Υγεία σε πραγματικό χρόνο

ΑΦΙΕΡΩΜΑ - Η Νέα Εποχή στην Ιατρική

του ΧΡΗΣΤΟΥ ΘΩΜΑΔΑΚΗ,
Επίκουρου Καθηγητή Στατιστικής Μεθοδολογίας του Τμήματος Στατιστικής του ΟΠΑ

Η σύγχρονη ιατρική επιστήμη εξελίσσεται ταχύτατα, απομακρυνόμενη από τις σποραδικές επισκέψεις στον ιατρό και στρεφόμενη προς τη συνεχή και σε πραγματικό χρόνο παρακολούθηση των δεδομένων υγείας. Οι φορητές συσκευές, ειδικά τα «έξυπνα» ρολόγια (smartwatches), πλέον καταγράφουν τακτικά τον καρδιακό παλμό, τον κορεσμό οξυγόνου στο αίμα, το ηλεκτροκαρδιογράφημα, ακόμα και τη λειτουργία των βηματοδοτών, δημιουργώντας εντατικά και υψηλής διάστασης σύνολα δεδομένων. Πώς όμως μπορούμε να αναλύσουμε αποτελεσματικά αυτόν τον τεράστιο όγκο δεδομένων ώστε να προβλέπουμε αξιόπιστα νοσηρότητες, όπως τα καρδιαγγειακά νοσήματα;

Παραδοσιακά, η πρόβλεψη του καρδιαγγειακού κινδύνου βασίζεται σε κλασσικά στατιστικά εργαλεία που αναπτύχθηκαν από κλινικές μετρήσεις όπως το βάρος, η αρτηριακή πίεση, το κάπνισμα και η χοληστερόλη. Ένα ευρέως χρησιμοποιούμενο παράδειγμα είναι το Framingham σκορ, που συνήθως υπολογίζεται όταν τα άτομα επισκέπτονται τον ιατρό τους. Εντούτοις, οι ιατρικές επισκέψεις είναι σπάνιες, συνήθως πραγματοποιούνται όταν κάποιος ήδη νιώθει άρρωστος, γεγονός που δυσκολεύει τη συνεχή εκτίμηση της μεταβαλλόμενης κατάστασης υγείας του ατόμου. Συνεπώς, συχνά χάνονται πολύτιμες ευκαιρίες για έγκαιρη παρέμβαση και πρόληψη/διάγνωση ασθενειών.

Η ευρεία χρήση των φορητών συσκευών έχει ήδη αλλάξει ριζικά τον τρόπο συλλογής δεδομένων υγείας. Τα έξυπνα ρολόγια, για παράδειγμα, καταγράφουν συνεχώς και σε πραγματικό χρόνο δεδομένα όπως ο καρδιακός παλμός, η σωματική δραστηριότητα, η ποιότητα του ύπνου και το ηλεκτροκαρδιογράφημα. Πρόσφατες μελέτες επιβεβαιώνουν την ακρίβεια και την αξιοπιστία των συσκευών αυτών, ιδιαίτερα στη διάγνωση καρδιακών παθήσεων όπως οι αρρυθμίες. Αυτή η συνεχής εισροή δεδομένων δίνει μια μοναδική ευκαιρία: τη δυναμική ενημέρωση της πρόβλεψης κινδύνου σχεδόν κάθε στιγμή. Προηγμένες στατιστικές μέθοδοι, όπως οι τεχνικές από κοινού μοντελοποίησης (joint modeling) διαχρονικών δεδομένων και κλινικών συμβάντων, μπορούν να ενσωματώσουν αποτελεσματικά τα σύνθετα αυτά δεδομένα, επιτρέποντας εξατομικευμένες εκτιμήσεις κινδύνου.
 

Εξατομικευμένη ιατρική

Η δυναμική/διαχρονική και σε πραγματικό χρόνο αξιολόγηση του κινδύνου συνδέεται στενά με την έννοια της εξατομικευμένης ιατρικής ή ιατρικής ακριβείας (personalized medicine), η οποία δίνει έμφαση σε ιατρικές παρεμβάσεις προσαρμοσμένες σε κάθε άτομο, αντί για μία ενιαία προσέγγιση. Για παράδειγμα, απότομες μεταβολές στον καρδιακό παλμό ή έντονες διακυμάνσεις στην αρτηριακή πίεση, που καταγράφονται άμεσα από τις φορητές συσκευές, θα μπορούσαν να προκαλέσουν άμεση επανεκτίμηση του καρδιαγγειακού κινδύνου, ειδοποιώντας τόσο το άτομο όσο και τον ιατρό του για πιθανή αρρυθμία. Αυτό επιτρέπει έγκαιρη πρόληψη ή προσαρμογή της θεραπείας, κάτι αδύνατο με τις παραδοσιακές μεθόδους παρακολούθησης.

Ωστόσο, η μετατροπή αυτών των εντατικών δεδομένων σε κλινικά αξιόπιστες προβλέψεις παρουσιάζει σημαντικές προκλήσεις. Ένα κύριο ζήτημα αφορά στην αξιοπιστία των μετρήσεων από φορητές συσκευές, καθώς η ακρίβειά τους ποικίλλει μεταξύ των διαφορετικών προϊόντων της αγοράς. Έτσι, κάθε στατιστική λύση οφείλει να λαμβάνει υπόψη σφάλματα μέτρησης και την μεταβλητότητα στην ποιότητα της συσκευής.
 

Οι παράγοντες κινδύνου

Επιπλέον, προηγμένες στατιστικές τεχνικές, όπως η μηχανική μάθηση και οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης εξαρτώνται σημαντικά από μεγάλα σύνολα δεδομένων για την εκπαίδευση και επικύρωση των μοντέλων. Αν αυτά τα δεδομένα δεν είναι αντιπροσωπευτικά του πληθυσμού, ακόμα και οι πιο προηγμένες μέθοδοι μπορεί να δώσουν αναξιόπιστα αποτελέσματα. Για παράδειγμα, η συχνότητα χρήσης φορητών συσκευών ενδέχεται να διαφέρει συστηματικά μεταξύ υγιών ατόμων που τις χρησιμοποιούν τακτικά και ατόμων που σταματούν ή χρησιμοποιούν τη συσκευή δυσανάλογα όταν η υγεία τους επιδεινώνεται, οδηγώντας σε μη αντιπροσωπευτικά δεδομένα. Αυτή η πληροφοριακή έλλειψη δεδομένων αποτελεί ένα σημαντικό ζήτημα στατιστικής. Οι στατιστικοί έχουν αναπτύξει αξιόπιστες μεθόδους για τη διαχείριση τέτοιων δεδομένων, αλλά αυτές συχνά παραβλέπονται σε έρευνες που εστιάζουν αποκλειστικά στη μηχανική μάθηση. Συνεπώς, απαιτείται στενή συνεργασία στατιστικών, επιδημιολόγων, ιατρών και επιστημόνων δεδομένων.

Επιπλέον, τα καρδιαγγειακά νοσήματα συνήθως προκύπτουν από σύνθετες αλληλεπιδράσεις μεταξύ πολλαπλών παραγόντων κινδύνου, όπως ο τρόπος ζωής, η γενετική προδιάθεση και προϋπάρχουσες παθήσεις. Οι ιατροί, κατά την κλινική εξέταση, ενσωματώνουν εμπειρικά το πλήρες ιστορικό του ασθενούς, μια προσέγγιση που είναι δύσκολο να αναπαραχθεί μόνο μέσω δεδομένων από φορητές συσκευές. Συνεπώς, για την ανάπτυξη πλήρως αξιόπιστων και δυναμικών μοντέλων πρόβλεψης απαιτείται η διασύνδεση των δεδομένων που καταγράφονται σε πραγματικό χρόνο από τις φορητές συσκευές με τους ηλεκτρονικούς φακέλους υγείας (Electronic Health Records), οι οποίοι συστηματικά αποθηκεύουν δεδομένα από συνταγογραφήσεις, διαγνώσεις, εργαστηριακές εξετάσεις και εισαγωγές σε νοσοκομεία. Η χώρα μας έχει ξεκινήσει την ανάπτυξη προσωπικών ηλεκτρονικών φακέλων υγείας, σύμφωνα με τα διεθνή πρότυπα, γεγονός που θα ενισχύσει σημαντικά την ακρίβεια και την χρησιμότητα των προβλεπτικών μοντέλων.

Εν τέλει, προκύπτουν σημαντικά ηθικά ζητήματα, ειδικά για την προστασία προσωπικών δεδομένων. Οι στατιστικοί παίζουν ζωτικό ρόλο στην ανάπτυξη μεθόδων που θα διασφαλίζουν την ιδιωτικότητα του ατόμου.

Συμπερασματικά, η αξιοποίηση της στατιστικής επιστήμης και της τεχνητής νοημοσύνης στην πρόβλεψη κινδύνου καρδιαγγειακών νοσημάτων υπόσχεται να μεταμορφώσει την ιατρική, βελτιώνοντας την υγεία όλων μας.