Как записаться электронно в онкодиспансере в твери регистратура

E-mail: info onco На учете состоит 41,5 тысяч пациентов с онкологическими заболеваниями.

Выберите тип организации

Прежде всего, хотел вас поблагодарить за то, что вы в своем графике нашли время поделиться, так скажем, сакральным. Сакральной, любимой темой. Сегодня тема передачи «Мир будущего. Медицина завтрашнего дня». Традиционный вопрос на моей радиопередаче — это вопрос, завязанный на трендах здравоохранения. Какие тренды в здравоохранении видите вы?

Я почитал о вас, посмотрел несколько интервью. Конечно, уровень знаний и широта объемные, и ответ про тренды может занять всю нашу передачу. Но, если коротко, основными вехами? Фото: Sk. Тренды, связанные с изменением модели здравоохранения как с точки зрения пациента, так и с точки зрения плательщика, а как третий блок — это наиболее горячие технологические темы, которые сейчас важны для здравоохранения.

С точки зрения подходов к здравоохранению я, наверное, не буду оригинальным и поговорю про 4П-медицину. Это медицина, которая является предиктивной, превентивной, персонализированной и которая требует персонального участия пациента в своем здоровье.

На самом деле, в свое время, достаточно давно, такого рода документ с 4П-подходом был опубликован в или в году. Он был связан с тем, что биология приблизилась очень близко к медицине. Вопрос трансляционной медицины из теоретизирования стал вопросом, связанным с реальным внедрением технологий по трансляционной медицине в практическое здравоохранение. Сейчас этот тренд 4П-подход во многом обуславливается еще большим объемом знаний, которые мы собираем из биологии, и еще б о льшим объемом знаний о пациенте, о состоянии его здоровья, которые мы собираем, благодаря цифровой медицине и возможности обрабатывать большие массивы данных, выводя неочевидные закономерности.

По сути, когда мы говорим о предиктивной медицине, — это возможность создания глобальных массивов данных, глобальных баз данных, куда складываются все медицинские записи большого пула пациентов. Муслим Муслимов: Big Data? Кирилл Каем: Да, Big Data подходы, куда складываются генетические данные большого пула пациентов, складываются медицинские изображения большого пула пациентов.

В мире есть такие проекты, в России такие проекты пока только зарождаются, — это возможность еще и хранения большого объема данных биологических образцов. Таким образом, у нас появляется растянутая во времени картинка здоровья пациента, поддержанная его генетическими данными, которые можно динамически измерять.

Под генетическими данными понимаем не только сам геном, но и весь омикс, то есть и транскрипт о м, и метаболом, чтобы смотреть, каким образом не только закодирован белок, но и как происходит транскрипция белка, и каким образом это влияет на состояние здоровья.

Свалив все это в большую кучу, хорошенечко смешав и взболтав, и допустив к этому пулу данных правильно обученные нейросети, правильно обученные алгоритмы, можно выявлять те закономерности, которые в текущий момент мы не считаем признаками заболевания или мы не оцениваем диагнозами.

Мы, по сути, можем делать предварительные выводы о предрасположенности пациентов к тому или иному заболеванию с высокой степенью точности, что нас приводит к другому пониманию, что такое пациент; мы начинаем заботиться, не скажем «лечить», но заботиться о потенциальном заболевании пациента еще задолго до наступления его симптоматики. Это вопрос как раз той самой превентивной или профилактической медицины. Он очень тесно связан с персональным участием пациента, потому что, увы, в российском обществе — в какой-то мере это, наверное, наше постсоветское наследие — ответственность за собственное состояние здоровья очень низкая, к сожалению.

С какой-то стороны это непонимание, с какой-то стороны это отсутствие социального контракта между человеком и обществом о состоянии собственного здоровья. Люди в постсоветское время привыкли, что государство за все в ответе. Если заболит, то меня вылечат. Есть бесплатная медицина. Этот социальный контракт, поскольку он материально не поддержан со стороны нашего здравоохранения, приводит к безответственности граждан.

Человек, ведя неправильный образ жизни, понимает, что общество все равно заплатит за его риски, общество берет на себя его риски.

В зависимости от наложения их модели поведения и их предиктивных моделей здоровья, можно, условно, например, выстраивать страховые модели и соплатеж со стороны пациента в рамках страховых моделей покрытия медицинского обслуживания, исходя этой сетки. Вот это такая идеальная картина мира. Понятно, что всегда возникают определенные группы пациентов, затраты на которых будут больше.

Во-первых, это те, кому надо закладывать больше в бюджет на поддержание здоровья. Каждая жизнь, каждый человек для нас важен. Второе — это все, что связано с травмой, с несчастным случаем. К сожалению, на это повлиять мы не всегда можем, хотя определенные закономерности уже сейчас можно выводить, исходя из больших данных. Есть люди с определенными моделями поведения, это в том числе комплекс генетических данных, их бихевиоральные модели, которые можно отслеживать. Муслим Муслимов: То есть при высоком тестостероне риски получить травму выше?

Кирилл Каем: Например, да. Условно говоря, такого рода подходы — это еще и золотая жила для оценки рисков не только в рамках добровольного медицинского страхования, но и рисков, связанных со страхованием жизни, особенно с долгосрочным страхованием жизни. Это тоже ценная информация и для страховых компаний. Так вот, если модель соплатежа изменится, то человек будет материально заинтересован соблюдать ту модель, предиктивную модель охраны его личного здоровья, которая будет выдана.

Это и есть participate -- персональное участие человека в том, как он занимается своим здоровьем. Последний тренд, который входит в 4П, — это персонализированная медицина. Здесь можно говорить как о диагностических подходах, так и терапевтических. Предиктивные модели связаны с генетическими данными. В первый раз стоимость генома обошлась в миллиарды долларов, сейчас стоимость снижается, и полногеномное секвенирование сейчас в районе тысяч долларов.

Мы ожидаем, что через лет оно будет около тысяч долларов, а потом, может быть, полногеномное секвенирование и не нужно будет, надо будет определенные сниппеты делать, чтобы выяснять основные рисковые модели. Это первый этап технического прогресса. Второй — это высокий уровень цифровизации. По сути, цифровая медицина — это не будущее, это то, что существует уже сейчас.

Этот технологический тренд начал развиваться с появлением нейросетей и обусловил предиктивность. Персонализация медицины, как одна из 4П, тоже весьма связана с цифровизацией, но не только, потому что здесь еще вмешиваются терапевтические подходы. Мы лечили симптоматически. Хороший врач должен был определить симптомы, которые говорили об отклонении в здоровье и пытаться эти симптомы устранить: сбить повышение температуры, убрать воспаление. Порою, это даже не соотносилось с механизмами возникновения заболевания или причиной заболевания.

Муслим Муслимов: То есть не причину, а следствие. Кирилл Каем: Следствие, да, совершенно верно. Постепенно росли наши биологические знания, росли наши медицинские знания. Постепенно доктор научился в рамках сложной дифференциальной диагностики определять истинную причину заболевания и пытаться на неё влиять. Со временем мы все ближе и ближе подходили к таргетной терапии, когда медицина определяла конкретную мишень или группу мишеней, которые автоматически являлись причиной и влияли на развитие заболевания.

Это могло быть изменение генома или инфекции. Мы тогда начали работать таргетной терапией. Против инфекционных заболеваний мы имеем высоко таргетные группы антибиотиков или других средств, влияющих на простейших в случае инфекции, которые позволяют устранить источник инфекции. Например, мы поговорим про онкологию. Онкология — очень хороший пример, когда таргетная терапия следующим шагом перерастает уже в персонализированную терапию. Онкологию как заболевание мы вначале считали чуть ли не единым.

Потом начали его дробить по группам органов, потом по подтипам онкологических заболеваний, потом в каждом из подтипов онкологических заболеваний — по причинам возникновения того или иного клинического заболевания. Это делалось не для того чтобы говорить много красивых и сложных диагнозов, а для того чтобы правильно подбирать терапию. Потому что, выясняя причину, можно выбрать средство, которое влияет строго на эту узкую причину. Но, к чему это привело? По сути, лекарства у нас сейчас уже псевдо-персонализированные.

Раньше одно лекарственное средство разрабатывалось для сотен тысяч пациентов. Сейчас лекарства работают строго на одну причину, при этом вызывая минимальное количество побочных эффектов, потому что не затрагивают другие биологические мишени.

Это привело к тому, что популяция пациентов по данному заболеванию серьезно сузилась. В этом есть плюсы, потому что пациент точно выигрывает от этой ситуации: меньше побочных эффектов, более высокая эффективность терапии.

Но, с точки зрения общества, это очень сложный момент, поскольку стоимость разработки узкого лекарственного средства или такая же, или возрастает. Это никогда не было дешево. Стоимость прохождения регуляторных барьеров возрастает с учетом того, что растет наше знание о механизмах, знание регулятора механизма заболеваний и о рисках. Стоимость именно регуляции, сама разработка может не столь быстро возрастать. Современные технологии позволяют разрабатывать почти персональные лекарства, высокоэффективные, с минимальным количеством побочных эффектов.

Сейчас мы значительно улучшаем скорости разработки и, соответственно, снижаем стоимость разработки благодаря использованию компьютерных алгоритмов, благодаря разработке лекарственных препаратов. Там, где раньше был простой перебор химических веществ, сейчас в компьютерах можно делать докинг, понимать, с какой мишенью это будет связано.

Более того, прежде чем синтезировать лекарственный препарат, если говорить о простых лекарственных средствах о молекулах , можно сначала его собрать в компьютере.

Посмотреть, как оно будет влиять, только потом поставить задачу по синтезу. Это сокращает стоимость самой разработки, в вот стоимость регулирования возрастает. Я при этом безоценочно говорю. Это не плохо, что стоимость регулирования возрастает — это позволяет сделать б о льшую безопасность для пациентов. Но, в конечном итоге, происходит орфанизация разработки лекарственных средств, именно поэтому каждое лекарственное средство не становится дешевле — оно, увы, становится дороже. Панацеи нет.

В рамках разработки происходит все более узкая специализация. Высшим пилотажем, высшей степенью персонализации в рамках 4П-подхода, про который я начал говорить, является индивидуальное лекарство. Самым простым примером индивидуальных лекарств являются лекарства, связанные с регенеративной медициной, когда берутся собственные аутологичные клетки, определенным образом модифицируются, амплифицируются и вводятся назад пациенту. Из материала пациента мы получаем лекарства. Второй вариант — то, к чему сейчас быстрыми шагами движется вся фармацевтика, — это генетические лекарства.

Выберите тип организации

Прежде всего, хотел вас поблагодарить за то, что вы в своем графике нашли время поделиться, так скажем, сакральным. Сакральной, любимой темой. Сегодня тема передачи «Мир будущего. Медицина завтрашнего дня».

Ученые предложили использовать водоросли для производства лекарств

.

Часы приема специалистов

.

.

ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Областной онкологический диспансер

Часы приема специалистов

.

.

.

Комментариев: 1

  1. Нет комментариев.