Sztuczna inteligencja, która przyspiesza diagnozę chorób rzadkich, z rekomendacją WHIH
W ramach Warsaw Health Innovation Hub (WHIH) realizowany jest nowy projekt wykorzystujący algorytm sztucznej inteligencji (AI) do szybszego diagnozowania chorób rzadkich. Projekt będzie wdrażany w wybranych placówkach opieki zdrowotnej w Polsce przez Saventic Health we współpracy z Takeda Pharma.
Innowacyjne rozwiązanie, oparte na AI, pozwala na znaczące skrócenie ścieżki diagnostycznej pacjentów w przypadku dwóch najczęściej występujących chorób o podłożu genetycznym - choroby Gauchera oraz Fabry’ego. Szerokie spektrum niespecyficznych, niekiedy dość powszechnych objawów tych chorób rzadkich, przypominające wiele innych schorzeń, sprawia, że pacjenci późno uzyskują właściwą diagnozę. W niektórych przypadkach trwa to nawet do 15 lat[1]. Jednocześnie opóźniony proces diagnostyczny skutkuje nieodwracalnymi zmianami w organizmie. Zastosowanie algorytmu, pozwalającego na szybszą diagnozę, zwiększa szansę na zapewnienie odpowiedniej długości i jakości życia pacjentów.
- Algorytm stworzony przez Saventic Health i Takeda Pharma wpisuje się w założenia polityki zdrowotnej państwa w odniesieniu do budowania kompetencji związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. To kolejny krok na drodze do zwiększenia efektywności systemu ochrony zdrowia i, co za tym idzie, poprawy zdrowia pacjentów. Liczymy, że uruchomienie tego konkretnego projektu pozwoli na skrócenie diagnostyki pacjentów z chorobą Gauchera i Fabry’ego, a także na optymalizację opieki tej grupy chorych. – powiedział dr hab. n. med. Radosław Sierpiński, Prezes Agencji Badań Medycznych.
- W Takeda wierzymy, że system ochrony zdrowia powinien zmierzać w kierunku systemu opartego na wartości (Value-Based Healthcare), który stawia wartość istotną dla pacjenta w centrum. Dzięki wieloletniemu doświadczeniu w zakresie chorób rzadkich mamy świadomość, że jedną z głównych bolączek pacjentów z chorobami rzadkim jest uzyskanie szybko właściwej diagnozy. Dlatego wspólnie z naszym partnerem – Saventic Health – pracujemy nad rozwiązaniami cyfrowymi, które odpowiedzą na tę potrzebę i poprawią wyniki poszczególnych pacjentów. Z drugiej strony przyczynią się do lepszej alokacji zasobów. Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji demokratyzuje i wyrównuje szanse pacjentów z chorobą rzadką z pacjentami cierpiącymi na powszechnie występujące schorzenia na zdobycie prawidłowej diagnozy oraz rozpoczęcie właściwego leczenia. – mówi Nienke Feenstra, General Manager Takeda i dodaje – Postęp technologiczny wpływa na optymalizację czasu pracy lekarzy, daje realne korzyści zdrowotne pacjentowi, przywracając go do życia społecznego, oraz prowadzi do ograniczenia wielu kosztów pośrednich i bezpośrednich w systemie.
Algorytmy do diagnozowania chorób rzadkich bazują na danych medycznych pacjentów dostępnych w podmiotach leczniczych w ramach publicznego systemu ochrony zdrowia, wiedzy ekspertów oraz innych publicznie dostępnych danych źródłowych. Dzięki analizom algorytmu lekarz otrzymuje informację dot. wysokiego ryzyka wystąpienia choroby rzadkiej u jego pacjenta, co jest istotnym wskazaniem do przeprowadzenia odpowiedniej diagnostyki.
O Takeda:
Takeda koncentruje się na poprawie stanu zdrowia ludzi i lepszej przyszłości dla świata. Celem Takeda jest odkrywanie i dostarczanie leków zmieniających życie w naszych głównych obszarach terapeutycznych i biznesowych, w tym w obszarze chorób gastrologicznych i zapalnych, chorobach rzadkich, terapiach osoczopochodnych, onkologii, neurologii i szczepionkach.
O Saventic Health:
Saventic Health jest spółką medyczno-technologiczną, która zajmuje się tworzeniem algorytmów do wspierania lekarzy w procesie diagnostyki chorób rzadkich w oparciu o elektroniczną dokumentację medyczną pacjenta oraz narzędzia sztucznej inteligencji. Aktualnie Saventic Health skupia się na tworzeniu oraz wdrażaniu algorytmów do wspierania diagnostyki chorób rzadkich w obszarach: nowotwory krwi i rzadkie choroby hematologiczne, choroby metaboliczne, pierwotne niedobory odporności. Aktualnie opracowywane i finalizowane są kolejne algorytmy, uwzględniając choroby kardiologiczne, neurologiczne, reumatologiczne, gastroenterologiczne, skóry i tkanki miękkiej i wiele innych.
[1] The patient journey of patients with Fabry disease, Gaucher disease and Mucopolysaccharidosis type II: A German-wide telephone survey, PLoS ONE. Mengel, Eugen; Gaedeke, Jens; Gothe, Holger; Krupka, Simon; Lachmann, Anja; Reinke, Jörg; Ohlmeier, Christoph. Vol. 15 Issue 12, p. e0244279, 2020