Что делать дальше?
От протокола к Dynamic Clinical Decision-Making
Почему персонализированная медицина требует решений в динамике
Tempora mutantur, et nos mutamur in illis
Правильное медицинское вмешательство сегодня не гарантирует правильного следующего шага завтра. Можно безупречно выбрать диагноз, препарат, дозу и время первого вмешательства - и всё же ошибиться в следующем решении.
Причина в том, что пациент меняется, он не статичен внутри протокола. Меняется его состояние, меняется траектория болезни, меняется ответ на воздействие, меняются доступные ресурсы и соотношение пользы и риска дальнейшего вмешательства.
Поэтому клиническое решение - это не только вопрос: «чем лечить?» Это ещё и вопросы: «Когда вмешиваться? Что делать дальше? Когда изменить стратегию? И в какой момент дальнейшее воздействие уже перестаёт быть необходимым?»
Именно здесь начинается Dynamic Clinical Decision-Making - динамичное принятие клинических решений. Персонализированная медицина должна учитывать не только что происходит с пациентом, но и куда движется его состояние. Это требует перехода от статического выбора лечения к работе с траекторией пациента и адаптивным вмешательством (Patient Trajectory & Adaptive Intervention).
Для такой модели не имеет принципиального значения, какой медицинской школе при-надлежит конкретное воздействие. Важно другое: какое изменение оно вызывает в состоянии пациента, в какой момент применяется, каким оказывается ответ системы*, и какое решение обоснованно становится следующим.
Именно поэтому в такую архитектуру потенциально могут быть включены знания биомедицины, традиционной, комплементарной и интегративной медицины.
Сегодня нам необходимо научиться видеть не только диагноз и отдельное вмешательство, но и траекторию пациента во времени, чтобы понимать: какое воздействие уместно сейчас, что должно произойти в ответ, когда вмешательство следует изменить или прекратить.
Задача Dynamic Clinical Decision-Making заключается в адаптивном принятии клинических решений с учётом состояния и траектории конкретного пациента. Такой подход открывает возможность для Patient Trajectory & Adaptive Intervention: последовательного выбора вмешательств в зависимости от динамики состояния, а не только от первоначального диагноза.
В перспективе эта логика может стать основой AI-supported clinical reasoning - систем поддержки клинического мышления на базе искусственного интеллекта, учитывающих значительно больший объём информации, чем способен удерживать один специалист.
И особенно важно, что такая архитектура потенциально позволяет создавать межсистемную модель персонализированной медицины (a cross-system model for personalized medicine), включая знания и клинические подходы традиционной, комплементарной и интегративной медицины (from traditional, complementary and integrative medicine).
Следующий вопрос: можно ли формализовать эту логику так, чтобы сделать её вычислимой, не разрушив её смысл?
Наша рабочая концепция доступна для свободного ознакомления и профессионального обсуждения.
*Пациент рассматривается как сложная самоорганизующаяся система, постоянно взаимодействующая с условиями окружающей среды.
