Традиционные методы сбора и анализа данных не позволяют в полной мере обработать огромные информационные массивы. Появление программных продуктов, созданных на принципах искусственного интеллекта, уже сейчас позволяет получить более многогранные данные, иногда «незаметные» для традиционных методов1-3. Этот подход начинает внедряться в различных сферах деятельности, в том числе в медицине, например когда эпидемиологические данные ограничены4-6.
Методология исследования
Цель исследования — выявление и изучение потребностей больных РС. Для сбора информации использовались форумы, социальные сети и другие ресурсы, начиная с 2010 года. Но следует заметить, что активность пациентов в 2018-2021 гг. на форумах снижалась, а в социальных сетях, в частности, во «ВКонтакте», наоборот, росла.
Для обработки информации применялся семантический анализ текстов компании Semantic Hub.
Во время наблюдения было обработано более миллиона сообщений:
Качественная и количественная характеристика больных РС
Следует заметить, что в исследовании 97,6% больных РС не указали тип течения заболевания. Поэтому в результатах нет никаких данных и корреляции полученной информации и типа течения рассеянного склероза.
В заключение — сравнение с международными данными
С внедрением интернета и получением свободного доступа к информации появился дополнительный источник для пациента и их родственников. В данном исследовании использовалась технология анализа больших текстовых данных и семантический анализ Semantic Hub.
Выяснено, что средний возраст больного РС, активно пользующегося цифровыми площадками для поиска информации о болезни, — 35,4 года. А средний манифестный возраст РС совпадает с международными данными — 30 лет7, 8.
Изучение сообщений показало, что пациенты с РС активно общаются, создают сообщества, в которых обмениваются опытом и поддерживают друг друга, обсуждают возникшие проблемы. Также большой популярностью пользуются блоги.
Из данных международного опроса из Атласа РС от 2013 года известно, что наиболее распространёнными симптомами РС являются сенсорные (40%) и двигательные (39%)8. Анализ сообщений, полученных из интернета, также подтверждает преобладание тех же клинических признаков (двигательные — 23,6%, сенсорные — 14,6%). Но также присутствуют головокружение, головная боль, судороги, утомляемость, когнитивные нарушения, нарушение зрения и мочеиспускания.
Привлекает внимание наличие сопутствующих заболеваний — 3707 случаев. В 19,9% случаев у пациентов с РС отмечалась аллергия, как наиболее частое коморбидное заболевание, что требует дополнительного изучения. При этом аутоиммунные болезни обсуждались значительно чаще:
- 4,2% — астма,
- 2% — атопический дерматит,
- 1,5% — системная красная волчанка.
В исследовании K. Kowalec и соавторов9, в котором приняли участие 76,6% женщин со средним возрастом 48,2 года, определены наиболее часто встречающиеся сопутствующие заболевания при РС:
- 40,2% — тревога,
- 21,1% — депрессия.
K. McKay и соавторы10 определили, что тяжесть инвалидизации при РС увеличивали сопутствующие психические заболевания, 35,8% из которых составляли расстройства настроения или тревога. В последующем на качество жизни больных РС существенное влияние оказывало психоэмоциональное состояние.
По результатам исследования выявлено, что наибольший страх у пациентов с РС вызывает страх терапии (38,8%), в связи с чем они активно изучают научную литературу, обсуждают лечение между собой. Неизбежность терапии осознают все пациенты и 22,9% из них испытывают значительную тревогу по этому поводу. 10,1% тревожатся об упущенном времени без лечения.
Время, когда пациент получал исчерпывающую информацию о заболевании от лечащего врача, уходит в прошлое. Сегодня больные самостоятельно находят информацию в различных источниках в интернете, активно общаются между собой. Поэтому перед медицинским сообществом остро стоит задача предоставления пациентам доступной и достоверной информации из авторитетных источников о заболевании, методах лечения.
- Daim T., Porter A., Chiavetta D., Saritas O.. Anticipating Future Pathways of Science, Technologies, and Innovations Approach. Chapter in Book: Anticipating Future Innovation Pathways through Large Data Analytics. Springer Verlag. 2016;71‑96.
- Daim T., Pilkington A.. Innovation Discovery. Network Analysis of Research and Invention Activity for Technology Management. 2018;12(6):429‑467. https://doi.org/10.1142/q0118
- Khoroshevsky V.F., Efimenko V.F., Efimenko I.V. Artificial Intelligence, Biotechnology and Medicine: Reality, Myths and Trends. Springer Verlag. 2020;416‑436.
- Kurbacheva O.M., Kozlov V.S., Solovkina Yu.V., et al. Nasal Polyposis in Russia: Real-World Data from Open Internet Sources Assessed by Artificial Intelligence. Annals of Allergy, Asthma & Immunology. 2019;123(5):P460. https://doi.org/10.1016/j.anai.2019.08.351
- Astakhov Yu., Bulatov V., Efimenko I., et al. Leber Congenital Amaurosis Epidemiology and Management in Russia Assessed by Social Media Listening with Natural Language Processing (Poster No: EX1‑050). In: 13th Asia-Pacific Vitreo-retina Society (APVRS) Congress 2019; Shanghai, China.
- Khoroshevsky V.F., Zakharova E.Yu.. Using AI to meet the unmet needs of patients with rare genetic disorders. World AI Conference (WAIC-2020), Shanghai, China, July 2020.
- Boyko A., Melnikov M. Prevalence and Incidence of Multiple Sclerosis in Russian Federation: 30 Years of Studies. Brain Sci. 2020;10(5):305. https://doi.org/10.3390/brainsci10050305
- Atlas of MS. Multiple Sclerosis International Federation. https://www.msif.org/wp-content/uploads/2014/09/Atlas-of-MS.pdf
- Kowalec K., McKay K.A., Patten S.B., et al. Comorbidity increases the risk of relapse in multiple sclerosis: A prospective study. Neurology. 2017;89(24):2455‑2461. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000004716
- McKay K., Tremlett H., Fisk J.D., et al. Psychiatric comorbidity is associated with disability progression in multiple sclerosis. Neurology. 2018;90(15):1316‑1323. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000005302
* Текст написан на основе статьи А.Н.Бойко, опубликованной в журнале неврологии и психиатрии им. С.С.Корсакова.
695983/GenMed/Web/09.23/0
