Концепция индивидуального подхода к здоровью остается главной целью разработчиков медицинских гаджетов. Однако на пути к созданию алгоритмов, способных учитывать сложные хронические заболевания, стоит множество препятствий. Редакция разбирается в том, почему технологический прогресс пока не поспевает за биологической вариативностью человеческого организма.
Переосмысление медицинских диагнозов
Недавнее международное решение о переименовании синдрома поликистозных яичников (СПКЯ) в полиэндокринный метаболический овариальный синдром (ПМОС) стало важным шагом в медицине. Ранее название болезни вводило пациентов и врачей в заблуждение, фокусируясь исключительно на кистах яичников, которые встречаются далеко не у всех.
ПМОС затрагивает около 170 миллионов женщин по всему миру. Новое название точнее отражает суть патологии как сложного гормонального и метаболического нарушения, а не просто репродуктивной проблемы. Заболевание тесно связано с инсулинорезистентностью, сахарным диабетом 2-го типа, ожирением, сердечно-сосудистыми патологиями и апноэ во сне. Устаревшая терминология десятилетиями приводила к неверной диагностике, недостаточному финансированию исследований и фрагментарному подходу к лечению.
Сложности персонализации в IT-сфере
Производители носимых устройств и разработчики медицинских приложений активно продвигают идею персонализированного здоровья. Предполагается, что на основе данных с датчиков — например, вариабельности сердечного ритма или уровня глюкозы — ИИ сможет давать рекомендации по физическим нагрузкам, питанию и приему добавок. Однако эксперты отмечают, что текущие системы часто не учитывают индивидуальные особенности организма:
- Отсутствие гибкости алгоритмов: большинство фитнес-трекеров не адаптируют расчеты калорий или метаболизма под пациентов с эндокринными нарушениями, у которых базовый обмен веществ может быть ниже нормы.
- Проблемы с репродуктивным здоровьем: многие функции отслеживания цикла не учитывают влияние гормональных контрацептивов, что делает их бесполезными для миллионов женщин.
- Сложность данных: накопление больших объемов медицинской информации еще не означает возможность их качественной интерпретации без участия высококвалифицированных врачей.
Почему технологии пока не стали панацеей
Одной из причин медленного внедрения по-настоящему персонализированных функций является разрыв между стремительным развитием ИИ и фундаментальной наукой. Медицинским сообществам потребовалось 14 лет и усилия более 50 профильных групп, чтобы просто скорректировать название одного синдрома. В то же время индустрия гаджетов стремится внедрять новые функции максимально быстро.
Для пользователей с хроническими заболеваниями использование современных систем мониторинга здоровья все еще требует значительных усилий. Пациентам приходится самостоятельно фильтровать данные, обучать алгоритмы и перепроверять рекомендации нейросетей у специалистов. Хотя потенциал у «алгоритмических режимов», учитывающих конкретные диагнозы и прием лекарств, существует, на текущем этапе пользователям стоит с осторожностью относиться к маркетинговым обещаниям полной автоматизации заботы о здоровье.
В обзорах отмечается, что до появления инструментов, способных работать в фоновом режиме с высокой точностью для каждого отдельного пациента, еще далеко. В настоящий момент персонализированное здоровье остается скорее конструктором, который пользователь собирает самостоятельно, используя советы медиков и доступные технологические инструменты.
* — деятельность компании запрещена на территории РФ