакцинированный человек не будет бессимптомным переносчиком инфекции. 🍓 По словам разработчиков, на вкус съедобная вакцина неотличима от кисломолочных продуктов и больше всего напоминает ряженку – лабораторные крысы и кролики с удовольствием ею трапезничают. Производственный процесс при этом довольно прост, не требует химического синтеза или дополнительной очистки, а также легко масштабируется – препарат можно изготовить всего за сутки, а массовое производство – организовать на базе любого молокозавода. ⚡️ Съедобные вакцины, созданные на растительных платформах – интересный эксперимент, который пытаются реализовать в разных странах, но для внедрения таких продуктов в клиническую практику пока много барьеров, включая вопросы, связанные с регуляторикой, хранением, стабильностью и титрованием дозы. 🥔 Первым растением, на котором в 1990-х годах доказали возможность создания съедобной вакцины, стал трансгенный картофель – в США испытали прототипы вакцин от кишечной палочки, норовируса и гепатита B, однако в эксперименте картофель приходилось есть сырым, так как термообработка разрушала активный белок. 🍌 Пробовали бананы, но банановая пальма долго растет и генетически нестабильна. 🍅 То ли дело – помидоры. Центр геномики и биоинформатики АН Узбекистана разработал вакцину TOMAVAC против COVID-19, которая уже прошла испытания на животных. В иркутском СИФИБР СО РАН работали над созданием помидоров-вакцин против ВИЧ и гепатита B, а в Мексике – пытались создать томатную вакцину против Эболы. 🌾 Пожалуй, самая известная разработка на сегодняшний день – это японская вакцина против холеры MucoRice на основе риса, которую удалось довести до стадии КИ на людях. #биотех #биомед #вакцины #геннаяинженерия #пробиотики

🦄🎤 Друзья, завтра суббота, и мы, как обычно, ждем всех на «Открытом микрофоне», где healthTech-стартапы рассказывают о себе, а вы — не скупитесь на обратную связь, поддерживаете добрым словом и даете командам буст для дальнейшего развития. ▶️ Подключайтесь 25 апреля в 10:00 мск, ОНЛАЙН! В эту субботу будут питчить: 👏 Pinch – платформа персональных рекомендаций для превентивного управления здоровьем, г.Санкт-Петербург; 👏 Транскраниальный электростимулятор с обратной связью – разработка портативного нейростимулятора для нейрореабилитации, лечения депрессий и панических атак, г.Москва; 👏 EZSpeech (виртуальный логопед) – ИИ-приложение для развития речи, когнитивных навыков и мелкой моторики у детей и взрослых, г.Москва. «Открытый микрофон» ИЦ Хелснет — это площадка без критики, которая открыта для всех желающих, кто хочет рассказать о своем HealthTech-проекте, найти полезные контакты и получить обратную связь! 💛 ❗️ Обязательная регистрация на мероприятие по ссылке: Ссылка скрыта 🔭 Внимание, мы ищем новые проекты! У вас есть свой проект, связанный с медициной и здоровьем? Хотите рассказать о нем, услышать экспертное мнение, получить полезные советы и контакты? Скорее отправляйте заявки на выступление: Ссылка скрыта #ОткрытыйМикрофон #питчи #стартапы

И еще раз про "коварство и любовь" носимых гаджетов для мониторинга здоровья. Вместе с нашими партнерами из Purrweb @healthtech_s_purrweb, а также коллегами по цеху из Healbe/BIOT, КардиоКварк, БрейнБит и другими подготовили обзор этого рынка. Разобрали актуальные тренды и регуляторные коллизии, обсудили, как ковид и ИИ изменили индустрию хелстеха, и порассуждали о будущем таких девайсов. #wearables #healthnet #медтех