50 лет прогресса: как медицина превратилась в точную науку

За последние 50 лет медицина претерпела значительные, хотя и не завершенные преобразования, перейдя от сферы, основанной преимущественно на мнениях экспертов и анекдотических наблюдениях врачей, к формальной научной дисциплине.

Появление доказательной медицины позволило врачам определять наиболее эффективные методы лечения, основываясь на качественной оценке новейших исследований. Сейчас точная медицина позволяет использовать генетическую, экологическую и клиническую информацию пациентов для индивидуализации их лечения.

Однако потенциальные преимущества точной медицины сопровождаются новыми вызовами. Объем и сложность данных, доступных для каждого пациента, стремительно увеличиваются. Как врачи смогут определить, какие данные полезны для конкретного пациента? Какой метод интерпретации данных наиболее эффективен для выбора оптимального лечения?

Именно эти задачи и решают компьютерные ученые . Совместно с генетиками, медиками и экологами они разрабатывают компьютерные системы, часто с использованием искусственного интеллекта , чтобы помочь врачам интегрировать широкий спектр сложных данных пациентов для принятия обоснованных решений.

Возникновение доказательной медицины

Еще в 1970-х клинические решения основывались на мнениях экспертов, анекдотических наблюдениях и теориях механизмов заболеваний, которые часто не подтверждались эмпирическими исследованиями. В то время несколько новаторов выступили за то, чтобы клинические решения базировались на лучших доступных доказательствах. К 1990-м годам появился термин доказательная медицина , обозначающий дисциплину, объединяющую исследования с клиническим опытом для принятия решений о лечении пациентов.

Основой доказательной медицины является иерархия качества доказательств , которая определяет, какие виды информации врачи должны учитывать в первую очередь при принятии решений о лечении.

Рандомизированные контролируемые испытания , в которых участники случайным образом распределяются в группы, получающие экспериментальное лечение или плацебо, считаются наиболее надежным источником данных. Эти исследования, также называемые клиническими испытаниями , позволяют минимизировать предвзятость благодаря однородности групп.

Обсервационные исследования , такие как когортные и контрольные, изучают исходы здоровья участников без вмешательства исследователей. Хотя такие исследования используются в доказательной медицине, они считаются менее надежными, чем клинические испытания, из-за отсутствия контроля за мешающими факторами.

В целом, систематические обзоры , которые обобщают результаты множества исследований, предоставляют доказательства высочайшего качества. Напротив, отчеты о единичных случаях и личные мнения экспертов, как правило, являются слабыми доказательствами, поскольку их сложно экстраполировать на широкую аудиторию.

На практике врачи используют рамки доказательной медицины, чтобы сформулировать четкий вопрос о пациенте, на который можно ответить, изучив лучшие доступные исследования. Например, врач может задать вопрос, будет ли прием статинов более эффективным, чем диета и физические упражнения, для снижения уровня ЛПНП у 50-летнего мужчины без других факторов риска.

Рассвет точной медицины

В то же время, когда доказательная медицина набирала обороты, происходили и другие революционные изменения. Эти достижения привели к появлению точной медицины , адаптированной под конкретного пациента.

Одним из таких событий стал Проект "Геном человека" , стартовавший в 1990 году и завершившийся в 2003 году. Он предоставил карту ДНК человека, позволившую выявить гены, связанные с тысячами редких заболеваний, понять различия в реакциях на лекарства и разрабатывать таргетные методы лечения опухолей.

Вторым важным событием стало развитие электронных медицинских записей . Их стандартизация началась в конце 1980-х, а широкое внедрение последовало после закона о стимулировании использования электронных записей в 2009 году.

Эти данные позволили исследователям изучать связь между генетическими вариациями и признаками, а также обучать модели ИИ для медицинской практики.

Исследования продолжают развиваться, создавая инструменты для более точной диагностики и лечения, меняя подход к здравоохранению.