Personalizovanou léčbu z dat lékaři stále neumí. V budoucnu spolkneme senzor a informace se budou sbírat zevnitř

Data o srdečním tepu, dechové frekvenci, krevním tlaku, hmotnosti, tělesné teplotě, poloze těla pacienta, ale třeba i ta, která tak trochu lékaři žalují, když pacient po operaci nerehabilituje nebo nedodržuje dietní režim. Medicína pracuje s obrovským množstvím dat. Ta jsou přitom všude a jde nejen o informace o zdravotním stavu. Objevují se i na místech, kde si to jen málokdo uvědomuje – například určují, jakým způsobem je nastaveno magnetické pole ve chvíli, kdy tělo pacienta zajede do stísněného tubusu magnetické rezonance.

„Při interakci s tímto polem vaše buňky a atomy vygenerují data a senzory je pošlou do počítače. V něm je matematický model přemění na trojrozměrný obrázek,“ doplňuje biofyzik Petr Pančoška z Pittsburské univerzity, který se zabývá vývojem a aplikací matematických metod pro personalizovanou zdravotní péči.

Píchnout si inzulin? Co na to čísla?

Medicína stále častěji pracuje s daty u pacientů, kteří vyžadují dlouhodobou léčbu. U těch s diabetem se například mohou sbírat informace ze senzorů o stavu hladiny cukru v krvi. Ty se následně nahrávají do cloudové databáze, do které má přístup pacient i lékař. „Pak je možné vzít 2000 pacientů, kteří mají tento senzor nebo inzulinovou pumpu, a vyhodnotit, který pacient si vede nejlépe. Ten má určité charakteristiky. Třeba používá určitý typ aplikace inzulinu,“ vysvětluje diabetolog Jan Šoupal ze Všeobecné fakultní nemocnice. Na základě úspěšných pacientů se aplikuje léčba i na ostatní.

Výhodou takových senzorů je, že uskuteční řadu měření za den. Glukózové senzory jich provedou kolem 300. Lékař tím získá přesný obraz pacienta a zároveň ví, jak se jeho zdravotní stav vyvíjí. V případě, že by nastal nějaký problém, dá se na dálku upravit léčba. „Pacient dostane covid a má horečky. Horečka u pacientů s diabetem prvního typu často znamená, že musí dramaticky navyšovat dávky inzulinu. Zvýšit dávku třeba o 200 procent se ale pacienti mnohdy bojí udělat. Za normálního stavu by to totiž mohlo vést k těžké hypoglykemii,“ vysvětluje Jan Šoupal. Z dat ale lékař pozná, o kolik dávku navýšit. „Tímto způsobem jsme se v covidové době vyhnuli spoustě hospitalizací,“ vysvětluje přínos dat Jan Šoupal.

„Existuje řada dalších senzorů. Například když vás bolí záda, lze pomocí několika malých elektronických náplastí na páteři a bocích sledovat, jakým způsobem bolest ovlivňuje váš normální pohyb během celého dne. Z toho se pak dá odvodit mnoho klinicky důležitých informací o tom, co vás vlastně bolí, proč vás to bolí a co s tím dělat,“ dodává biofyzik Petr Pančoška.

Díky senzorům může velká část kontrol probíhat na dálku. Zvláště to ocení pacienti ze vzdálenějších regionů. Zpracovávání informací na dálku v současnosti otevírá velký prostor k rozvoji telemedicíny.

Kolem dat ale stále vyvstává řada otázek, od právních přes etické až po ty, jak sladit práci doktora s IT specialistou. „Za poslední roky jsem viděl mraky projektů, které vlastně velmi hezky sbírají data, EKG, informace o krevním tlaku, hmotnosti, tělesné teplotě, tepové frekvenci. Všechno se to sbírá do nějakého softwaru, který to nějakým způsobem analyzuje. Pak je otázka, jaký je dopad do klinické praxe. Co tomu konkrétnímu pacientovi taková data přinesou. Viděl jsem mnoho medicínských projektů, které měly za úkol sbírat velká data, ale klinický výstup pro toho pacienta byl nulový,“ zamýšlí se nad jedním z problémů diabetolog Jan Šoupal.

On‑line přenos ze sanitky

Při infarktu či mozkové mrtvici, kdy o životě a smrti rozhodují minuty, může technologie, která přenáší do nemocnice aktuální informace o pacientovi v záchrance, zachránit život. Propojit záchranku s nemocnicí umožňuje systém zCase, vyvinutý týmem IKEM ve spolupráci se Zdravotnickou záchrannou službou Středočeského kraje. „Systém umožňuje on‑line přenos dat ze záchranky na naše urgentní příjmy, kde jsou k náhledu na ně využívána mobilní zařízení a instalované obrazovky. Lékařům a personálu to umožňuje efektivní přípravu a koordinaci před příjmem pacienta,“ vysvětluje Petr Foltýn, náměstek ředitele pro informační technologie Fakultní nemocnice Ostrava.

Moderní diagnostické přístroje generují velké množství dat, která dávají lékařům zcela nové možnosti analýzy. Typickým příkladem je EKG či echokardiografy používané k ultrazvukovému vyšetření srdce. Zároveň se zlepšily možnosti uchovávání informací. „V posledních 20 letech se prakticky přestaly používat rentgenové snímky nebo kinofilmy. Například dříve se záznamy z angiografických vyšetření koronárních tepen natáčely na kinofilm, který se vyvolával a prohlížel na speciálním prohlížeči. Dnes jde o digitální smyčky, které se ukládají v nemocničním informačním systému a mohou se prohlížet a analyzovat z kteréhokoliv počítače v síti. Dokonce se můžeme připojit přes zabezpečený přístup do nemocničního systému z domova,“ říká Josef Kautzner, přednosta kliniky kardiologie IKEM.

U EKG se používají speciální systémy pro archivaci a analýzu EKG křivek. „EKG přístroj sice vytiskne křivku na papír, ale ta je po dvou až třech letech vybledlá a nelze ji přečíst. Současně však odešle přes wi‑fi záznam na server, kde je uchováván ve formátu pdf a je kdykoliv k dispozici pro prohlížení. Systém obsahuje i možnost automatické analýzy křivek. Popis, který ve velké většině případů odpovídá skutečnosti,“ doplňuje Josef Kautzner.

Stále je to věštění z koule

Data o pacientech se stejnou diagnózou jsou využívána k nalezení úspěšného pacienta. Následně se dá vyčíst, která léčba tomuto pacientovi zabrala a ta se pak aplikuje i na ostatní. Petr Pančoška ale před takovouto redukcí dat varuje. Podle něj stále lékaři personalizovanou léčbu dělat neumí. K ní je potřeba obrovské množství dat. Důležité je také sbírat data nejen o aktuálním stavu pacienta, ale i o jeho vývoji v čase.

„Zatím se to dělá tak, že se vezme skupina pacientů se stejnou diagnózou. Kdo chce mít lepší data, vezme pacienty ve stejném stadiu nemoci, například rakoviny. Na základě informací z minulých let a informací, které o pacientovi víme, se odborníci snaží rozpoznat, co je relevantní. Jestli když se dá pacientovi injekce, zda mu zabere, nebo ne. Stále je to ale věštění z koule. Převážná většina modelů funguje v 60 procentech případů, ve 40 procentech ne,“ ukazuje realitu dat Pančoška.

Vidím to jasně, pane doktore

Personalizované modely povedou k tomu, že lékaři budou moci lépe obhájit léčbu před stále náročnějšími pacienty. Z jejich výsledků se dá jednoduše vyčíst, ve kterém okamžiku byla minulá léčba účinná nebo kdy nemoc přešla z mírnější do agresivnější formy. „Když vypracujeme nějaký model, vždy od kolegů slyším, jak je to dobrá věc pro rozhovor s pacientem. Ukážou mu křivku vývoje jeho nemoci za posledních pět let a on na ní jasně vidí, kdy se jeho stav zlepšil a kdy zhoršil. Pak s ním probírají, proč k výkyvům v jeho stavu došlo, třeba že zlepšení je z důvodu nově nasazených léků. Nebo křivka naopak ukáže, že se pacient už tři měsíce značně zhoršuje. Ten pak doktorovi přizná, že zhoršení začalo přesně v době, kdy začal znovu kouřit,“ vypráví zkušenosti z praxe biofyzik Pančoška.