Човечеството никога в историята не е разчитало на по-добро здравеопазване, отколкото днес. Въпреки гигантския напредък в последния век милиони хора все още умират ежегодно дори в развитите държави от болести, които са нерешими за най-добрите лекари, най-модерната апаратура и дори богатството на пациента. Причините за това са различни – от недостатъчна превенция и разбиране на самите заболявания през невъзможност за преценка на всички фактори, които влияят на хода им, до разликите в самите нас като индивиди – защото масовите лекарства въобще не действат еднакво при всички. В медицината на не толкова далечното бъдеще обаче всичко това може да се промени. В основата на този преход ще са данните.

Здравеопазването все повече ще разполага с изобилна информация за вземане на решения – по-добри и подредени информационни системи на болниците и доболничната помощ с повече и по-задълбочени данни за пациентите. Нови източници на данни като персонално геномно секвениране и проследима информация от носими сензори ще допълват електронните здравни досиета. Сега в часовници тези сензори ще стават все по-малки, невидими и персонализирани – като свързани с мрежата контактни лещи или пък обици.

По-важното е, че това изобилие от данни вече има как да бъде анализирано точно. Болниците ще са поредният сектор, който ще се превърне в ИТ центричен. Обработката на информацията ще се подобри революционно чрез въвеждане на изкуствен интелект, машинното обучение и големите данни. Според някои проучвания 70% от организациите в сферата на предоставянето на здравна помощ в САЩ и Европа вече инвестират в такива системи. От една страна, те ще помагат в определянето на зависимости и тенденции сред големия брой данни, ще съветват за поставяне на диференциалната диагноза, ще подсказват на специалиста най-подходящата терапия – по-точно и по-бързо. Това вече е реалност. Според съвсем сериозно научно проучване, публикувано преди седмици в Annals of Emergency Medicine, има 60% съвпадение на диагнозите, поставени от опитни лекари в спешните отделения и тези от Chat GPT. Разбира се, това е само демонстрация за масите. В болниците ще се ползват много по-софистицирани и специализирани лечения.

По-добрата комуникация и телемедицината, която осигурява по-лесен достъп на пациента до специалист, ще спомогнат за развитие на превенцията. За това ще допринесат и генетичните изследвания и отново софтуерни анализи, които ще подсказват и показват заболявания, които още не са се проявили симптоматично. Възможността за обработка и идентифициране на зависимости и механизми чрез AI от огромни бази данни, непосилни за хората, ще спомогне за откриването на нови лечения и по-дълбоко разбиране на генезиса на някои заболявания.

Все повече се говори и за цялостна смяна на парадигмата – преминаване от генерализирана към персонализирана (наричана още и „прецизна“) медицина – където лечението се разработва за конкретния пациент на база общо състояние, генетични фактори, както и такива от начина на живот и околната среда. Изследват се организмът, промените в ДНК на злокачествено образувание например и как те оказват влияние върху отговора на даден човек към определена терапия. Така лекуваният получава точно определен и дори персонално разработен медикамент в оптимална доза. mRNA технологиите, които видяхме при ковид ваксините, са една от базовите отправни точки в тази посока заедно с иновации в самото производство. Тези нови лекарства ще са способни да постигат няколко различни цели – едновременно лекуват болестта и укрепват имунната система при минимизиране на страничните ефекти. Редки болести и злокачествени заболявания в напреднал стадий е възможно да станат лечими.

Пътят обаче може да бъде трънлив. Сегашната здравна система въобще не е подготвена за бързо въвеждане на нови лекарства – напротив, това е процес, който регулаторно отнема години. Може да се очаква и проблем с доверието да се предоставят генетични данни на правителствата и други разпоредители. Но най-важният въпрос е достъпността. Ще успеят ли технологии като цифрово-биологичния преобразувател (digital-to-biological convertor), над който работят специалисти, свързани с ДНК пионера Крейг Вентър? Този своеобразен „принтер“, който създава синтетични биологични молекули по дигитален модел от файл, би направил прецизната медицина достъпна по света. Алтернативният път предрича поне първоначално задълбочаване на социалното неравенство – повече инвестиции в много скъпи чудотворни решения на разположение на малко богати хора в контраст със западане на масовите обществени услуги.