Компания Definiens, основанная в 1994 году лауреатом Нобелевской премии по физике профессором Гердом Биннигом (Gerd Binnig), сегодня адаптирует технологии Big Data для развития персонализированной медицинской помощи.

За свою почти двадцатилетнюю историю Definiens приняла участие более чем в двух тысячах биомедицинских проектов. Основное направление — анализ диагностических изображений. Создаваемое специалистами компании программное обеспечение обеспечивает более быстрое и глубокое понимание обнаруженных отклонений.

Стенд компании Definiens на конференции Digital Pathology Insights (фото: Peter Duncan)
Стенд компании Definiens на конференции Digital Pathology Insights (фото: Peter Duncan).

Оно используется для повышения уровня научных исследований при определении воздействия лекарственных препаратов, выявления деталей развития патологических процессов и в клинической диагностике.

Радиологи применяют решения Definiens для реконструкции объёмных изображений. Автоматическое сравнение серии снимков показывает точную количественную оценку течения заболевания. По разнице состояния органов и тканей на снимках разного периода даётся прогноз течения множества заболеваний (включая онкологические), подтверждается ремиссия в течении хронических болезней или определяется их скрытое течение.

Уровень современной медицины всё больше зависит от эффективности анализа множества разнородных диагностических данных. Среди них снимки рентгеновского и ультразвукового обследования, компьютерная томография и результаты ЯМР, гистологические исследования и генетические карты. Многие сведения до сих пор находятся в аналоговом виде и непригодны для цифровой обработки.

Всё это многообразие хранится в разных картотеках и доступно узким специалистам по запросу. Вместе с тем сопоставление данных требуется во время обследования конкретного пациента, особенно при необходимости дифференциальной диагностики.

По мнению генерального директора Томаса Хейдлера (Thomas Heydler), инициатива Definiens в области Big Data сделает персональный подход в медицине более распространённым:

Важность анализа медицинских изображений повышается с каждым годом. Данные отдельных методов исследования ценны сами по себе, но их актуальность возрастает ещё больше при возможности сопоставления. К примеру, чтобы сделать клинический прогноз, недостаточно иметь только геномные данные. Требуется соотнести их с результатами других методов исследования.

Компания Definiens выделяет пять ключевых шагов на пути внедрения технологий Big Data в направление персонализированной медицины:

  1. Интеграция. Все диагностические результаты хранятся в виде единой базы данных.
  2. Создание удобных средств просмотра. Данные помогают в работе только тогда, когда их легко получить в наглядном виде.
  3. Корреляция. Поиск взаимосвязей и расхождений в оценке состояния различными методами.
  4. Интеллектуальный анализ. Все загружаемые изображения должны подвергаться обработке для автоматического определения разницы между ними. Методы глубокого анализа данных позволят проводить дифференциальную диагностику и выявлять нетипичный характер течения заболеваний.
  5. Подтверждение. Оценка состояния пациента по объективным количественным критериям. Возможность проверки воспроизводимости результатов в биомедицинских и клинических исследованиях.