Задачка природы: почему большие данные все еще не работают на руку медицине


Казалось бы, большие данные должны продвинуть медицину вперед на порядок. Однако с этим вопросом не все так просто. Мы собрали выжимку из американской конференции “Сотрудничаем, чтобы лечить” и расскажем, как удается применить данные в медицине и с какими трудностями сталкиваются исследователи.

1. Данных о здоровье, действительно, становится все больше.


Медико-биологические исследования идут полным ходом: число мегапроектов, собирающих огромные массивы данных, стремительно растет. В эти проекты инвестируются огромные суммы. Вот некоторые из наиболее крупных инициатив.
Программа Белого Дома «Удар по раку» собирает информацию про раковые заболевания. Амбициозная цель руководителей — увеличить темпы изучения рака вдвое в течении следующих пяти лет.
Институт точной медицины собирают свою базу данных, в которых имеется всевозможную информацию о здоровье пациентов. В ближайшее время количество испытуемых компании приблизится к миллиону.
Проект BRAIN (Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies) занимается составлением схемы нейронных цепей и изучением принципов действия мышления и памяти.
Международный Проект «Клеточный Атлас» работает над идентификацией и описанием всех типов клеток человека.

2. Медицинские записи должны записываться в унифицированной цифровой форме

Одно из приоритетных направлений работы правительства – принятие мер по переводу медицинских записей в цифровую форму врачами и больницами.
Переход на электронные записи обходится в миллиарды долларов – более $28 млрд приходится только на программы поощрения больниц и врачей, внедряющих данную практику.
Такие инвестиции дают возможность создать большие архивы данных, в которых можно будет найти любые сведения о здоровье.

3. Ученые не успевают разобраться с поступающей информацией


В отличие от специалистов по обработке данных Google и Facebook, врачи-исследователи пока не сделали практически ничего для систематического анализа информации, содержащейся в этих данных.
Дело в том, что исходные данные о здоровье не совсем полные и надежные. Электронные медицинские записи часто хранятся в базах данных, которые невозможно совместить друг с другом. Некоторая важные заметки вообще хранятся в свободной форме. Обрабатывать и анализировать их очень сложно.

4. Без проверки на реальных людях все выводы пока остаются гипотезами

Единственный способ применить большие данные в медицине – просеивать массивы данных, выбирать хорошие идеи и испытывать их на людях.
Для этого нужно убеждать людей принимать участие в исследованиях. С этим пока что есть сложности, не у каждого доктора хватает мотивации убеждать пациентов в необходимости таких экспериментов.

5. Частные случаи — точка, от которой можно оттолкнуться в исследованиях

Мать Сони Валлаб умерла от редкой прионной болезни. Вскоре девушка узнала, что и сама склонна к такого рода заболеваниям, и решила сделать все возможное, чтобы разобраться в этом вопросе. Она оставила карьеру юриста и начала работать над получением доктора биологических наук в Броудовском институте (Кембридж, штат Массачусетс).
Валлаб обратилась к громадному объему данных по генетической информации, чтобы узнать больше сведений о своем заболевании.
В ходе исследований подтвердились худшие ожидания. Вся информация об этой болезни была правдивой, а значит шансы Сони не дожить до старости — 100%.

В то же время анализ данных поспособствовал неожиданному открытию. Как оказалось, ее болезнь вызвана большой концентрацией определенного белка в теле. Некоторые люди, у которых этого протеина было в 2 раза меньше, не заболели и не скончались.

«Большие данные представили нам задачку, подкинутую природой. Если мы найдем способ понизить концентрацию этого болезнетворного белка, который пытается меня убить, этот способ должен помочь отсрочить или предотвратить болезнь», — рассказывает Соня Валлаб.

Но это уже вопрос другого порядка, и эту проблему обработкой данных не решить. Валлаб нужны традиционные виды медицинских исследований – лабораторные анализы и клиническая медицина. Только это поможет разработать лекарство, которое сможет уменьшить количество белка безопасно и эффективно.бесплатно модули и шаблоны для dle


Big Data Технологии Медецина
, оставишь комментарий?
Имя:*
E-Mail:


  • Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив
  • Какие новости важнее?
    Мы в соц.сетях

    Вам понравился сайт?

    Тогда вы можете стать его участником или помочь финансово.
    Зарегистрироваться
    Создайте собственную учетную запить!

    Пройти регистрацию
    Поддержите сайт
    Прочтите как помочь финансово.

    Подробнее