Второе кардинальное изменение касается диагностики, сбора данных и технологий моделирования
. Компьютерная визуализация, микрофлюидика, лазерная интерферометрия и методы моделирования в сочетании с использованием искусственного интеллекта приведут к революции в диагностике заболеваний. Поскольку одиозный медицинский стартап Theranos так и не смог коммерциализировать микрофлюидную диагностику, такие компании, как HP, сейчас работают над портативными лабораториями, способными мгновенно в режиме реального времени диагностировать ряд заболеваний, передающихся через кровь. Мы начинаем понимать, какую роль в целом ряде состояний играют бактерии, кишечный микробиом, зубной налет и токсины, в основном благодаря более качественным данным и компьютерному моделированию. Быстрое улучшение диагностики произошло согласно закону Мура: увеличение вычислительной мощности приводило к прорыву за прорывом в медицинских исследованиях.Рисунок 13.
Диагностические лаборатории HP, интегрированные в смартфоны (изображение предоставлено HP Healthcare)Третья область, в которой медицина претерпевает коренные изменения, – это подходы к лечению
. По мере того как мы сочетаем секвенирование генов, регулярные и недорогие анализы крови, датчики внутри и снаружи нашего тела с искусственным интеллектом для объединения всех этих данных, медицина переходит на превентивные методы. Теперь не нужно будет ждать появления симптомов: на самом деле то, во что через десять лет превратится наш смартфон, вероятно, будет знать, когда мы заболеем, задолго до того, как это с нами произойдет. Когда дело дойдет до решения проблем со здоровьем, мы будем использовать как генную терапию, чтобы включать и выключать вредные белки, так и генные переключатели, чтобы удалять серьезные заболевания из нашей ДНК, используя собственную защитную систему организма для выработки антител и необходимых белков и предотвращения развития болезни. Когда потребуется вмешательство – например, в случае рака или серьезной вирусной инфекции, – мы сможем производить персонализированные лекарства на основе генома человека (это называется фармакогеномикой) и генома самого рака или вируса. Эра персонализированной медицины, очевидно, будет сильно отличаться от эпохи запатентованных лекарств массового производства, которые мы сегодня находим на полках аптек.Хотя чрезмерная дороговизна многих технологий и увеличила стоимость здравоохранения за последние 20–30 лет, искусственный интеллект является ключом к быстрому снижению затрат на диагностику и лечение, поскольку с его помощью мы научимся лучше понимать системные реакции и создавать наиболее эффективные для человека схемы лечения. Исследование Accenture продемонстрировало потенциал ИИ в здравоохранении для получения к 2026 году ежегодной экономии в размере 150 млрд долларов в одних только Соединенных Штатах.
Мы собираемся использовать ряд технологий, чтобы значительно сократить расходы на лечение и улучшить диагностику; в их числе:
• Технологии виртуальной и дополненной реальности.
От хирургов, которые носят AR-очки для повышения точности операций на раковых опухолях, позвоночнике и сердце, до использования виртуальной реальности в качестве альтернативного лечения посттравматического стрессового расстройства, стресса и психических расстройств.• Робототехника.
От роботизированной хирургии и компьютер-ассистированной хирургии до дистанционно управляемых роботов-помощников, которые путешествуют по палатам, выдавая лекарства и проверяя пациентов.• Носимые и проглатываемые датчики.
От встроенных в часы носимых датчиков сердечного ритма, которые уже выявляли аномальные состояния сердца и спасали жизни, до проглатываемых датчиков, которые смогут отслеживать артериальное давление, уровень сахара в крови и даже регулировать уровень инсулина, объединяя в режиме реального времени данные о состоянии здоровья с диагностикой ИИ, что будет иметь огромное значение для раннего выявления и снижения стоимости лечения.• Телемедицина и удаленное управление здоровьем.
Согласно исследованию