रोमन चेरनिशेव: "हम एक उत्तरदायी चिकित्सा के बजाय एक चेतावनी दवा की प्रतीक्षा कर रहे हैं"

हम औद्योगिक प्रथाओं DataArt के नेताओं के साथ साक्षात्कार की एक श्रृंखला जारी रखते हैं। हमारे संपादक डैनियल लॉरी और वादिम माजिन ने चिकित्सा पद्धति के प्रणेता रोमन चेर्नशेव के साथ चिकित्सा प्रौद्योगिकी के बारे में बात की। हमने चिकित्सीय बुनाई, "स्मार्ट कृत्रिम अंग", उद्योग की रूढ़िवादिता, चिकित्सा में बिग डेटा और बहुत कुछ पर चर्चा की।

- मेडिकल टेक मार्केट - स्टार्टअप्स या कॉर्पोरेशंस में मुख्य कौन है?

- इस सवाल का कोई आसान जवाब नहीं है। अपरिहार्य रूढ़िवाद के कारण चिकित्सा, बहुत धीरे-धीरे नई प्रौद्योगिकियों के लिए अनुकूल है। यहां एक बड़ी क्षमता है, कई नए विचार और प्रौद्योगिकियां जो सब कुछ उल्टा करने का वादा करती हैं और दवा को पूरी तरह से अलग बनाती हैं, लेकिन इस अपडेट में बहुत लंबा समय लगेगा। सभी अभिनव विचार कई लंबे चरणों से गुजरते हैं - जन्म से लेकर स्टार्ट-अप और शैक्षणिक संस्थानों में, जहां वे दौड़ते हैं, लेकिन उद्योग पर एक बड़ा प्रभाव नहीं पड़ता है, बड़े खिलाड़ियों द्वारा क्षमता की प्राप्ति के लिए जो पहले से ही परिदृश्य को बदलने और नवाचारों को मुख्यधारा में स्थानांतरित करने के लिए संसाधन हैं।

मैं एक उदाहरण दूंगा। कुछ साल पहले, कई स्टार्टअप थे जो टेलीमेडिसिन समाधान तैयार करते थे - सभी प्रकार के प्लेटफ़ॉर्म जिनके साथ लोग दूरस्थ रूप से चिकित्सा सलाह प्राप्त कर सकते थे। यह एक अविश्वसनीय रूप से लोकप्रिय गंतव्य था, लेकिन व्यापक रूप से अपनाने कभी नहीं हुआ। अब स्थिति धीरे-धीरे बदल रही है - उद्योग खेल के नियमों को स्वीकार करना शुरू कर देता है। अभी एक महीने पहले, डेटाआर्ट का संपर्क दुनिया की सबसे बड़ी बीमा कंपनियों में से एक से हुआ, ताकि हम इस तरह की एक परियोजना विकसित करें - टेलीमेडिसिन के लिए एक समाधान। यहां, वे अपने संसाधनों के साथ, हर जगह अपनी पैठ के साथ और उद्योग पर गंभीर प्रभाव के साथ, सभी प्रचलित नियमों को मौलिक रूप से बदलने का मौका देते हैं। और अभी कुछ साल पहले यह उनके लिए बिल्कुल निर्बाध था।

मुझे लगता है कि पांच साल में बड़ी कंपनियां होंगी जहां स्टार्टअप अब आधारित हैं। लेकिन नए स्टार्टअप होंगे जो नए स्टार्टअप बनाएंगे और उन पर कब्जा करेंगे। यह इस प्रक्रिया है जो उद्योग को आगे बढ़ाता है।

- दुनिया के विभिन्न हिस्सों में रोगियों के बारे में बड़ी मात्रा में जानकारी का संचय - विशेष रूप से, आनुवांशिक या शरीर पर दवाओं के प्रभावों के बारे में - सैद्धांतिक रूप से उन प्रणालियों को अनुमति देना चाहिए जो पहले अज्ञात निर्भरता और सहसंबंधों को खोजने के लिए बड़े डेटा के साथ काम करते हैं। उदाहरण के लिए, फॉक्सपी 2 जीन, जो भाषा के लिए जिम्मेदार है, इस तरह से खोजा गया था। क्या ऐसी कोई और कहानी है? निकट भविष्य में इस क्षेत्र में क्या उम्मीद की जाए? यहां पहनने योग्य उपकरण क्या भूमिका निभाते हैं?

- संभावित रूप से, यह चिकित्सा में सबसे अधिक सफलता क्षेत्र है। व्यक्तिगत चिकित्सा के बारे में बात करना काफी हद तक इसके बारे में है।

वियरब्रल्स के बारे में सब कुछ अब स्टार्टअप्स का क्षेत्र है, हालांकि बड़े खिलाड़ी पहले से ही वहां देख रहे हैं। इतनी देर पहले हमने एक बड़ी प्रोस्थेटिक्स कंपनी के साथ बात नहीं की थी। वे महसूस करने लगे हैं कि उनके व्यवसाय में संभावित पहनने योग्य उपकरण क्या हैं। उनके उत्पादों में सेंसर की शुरूआत आपको विस्तृत आँकड़ों को इकट्ठा करने की अनुमति देती है कि उनका उपयोग कैसे किया जाता है, उनका उपयोग कहाँ किया जाता है, और क्या रोगी डॉक्टर की सिफारिशों का पालन करता है। यह अपूरणीय जानकारी है।

Wearables डेटा का एक बड़ा संग्रह एकत्र करने में सक्षम हैं। और, उदाहरण के लिए, ऐतिहासिक डेटा सरणी के साथ किसी विशेष व्यक्ति के डेटा को सहसंबंधित करना, प्रकट होने से पहले ही कई विचलन की भविष्यवाणी करना संभव हो जाएगा। जब यह अपनी पूरी क्षमता के साथ काम करता है, तो एक पूर्वानुमानित दवा सामान्य प्रतिक्रियाशील दवा के बजाय पहले से ही स्पष्ट समस्या की प्रतीक्षा करती है। चिकित्सा के पास शाब्दिक रूप से एक स्वास्थ्य सेवा बनने का मौका है - एक इलाज के विपरीत, जो उद्योग की वर्तमान स्थिति का अधिक सटीक वर्णन करता है।

काश, इन सभी अद्भुत दृष्टिकोणों को उद्योग की रूढ़िवादिता द्वारा बाधित किया जा रहा है। बड़े डेटा के क्षेत्र में समाधान बनाने के लिए, आपको इन डेटा को इकट्ठा करने में सक्षम होने की जरूरत है, और उनकी तुलना और विश्लेषण करने के लिए, आपको उन तक पहुंचने की आवश्यकता है। यह एक बहुत समस्याग्रस्त स्थान है - व्यक्तिगत डेटा के बारे में सब कुछ अब बहुत कसकर विनियमित है। वास्तव में त्रि-आयामी तस्वीर प्राप्त करने के लिए, आपको बहुत सारे स्रोतों से डेटा को पार करने की आवश्यकता है। अब, एक कंपनी की डेटा तक पहुंच दूसरे के लिए मुश्किल है। खासकर यदि सेवाओं में से एक अमेरिका में है, तो दूसरा यूरोप में, और तीसरा, उदाहरण के लिए, ऑस्ट्रेलिया में। इस मामले में, तीन नियामकों की आवश्यकताओं को पूरा करना आवश्यक है, जो अब करना लगभग असंभव है।

- और मुख्य जोखिम क्या हैं? गोपनीयता? स्वचालित मोड में सिस्टम द्वारा प्राप्त डेटा पर निर्णयों की बहुत अधिक निर्भरता - या यहां तक ​​कि स्वचालित मोड में निर्णय लेते हैं? ऐसी प्रणालियों में बाहरी हस्तक्षेप?

- उद्योग रूढ़िवाद की जड़ें मदीना नैतिकता में हैं। सभी दवा का मुख्य नियम "कोई नुकसान नहीं" है, और चिकित्सा प्रौद्योगिकी कोई अपवाद नहीं है। प्रत्येक नई तकनीक एक बड़ा जोखिम वहन करती है, क्योंकि यह एक जीवित व्यक्ति के साथ बातचीत करती है। जब तक पूर्ण विश्वास नहीं हो जाता है कि किसी भी संभावित परिदृश्य में तकनीक हानिकारक नहीं है, तब तक इसे लागू नहीं किया जाएगा।

चिकित्सा में नई तकनीकों की शुरूआत के लिए नई दवाओं की शुरूआत के समान दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। बाजार में प्रवेश करने के लिए, आपको एक लंबा रास्ता तय करना होगा: यह सुनिश्चित करने के लिए कि प्रौद्योगिकी हानिकारक नहीं है, सभी नियमों (वहाँ कई हैं) के अनुसार नैदानिक ​​अनुसंधान करने के लिए, यह सुनिश्चित करने के लिए कि किसी विशेष मामले में एक विशेष तकनीक ठोस लाभ लाती है। इसमें काफी समय और पैसा लगता है। यही कारण है कि स्टार्टअप मेडिकल टेक बाजार में कदम नहीं रखते हैं, उनके पास पर्याप्त संसाधन नहीं हैं।

- और कौन से बाजार अब अधिक खुले हैं? शायद ऐसी तकनीकें पहले जापान या दक्षिण कोरिया में कहीं दिखाई देंगी, और फिर बाकी को पकड़ लेंगे? कोई ठोस उदाहरण?

- हम मुख्य रूप से अमेरिकी और यूरोपीय बाजारों में काम करते हैं - मुझे दूसरों के बारे में दूसरे हाथ की जानकारी है। अप्रत्यक्ष प्रमाण से, आप देख सकते हैं कि उभरते बाजार कई नए समाधानों के लिए मंच हैं। सिर्फ इसलिए कि वे कम विनियमित हैं और अधिक आराम से हैं। बहुत बार, अभिनव, सफलता समाधानों की शुरुआत के लिए, बड़ी कंपनियां भारत या ब्राजील को चुनती हैं।

वास्तव में, विकसित बाजारों में, हमने क्लाउड सेवाओं के साथ लगभग दस साल पहले इसी तरह की स्थिति देखी थी। फिर सभी ने जोर देकर कहा कि क्लाउड समाधान भविष्य हैं, सेवाओं को बादलों में स्थानांतरित करने की आवश्यकता है। लेकिन सुरक्षा अनिवार्य रूप से उत्पन्न हुई: यह निर्धारित करना मुश्किल था कि डेटा की सुरक्षा के लिए कौन जिम्मेदार था। हालांकि, पिछले पांच वर्षों में, बाजार काफी विकसित हुआ है, कानूनी विवरणों का निपटान हुआ है, बुनियादी ढांचे का निपटान हुआ है, और यह एक समस्या बन गई है।

यहाँ भी वही होगा। बाजार को परिपक्व होना चाहिए और सब कुछ महसूस करना चाहिए, कानूनी तंत्र दिखाई देना चाहिए जो तकनीकी प्रक्रियाओं को विनियमित करेगा।

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- ग्लूकोमीटर, थर्मामीटर और इसी तरह के अन्य उपकरण भी हैं, बड़े और खिलौने से। यदि आप औद्योगिक बैठकों (जो लाता है, वे किस बारे में बात कर रहे हैं) पर बारीकी से देखते हैं, तो आप देखेंगे कि यह क्षेत्र अपनी प्रारंभिक अवस्था में है। अधिकांश स्टार्टअप अब उन उपकरणों के उत्पादन पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जिनकी क्षमता का उपयोग नहीं किया जाता है - समान फिटनेस ट्रैकर की तरह। कई ऐसे उपकरणों का उत्पादन कर सकते हैं, और कुछ अपने उपयोग के लिए एक गंभीर बुनियादी ढांचे का निर्माण कर सकते हैं। लगभग कोई नहीं, ईमानदार होना। यह यहां है कि विकास की मुख्य क्षमता अब है। पहनने योग्य-प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने की भी अधिक गंभीर संभावनाएं हैं - नीचे मैं कृत्रिम अंग के बारे में बात करूंगा।

एक और समस्या है। पहनने योग्य उपकरण खिलौने बने रहेंगे जब तक कि डॉक्टर उनसे प्राप्त आंकड़ों को उद्देश्य के रूप में स्वीकार नहीं कर सकते। अब यह मूल रूप से असंभव है। आप किसी भी शांत पहनने योग्य कार्डियोग्राफ़ बना सकते हैं जो लंबे समय तक डेटा एकत्र करता है। लेकिन, डॉक्टर के पास आने से, आपका उपयोगकर्ता कुछ इस तरह से सुनेगा: "यह सब अद्भुत है, लेकिन अब जाकर एक सामान्य कार्डोग्राम करें।" सिर्फ इसलिए कि वर्तमान परिस्थितियों में उसे इस तरह के डेटा को स्वीकार करने का अधिकार नहीं है।

- अब ऐसे उपकरण हैं जो मूल क्रियाओं के लिए जिम्मेदार मस्तिष्क संकेतों को पढ़ते हैं। मनोरंजन के क्षेत्र में, यह पहले से ही किसी भी तरह इस्तेमाल किया जा रहा है - आप गेंद को विचार की शक्ति और उस सब के साथ नियंत्रित कर सकते हैं। क्या दवा में कुछ इसी तरह का उपयोग किया जाता है?

- मुझे याद है, शायद, विकलांगों के लिए उपकरणों की एक किस्म, लकवाग्रस्त लोगों को कंप्यूटर का उपयोग करने में मदद करती है। यह ब्रेन सिग्नल या आई ट्रैकिंग का विश्लेषण करके काम करता है। ऐसी बात स्टीफन हॉकिंग को किताबें लिखने और जनता से बात करने में मदद करती है। सामान्य तौर पर, यह स्पष्ट है कि यह दिशा विकसित हो रही है, लेकिन यह विशेष रूप से बड़ा बाजार नहीं है, इसलिए उपभोक्ता उपकरणों की तरह यहां कोई आधार नहीं है।

- और क्या असली समस्याओं को अब चिकित्सा तकनीक में हल किया जा रहा है? DataArt के साथ क्लाइंट को क्या समस्याएँ आती हैं?

- वे मुख्य रूप से उन प्रौद्योगिकियों के लिए आते हैं जिनके लिए बाजार में पहले से ही एक जगह है। उदाहरण के लिए, इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड या चिकित्सा व्यवसाय सेवाएं: अभ्यास प्रबंधन प्रणाली, प्रयोगशाला प्रणाली - हमने चार्ल्स नदी प्रयोगशालाओं के साथ इस पर काम किया ।

हम जीवन विज्ञान के क्षेत्र में काफी सक्रिय हैं। ये दवा और नैदानिक ​​अध्ययन और इसी तरह की दिलचस्प चीजें हैं। अगले साल हम इस क्षेत्र को प्राथमिकता के रूप में अपने लिए निर्धारित करते हैं। प्रौद्योगिकियों की शुरूआत के लिए एक विशाल स्थान है, और इस क्षेत्र में हमारे कई प्रयोग काफी मांग में हैं। यह उद्योग में वैश्विक परिवर्तन या नई दवाओं के आविष्कार के बारे में अधिक संभावना नहीं है, हालांकि हमारे पास ऐसी परियोजनाएं भी हैं। मुख्य कार्य मौजूदा प्रक्रियाओं के स्वचालन से संबंधित है जो पहले नई प्रौद्योगिकियों के उपयोग के बिना किए गए थे।

- यह आगे के विकास के लिए एक नींव बनाने जैसा दिखता है।

- काफी हद तक, यह है। हम नींव तैयार कर रहे हैं, प्रक्रियाओं को स्वचालित करना जो पहले मैन्युअल रूप से हुआ था। बिग डेटा को आगे लाने के लिए, वियरब्रल्स के साथ डेटा स्ट्रीम और बहुत कुछ करने के लिए यह एक आवश्यक आवश्यकता है।

- वैसे, नींव के बारे में। आपको क्या लगता है कि ResearchKit नए iOS में एक व्यक्ति के बारे में चिकित्सा डेटा एकत्र करने के लिए एक बड़ा मंच बनाने के प्रयास के रूप में आशाजनक है? क्या उन्होंने कुछ महत्वपूर्ण करने का प्रबंधन किया?

- यह वास्तव में एक नया विचार नहीं है। अलग-अलग समय पर (और काफी समय पहले) कई कंपनियां इसमें लगी थीं। उनके हेल्थवॉल्ट के साथ माइक्रोसॉफ्ट थे, जो अभी भी मौजूद हैं। यह एक केंद्रीकृत आधार है जहां स्वास्थ्य से संबंधित संकेतकों पर डेटा का प्रवाह होना चाहिए। Google अब उनके बंद Google स्वास्थ्य के साथ था। उन्होंने यहां कुछ भी मौलिक रूप से नया आविष्कार नहीं किया, वे बस इसे अपने मोबाइल प्लेटफॉर्म से जोड़ते हैं।

कितना अच्छा है? निश्चित रूप से अच्छा है। जल्दी या बाद में, ऐसे प्लेटफॉर्म मांग में होंगे। डेटा का विश्लेषण करने और पूर्वानुमान बनाने के लिए, डेटा एकत्र किया जाना चाहिए। यह कहना मुश्किल होगा कि यह ऐप्पल के साथ होगा या किसी और के साथ। लेकिन इस क्षेत्र में प्रयोग बहुत लंबे समय तक नहीं रुकेंगे। वास्तव में जब तक एक स्थिर डिजाइन नहीं मिलता है।

- अब Google अपने जीवन विज्ञान (अब वेरीली ) के साथ चिकित्सा में निकटता से जुड़ा हुआ है । लेकिन उन्हें लगता है कि उपभोक्ता बाजार में इतनी दिलचस्पी नहीं है जितनी गंभीर मूलभूत शोध में है।

- Google क्रांतिकारी प्रौद्योगिकियों को वितरित करने में अच्छा है, और यह बिल्कुल भी आवश्यक नहीं है कि वे उनका व्यवसायीकरण करें। Google की प्रयोगशालाओं से चीजें निकल रही हैं जो एक या दूसरे तरीके से उद्योग की दिशा बदल देती हैं। अब, मान लें कि, उन्होंने अपने गहन शिक्षण एल्गोरिदम को जारी किया, मुफ्त एक्सेस के लिए अपना कोड रखा।

Google स्वास्थ्य के साथ, उन्होंने उनके लिए कुछ हद तक प्रायश्चित करने की कोशिश की - एक व्यापक द्रव्यमान उत्पाद। मूल में कोई मौलिक ज्ञान, कोई अकादमिक विज्ञान नहीं था। ये सभी प्लेटफ़ॉर्म दिखाई देते हैं क्योंकि जो अंततः इस डेटा को नियंत्रित करता है वह बहुत पैसा कमाएगा। ऐसे प्लेटफार्मों के लिए जनसंख्या विश्लेषण संभव होगा, और यह भविष्यवाणियों की दवा के संक्रमण के लिए मुख्य स्थिति है, जिसके बारे में हम पहले ही बात कर चुके हैं। समाधान मिलने तक प्रयास जारी रहेंगे।

अब Google दूसरे तरीके से चला गया है। वे ऐसा करने की कोशिश कर रहे हैं जो वे अच्छी तरह से करते हैं - क्रांतिकारी सफलता प्रौद्योगिकियां।

- मैंने हाल ही में फार्माकोलॉजी और पाठ विश्लेषण के चौराहे पर एक दिलचस्प परियोजना के बारे में सुना। सिस्टम PubMed की ओर मुड़ता है और नवीनतम प्रकाशनों के बारे में विस्तार से विश्लेषण करता है, जहां सब कुछ हेड हो रहा है। चिकित्सा और पाठ विश्लेषण के जंक्शन पर, क्या आपने किसी दिलचस्प परियोजनाओं के बारे में सुना है?

- हां, दिलचस्प परियोजनाएं थीं। एक परियोजना थी जहां यह कई वर्षों में अकादमिक प्रकाशनों के गहन विश्लेषण के लिए इस्तेमाल किया गया था और गैर-व्यवहार्य विकल्पों के लिए पूर्व-स्क्रीन करने के लिए अध्ययन किए गए डेटा के साथ उनकी तुलना की गई थी।

भाषण विश्लेषण में काफी संभावनाएं हैं, जहां एक तरह से या किसी अन्य, तकनीक है, विशेष रूप से चिकित्सा में। अधिकांश समय, डॉक्टर के हाथ और सिर व्यवसाय के साथ व्यस्त होने चाहिए, कंप्यूटर के काम में नहीं: कंप्यूटर केवल एक अनिवार्य बुराई है। सभ्य दुनिया भर में, लोग इस प्रथा से यथासंभव दूर होने की कोशिश कर रहे हैं। यहां तक ​​कि ऐसी सेवाएं भी हैं जो डॉक्टरों के वॉयस नोट्स को डिक्रिप्ट करके बहुत पैसा कमाती हैं, लेकिन अभी तक यह स्वचालित रूप से नहीं किया गया है। डिक्रिप्टर के व्यक्ति में इंटरमीडिएट लिंक को हटाने के लिए एक बहुत ही नेक काम है और बहुत कम व्यावसायिक रूप से आशाजनक है, क्योंकि डॉक्टर के समय की बहुत सराहना की जाती है। यहां, भाषण विश्लेषण निश्चित रूप से इसके आवेदन का पता लगाएगा।

आवाज नियंत्रण भविष्य का इंटरफ़ेस है। बटन के साथ ये सभी सुंदर स्क्रीन और यहां तक ​​कि टच इंटरफेस भी मर जाएंगे। उस क्षण में, जब कोई व्यक्ति मशीन के साथ एक भाषण संवाद में प्रवेश कर सकता है, तो इसके पारंपरिक अर्थों में उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस समाप्त हो जाएगा।

- और उन चीजों में जो पहले से ही वास्तविकता बन चुकी हैं, पिछले कुछ वर्षों में किन परियोजनाओं ने आपको सबसे ज्यादा प्रभावित किया है?

- एक उल्लेख किया है - यह सेंसर के साथ डेन्चर है। यह चिकित्सा में पहनने योग्य उपकरणों का पहला सही मायने में समझने योग्य और पूरी तरह से उपयोगी अनुप्रयोग था, न कि फिटनेस / वेलनेस क्षेत्र में, जहां अधिकांश खिलाड़ी अब ग्रेड करते हैं। मेरे लिए, यह वह क्षण था जब मैंने महसूस किया कि पहनने योग्य उपकरणों के मनोरंजन बाजार के बाहर वास्तविक अनुप्रयोग हैं।

दूसरा मामला सीधे डेटाआर्ट से संबंधित है। हम डिजिटल परीक्षण के साथ एक गीली प्रयोगशाला (जहां ट्यूब हैं) में परीक्षणों की जगह लेकर नए रासायनिक यौगिकों के लिए परीक्षण चक्र को छोटा करने में एक बड़ी कंपनी की मदद कर रहे हैं। सिस्टम के माध्यम से यौगिकों के बारे में बड़ी मात्रा में डेटा चलाकर और पहले से प्राप्त डेटा की बड़ी मात्रा के साथ तुलना करके, हम भविष्यवाणी कर सकते हैं कि कौन से यौगिकों को निष्क्रिय माना जाएगा। प्रणाली शुरू में गैर-व्यवहार्य विकल्पों की एक बड़ी संख्या को समाप्त करती है जो अन्यथा लाइव परीक्षण करना होगा। और केवल जांच किए गए यौगिकों को प्रयोगशाला में भेजा जाता है, जहां वे आगे के परीक्षणों से गुजरते हैं। यह पदार्थों के उत्पादन चक्र की लागत को बहुत कम करता है।

- 2016 में चिकित्सा प्रयोगशाला में हमें किस चीज का इंतजार है?

- यह मुझे लगता है कि अगले साल टेलीमेडिसिन वास्तव में प्रगति करना शुरू कर देगा। छोटी कंपनियों को पहले से ही इस क्षेत्र में कुछ सफलता मिली है, और बड़े खिलाड़ी यहां आने लगे हैं। कुछ साल पहले, यह अनुमान लगाना मुश्किल होगा कि बीमा कंपनियां इस बाजार में मुख्य खिलाड़ी होंगी। लेकिन अब यह पहले से ही स्पष्ट है, क्योंकि यह उनकी लागतों में भारी कमी करता है। मुझे नहीं पता कि 2016 एक महत्वपूर्ण मोड़ होगा, क्योंकि इस तरह के परिवर्तन एक वर्ष से दूर हैं। लेकिन तथ्य यह है कि यह अगले साल एक बहुत बड़ी प्रवृत्ति होगी, और संभवतः आगे, मेरी राय में, बिल्कुल निश्चित है।

Source: https://habr.com/ru/post/hi388387/