Как математика подружилась со здравоохранением.
Цифровизация, проникающая сегодня практически во все сферы жизни, все более уверенно обосновывается и в области охраны здоровья. На заседании Президиума РАН, прошедшем в конце декабря, где рассматривались вопросы использования цифровых технологий в медицине, прозвучало множество подтверждающих это примеров.
«Мы не изобретаем велосипед, а продолжаем политику, которую проводит правительство в этой сфере, - отметил академик-секретарь отделения медицинских наук РАН, член Президиума РАН Владимир Стародубов. В 2010 году была запущена программа «Единая государственная информационная система в сфере здравоохранения» (ЕГИСЗ). Стратегия научно-технического развития подразумевает переход к персонализированной, предиктивной и профилактической медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровьесбережения. Основная задача до 2030 года - развитие государственной электронной системы в сфере управления медицинской отраслью, разработка единой платформы по управлению здоровьем человека, создание цифровых медицинских профилей пациентов. «Здесь совместная работа различных отделений нашей академии воплощена наиболее ярко, потому что силами одного медицинского отделения справиться с этой проблемой невозможно», - подчеркнул Владимир Стародубов. Он сообщил, что часть подсистем ЕГИСЗ уже в рабочем состоянии, остальные - на разных стадиях готовности. «Мы взяли позиции, которые во врачебной практике встречаются ежедневно, - рассказал академик. - Это случаи госпитализации, амбулаторного обращения пациентов, направления на процедуры и т. п.; число данных оценивается примерно в миллион двести тысяч. А учетных документов, по которым данные собираются, - 358 миллиардов». Весь этот огромный массив информации уже сегодня можно изучать и анализировать. Для продвижения цифровизации медицинской отрасли на базе РЭУ им. Г.В.Плеханова в 2023 году был создан консорциум, куда вошли ведущие институты и вузы страны, среди которых докладчик особо отметил Институт системного программирования им. В.П.Иванникова РАН и Институт прикладной математики им. М.В.Келдыша РАН. «Мы хотим создать единую систему архитектуры общего хранилища данных на основе междисциплинарного подхода, и здесь роль академии весьма и весьма значительна», - подчеркнул В.Стародубов. В рамках консорциума разрабатывается программа с системой поддержки принятия врачебных решений. Ею сейчас занимаются многие специалисты - кардиологи, офтальмологи и т. д., но общей интегрированной программы пока нет.
Академик РАН Михаил Гузев посвятил свой доклад моделированию эффектов лазерной кавитации в приложении к хирургии. С кавитацией, популярно объяснил ученый, мы сталкиваемся каждое утро: когда закипает чайник, мы слышим, как он шумит. Кавитация - физический процесс образования пузырьков (пустот) в жидких средах, с последующим их схлопыванием и высвобождением большого количества энергии, которое сопровождается шумом и гидравлическими ударами. Исследование эффектов лазерной кавитации выполнялось методом численного моделирования, с использованием подходов механики сплошных сред с учетом межфазного взаимодействия. Как показали результаты, модель и эксперименты согласуются очень хорошо. Самый интересный эффект заключается в том, что при лазерном излучении не происходит нагревания всего объема, что может быть эффективно использовано в медицине при лечении различных патологий: аномалий развития тканей, кистозных образований, для обработки диабетической стопы, для чистки загноившихся ран. О сложности моделирования говорят цифры. Так, в случае операции по удалению кисты при времени кавитации примерно 2 миллисекунды моделирование этого процесса шло 8 часов на 64 процессорах. «Но результат стоит того!» - заметил М.Гузев. Без хирургии все равно не обойтись, но использование такой санации очень облегчает задачу медиков, да и жизнь больных: операция менее травматична, осложнений нет, выздоровление проходит быстрее. Над этим проектом работал коллектив математиков, клиницистов, физиков. В процессе был изобретен лазерный кавитатор, подана заявка на патент. Однако биологический механизм воздействия кавитации на патологические ткани организма остается пока неясным, требуется дальнейшее его изучение биологами. Необходимо развивать технологии, разрабатывать оборудование и устройства на основе лазерной кавитации. Не обойтись без систематической государственной поддержки. А ученым стоит подумать о совместных программах.
Член-корреспондент РАН Юрий Василевский рассказал о четырех задачах, решаемых в рамках проекта РНФ междисциплинарным коллективом, в который вошли математики и клиницисты из разных организаций. Первая связана с неинвазивным методом диагностики ишемической болезни сердца. Самым корректным основанием для принятия решения о проведении внутрисосудистой операции считается величина гемодинамического индекса, однако чтобы его измерить, датчик вводят в коронарную артерию, что дорого, а в каких-то случаях и небезопасно. Работа ученых позволит определять этот индекс без вмешательства в организм благодаря персонализированной модели кровотока пациента. Созданная учеными система поддержки принятия врачебных решений сейчас проходит клинические испытания. Вторая задача - реконструкция артериального клапана. С возрастом его створки изнашиваются, плохо открываются и закрываются. Стандартная замена клапана производится хирургическим путем. Лет десять назад врачи научились изготавливать эти створки прямо во время операции из перикарда самого пациента. «Мы разрабатываем систему поддержки принятия врачебных решений, которая позволяет на основе виртуальной модели закрытия персонализированного клапана спланировать створку заранее, что сокращает время операции и гарантирует корректное закрытие клапана», - рассказал докладчик. Третья задача - предсказательное моделирование одножелудочковой коррекции врожденных пороков сердца у детей. Четвертая связана с биомеханическими моделями опорно-двигательного аппарата. «Чтобы можно было спрогнозировать результат операции на коленном суставе, работаем над пластикой его связок и сухожилий», - пояснил Юрий Василевский.
Математики оказались востребованными и в сложной ситуации, в которой оказалась страна в связи с ковидом. С докладом «Эпидемия: математическое моделирование и ограничительные меры» выступил член-корреспондент РАН Сергей Кабанихин. Три года назад был образован Совет отделения математических наук, куда вошли представители ведущих математических институтов, вузов и ведомственных организаций. Основной их задачей было содействовать разработке комплекса программ COVID-19 для оперативного расчета сценариев развития эпидемий. Докладчик представил три основных модели. А академик Василий Акимкин рассказал о том, как используются большие данные, искусственный интеллект для решения важных эпидемиологических задач. В частности, речь шла о платформе агрегирования данных о геномах вирусов SARS-CoV-2, которая к сегодняшнему дню стала Национальной базой геномов возбудителей инфекционных болезней, не имеющей аналогов в мире.
Наталия Булгакова
