Исследователь предсказывает болезни: «Мы увидим тектонические сдвиги в медицине»

Представьте: вы на приеме у врача, а он уже получил уведомление о том, что вы находитесь в группе риска по совершению самоубийства. Еще несколько лет назад такой инструмент профилактической медицины казался далеким будущим, но сегодня он уже внедрен в медицинских организациях по всему миру.

Одним из ведущих исследователей, разрабатывающих прогностические модели для психических и физических состояний, является профессор Бен Рейс из Центра медицинского прогнозирования Гарвардского университета и Бостонской детской больницы. На этой неделе он представит свои наработки на 24-й конференции Biomed в Тель-Авиве.

«Увеличительное стекло для врачей»

Рейс работает в одной из самых перспективных областей медицины. Сегодня очевидно, что без прогностических алгоритмов две революции — профилактическая и персонализированная медицина, о которых говорят уже два десятилетия, — невозможны.

Рейс разработал алгоритмы, которые на основе данных медицинской карты предсказывают депрессию, суицидальные наклонности, психотические приступы, а также выявляют риск домашнего насилия задолго до того, как инцидент будет зафиксирован официально. Уровень точности моделей варьируется от 70% до 90%. При этом ИИ не заменяет врача, а служит для него инструментом, помогающим сфокусироваться на важных аспектах здоровья пациента.

Профессор Бен Рейс

Образование: докторская степень по музыковедению (Кембридж), специализация в области прогностических алгоритмов.
Деятельность: директор Института прогностической медицины, преподаватель Гарвардской медицинской школы, адъюнкт-профессор Бостонской детской больницы.
Признание: включен в список «Великих инноваторов в области здравоохранения» правительства США, USAID и НАСА.

На вопрос, почему он сосредоточился на психическом здоровье, Рейс отвечает: «Мы ищем области, где можно делать прогнозы на основе доступной информации заблаговременно, чтобы успеть изменить ход болезни». По его словам, алгоритм анализирует анонимные данные сотен тысяч карт. «Врач видит рекомендацию, но здесь нет этической проблемы: если бы специалист имел время досконально изучить каждую карту, он пришел бы к тем же выводам. Мы даем ему своего рода увеличительное стекло».

Внедрение и международный опыт

Хотя алгоритмы Рейса являются исследовательскими, они послужили фундаментом для коммерческих продуктов. Так, медицинский консорциум Kaiser Permanente (Калифорния) внедрил систему предотвращения самоубийств, что, по данным сети, снизило их уровень среди пациентов. Аналогичный пилотный проект запущен в системе госпиталей для ветеранов США (VA).

Совместное исследование в Израиле

В настоящее время Рейс руководит проектом «Живая лаборатория» имени Берковичей — совместной инициативой Гарварда и службы здравоохранения «Клалит». Сотрудничество началось еще во время пандемии COVID-19 и привело к публикации ряда важных исследований об эффективности вакцин, безопасности третьей дозы и влиянии вируса на разные группы населения.

Сегодня Рейс сфокусирован на создании базовых моделей для расшифровки медицинской информации. «Мы работаем с алгоритмами, аналогичными тем, на которых базируются ChatGPT, Gemini или Claude, но нашей единицей информации являются не слова, а медицинские события», — поясняет он. Исследователи уже представили результаты по прогнозированию риска рака толстой кишки и гепатита С.

Профессор Ран Блицер, руководитель отдела инноваций «Клалит», подтверждает, что касса начала систематически внедрять эти модели: «Только в апреле на основе системы было внесено 200 тысяч изменений в протоколы лечения. Это цифры, не имеющие аналогов в мире».

«Потрясающие времена»

Рейс убежден, что общество еще не осознало весь потенциал технологий: «Мы живем в удивительное время. В медицине мы увидим тектонические сдвиги как в способах обнаружения болезней, так и в скорости принятия клинических решений. В будущем мы сможем загрузить в компьютер модель нашего тела, и система выдаст список рекомендаций по улучшению здоровья или даже отправит запрос в лабораторию на изготовление индивидуального лекарства. Это большие амбиции, но путь к ним уже намечен. Прежде всего мы увидим это в онкологии — это уже происходит».

От предсказания нот к предсказанию рака

Свой путь в науку Рейс начал с музыковедения. В Кембридже он исследовал, можно ли на основе последовательности нот предсказать следующую. «Мы использовали ботов, имитирующих работу мозга, и обучали их на музыке разных культур. Оказалось, что бот, «выросший» в определенной музыкальной среде, гораздо лучше предсказывает развитие произведения именно в этой культуре. Исследователи, проверявшие те же идеи на людях, получили схожие результаты — это доказывает, что наши алгоритмы успешно улавливают паттерны, знакомые человечеству».