Поль Немировски (Paul Nemirovski) и Ариадна Кваттони (Arianda Quattoni) из MIT (Массачусетского технологического института, США) разрабатывают систему, которая позволит взглянуть на мир лекарственных препаратов глазами пациента, сообщает сайт MIT. Разработка, которая анализирует поток высказываний о лекарствах и способах лечения, получила название dMetrics.
Ежедневно тысячи людей в интернете пишут о том, помогло ли им то или иное лекарственное средство, а также делятся информацией о том, как именно они или их знакомые вылечили или, по крайней мере, пытались какую-либо болезнь. По мнению Поля Немировски и Ариадны Кваттони, эти записи содержат в себе крайне ценную, хотя и весьма разбросанную и несистематическую информацию. Она может быть очень полезна как для медиков и фармацевтов, так и для пациентов.
Ученые разработали специальную программу dMetrics, которая собирает данные с миллионов страниц в интернете, в частности из тематических форумов и блогов, страниц Facebook, Twitter, а также из комментариев к различным статьям. После этого программа анализирует полученные данные и выдает обработанную информацию, в том числе о том, как именно пациенты принимают то или иное лекарство или почему они перестали его принимать и перешли на аналогичные препараты.
Как отметили авторы проекта, другие подобные инструменты позволяют только понять, положительный или отрицательный отзыв оставил пользователь, а если учесть используемые порой «методы продвижения», — фальшивые отзывы, призванные прорекламировать тот или иной препарат или, реже, испортить репутацию его конкуренту, — ценность использования статистики отзывов снижается еще больше.
Работа dMetrics в будущем может позволить не только оценивать уже выпущенные препараты, но и поможет в движении к индивидуализированной медицине — конечно, в сочетании с другими инструментами. Следует отметить, что пока система собирает данные только на английском языке.
Кстати, не так давно Национальный институт здоровья (NIH, США) анонсировал масштабный проект, с участием миллиона человек, с тем, чтобы результаты ускорили движение к персонализированной медицине.
