Большие данные и ИИ в медицине: РНФ продлил учёным РЭУ финансирование мегагранта

Российский научный фонд (РНФ) принял решение о продлении финансирования по проекту Научно-исследовательского объединения РЭУ им. Г.В. Плеханова (НИО) «Снижение рисков полифармакотерапии с использованием искусственного интеллекта и анализа Больших данных о лекарственных препаратах и их взаимодействиях». Объем финансирования на 2024 г. составит 28 миллионов рублей.

В проекте приняли участие сотрудники трёх научных лабораторий НИО:
1.    «Перспективных систем хранения и обработки сверхбольших массивов данных».
2.    «Прикладного моделирования»;
3.    «Медицинская информатика и экономика здравоохранения».

Увеличение риска развития нежелательных реакций при одновременном применении нескольких лекарственных препаратов — одна из наиболее актуальных проблем современного здравоохранения. Если при использовании 5 и менее лекарственных средств частота нежелательных побочных реакций, вызванных межлекарственными взаимодействиями, не превышает 5%, то при применении 6 и более препаратов она увеличивается до 25%. В связи с повышением продолжительности жизни острота проблемы возрастает, так как люди пожилого возраста, как правило, страдают несколькими заболеваниями, требующими одновременного использования нескольких лекарств. А это чревато нежелательными межлекарственными взаимодействиями, приводящими не только к снижению эффективности лечения, но и в ряде случаев к смертельному исходу.

Эта общемировая фундаментальная задача может быть решена только на стыке смежных областей клинической фармакологии и современных информационных технологий, базирующихся на аналитике Больших данных. Таким образом, научная и общественная значимость проекта — в улучшении системы здравоохранения путем совершенствования работы врача на основе возможности наиболее полного использования медицинской информации о всех существующих лекарственных средствах и их взаимодействиях. Это поможет ему оптимизировать выбор фармакотерапии в любых, включая самые сложные, случаях лечения пациента.

В течение первого года учеными НИО и их партнёрами осуществлен сбор данных о межлекарственных взаимодействиях (МЛВ), разработано векторное представление для изучаемых препаратов, создана формальная модель (онтология) для представления предметной области, создан прототип программного обеспечения в форме веб-сервиса для формирования рекомендаций по МЛВ. Прототип реализован с использованием фреймворка для веб-приложений Django, разработан на языке Python.

В результате выполнения проекта, направленного на оптимизацию медикаментозной терапии, будет разработан алгоритм автоматизированной генерации предупреждений врача по потенциальным рискам совместного применения лекарственных препаратов.

Следует отметить не только практическую сложность задачи, но и необходимость использовать для ее решения технологии искусственного интеллекта. Дело в том, что на молекулярном уровне не известны точные причины того или иного результата взаимодействия препарата с организмом конкретного человека. Поэтому и последствия известны лишь «в среднем». В силу этого результаты статистической обработки большого количества нечетко структурированной информации требуют применения специальных методов анализа, на разработку которых и направлен проект. И хотя методы машинного обучения на уровне принципов хорошо известны, для каждой конкретной задачи приходится строить собственную модель обучения, исходя из особенностей как самой предметной области, так и структуры имеющихся данных.

Успешность выполнения первого этапа проекта показывает возможность получения к окончанию второго этапа прототипа системы поддержки принятия врачебных решений. Последующее тестирование этой системы экспертным врачебным сообществом позволит завершить создание данного практически важного программного средства.