Spojrzenie na rekonwalescencję kobiet z rakiem piersi przez pryzmat rzeczywistych danych
Powrót do zdrowia kobiet, które przeżyły raka piersi, często wiąże się z koniecznością leczenia wielu przewlekłych schorzeń utrzymujących się długo po zakończeniu leczenia pierwotnego. Jednak wiele badań klinicznych wciąż opiera się na danych zbieranych podczas rzadkich wizyt w szpitalu, co ogranicza możliwość odpowiedzi na pytania dotyczące funkcjonowania i samopoczucia pacjentów w codziennym życiu. Badania kliniczne mogą ulec transformacji dzięki wykorzystaniu rzeczywistych danych(odnośnik otworzy się w nowym oknie) – obejmujących informacje o stanie zdrowia i stylu życia pacjentów, pozyskiwane z elektronicznej dokumentacji medycznej, rejestrów cyfrowych oraz urządzeń mobilnych i technologii ubieralnych.
Kompleksowe spojrzenie na powrót pacjentów do zdrowia
Finansowany przez UE projekt REBECCA(odnośnik otworzy się w nowym oknie) skupia 12 partnerów z siedmiu krajów europejskich i ma na celu wykorzystanie potencjału wynikającego z ciągłego gromadzenia danych rzeczywistych. Aby śledzić trajektorie funkcjonalne, emocjonalne i jakość życia pacjentek, konsorcjum opracowało platformę do kompleksowego monitorowania – zestaw minimalnie uciążliwych narzędzi mobilnych oferowanych pacjentkom, które przeżyły raka piersi. Platforma integruje dane z elektronicznej dokumentacji medycznej oraz wyniki leczenia zgłaszane przez pacjentów z pasywnie gromadzonymi cyfrowymi biomarkerami, obejmującymi informacje o aktywności fizycznej, zmianach tętna, wzorcach snu, nawykach żywieniowych i trajektorii mobilności. „Naszym celem była poprawa opieki nad pacjentami poprzez badanie długoterminowych skutków pierwotnego i uzupełniającego leczenia raka”, wyjaśnia koordynator projektu Anastasios Delopoulos. Dzięki agregacji i wizualizacji multimodalnych strumieni danych lekarze uzyskują bogatszy i ciągły wgląd w proces powrotu pacjenta do zdrowia, który nie byłby możliwy w ramach standardowych wizyt kontrolnych. Zamiast ograniczać się do wizyt realizowanych co kilka miesięcy, pracownicy służby zdrowia mogą obserwować trendy rekonwalescencji w czasie zbliżonym do rzeczywistego i otrzymywać automatyczne alerty w przypadku pojawienia się nieprawidłowych wzorców.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji do interpretacji rzeczywistych badań
Platforma REBECCA została wdrożona w ramach sześciu badań klinicznych w Norwegii, Hiszpanii i Szwecji, w których udział wzięło ponad 650 uczestników. Aby zinterpretować bogate zbiory danych, zespół projektu połączył głębokie uczenie się z modelowaniem opartym na sztucznej inteligencji. Modele ekstrahują kluczowe informacje z danych pochodzących z rzeczywistej praktyki klinicznej oraz badań klinicznych, wychwytując kluczowe determinanty zdrowia i jakości życia. Mogą również ujawnić związki przyczynowe między zmiennymi wpływającymi na wyniki leczenia raka piersi. „Łącząc terapie, zachowanie i wyniki funkcjonalne, modele dostarczają praktycznych informacji, które pomagają w podejmowaniu świadomych decyzji klinicznych”, podkreśla Delopoulos. Wczesne wyniki badań pokazują, że ciągłe monitorowanie może pomóc w wykryciu zmian w aktywności, wzorcach snu lub tętna na wiele tygodni przed ich wykryciem w ramach rutynowej opieki zdrowotnej. Te spostrzeżenia pokazują wartość dodaną, która płynie z danych rzeczywistych w uchwyceniu aspektów powrotu do zdrowia, które mają największe znaczenie dla pacjentów, ale często pozostają niewidoczne w standardowych warunkach klinicznych.
Fundament pod przyszłą praktykę
Jednym z najważniejszych osiągnięć projektu REBECCA jest stworzenie solidnej infrastruktury dla chroniącej prywatność, federacyjnej analizy danych z różnych krajów. Równie istotna była ścisła współpraca w ramach projektu z przedstawicielami pacjentów, w tym ze szwedzką grupą AMAZONA, której zaangażowanie pomogło utrzymać zorientowany na pacjenta charakter platformy oraz zapewnić jej znaczenie kliniczne. Projekt REBECCA pozostawia po sobie unikalny multimodalny zbiór danych i skalowalną platformę zaprojektowaną do dalszego użytkowania. Kolejne kroki obejmują wdrożenie infrastruktury w kolejnych klinikach onkologicznych, rozszerzenie jej na inne typy nowotworów i choroby przewlekłe oraz udoskonalenie modeli przyczynowych poprzez integrację danych behawioralnych i biologicznych. Dzięki tym działaniom projekt REBECCA ma na celu wspieranie szerszego wykorzystania danych rzeczywistych jako podstawy badań klinicznych oraz zarządzania opieką nad pacjentami w całej Europie.
