Czy w Polsce powstanie Globalny Ośrodek Diagnostyki Trudnych Przypadków Medycznych (GODTPM)?

W tytule postawiłem trochę prowokujące pytanie. Moim marzeniem jest stworzenie Czy w Polsce Globalnego Ośrodka Diagnostyki Trudnych Przypadków Medycznych

(Global Center for the Diagnosis of Difficult Medical Cases)

W tym roku minęło 40 lat mojej pracy zawodowej jako lekarza.

  • W tym roku mija 40 lat od ukończenia przeze mnie Wojskowej Akademii Medycznej w Łodzi (pozdrawiam kolegów z XX Kursu Wydziału Lekarskiego – VI 1983 r.) i rozpoczęcia mojej pracy zawodowej jako lekarz.
  • https://www.dr-mamczur.pl/blog/2014/co-moze-wiedziec-lekarz-o-wizualizacji-w-biznesie/
  • Od 12 lat prowadzę blog „Trudne przypadki medyczne” i zajmuję się diagnozowaniem pacjentów z nietypowymi objawami.

https://www.dr-mamczur.pl/blog/

  • Moja diagnostyka tych chorych opiera się na przełamaniu dotychczasowego stereotypu myślenia. Powszechnie uważa się, że jest ona zarezerwowana tylko dla szpitalnych ośrodków klinicznych i ośrodków chorób rzadkich. Stereotyp – jak Klinika z filmu „Dr House”.
  • W mojej koncepcji przyjąłem, że w całym procesie najważniejszy jest koordynujący diagnostykę lekarz. Musi on mieć doświadczenie zawodowe i jest wspierany przez nowe technologie informatyczne (w tym AI). Reszta procesu opiera na outsourcingu usług diagnostycznych. Dzięki temu – mam do swojej dyspozycji (w ramach odpłacanych przez pacjenta) usług laboratoryjnych, procedur diagnostycznych oraz konsultacje przez najlepszych specjalistów na całym świecie. Problemem jest jedynie finansowanie tego modelu. Na razie zależy to od pacjenta skąd pozyska środki na dalszą diagnostykę. Wspierają go rodzina, fundacje zrzeszające pacjentów, częściowo korzysta z badań zlecanych w ramach NFZ.
  • Czyli wg zasady : Nie trzeba kupować krowy, aby napić się mleka!! 🙂

 

Globalny Ośrodek Diagnostyki TPM

Ilu chorych na świecie jest „trudnym przypadkiem medycznym?

  • Ile chorób jest niezdiagnozowanych lub źle rozpoznanych?
  • Ile jest chorób nieuleczalnych? tego „nie wie nikt” (jak w piosence–Bogusława Meca „Naprawdę jaka jesteś” ) J
  • Szacuję, że mogą to być miliony!!
  • „Źródło: Puls Medycyny https://pulsmedycyny.pl/who-26-mln-pacjentow-umiera-rocznie-z-powodu-bledow-w-opiece-zdrowotnej-970458
  • „Jak oszacowali eksperci WHO, w samych tylko krajach o niskim i średnim dochodzie na mieszkańca na skutek 134 milionów różnego rodzaju błędów i zaniedbań w opiece zdrowotnej (błędna diagnoza, zakażenia szpitalne, błędy medyczne) rocznie umiera 2,6 miliona osób. Większości tych zgonów można byłoby uniknąć.”
  • Globalny Ośrodek Diagnostyki
    Trudnych Przypadków Medycznych jest pomysłem na moim zdaniem potrzebny (może nawet dochodowy) światowy start-up medyczny

(czy stanie się „Jednorożcem? – Nie wiem. Jeśli każdy ze 136 mln pacjentów, których dotknął problem diagnostyczny zapłaciłby tylko 10 dolarów, aby móc się zdiagnozować, to byłaby to suma 1,36 mld $.)

  • Czy nie boję się, że ktoś wykorzysta ten pomysł?
  • Nie – bo jeśli nawet ktoś inny go zrealizuje, to i tak będę zwycięzcą, bo spełni

MOJE MARZENIA 🙂

Badanie zapachu człowieka w profilaktyce i rozpoznawaniu chorób? GC/MS.

Od ponad 10 lat zgłaszają się do mnie pacjenci, którzy mimo prawidłowej higieny i diety wydzielają wokół siebie brzydki zapach.

Szukałem metody, która pozwoli mi wykryć, jakie substancje pacjent wydala z moczem, potem i oddechem, w tym tzw. “złowonne” i czy ma to związek z określoną jednostką chorobową.

Zwracałem się o pomoc w rozwiązaniu tego problemu do różnych placówek

Zacząłem od Polskiej Akademii Nauk  w Krakowie (Nawiązałem kontakt z Zakładem Fizykochemii Ekosystemów Instytutu Fizyki Jądrowej im. Henryka Niewodniczańskiego Polskiej Akademii Nauk w Krakowie). Ośrodek był nastawiony na badania pacjentów z przewlekłą niewydolnością nerek oraz z trimetyloaminurią. Dzięki uprzejmości kierownictwa placówki przeprowadzono badania jednego z moich pacjentów. Niestety, nie udało się znaleźć związków złowonnych o typie trimetyloaminy.

Laboratorium wykorzystywało technik a GC/MS (B. Grabowska-Polanowska, J. Faber, M. Skowron, P. Miarka, A. Pietrzycka, I. Śliwka, A. Amann; Detection of potential chronic kidney disease markers in breath using gas chromatography with mass-spectral detection coupled with thermal desorption method; J. Chromatogr. A, 1301 (2013) 179-189;)

(M. Skowron, B. Grabowska-Polanowska, J. Faber, I. Śliwka; Outline of analytical methods in breath examination for medical diagnosis (in Polish); IFJ Report, 2055/Ch (2012)

W ostatnim czasie dla innego pacjenta próbowałem poprosić o pomoc Laboratorium Osmologicznego Centralnego Laboratorium Policji w Warszawie (tutaj badania oparte są o węch psów”), Laboratorium Chemii Komendy Stołecznej Policji. Cenną informacją z badania zapachów przez psy jest to, że potrafią one z dużym wyprzedzeniem wykryć nieprawidłowości w stanie zdrowia właściciela (w tym nowotworów “Jakie choroby może wykryć pies?

Kolejną placówką, do której się zwróciłem był Zakładzie Biochemii UM w Łodzi – nie uzyskałem odpowiedział na mój e-mail. Telefonicznie nikt nie miał pomysłu jak mi w stanie mi pomóc.

Wykorzystując własne kontakty w łódzkim środowisku akademickim dowiedziałem się, że najlepszą metodą będzie wykonanie badań za pomocą chromatografii płynowej i gazowej połączonych ze spektrometrią mas (ponieważ większość substancji zapachowej są to związki organiczne).

Kontaktowałem się z laboratoriami medycznymi (w tym z komercyjnymi) oznaczającymi za pomocą GC/MS kwasy organiczne w moczu (pod kątem wrodzonych wad metabolicznych). Niestety placówki te nie chciały się podjąć badań moczu i potu (poza badaniem genetycznym w kierunku trimetyloaminurii i badanie kwasów organicznych w moczu). Pracownicy twierdzili, że nie mają standaryzowanych procedur do badania chorych ludzi.

Dopiero Pani Prof. dr hab. inż. Beata Kolesińska Kierownik Zespołu Chemii i Inżynierii Peptydów i Białek Wydziału Chemicznego Politechniki Łódzkiej, nie znając mnie ani pacjenta (z dobrego serca i swoje pasji naukowej) zaproponowała rozwiązanie problemu. Pacjent miał przysłać do laboratrium) próbki moczu i potu do badania GC/MS.

Pobieranie próbek potu wykonano według procedury opisanej w artykule :

Evaluation of Sweat-Sampling Procedures for Human Stress-Biomarker Detection . Maria João Nunes 1,* , José J. G. Moura 1, João Paulo Noronha 1 , Luís Cobra Branco 1, Alejandro Samhan-Arias 1,2 , João P. Sousa 3, Carlos Rouco 3 and Cristina M. Cordas 1,* Analytica 2022, 3, 178–194

Jałowe plastry przyklejone do skóry. Zdjęte po 24 godzinach. Przesłane ekspresowym kurierem do laboratorium (bardzo ważny czas od pobrania do rozpoczęcia badań).

 

Tak pobrane próbki były zbadane  GC/MS (chromatografią gazową i spektrometrią mas). Próbki badano derywatyzacji ( polega on na na przeprowadzeniu analitów w odpowiednie pochodne o właściwościach umożliwiających ich oznaczenie. W wyniku reakcji derywatyzacji substancje, które są przedmiotem analizy uzyskują właściwości odpowiednie dla danej metody analitycznej).

Wykonane zostały analizy dla dwóch metod derywatyzacji MO_S oraz MA_A (tu do analitów dobudowane są fragmenty z odczynnika derywatyzujacego) oraz bezpośrednia analiza ekstraktu MO_E.
Najprostsza do analizy będzie seria MO_E.
MO_S- sililowanie
MO_A – metoda z użyciem MCF
MO_E – ekstrakty.

Koszt badania jednego pacjenta (cena niekomercyjna badania – mocz + pot) około 300 zł.

 

Za zgodą Pani prof. dr hab. inż. Beaty Kolesińskiej i pacjenta przedstawiam przykładowe, zanonimizowane  wyniki badania  GC/MS

Wykresy czarne – z biblioteki związków chemicznych

Wykres kolorowy – spektrometria pacjenta

Porównujemy dopasowanie REV wyników MS pacjenta (kolor) z danymi w bibliotece związków (czarne) . Dopasowanie >750 – to duża zgodność z wykrytą substancją.

 

 

MS – biblioteka związków

Widmo masowe

REV – dopasowanie (najlepiej >750)

M.W – masa cząsteczkowa związku (Molecular Weight) (waga molekularna)

for -masa wychwycona

1.168 – czas retencji związku

0-100% intensywność – przy użyciu % można wyliczyć stężenie substancji w moczu, pocie

U pacjenta w moczu wykryto dużo heksanów i pentanylu

Spektroskopia-masowa-MS.pdf – Uniwersytet Jagielloński – jak czytać wyniki MS

Porównywanie substancji było możliwe dzięki przypisaniu im numerów CAS (często jedna substancja ma różne nazwy zwyczajowe – może być to np. alkohol etylowy, ale też wódka 🙂

Pani Profesor zadała sobie wiele trudu, aby opisać kilkaset substancji w badaniu pacjenta.

W badaniu moczu – liczba nr hit to 859 (z unikalną MW – pozostało 532 substancje)

W badaniu potu próbka A – Liczna Hit – 164, unikalnych MW to 86.

NIESAMOWITE ile substancji możemy wykryć przy pomocy GC/MS !!

Łączna liczna substancji w pocie i moczu z unikalnym MW to 618.

Następnie wyselekcjonowano substancje, co do których nie ma wątpliwości, że występują w pocie i moczu chorego. (Wskaźnik dopasowania REV powyżej 750). Jest ich z unikatowym MW razem 179.

Wynik potu

 

Wynik badania potu (fragment)

Postanowiłem umieścić powyższe wynik w arkuszu Excel w celu wyodrębnienia rubryki CAS oraz dołączenia rubryki ZAPACH. Oto fragment tabeli

Niestety nie wszystkie numery CAS mogłem odnaleźć w bazie, ponadto, CAS nie opisuje związków pod względem organoleptycznym.

W bazie PubChem są zakładki dotyczące zapachów np dla Pentanalu opisano Strong, acrid, pungent odor

Znalazłem jedną bazę (bardziej nastawioną na branżę kosmetyków). Posługuje się ona mi.in. numerami CAS.

TGSC Information System

Szczegółowy opis w TGSC

Niestety wielu związków nie znalazłem w tej bazie.

Znalezione, umieściłem w pliku excel

Możliwe zapachy wykryte w związkach uzyskanych od pacjenta.

sweet ethereal
fermented bready fruity nutty berry sfermentowana chlebowa owocowo-orzechowa jagoda
ethereal fruity sweet weedy green
 ether fruity sweet sharp rum vegetable caramel
 ether fruity sweet sharp rum vegetable caramel
green banana aldehydic fatty cheesy
 green waxy floral herbal plum apple cucumber
floral rose phenolic balsamic
powerful nasturtium
waxy
bland (mdły?, słodki?)
alkane
bland
mild waxy
 mild phenolic camphor
pungent cocoa musty green malty bready Zapach: ostry kakaowy stęchły zielony słodowy chlebowy
sharp pungent sour vinegar Zapach: ostry, ostry, kwaśny ocet

Strong, acrid, pungent odor – Silny, cierpki, ostry zapach

Pozostaje “TYLKO” znaleźć związek przyczynowo-skutkowy z tym najbardziej uciążliwym zapachem (lub ich mieszanką) z chorobą (np. wrodzoną- patrz orphanet), badaniami DNA w poszukiwaniu mutacji, badaniami biochemicznymi (znaleźć uszkodzony szlak metaboliczny), lub dietetycznymi (np. w PubChem) – szukać substancji w płynach, pożywieniu lub powietrzu.

Można wstępnie porównać kwasy organiczne w moczu z testów wad genetycznych (test podstawowy to 31 związków) z badaniami moczu pacjenta, czy są takie związki?

CAS

Chemical Abstracts Service (CAS) – największa na świecie chemiczna naukowa baza danych, liczy ona ok. 67 mln związków  będąca własnością American Chemical Society (ACS). CAS to także nazwa instytucji zajmującej się tworzeniem tej bazy danych.

Baza numerów CAS

CAS Common Chemistry is an open community resource for accessing chemical information. Nearly 500,000 chemical substances from CAS REGISTRY® cover areas of community interest, including common and frequently regulated chemicals, and those relevant to high school and undergraduate chemistry classes. This chemical information, curated by our expert scientists, is provided in alignment with our mission as a division of the American Chemical Society.

Numer CAS – format.

PubChem 

(ok. 96 milionów rekordów)

Europejskim odpowiednikiem jest numer Numer WE – numer przypisany substancji chemicznej w Europejskim Wykazie Istniejących Substancji o Znaczeniu Komercyjnym (EINECSang. European Inventory of Existing Chemical Substances), w Europejskim Wykazie Notyfikowanych Substancji Chemicznych (ELINCSang. European List of Notified Chemical Substances) lub w wykazie substancji chemicznych wymienionych w publikacji “No-longer polymers”.

Europejski Wykaz Notyfikowanych Substancji Chemicznych nadający numery WE.

https://op.europa.eu/pl/publication-detail/-/publication/c33bef79-ce30-43ab-accd-d596341cddff

 

“Zapytałem” nowe narzędzie openAI – chatGPT -“W jakich chorobach jest brzydki zapach potu? Odpowiedź : ”

Nieprzyjemny zapach potu może być objawem wielu chorób, w tym:

  • infekcji skóry, takich jak grzybica lub trądzik
  • chorób hormonalnych, takich jak hipertyreoza
  • chorób metabolicznych, takich jak cukrzyca
  • chorób układu trawiennego, takich jak choroba Leśniowskiego-Crohna
  • chorób nowotworowych
  • niedoboru witamin i minerałów
  • nadmiernego stresu
  • Nieprzyjemny zapach potu może wystąpić w przypadku chorób takich jak trądzik różowaty, cukrzyca, niedoczynność tarczycy, choroby nerek, a także w przypadku infekcji grzybiczych skóry i grzybicy pachwin. Może też być wynikiem nadmiernej produkcji potu, czego przyczyną mogą być niektóre leki, a także nadmierne spożycie alkoholu czy kofeiny

Jeśli zapach potu jest bardzo nasilony lub towarzyszą mu inne niepokojące objawy, należy skonsultować się z lekarzem w celu postawienia diagnozy i rozpoczęcia odpowiedniego leczenia.” 🙂 – może to będzie pomocne narzędzie w tym projekcie.

Kolejne pytanie: w jakich chorobach w pocie występuje PENTANAL, CAS#: 110-62-3?

Odpowiedź: “Nie mogę znaleźć informacji na temat pentanalu (CAS#: 110-62-3) jako składnika potu lub związanego z jakąkolwiek chorobą. Pentanal jest organicznym związkiem chemicznym o charakterystycznym zapachu i jest stosowany jako składnik perfum, aromatów i płynów do mycia. Jego obecność w potu jest raczej nieprawdopodobna. Jeśli masz jakiekolwiek wątpliwości co do swojego zdrowia, zalecam skonsultowanie się z lekarzem.”
Zapytałem także :
  1. Zapach potu człowieka o charakterze spalonego mleka w jakich chorobach?Odpowiedź:”Zapach potu człowieka o charakterze spalonego mleka może być spowodowany przez chorobę metaboliczną zwaną ketonemią. Jest to stan, w którym organizm produkuje nadmierne ilości ciał ketonowych, co może być spowodowane przez cukrzycę lub diety bardzo niskowęglowodanowe. Inne choroby, które mogą powodować ten zapach to mukowiscydoza i niedoczynność tarczycy. Zalecane jest skonsultowanie się z lekarzem w celu postawienia diagnozy i rozpoczęcia odpowiedniego leczenia.”
Postanowiłem poprosić o radę informatyka (co ciekawe teraz studenta medycyny), jak ten problem można rozwiązać przy pomocy sztucznej inteligencji. Jak znaleźć chorobę dzięki GC/MS?. Mój konsultant sugeruje, że technicznie nie jest problemem stworzenie oprogramowania wykorzystującego sieci neuronowee. Wyzwanie stanowią bazy danych, które te sieci nauczą. Muszę mieć tysiące, a może nawet miliony przebadanych próbek moczu i potu.

Pomysł badania zapachu ludzi nie jest nowy.

W czasie badania mojego pacjenta uzyskaliśmy dużą ilości związków przy nieinwazyjnej technologii (GC/MS). Za rozważeniem, że badanie GC/MS może być przydatne w medynie przemawiają informacje , że psy są w stanie wyczuć u ludzi chorych na cukrzycę, nowotwory. Sugeruje to, że mogą istnieć substancje w moczu, pocie, wydychanym powietrzu, które mogą służyć do monitorowania stanu metabolicznego organizmu (w PROFILAKTYCE CHORÓB PRZEWLEKŁYCH, MEDYCYNIE PERSONALIZOWANEJ, WRODZONYCH WADACH METABOLICZNYCH) , typowe dla określonych nowotworów (w ONKOLOGII), być może w wykrywaniu niektórych chorób zakaźnych, zaburzenia mikrobiomu człowieka), w farmakokinetyce. Nie wspominając o personalizowanych perfumach i innych kosmetykach.

Niestety, nie znam wyników dużych badań populacyjnych ustanawiających normy występowania i stężeń poszczególnych substancji w moczu i pocie ludzi  w Polsce i na świecie. Nie mamy materiału, do uczenia sztucznej inteligencji, która będąc sprzężona z GC/MS zaproponuje nam zmianę diety, zasugeruje badania DNA pod kątem wad wrodzonych, dobierze testy w kierunku nowotworów, dobierze leki w medycynie spersonalizowanej, podobnie zaproponuje kosmetyki neutralizujące nieprzyjemne zapachy . Może jest o pole dla naszych badań, pod warunkiem, że może to mieć uzasadnienie naukowe i komercyjne.

Opublikowane są pojedyncze badania u ludzi przy pomocy GC/MS.

W artykule Skąd się bierze “zapach starszych ludzi”?

Opisano eksperyment 2001 roku Shinichiro Haze – 2-Nonenal Newly Found in Human Body Odor Tends to Increase with Aging

NIL IN Społeczność lekarzy Innowatorów

19-10-2022 Webinar

Naczelna Izba Lekarska rusza z nowym projektem – NIL IN Społeczność lekarzy Innowatorów

https://papier.gazetalekarska.pl/pdf/Gazeta_Lekarska_10_2022.pdf

 

AGENDA:

Część I. „Lekarz przyszłości” 

Dla przedstawicieli administracji, nauki i towarzystw medycznych

9:30 – Rejestracja i networking

10:00 – Powitanie

  • lek. Łukasz Jankowski, prezes Naczelnej Rady Lekarskiej
  • dr n. med. Artur Drobniak, dyrektor Centralnego Ośrodka Badań, Innowacji i Kształcenia (COBIK NIL)

10:10 – Prezentacja wyników badania „Lekarz Przyszłości”

  • dr hab. Małgorzata Gałązka-Sobotka, Uczelnia Łazarskiego

10:30 – Panel dyskusyjny „Lekarz przyszłości”

  • dr n. med. Artur Drobniak, Naczelna Rada Lekarska, COBIK NIL
  • Magdalena Kołodziej, prezes Fundacji My Pacjenci
  • dr hab. n med. Agnieszka Mastalerz-Migas, Polskie Towarzystwo Medycyny Rodzinnej
  • dr hab. Iwona Kowalska-Bobko, prof. UJ

Moderator: dr hab. Małgorzata Gałązka-Sobotka, Uczelnia Łazarskiego 

11:15 – Prezentacja projektu „NIL IN”

  • Tomasz Rudolf, ekspert ds. Innowacji NIL

11:30 – Panel dyskusyjny „Lekarze innowatorzy – doświadczenia praktyków”

  • prof. Maciej Banach, prezes Think-Tank „Innowacje dla Zdrowia”
  • dr hab. Łukasz Kołtowski, CEO, AioCare
  • Ligia Kornowska, prezes zarządu Data Lake
  • dr n. med. Tomasz Maciejewski, dyrektor IMID
  • dr hab. n. med. Anna Wójcicka, Warsaw Genomics

Moderator: Paulina Gumowska, Rynek Zdrowia 

12:15 – Zakończenie i networking

 

Część II. „Polska jako hub innowacji medycznych”

Dla przedstawicieli biznesu, startupów medycznych i inwestorów

15:30 – Rejestracja i networking

16:00 – Powitanie

  • lek. Łukasz Jankowski, prezes Naczelnej Rady Lekarskiej
  • dr n. med. Artur Drobniak, Dyrektor Centralnego Ośrodka Badań, Innowacji i Kształcenia (COBIK NIL)

16:15 – Prezentacja projektu „NIL IN”

  • Tomasz Rudolf, Ekspert ds. Innowacji NIL, Lider projektu NIL IN

16:30 – Panel dyskusyjny “Od pomysłu do pacjenta – „ścieżka zdrowia” wdrażania innowacji medycznych”

  • prof. Grzegorz Basak, twórca Saventic Health i Human Biome Institute
  • prof. Piotr Garstecki, twórca Scope Fluidics
  • Oskar Kiwic, twórca CardioCube
  • Patrycja Wizińska-Socha, Departament Innowacji, Ministerstwo Zdrowia

Moderator: Diana Żochowska, Head of Medonet 

17:15 – Panel dyskusyjny „Polska jako hub innowacji medycznych – jak wykorzystać szansę?”

  • Aniela Hejnowska, general manager IQVIA
  • Tomasz Jaworski, dyrektor Transformacji Cyfrowej Sektora Publicznego, Microsoft
  • Robert Ługowski, Cobin Angels
  • Karolina Nowak, dyrektor w Agencji Badań Medycznych
  • Piotr Najbuk, public & government affairs director, AstraZeneca

Moderator: Jakub Chwiećko, Innovation Lead, EIT Health Innostars, lider grupy roboczej ds. start-upów NIL IN 

18:00 – Zakończenie i networking

Relacja z Konferencji na stronie  Medycyny Praktycznej ” Lekarz przyszłości – jaki będzie?

 

GAZETA LEKARSKA | nr 10 | Październik 2022 – strony 22-25

* “POKIERUJMY pociągiem nowoczesności” Artur Drobniak
d y r e k t o r C e n t r a l n e g o O ś r o d k a B a d a ń ,
I n n o w a c j i i K s z t a ł c e n i a N a c z e l n e j I z b y Lekarskiej

* “CZAS NA INNOWACJE NIL IN “– powstającej społeczności lekarzy innowatorów – z Tomaszem Rudolfem, ekspertem NIL ds. Innowacji, rozmawia Katarzyna Sadowska-Cioch, zastępca dyrektora Centralnego Ośrodka Badań, Innowacji i Kształcenia Naczelnej Izby Lekarskiej (COBIK NIL).

* Przychodzi pomysł do lekarza, czyli jak budować start-upy medyczne?
SIEĆ I NNOWATORÓW NIL IN – Jakub Chwiećko L i d e r i n n o w a c j i w E I T H e a l t h I n n o S t a r s , s z e f g r u p y r o b o c z e j d s . s t a r t- u p ó w N I L I

Gdzie szukać pomocy:

Centralny Ośrodek Badań, Innowacji i Kształcenia (COBIK NIL) został powołany 2 września 2022 r., na mocy uchwały Nr 20/22/IX Naczelnej Rady Lekarskiej.

Centrum Innowacji i Telemedycyny

NIL-Telemedycyna

 

EIT Health

ROZWÓJ INNOWACJI MEDYCZNYCH | GDZIE
SZUKAĆ WSPARCIA?
“EIT Health jest europejskim partnerstwem publiczno-prywatnym działającym w obszarze innowacyjnej medycyny i opieki zdrowotnej. W skład naszej siatki wchodzą
wiodące organizacje w dziedzinie edukacji, badań, technologii, ale też szpitale, organizacje pacjenckie i rządowe, pracujące razem nad produktami i rozwiązaniami, które mogą pomóc pacjentom w całej Europie. EIT Health skupia ponad 150 partnerów.
Wśród kluczowych znajdują się m.in.: Roche, AstraZeneca, Amgen, Sanofi Aventis, Abbott, Philips Electronics, GE Healthcare, Danone Nutricia Research, Intel Corporation, jak również Microsoft, Polpharma czy Iqvia w Polsce, a także instytuty badawczo-
-rozwojowe i uniwersytety: Towarzystwo Maxa Plancka, Instytut Karolinska, IESE Business School, Uniwersytety w Sorbonie, Warszawie, Łodzi, Gdańsku oraz Gent.” ( GAZETA LEKARSKA | nr 10 | Październik 2022 str 24-25)

 

Departament Innowacji Ministerstwa Zdrowia tworzy mapę innowacji.

dr Patrycja Wizińska -Socha w Nestmedic

Pregnabit® Pro umożliwia przeprowadzenie badań teleKTG

Oskar Kiwic – założyciel CardioCube

Obecnie pracuje w USA. O CardioCube

Rzeczywistość rozszerzona w radiologii -Philips – RSNA

W ramach dorocznego spotkania najnowszych technologii w USA organizowanego przez RSNA (Radiological Society of North America) firma Philips w swoim “wirtualnym” salonie wystawienniczym” zaprezentowała wiele ciekawych rozwiązań.

Na mnie największe wrażenie wywarło rozwiązanie wykorzystujące zastosowanie rozszerzonej rzeczywistości na sali operacyjnej.

Philips showcases unique augmented reality concept for image-guided minimally invasive therapies developed with Microsoft

Warto obejrzeć film prezentujący to narzędzie w akcji.

 

 

Dlaczego rzadko rozpoznaje się choroby “sieroce”?

Nie rozpoznajemy chorób rzadkich, ponieważ ich nie szukamy (jeśli nie są na liście chorób zagrożonych szybkim zgonem lub są poza listą 20 chorób badanych w noworodkowym teście przesiewowym “”suchej kropli krwi”), albo szukamy dopiero  po wykluczeniu chorób częstych.

Do analizy tytułowego problemu (Dlaczego rzadko rozpoznaje się choroby “sieroce”?) częściowo zastosuję technikę “5 Why?” – bardzo przydatna w prowadzeniu “trudnych przypadków diagnostycznych“.

  1. Co to są choroby “sieroce”? (specjalnie użyłem tej nazwy stosowanej dla “leków sierocych” – tamtymi nie interesowały się koncerny farmaceutyczne, natomiast chorobami nie interesuje się system publicznej ochrony zdrowia oraz lekarze ze względu na pewne procedury diagnostyczne) Ani matki (diagnostyka, ani ojca (NFZ) – po prostu sieroty!  Są to choroby rzadkie – czyli występujące z częstością 1 na 2000 mieszkańców (co daje 0,05% populacji)  oraz choroby ultrarzadkie, z które uznaje się schorzenia przypadające 1 na 50 000 mieszkańców danej populacji (0,002%).

Lista chorób rzadkich obejmuje około 7000 jednostek chorobowych.

Uważa się, że na świecie jest około 300 milionów takich pacjentów, w Polsce może ich być wg w/w współczynników 38 mln -> 0,05% =  1.900000 – czyli prawie 2 mln osób. Nie wszystkie choroby dają objawy kliniczne, większość z nich ma podłoże genetyczne.

Czyli pierwszym wnioskiem w odpowiedzi na moje pytanie jest::

Choroby rzadkie diagnozujemy rzadko – bo jest ich dużo, występują rzadko i każda z nich dotyczy stosunkowo niewielkiej liczby osób w populacji.

Choroby rzadkie dotyczą 0,05% populacji, nie zawsze (lub dopiero po latach) dają objawy kliniczne (czyli taki pacjent nie zgłasza się do lekarza),  rozproszenie ilości chorób (2 mln chorych/7000 jednostek chorobowych = średnio około 280 z daną chorobą rzadką).

Przesiewowe noworodkowe testy “suchej kropli krwi” dotyczą tylko około 20 chorób z 7000 tysięcy chorób rzadkich.

2. Dlaczego mimo wszystko nie wprowadzić pełnej diagnostyki przesiewowej dla całej populacji?

a) Większość (podaje się, że nawet 80%) ma podłoże genetyczne. Na razie nie mamy tak dużej genetycznej bazy diagnostycznej a koszt badania pełnoeksomowego WES to około 6 tys. zł.

Wprawdzie rozpoczęto już projekt ustalenia genomu Polaków, który stanie się wzorcem do szukania genów patologicznych  i powoli prowadzi się badania populacyjne, (np. Warsaw Genomics w kierunku raka), ale to trochę potrwa. Poza tym mutacje genetyczne nie tylko są dziedziczne, ale powstają też jako pierwsze w rodzinie “de novo” pod wpływem środowiskowych czynników mutagennych.

b) szukanie chorób rzadkich – infekcyjnych, nowotworowych, nieprawidłowości budowy ciała, autoimmunologiczne, prionowe, niektóre psychiczne – wymaga dużej ilości testów laboratoryjnych i drogich badań obrazowych.

Wniosek nr 2 – Nie szukamy chorób rzadkich w całej populacji ze względu na koszty i ogrom przedsięwzięcia.

3. Dlaczego lekarz  rutynowo nie szuka chorób rzadkich?

Wniosek: Ponieważ tak go nauczono i tego nie finansuje niskobudżetowy system opieki zdrowotnej (każdego kraju – nie tylko w Polsce).

Brak leków celowanych na większość chorób genetycznych osłabia także zapał diagnostyczny lekarza. Mentalnie zostaje pytanie: Co z tego, że znajdę rzadkie mutacje genetyczne, na które i tak na razie nie ma leków. (Pacjent i ja wykonaliśmy masę dobre, ale nikomu niepotrzebnej roboty”. Diagnozujemy, aby leczyć. Stomatolog wyrwie ząb – bólu nie ma, a u nas…? Jak liczyć na wdzięczność pacjenta (nie koniecznie finansową) – jeśli problem został tylko nazwany a nie rozwiązany. To nie chirurg plastyczny, który  zarabia na bardzo godne życie.

Nawet jeśli znajdę rozpoznanie, czy istnieją programy lekowe dla tego pacjenta w Polsce i czy chory zostanie do nich zakwalifikowany (na prywatne leczenie przy tych stawkach cenowych nie ma co liczyć).

4. Dlaczego uczy się lekarzy “pomijania” chorób rzadkich?

Wniosek 4. Ma to aspekt finansowy, ale także bardzo praktyczny ze względu na skuteczność podejmowanych decyzji terapeutycznych. Przyspiesza działanie terapeutyczne, zmniejsza ilość błędów lekarskich., redukuje liczbę zbędnych badań obciążających pacjenta (np. badania kontrastowe).

Czasem liczą się minuty, które mamy na ratowanie życia, i musimy podejmować szybkie decyzje terapeutyczne. Nie zawsze zdążymy przeprowadzić badania dodatkowe, aby ustalić ostateczne rozpoznanie. Dlatego schematy terapeutyczne zalecają leczenie zgodnie z rozpoznaniem hipotetycznie częstszej choroby, niż zwlekać z leczeniem. mniejszym błędem będzie nie leczenie choroby rzadkiej, niż brak wdrożenia prawdopodobnie częstszej choroby. (Co przyjdzie pacjentowi z rozpoznania choroby sierocej po jego śmierci?).

“Mówi się, że powinniśmy w pierwszej kolejności “szukać wielkiej ryby w dużym stawie za pomocą sieci z dużymi oczkami“.

Postanowiłem przeanalizować kilka internetowych filmów dydaktycznych dla studentów i lekarzy dotyczących diagnostyki różnicowej.

W jednym z nich mówi się, że częściej występują choroby powszechne z nietypowymi objawami, niż choroby rzadkie o typowych objawach.

How to create differential diagnosis część 1

How to Create a Differential Diagnosis (Part 1 of 3) – prof. Eric Strong ze Stanford University School of Medicine)

Wykluczanie ze ścieżki diagnostycznej chorób rzadkich i niezagrażających życiu przedstawia w “Differential Diagnosis for the medical students” dr Anna Pickens

 

Poniższe przezrocze jest najistotniejsze dla zobrazowania dzisiejszego problemu. Odrzucamy bez diagnozowania choroby mało prawdopodobne! Do takich zalicza się przecież choroby rzadkie. Na czerwono zaznaczono choroby zagrażające życiu. (To nie Sherlock Holmes, który uważał, że “Gdy odrzucisz to, co niemożliwe, wszystko pozostałe, choćby najbardziej nieprawdopodobne, musi być prawdą. Artur Conan Doyle “Znak czterech”). Czyli nieprawdopodobne, nie jest nie możliwe) :). Takie rozumowanie trzeba przyjąć, gdy zawiedzie opisana standardowa ścieżka diagnostyczna. W swojej praktyce diagnostyce trudnych przypadków chorobowych często muszę przyjąć i takie założenia – szukam też chorób rzadkich!

Przy czym Pani Doktor duży nacisk w swojej prelekcji kładzie na uwzględnianie w diagnostyce różnicowej (ale nie diagnozowanie) chorób zagrażających życiu, które nie występują często.

5. Dlaczego lekarzowi jest tak trudno szukać chorób sierocych?

a) Brak finansowania w POZ badań genetycznych, konieczność kierowania do pracowni genetycznych, brak doświadczenia w takiej diagnostyce (badania genetyczne i metaboliczne, interdyscyplinarność wiedzy, olbrzymia czasochłonność pracy lekarza oraz czas oczekiwania na wyniki (nawet 6 miesięcy – w przypadku jednego z moich pacjentów), konieczność badań obrazowych, infekcyjnych, toksykologicznych. Nieopłacalność finansowa porady ( pacjenci nie są mentalnie i finansowo przygotowani, aby zapłacić za 50 godzin pracy lekarza więcej niż za standardowa poradę). Dla pacjenta liczy się efekt – dolegliwości – porada – rozpoznanie (mądry lekarz taki jak np dr House powinien wiedzieć od razu co mi dolega – a gdzie cała praca z dokumentacja i analityczna ? 🙂  Chorzy nie mają też środków na wykonanie wszystkich zleconych badań. Nie zawsze są w stanie psychicznie znieść rozbudowana diagnostykę (Często słyszę: “Jak zrobię te wszystkie badania, to mi chyba upuszcza cała krew” lub “moja żona jest naprawdę droga).

b) Algorytmy – (obecnie bardzo modne słowo ze względu na sztuczna inteligencję – dla informatyków są wytłumaczeniem niewytłumaczalanego 🙂  ). Także one są tworzone przez lekarzy (do czasu AI), którzy trzymają się zasady wykrywania chorób częstych lub zagrażających życiu. Nie znam programu komputerowego lub książki z algorytmami obejmującej choroby rzadkie.

Kiedyś tę lukę częściowo wypełniała aplikacja diagnosispro.com. (listowanie dużej ilości jednostek chorobowych nawet do kilku tysięcy na zapytanie) – w tym części genetycznych ( niestety zniknęła z rynku).

c) Aplikacje z bazami  danych o chorobach rzadkich nie pozwalają ich wykorzystać w prosty sposób do diagnostyki różnicowej. Dla przykładu orphannet – potrafi znaleźć znaną już jednostkę chorobową, ale spróbujcie zadać pytanie bóle głowy+mgła mózgowa + przewlekłe zmęczenie – kiepsko (lepiej poszło z dysmorfią). Owszem jest taka baza orphannet z warunkowa wyszukiwarką objawów – ale ja znaleźć – to wielka sztuka lub  “trafiło się ślepej kurze ziarno” (na razie mam to ziarnko :).

d) Książki o chorobach rzadkich  i podręczniki dla studentów medycyny uwzględniające w diagnostyce różnicowej choroby rzadkie – zapomnij!

Albo ich nie ma, albo zagraniczne i drogie – śmiem twierdzić, że bez algorytmów diagnostyki różnicowej.

Miałem nadzieję, że nowa polska książka przyda się w szybkiej diagnostyce. Podręcznik świetny i długo oczekiwany, ale nie ma nawet skorowidza objawów – przeglądaj całą książkę, może coś znajdziesz (przy kominku w domu, ale nie w pracy) i stworzysz swoja “listę podejrzanych” chorób do dalszego różnicowania..

Mówię o “Choroby rzadkie” Anna Dobrzańska i wsp.

Musiałem “na piechotę” (tj wpisując ręcznie do pliku Excel – wszystkie choroby i ich objawy – jeszcze tego nie skończyłem) . Jak  może wyglądać cząstka tej bazy stworzonej na podstawie tej książki. pokazuje na poniższym przezroczu. Plusem tej bazy jest to, ze można ja uzupełniać w oparciu o inne źródła i ją aktualizować. Miło by było, gdyby autorzy stworzyli do tego aplikacje komputerową dla lekarzy np. POZ, pediatrów  i internistów..

 

Przykładowa baza chorób rzadkich do diagnostyki różnicowej.

 

 

Zespół ds. Chorób Rzadkich CSK – UM-Łódź – webinar

Wczoraj (19-11-2020) miałem przyjemność uczestniczyć w webinarze pt. “Kiedy podejrzewać i jak rozpoznawać choroby rzadkie – praktyczne wskazówki”

 

źródło -opisywany  webinar

zorganizowanym przez prężnie rozwijająca się Poradnię Chorób Rzadkich w Łodzi – CSK ul. Pomorska 251. Patronat nad poradnią sprawuje Klinika Nefrologii  CSK UM Łodź.

W webinarze uczestniczyli Państwo prof. dr hab. n.med. Nowicki (kierownik Kliniki Nefrologii), dr n.med. Katarzyna Muras Szwedziak (kierownik projektu),  dr n.med. Agata Gajos (neurolog), dr n.med. Hanna Moczulska (genetyk) oraz dr n.med. Krzysztof Kaczmarek (kardiolog).

Ośrodek szczególne sukcesy ma w prowadzeniu pacjentów z ultrarzadka (1/<50tys. osób w populacji) chorobą Fabry’ego. Pod opieka znajduje się około 20 pacjentów.

Ośrodek prężnie się rozwija dzięki interdyscyplinarnemu zespołowi (nefrolog+kardiolog+neurolog+genetyk), dobrej współpracy z firmą Sanofi Genzyme dostarczającej leki, stosowaniu testów przesiewowych metodą suchej kropli krwi, stworzeniu koła naukowego dla studentów medycyny oraz prężnej informacji w mediach społecznościowych.

źródło -opisywany  webinar Test Dried Blood Spot (DBS) np w chorobie Gauchera)

źródło -opisywany  webinar

Jak wykonać badanie – Instrukcja

Ciekawą informacją były narzędzia, którymi posługują się genetycy w CKD – ogólnodostępne lub płatne

 

Face2gene

 

OMIM

 

GenReviews

Niestety nie stosują oni badań zaburzeń metabolicznych.

U noworodków wykonuje się test suchej kropli krwi  w kierunku wielu chorób metabolicznych.

 

 

Trudne przypadki – AI- wyszukiwanie obrazem

Dzisiejsza technologia sztucznej inteligencji pomaga w diagnostyce trudnych przypadków chorobowych. Pozwala on wyszukiwać zbliżone do siebie obrazy. Mamy to pod ręką – za darmo:

Wystarczy uruchomić w przeglądarce bing.com wyszukiwanie obrazem i wstawić zdjęcie zmiany chorobowej.

Taka opcje ma także Google – przeczytaj artykuł

Oczywiście są też płatne programy np. dla dermatologów, które maja znacznie lepiej rozbudowaną taką analizę. Np. VisualDX,  program wykorzystuje porównanie obrazem AI – uczenie maszynowe) (DemrExpert na smartfon) (50 dolarów miesięcznie – lub rocznie 500 dolarów)

Bardziej zaawansowane porównywanie obrazem stosuje się do analizy zdjęć radiologicznych i wykrywaniu wczesnych postaci nowotworów (np. w mammografii – pisałem już o tym wcześniej) Epoka sztucznej inteligencji- Ewa Ewart-TVN24

IBM Watson oferuje takie usługi szpitalom (uczenie maszynowe). Projekt Ahus.

Zastosowanie wyszukiwania obrazem w zastosowaniu genetyków

Zdjęcie pacjenta – wyszukiwanie cech fenotypowych charakterystycznych dla choroby genetycznej (płatny) Face2gene

OPENi

Unijny Serwis Informacyjny Badań i Rozwoju (CORDIS)

Czym jest CORDIS?

“Wspólnotowy Serwis Informacyjny Badań i Rozwoju (CORDIS) jest głównym źródłem informacji o wynikach projektów finansowanych przez Komisję Europejską w ramach unijnych programów ramowych w zakresie badań naukowych i innowacji (od 1PR do programu „Horyzont 2020”).”

W ramach tego projektu powstaje narzędzie oparte na sztucznej inteligencji do wczesnej przesiewowej diagnostyki dna oka  aiVision

Microsoft Azure – szansą na zbudowanie Globalnej Dynamicznej Mapy Myśli i Algorytmów

Ostatnio próbowałem zainteresować tematem Globalnej Dynamicznej Mapy Myśli i Algorytmów (GDMMiA) polskich informatyków. Niestety są tak zajęci, że może zajmą się tym w grudniu (wtedy chyba tylko po to, żeby przeprowadzić wywiad 🙂

Postanowiłem poszukać pomocy poza Polską. Okazuje się, że firma Microsoft ma świetną bazę do realizacji mojego projektu. Niestety nie ma bezpośredniego kontaktu do działu usług poznawczych i sztucznej inteligencji (czekam na odpowiedź).

Platformą do świadczenia usług dla procesów poznawczych jest Cognitive ServicesMicrosoft Azure.

Oferta Azure przydatna dla GDMMiA obejmuje m.in.:

sztuczną inteligencję, tłumacz 70 języków w systemie sieci neuronowych, transkrypcja mowy na tekst, analiza wideo (być może pozwoli na tworzenie algorytmów z filmów),  uczenie maszynowe (do tworzenia mapy algorytmów), analizy danych pod kątem map algorytów – w tym ranking najlepszych, łańcuch bloków (block chain – pozwoli na bezpieczną strukturę map i zapewni prawa autorskie – przydatne w monetyzacji projektu oraz zadba chronologię dodawanych algorytmów), bazy danych – będą pożywka dla algorytmów), rzeczywistość mieszana umożliwi łatwiejsza komunikację oraz tworzenie wirtualnych map myśli), aplikacje mobilne – aplikacja map dostępna na urządzeniach mobilnych, sieć www – obsługa map w całym świecie, wyszukiwanie obrazem (szukamy graficznych map myśli i algorytmów, które konwertujemy na algorytmy i dodamy do GDMMiA – na razie nie znam narzędzia na świecie do takiej konwersji!??? – technicznie nie jest to chyba zbyt skomplikowane z np z  do JAVA).

Źródła zrzutów ekranów użytych w prezentacji: strona www Microsoft Azure

A. Sztuczna Inteligencja i uczenie maszynowe:

Uczenie maszynowe – zakres:

B. Łańcuch bloków (blockchain)

C. Analiza wideo

D. Analiza

Teraz wystarczy wycenić aplikację –  złożyć do Microsoft zamówienie – zrealizować projekt i witamy w nowym świecie  🙂 

31-10-2020 – Podpisywanie obrazów przez AI (Captcha)

ostatnio dzięki uprzejmości MR otrzymałem ciekawy link do nowej usługi Microsoft ” What’s that? Microsoft’s latest breakthrough, now in Azure AI, describes images as well as people do

“In the last five years,” Huang said, “we have achieved five major human parities: in speech recognition, in machine translation, in conversational question answering, in machine reading comprehension, and in 2020, in spite of COVID-19, we got the image captioning human parity.”

 

Postęp w słownym opisie obrazów jest olbrzymi. Narzędzie jest wprowadzane do aplikacji Office. Podejmuje się próby natychmiastowego opisywania obrazów rejestrowanych przez oko kamery. Daje to możliwość mówienia osobie niewidzącej, co znajduje się przed pacjentem!

 

Dla GDMMiA powstaje szansa na zautomatyzowanie przenoszenia np. map myśli lub algorytmów znajdujących się w plikach graficznych (np. jpg) ale także na filmach (np. w “stop klatce”

 

https://1gew6o3qn6vx9kp3s42ge0y1-wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/prod/sites/3/2020/10/inclusive-disability-ai-systems-saqib-shaikh_1920x1080-5f86fd8c20ba1.jpg

Saqib Shaikh, a software engineering manager with Microsoft’s AI platform group in Redmond.

https://1gew6o3qn6vx9kp3s42ge0y1-wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/prod/sites/3/2020/10/huang-xd_1920x1080-5f86fd2ff095d.jpg

źródło

Xuedong Huang

Dla mojego projektu sukcesem byłoby, aby te algorytmy na tym zdjęciu narysowane na z tyłu na tablicy znalazły się w wersji cyfrowej w formacie algorytmu. W ilu firmach brakuje takiego narzędzia w tworzeniu projektów!

Epoka sztucznej inteligencji- Ewa Ewart-TVN24

W dniu 28.09.2024 w TVN24, w  cyklu “Ewa Ewart poleca” ukazał się pierwszy odcinek filmu “Epoka sztucznej inteligencji” (oryginalny tytuł to “In the age of AI”.) (Artificial intelligence)

Polecam do obejrzenia

Sztuczna inteligencja AI = SI) – zalety i zagrożenia (totalny nadzór nad społeczeństwem, zniknie około 50% zawodów w ciągu 15 lat (szczególnie umysłowych – np. analitycy), utrata miejsc pracy (np. w USA ok. 300 tys. kierowców ciężarówek), podział świata na dwa bloki – Chiny i USA.  Chiny obudziły się po przegranej w 2016 r mistrza gry GO  Ke Jie  z AlphaGo firmy Google) (podobno w GO jest więcej kombinacji strategicznych niż atomów we wszechświecie- gra jest dumą cywilizacji dalekiego wschodu)  z komputerem IBM Watson. Komputer jest silniejszy od człowieka. Władze Chin w 2017 r. ogłosiły, że chcą być do 2030 światowym liderem AI (nie naśladowcą!) Już działa rządowe wsparcie – w planie budowa miasta wielkości Chicago z transportem zarządzanym przez AI. Szeroko wdraża się np. rozpoznawanie twarzy, transport bez kierowców), już maja wielu firm AI z grupy tzw. Unicorn = warunkiem jest miliardowy dochód). Chiny przeskoczyły etap kart kredytowych – w sklepach płaci się “twarzą” (aplikacje rozpoznawania twarzy).

Chiny są największą bazą danych, a nią karmi się AI: “Dane to ropa, a Chiny są na tym polu Arabia Saudyjską”  KAI-FU LEE (Sinovation Venture) (w wieku 31 lat opracował program rozpoznawania mowy do sterowania komputerem). “Kilka tysięcy współpracujących ze sobą chińskich przedsiębiorców pokona każdego przedsiębiorcę na świecie”

W historii było tylko kilka istotnych wynalazków: maszyna parowa, elektryczność i komputer. Teraz będzie to AI.

AI w medycynie – uczenie maszynowe i uczenie głębokie (deep learning) w analizie zdjęć rentgenowskich jako profilaktyka raka piersi (W USA umiera na te chorobę około 40 tys. kobiet rocznie). Wywiady z pracownikami MIT z Bostonu w USA  (Massachusetts Institute of Technology Bostonie. Na MIT (Massachusetts Institute of Technology) pracuje Aleksandra Przegalińska – z  Akademii Leona Koźmińskiego –  z wywiadu Marcina Prokopa z TVN -“Człowiek przyszłości” – polecam). Program profilaktyki raka piersi poprzez głębokie uczenia maszynowego w MIT prowadzi z dr Connie Lee (?) m.in.  profesor Regina Barzilay

źródło źródło –“In the age of AI”.)