Похожие статьи
Научными специалистами кафедры вычислительной биологии университета «Сириус» разрабатывается математическая модель, которая поможет врачам диагностировать и назначать лечение пациентам, страдающим артериальной гипертензией. Результаты работы исследователей были опубликованы в научном журнале Frontiers in Physiology. Информацией об этом делится портал «Газета.ру«.
Зачем нужен цифровой двойник пациентов? Он может быть полезен в тех случаях, когда у врачей возникают сомнения в диагнозе, а также при назначении лекарств. Математическая модель может подсказать, как организм человека может отреагировать на тот или иной метод лечения.
Как это работает? После ввода данных пациента система может проанализировать его состояние и предложить врачу несколько сценариев лечения. Математическая модель может также предложить другие тесты для определения наиболее эффективного сценария лечения пациента.
«Цифровая модель пациента не может быть создана сразу для всех заболеваний — это слишком сложная задача. Поэтому наш подход заключается в создании набора базовых блоков, а затем использование этих блоков для создания модели для конкретного пациента и заболевания. Такие модели не создаются с нуля, они всегда имеют сложный эволюционный характер. Например, данные, которые мы сейчас используем, были собраны в 1972 году, и только сейчас специалисты поняли, что с ними можно сделать. Это тщательная и очень долгосрочная работа, которая развивалась вместе с получением новых данных о самом человеке», — пояснил руководитель проекта Федор Колпаков.
Кроме того, в университете рассказали, что вначале специалисты создали модель сердечно-сосудистой системы человека, которая учитывала возраст, пол, вес и другие параметры. Отдельно они разработали модель, предсказывающую эффект существующих лекарств от гипертонии и их различных комбинаций на основе имеющихся данных клинических испытаний лекарств. На выходе получилась программа, способная сравнивать эти модели и предсказывать, что и в какой пропорции будет эффективно для конкретного пациента.
О светлом будущем заботятся политики, о светлом прошлом – историки, о светлом настоящем – журналисты.
