Население планеты переживает значительные демографические сдвиги: все большее число пожилых людей живет дольше, чем когда-либо ранее. Растущее количество стареющего населения создает ряд серьезных вызовов для общества, включая более высокую распространенность хронических болезней, связанных с возрастом, и более высокую нагрузку на системы здравоохранения.

Этот тренд также затронет пенсионные и страховые индустрии, которые могут столкнуться с финансовыми трудностями в связи с увеличением числа пожилых людей. Это может привести к сокращению выплат или повышению налогов для поддержания этих систем.

Старение населения также может привести к изменению факторов спроса в экономике. Например, может возрасти спрос на медицинские услуги и дома престарелых.

Одним из потенциальных решений являются цифровые биомаркеры, которые могут оказать значительное воздействие на стареющее население, способствуя переходу к превентивному здравоохранению и масштабному агрегированию медицинских данных и предоставляя людям возможность контролировать свое здоровье. Мы попросили Игоря Джекиева рассказать о своем опыте применения передовых цифровых технологий в медицине.

— Что такое digital biomarkers?

— Цифровые биомаркеры — это объективные физиологические и поведенческие данные, собираемые и измеряемые с помощью цифровых устройств [3]. С их помощью можно своевременно выявлять заболевания, оценивать эффективность лечения и отслеживать процесс реабилитации пациентов. С помощью цифровых биомаркеров отслеживается:

Такие цифровые биомаркеры могут предоставлять реальные персонализированные данные, которые могут быть использованы в сочетании с клиническими и генетическими данными, что позволяет принимать более точные решения, ориентированные на конкретного пациента. Получая данные вне традиционных для системы здравоохранения условий, цифровые биомаркеры позволяют заглянуть в повседневное состояние человека между визитами к врачу.

— Как цифровые биомаркеры могут помочь в ранней диагностике возрастных заболеваний?

— Цифровые биомаркеры обладают значительным потенциалом именно для раннего распознавания возрастных заболеваний с помощью различных методов. Во-первых, они могут помочь обнаружить такие состояния, как умеренные когнитивные нарушения и признаки предобморочного состояния [5, 6], которые при раннем выявлении могут быть обратимы.

В указанном выше эксперименте исследователи собирали комплексные данные с помощью различных цифровых устройств для разностороннего понимания процесса снижения когнитивных способностей. Этот и другие похожие подходы позволяют экспертам выявлять людей, которым может потребоваться дополнительное тестирование или вмешательство для поддержания их когнитивного здоровья [7].

Во-вторых, цифровые биомаркеры позволяют проводить мониторинг когнитивных функций в режиме реального времени, не выходя из дома. Такой способ комфортен для  человека и особенно важен для людей с легкими формами расстройств когнитивных функций или легкой формой болезни Альцгеймера. Он позволяет осуществлять объективное, дистанционное и долгосрочное наблюдение, способствуя раннему выявлению[8, 9].

— В чем отличие цифровых биомаркеров от традиционных диагностических методов?

— Цифровые биомаркеры обладают множеством преимуществ по сравнению с традиционными методами диагностики возрастных заболеваний.

Одним из ключевых преимуществ является их способность выявлять малозаметные изменения в поведении, мышлении, двигательных и сенсорных навыках на ранних стадиях таких заболеваний, как болезнь Альцгеймера. В настоящее время это недоступно и делает их высокоэффективными для ранней диагностики.

В отличие от классических методов периодической диагностики, цифровые биомаркеры позволяют осуществлять непрерывный мониторинг физиологических и поведенческих данных с помощью встроенных датчиков. Такая непрерывная оценка позволяет получить более полное представление о развитии заболевания в реальных (рабочих или домашних) условиях. Это снижает необходимость частых визитов в клинику и обеспечивает более удобный и доступный способ мониторинга [8].

Как уже было упомянуто выше, еще одним преимуществом является то, что цифровые биомаркеры позволяют проводить объективные измерения, в отличие от современного экспертной оценки состояния здоровья, которая зачастую субъективна: поддающиеся количественной оценке данные могут дополнить существующие методы диагностики и повысить их точность [10].

Цифровые биомаркеры могут быть объединены с традиционными биомаркерами для создания комплексных аналитических систем, которые лучше объясняют вариации в состоянии здоровья и болезни человека. Такая интеграция повышает точность диагностических моделей [11].

— Цифровые биомаркеры могут увеличить продолжительность жизни?

— Сами по себе конечно нет. Однако они могут способствовать этому за счет персонализированных и ранних оперативных вмешательств, перехода к профилактическому здравоохранению. Однако нельзя забывать, что существует и множество ограничений для их использования. Например, отсутствие стандартизации, проблемы конфиденциальности и безопасности данных, ограниченность исследований некоторых состояний, технологические барьеры, недоверие некоторых консервативно настроенных медицинских экспертов, а также проблемы, связанные с вовлечением пользователей [12]

— В каких собственных проектах вы внедряли цифровые биомаркеры?

— В рамках своей компании Insubiq я запускал несколько проектов, связанных с использованием передовых ИИ алгоритмов для анализа цифровых биомаркеров. Самым первым моим проектом была разработка ИИ приложения для умных часов, который распознавал признаки раннего невидимого тремора у пациентов с ранней стадией болезни Паркинсона. Похожий эксперимент описан в этом проекте [14].

Мы собрали значительный датасет реальных цифровых данных по пациентам с разными стадиями болезни Паркинсона совместно с одним из ведущих неврологических институтов страны. Благодаря этому нам удалось создать  рабочую версию ИИ алгоритма с высокой точностью распознавания специфического тремора. Дополнительно, мы обучили распознавать алгоритм и другие виды треморов. Это сложное, но перспективное направление, требующее множества процедур, согласований и ресурсов. Глобальные корпорации Apple, Google и другие инвестируют в это направление, и я надеюсь увидеть скоро прогресс в этом направлении, которое становится все более актуальным.

В другом эксперименте мы применили ИИ алгоритмы для фонового распознавания симптомов респираторных заболеваний и дистанционного распознавания пациентов через смартфоны. Этот проект пришелся на начало пандемии и был первым в мире, поэтому оказался востребованным среди респираторного научного сообщества и был экспериментально использован для дистанционного мониторинга пациентов со сложными случаями Covid-19 в Аргентине и Мексике.

В итоге за эти разработки я получил глобальную награду в области цифровой медицины Healthy Longevity Global Challenge, которая организована совместно Академиями Наук США, Китая, Японии, стран Европы и Южной Америки и присуждается самым ярким инноваторам и их проектам, которые способны кардинально трансформировать всю глобальную систему здравоохранения.