Цифровая медицина

С такими мыслями по приезду домой я долго ворочался и не мог уснуть. Был февраль 2011-го, где-то в час ночи. Вот тогда, ночью мне и пришла, будто явилась откуда-то «сверху», мысль: а что, если описать меня математико-статистически индивидуально, а не как часть огромного массива данных большого числа пациентов. То есть создать математико-статистическую матрицу данных моих индивидуальных анализов крови, гистологии, анамнеза моей карциномы.

Вначале я эту мысль отгонял, поскольку для того, чтобы в классической математической статистике описать любой объект для исследования математико-статистическим методом надо иметь совокупность как минимум десяти объектов… То есть, если рассуждать строго по-научному, то надо взять в едином масштабе времени данные, например, анализов крови и гистологии пациента 1, пациента 2, пациента 3 и так далее до, минимум № 10. На основе собранной подобной информации построить матрицу, в которой строки – это ряд пациентов, а колонки – это данные общего клинического анализа крови, биохимии, данные гистологии, описания патологии и т. д. и т. п. И уже всю совокупность данных обработать при помощи прикладных математических программ, соответственно получив результат и интерпретируя его, пытаясь определить возможные закономерности.

Все это гладко на бумаге, как говорил мой отец – Валентин Владимирович – замечательный математик и строитель, только не надо забывать про ОВРАГИ. Под оврагами Батя понимал необходимость нестандартных решений.

В нестандартность математического определения причин и составляющих параметров патологии в моем случае?

Не стандартный подход должен был базироваться на решении двух проблем. Во-первых, как раз проблема отсутствия стандарта. Большинство моих, и не только моих, медицинских данных являются не сравнимыми. То есть одни измерены в граммах на литр, другие миллиграммах на миллилитр, третьи ммоль на литр, четвертые в мкмоль на литр, пятые даны в относительных величинах, и так далее. Для сведения всех параметров анализов к относительным, то есть сравнимым величинам, необходимо проделать большую работу по стандартизации на международном уровне, которая еще даже и не начиналась. Поэтому большинство врачей могут использовать для диагностики параметры анализов крови, гистологии и КТ только как бы частично. Когда, например, опытный врач понимает, что если лейкоциты в анализе крови выше среднего уровня о развитии воспалительного процесса. У каждого набирающего опыт врача свои навыки сравнения несравнимых результатов параметров, например, крови.

Во-вторых, множества объектов у меня просто нет. Он у меня один – я сам, и все. Другими словами, тупик. Стандартного решения, основанного на классических знаниях математической статистики, не существует, если исследовать индивидуального пациента.

И вдруг, мне пришла в голову мысль, одна из всевозможных нерешабельных ситуаций идея. Некий симбиоз из теории вероятностей, закона больших чисел, матричной алгебры и факториала – n! Все можно сделать сравнимым, если медицинские параметры перевести в вероятностную, цифровую форму. Абсолютная сравнимость данных достигается транспонированием параметров и данных в вероятностную форму.

Что это значит? Какова цель перевода данных в цифровую форму? Цели просты. Сравнить и измерить, для того чтобы обнаружить взаимосвязи параметров крови на клеточно-молекулярном уровне и патологий. Для того, чтобы, в свою очередь, обнаружить истинные, а не фантазийные или придуманные причины моей болезни. Именно моей, а не некой средней болезни, которую могут придумать из совокупности массовых данных. И для этого уже не требовалось множества объектов. Одна идея решала обе неразрешимых проблемы.

И я сделал это! В ту волшебную ночь мне удалось за несколько часов создать индивидуальную матрицу только моих индивидуальных данных и свести все параметры патологии в несимметричную матрицу 40 на 60. Одни поля матрицы имели исключительно измерительный характер параметров, например, обозначались колебания вокруг средней 0,0 %, 1,0 %, 2,0 %, 3,0 % и т. д. Сам уровень измерений – мое патентное ноу-хау, и просто так его использовать невозможно, ибо мои права защищены.

Другие поля матрицы отражали качественный характер параметров, например, гемоглобин, гематокрит, эритроциты, тромбоциты, заболевание, и так далее.

Любой из обозначенных полей может быть как зависимой, так и независимой переменной.

Все что написано выше означает следующее: зависимая переменная – это Y, а Y моя онкологическая патология. Независимые переменные: Х1 – это гемоглобин, Х2 – гематокрит, Х3 – эритроциты и так до Хn – клинических клинические параметров крови, биохимических параметров крови, параметры коагулограммы.

Думаю, понятно, что чисто формально-логически и математически любая из независимых переменных может стать зависимой. Короче говоря, нам ни что не мешает любой Х сделать Y, как, впрочем, и наоборот, и измерить расстояние между ними между Y так и Х, в равной степени как измерить расстояние между совокупностью Х1, Х2, Х3… Хn. Вспомните, как в школе вам задавали преобразовать уравнение, выразив одно неизвестное через другое. Очень грубо: если х=4y, следовательно, y=x/4. Систему своих уравнений я решал целую ночь сделал, решая уравнения целую ночь. Результат получился, прямо скажем, неожиданным.

А именно.

После решения вручную сотен уравнений моя онкологическая патология, в роли которой выступал онкоген, показатели которого увеличивался сумасшедшими темпами, оказалась линейно зависимой от печеночного фермента гамма-глютамилтрансферазы (гамма-ГТ). Посмотрел на свой анализ крови, который мне сделали две недели назад в Германии, обнаружил, что гамма-ГТ у меня находится в пределах референсных значений, правда, ближе к его верхней границе.

Говоря о линейной зависимости онкогена от гамма-ГТ, я не ошибся и не применил математическую фигуру речи. Суть в том, что утверждения в том, что увеличение гамма-ГТ приводит к росту и онкогена. То есть, понятно, что если найти медицинский препарат, который уменьшает гамма-ГТ, то можно предположить, что и, соответственно, уменьшится и онкоген.

Но без экспериментальной проверки такой вывод был не более чем теоретическим рассуждением.

Спать я уже не мог и с рассветом отправился к знакомому врачу, у которого был дар объяснить, что такое гамма-ГТ и какой медицинский препарат, который может его снизить. Информационным массивам интернета тогда не было никакого доверия, поскольку по своей рабочей специальности источниковеда я обнаруживал множество ошибок, особенно у не адекватных блогеров.

Выслушав мою хаотичную речь, врач, наконец поняв, что мне нужен препарат, который уменьшает гамма-ГТ, написал мне на листочке название.

Далее все было просто. Пошел в ближайшую аптеку купил препарат, и, после понятных размышлений «не отравлюсь ли?», стал принимать препарат в соответствии с инструкцией. Через месяц мы приехали в Германию на обследование.

Конечно, состоялся обстоятельный разговор с Марком Шрадером. Ему все было рассказано, и, я даже исписал доску множеством математических формул на доске, включая способы организации данных в матричные таблицы. Марк слушал внимательно, но потом сказал: «у нас три проблемы, первая – это теория, вторая – ты русский, третья – ты математик».

Но я повторил: «Марк, я этот препарат принимал!». Знаменитый и очень разумный доктор медицинских наук энергично встал, куда-то сходил, и через несколько минут ему принесли аксессуары для взятия крови. Он сам взял у меня двенадцать пробирок на анализ. и уехал в лабораторию делать анализы, на выходе сказав, чтобы через три часа мы были в клинике.

Мы с моей женушкой пошли в ближайший ресторанчик, чтобы выпить кофе. Рассуждали о моих математических экспериментах и о возможных результатах. Соглашались на том, что ничего существенного не произойдет. Как вдруг раздался звонок от Марка, и, он сказал: «срочно в клинику». Мы синхронно подумали, что срочность нашего вызова в клинику связана с какими-то печальными процессами в моем организме.

Заходим в клинику. Секретарь, улыбаясь, провожает нас в огромный кабинет руководителя. А Шрадера сидит и улыбается: «Так какой там ты препарат принимал. В лаборатории мы не нашли ОНКОГЕНА, и нуль». По-моему, мы с Викторией от радости подпрыгнули до потолка.

После бурного изъявления нами восторга и поглощения принесенных секретарем фруктов и кофе, Марк осторожно высказал предположение, что единственный результат может быть не репрезентативным. В конце концов, как на латыни, post hoc ergo propter hoc – «впоследствии еще не означает в следствии». Конечно, нельзя было не согласится с этим, и была назначена новая встреча через три месяца, в течении которых по моему личному решению я прекращу прием таблеток, которые вполне вероятно, ликвидировали высокую динамику увеличения онкогена для того, чтобы убедиться именно в их эффективности.

Прошло три месяца. Новое обследование в университетской клинике у Марка Шрадера показало, что онкоген у меня вновь стал увеличиваться, но значительно медленее. Я вновь стал принимать препарат, и, через три месяца значение онкогена вернулось к величине равной 0,002. В последующие пять лет онкоген упал до нуля, больше не увеличивался. Так, я расстался с онкологией четвертой степени.

Все это убедило меня в том, что Волей случая, а скорее всего Проведения удалось сформулировать идею, которая может помочь не только мне, но и многим многим людям, оказавшимся в схожей ситуации, и что теперь бросать ее я не имею никакого права.

Следующие десять лет я занимался математикой медицины, отличной от того, как её применяют традиционно в форме медицинской статистики. Суть в том, что диагностическая задача по моей личной патологии была решена очень точно с помощью математических и цифровых технологий. Совсем недавно от незнакомого мне человека я услышал фразу о том, что «лекарство от рака будет найдено в пространстве математики и цифровых технологий». Я нашел эту IT-таблетку, которая излечивает множество заболеваний и множественные интерферированные патологии.

Цель, моих исследований достаточно проста – создать эффективный и математически точный инструментарий для врачей и просто образованных людей, которые в любом случае будут заниматься самолечением как бы нас не стращала официальная консервативная медицинская корпорация, проблемы, которой очевидны. Самолечение при использовании соответствующего и адекватного инструментария не может являться членовредительством. Тем более, что революция в информационном пространстве произошла и продолжает развиваться в хаотических азимутах, прямо задевая сферу медицинских услуг. И уже пришло время и созданы объективные возможности для того, что созданный инструментальный и фармацевтический потенциал современной медицины был проинтегрирован точными методами математики для эффективного излечения индивидуальных пациентов.

Традиционная сфера применения математической статистики, не обсуждая плоха она или хороша, и которая на одном предмете работает, а но другом нет, мало чем отличается от средней температуры по больнице.

Мой подход принципиально отличен, и он уже обличён в патенты, означает таргетированную (направденную на конкретные цели), персональную и точную диагностику, реализованную в программном продукте – цифровой диагностической системе «ВикториЯ», которая диагностически помогла уже почти 3000 человек. Как оказалось в пространстве математических и цифровых технологий нет неизлечимых болезней, а есть только агрессивное нежелание, а порой и банальное неумение работать с математическими и цифровыми технологиями.

Как-то мои друзья, мои однокашники по Московскому университету, испытавшие на себе суть моего математического цифрового метода диагностики, устроили мне встречу с одним большим медицинским начальником федерального медицинского учреждения. Доктор медицинских наук, как он выразился гематолог, посмотрев на экран компьютера, на красивые и запатентованные системы взаимосвязей параметров крови, и ничего не желая понимать, не задал ни одного вопроса, но спросил: «Виктор Николаевич, а зачем вам это нужно?» Я ответил, «людям помочь.» Он как-то погрустнел и отправил меня к своему заместителю по науке, а этот кандидат медицинских наук не имел представления, что такое зависимая переменная, и чем она отличается от независимой. Естественно, разговор не получился. Часто бывает и так, что большие люди позволяют им все объяснить, даже допускают поработать с данными, но потом уходят в «молчанку».

Тем не менее, живой интерес у врачей от Бога есть, как есть интерес у тех, кто не может избавится от своих заболеваний при помощи традиционной медицины. Дальше я постараюсь понятно и в прикладном смысле, полезном для Вас, рассказать о точной и персонализированной, доказательной диагностике, когда нет места фантазиям и неточным анамнезам. Скоро сделаем из цифровой демо-версии медицинской цифровой диагностической системы «ВикториЯ» промо-версию компьютерной программы «IT-таблетка», доступную каждому в интернете для прямого доступа к научному диагностическому продукту.

Глава I. Цифровая диагностика для индивидуального пациента – единственный путь к оказанию эффективных медицинских услуг

Эта первая глава является в своем роде постановочной. Современные «цифровые медицинские системы» типа DocDoc.ru (она же – СберЗдоровье) и подобные им в строгом смысле цифровыми не являются. В лучшем случае – это электронная регистратура, которую затеял медбрат Герман Оскарович Греф с со товарищами. Да, к ней можно обратиться и получить за соответствующую плату устную консультацию опытного доктора. Но такие системы не решают главной проблемы – избавления от болезни.

Есть в Интернете и медицинские системы, которые «берегут анализы, которые вы потеряли», «хранят результаты всей семьи», «внимательно следят за динамикой здоровья/патологии», «помогают заботиться о близких». Как бы это не показалось циничным, но хочется задать простой и понятный вопрос: зачем это приложение, как оно улучшит здоровье конкретного человека, как оно убережет индивидуального пациента от тяжелых, онкологических, кардиологических, аутоиммунных и прочих патологий? Ответ то будет простым: да, никак! По сути дела, подобные IT-услуги нелепы и никому не нужны, кроме их создателей. Потому что результат их работы не имеет с с именно медициной и ее достижениями ничего общего. Это, максимум, около медицинские услуги, помогающие не пропустить время приема очередной таблетки.

Сейчас в Интернете так велик огромный массив медицинской информации, что легче создать свою медицинскую систему, чем выбрать подходящую. Если вы, конечно, хотите быть здоровым, а не заниматься подсчетом своих шагов и исчислением калорий.

Наши болезни, даже при одинаковых диагнозах и названиях, настолько индивидуальны, что трудно найти релевантную информацию, то есть сведения, которые бы были достаточными для излечения в каждом конкретном случае. Болезни не похожи друг на друга так же, как не похожи друг на друга их носители. И грипп у условного Ивана Ивановича не похож на грипп у Ивана Никифоровича. У одного человека болезнь может протекать настолько легко, что он ее и почти не замечает, другого же тот же недуг может отправить в мир Иной. Так разумно ли и того, и другого лечить одинакого?

Попробуем шаг за шагом разобраться в информационных потоках и определить то, что нам действительно нужно. Критическое восприятие медицинских сведений в Интернете будем использовать только для того, чтобы отсеять действительно необходимую нам для оздоровления информацию.

Самим медицинским системам, находящим отражение в Интернете, уже более 20 лет. Все они зародились в США и к настоящему дню наработали приличный опыт решения медицинских проблем. Вершиной является применение роботов Da Vinchi в хирургических полостных операциях, когда хирург может находится в Германии, а оперируемый пациент, например, в США. Другим достижением является применение высокоточных инструментов в нейрохирургии.

Но несмотря на впечатляющие достижения в высокотехнологичной медицинской технике, существенных успехов в преодалении сердечно-сосудистых и онкологических патологий мы не наблюдаем… Каков на сегодняшний день уровень IT-технологии в медицине? Куда нам все-таки надо двигаться, к научно обоснованной и обеспеченной строгой теорией медпрактике или сторону не традиционной медицины – шаманам, экстрасенсам, нелепым целителям и медиумам?

В книге Билла Гейтса «Бизнес со скоростью мысли» IT-технологиям в медицине посвящена отдельная 19-я глава «Система здравоохранения – разрозненные островки или единый контитент?» Её анализ очень важен, ибо без него невозможно разглядеть «свет в конце тоннеля». Весь текст главы был преобразован в цифровую форму и обработан методами математики: кластерным и факторным анализом и методами нелинейной множественной регрессии. Как мне представляется результат получился интересным.

Вся семантика текста Билла Гейтса о медицине исчерпывается 29 содержательными словосочетаниями, которые обозначены как конструкты (см. Приложение 1, главы 1). Какой же опыт мы можем извлечь из словесных формул Гейтса для нашего движения к высокому качеству здоровой жизни?

Прежде всего надо отметить, что основатель Microsoft понимает, что система IT-технологий должна быть интегрирована в действующую систему здравоохранения (см. Приложение 2 главы 1. Результаты измерения Евклидовых расстояний.). Направления интеграции IT-технологий следующие:

– правительственная система здравоохранения,

– руководители организаций здравоохранения,

– врачи и медицинский персонал,

– интернет (позитивная и отрицательные стороны),

– здоровье,

– лекарства,