РБК Pro —  
информационный сервис для предпринимателей и управленцев. Первый месяц — бесплатно

Три вектора развития персонализированной медицины: прогноз от McKinsey

Медицина IT Статьи McKinsey
Развитие биотехнологий и ИТ сделало персонализацию одним из главных принципов в фармакологии и медицине. McKinsey выделила три тренда в области персонализированной медицины, которые необходимо учитывать игрокам отрасли в ближайшие пять лет
Фото:Jason Reed / Reuters
Фото: Jason Reed / Reuters

Персонализированная медицина изменила само представление о медицине как о лечении усредненного пациента. Вместо метода проб и ошибок врачи назначают лекарства индивидуально — определенное лечение и медикаменты для конкретного пациента в нужный момент времени. В ближайшие пять лет экосистема персонализированной медицины, включающая новые средства диагностики, персональные устройства, решения в области искусственного интеллекта и аналитические инструменты, будет развиваться под влиянием трех ключевых трендов.

1. Сбор и агрегирование данных

К 2025 году рынок больших данных в медицине составит от $53 млрд до 69 млрд. Помимо аккумулирования больших объемов данных, системы здравоохранения добились успеха в сборе массивов, более простом агрегировании информации и обеспечении более широкого доступа к ней.

Министерство здравоохранения и социальных служб США инвестировало $35 млрд в ИТ в сфере здравоохранения, что способствовало быстрому усовершенствованию медицинских баз данных за счет распространения электронных медицинских карточек (electronic health record, EHR). Этот процесс сбора и агрегирования данных помогает лучше понять симптомы пациентов, методы и результаты лечения. Фармацевтический холдинг Roche одним из первых «завладел» медицинскими данными пациентов от начала и до конца. Roche приобрел ряд технологических компаний в здравоохранении и таким образом получил данные о геноме тысяч онкологических больных и о персонализированных методах лечения. Успешная интеграция этих данных позволит подбирать терапию с учетом геномного профиля пациента и затем отслеживать ее результаты.

Однако перспективы использования генома в области персонализированной медицины не ограничиваются только онкологией. Сбор поведенческих данных с помощью специальных устройств-трекеров, развитие геномики и методов анализа молекулярного фенотипа — все это в обозримом будущем приведет к тому, что у каждого пациента будет своя постоянно пополняемая экосистема данных, а врачи получат доступ к опыту и наработкам всего медицинского сообщества.

2. Продвинутая аналитика для персонализированного лечения

Изначально персонализированная медицина опиралась на то, что понимание последствий мутации и ретроспективный анализ помогают выработать алгоритм для вычисления потенциальных мутаций у следующего поколения. Этот подход широко применяется в онкологии, но не только.

Современные технологии и мобильные медицинские приложения позволяют отслеживать физическое состояние пациента в реальном времени. Многомерные базы данных дают возможность создавать предиктивные алгоритмы, которые опираются на описательную статистику и накопленные данные, чтобы спрогнозировать последствия лечения для конкретного пациента. При этом потенциальные возможности постоянно модифицируются по мере того, как поступает новая информация о пациенте, а решения принимаются с учетом больших данных.

Стартапы и крупные технологические компании, такие как IBM и Google, стараются занять свою нишу в здравоохранении, предлагая решения на основе продвинутой аналитики. Например, созданная Google технология искусственного интеллекта — нейросеть Deep Mind — успешно анализирует томографию глаза и ставит диагнозы по глазным заболеваниям. IBM разрабатывает программное обеспечение Watson, которое рекомендует лечение на основе геномного профиля пациента.

3. Новые бизнес-модели

Помимо качественных и персонализированных услуг по уходу за пациентами поставщики медицинских услуг должны найти способ, как наиболее эффективно собирать и применять данные о пациентах, и определить, как извлечь коммерческую выгоду из выводов, сделанных на основе этих данных. В то же время диагностическим компаниям следует понимать, каким будет рынок медицинских тестов в будущем: что будет создавать ценность — тест сам по себе или расшифровка его результатов и рекомендации? Только тогда они смогут разработать наиболее подходящую бизнес-модель. Фармацевтические компании уже сотрудничают со страховыми компаниями и больницами, чтобы стать частью новой экосистемы, и им также необходимо выработать бизнес-модель, которая бы соответствовала условиям рынка персонализированной медицины.

Стандартного решения не существует. Одни игроки проводят геномное секвенирование в обмен на возможность использовать полученные данные (Nebula Genomics, Tempus), другие — обслуживают медицинские учреждения в обмен на доступ к данным (биллинговые системы, агрегирование данных). Однако большинство фармацевтических компаний и поставщиков медицинского оборудования, пытаясь выйти на рынок персонализированной медицины, по-прежнему используют традиционные бизнес-модели (продают больше обследований или лечебных курсов через традиционные каналы).


Что стоит на пути персонализированной медицины

США традиционно считаются лидером в развитии фондов, инновационных технологий и терапевтических методов, однако в последние годы Китай активно инвестирует в эту область. В то же время системы здравоохранения во многих европейских странах максимально приближены к тому, что предлагает персонализированная медицина, и здесь активно развиваются инициативы, нацеленные на сбор индивидуальных данных пациентов (например, UK BioBank в Великобритании). Макрофакторы определят траекторию развития инноваций в области персонализированной медицины — от правил, регулирующих сбор и обмен данными, до способов тестирования новых методов лечения. Все эти решения будут влиять на развитие персонализированной медицины на региональном, национальном и даже мировом уровнях.

Помимо вопроса о конфиденциальности данных развитие персонализированной медицины тормозит дороговизна медицинских технологий и трекинговых устройств. Ожидается, что со временем стоимость персонализированных методов лечения и устройств будет падать, но вопрос о том, насколько широкому кругу пациентов будет доступна персонализированная медицина, остается открытым.