Гибридная автоматизированная оценка клинико-экономической эффективности противоопухолевой лекарственной терапии меланомы с учетом молекулярно-генетических особенностей опухоли и функционального статуса пациента

Константинова Юлия Сергеевна, Каневский Максим Александрович

Стоимость лечения онкологических пациентов является серьезной проблемой в Российской Федерации, где в основе принятия решения о финансировании лежит оценка технологий здравоохранения - систематическое эксплицитное мультидисциплинарное сравнение различных методов лечения с клинической, экономической, этической и социальной точек зрения. В то время как общепринятые методы фармакоэкономического анализа фокусируются на эффективности противоопухолевой лекарственной терапии с точки зрения системы здравоохранения, зачастую этих данных бывает недостаточно для улучшения стратегий лечения в условиях конкретного учреждения здравоохранения. По нашему мнению необходимо использовать гибридный подход, а именно: автоматизация расчета первичных данных с последующей оптимизацией выявленных результатов клиницистами онкологами. Чтобы проанализировать объем расходов за счет системы здравоохранения и фондов обязательного медицинского страхования использовались рутинные данные о функциональном статусе и молекулярно-генетических особенностях опухолей, влияющих на прогноз заболевания пациентов. Обработка данных выполнялось в программном обеспечении PharmBudget, которое применяет для расчетов алгоритмы на основе теории оптимального распределения ресурсов. Это позволило выявить возможности оптимизации расходов без снижения показателя выживаемости. В дальнейшем эти сведения были использованы экспертами онкологами для расчета распределения выявленных средств на более дорогостоящую терапию в ручном режиме и, как следствие, увеличение выживаемости пациентов. Внедрение гибридной автоматизированной оценки клинико-экономической эффективности противоопухолевой лекарственной терапии ЗНО с учетом молекулярно-генетических особенностей опухоли и функционального статуса пациента существенно упрощает процесс изучение стратегий лечения и экономических затрат, высвобождает ресурсы под те препараты, которые будут наиболее востребованы на том или ином этапе деятельности в зависимости от структуры заболеваемости для увеличения выживаемости у максимального числа пациентов. В результате в лечебно-профилактическом учреждении может быть налажен непрерывный процесс улучшения баланса клинических и экономических результатов у онкологических больных.

Ключевые слова:меланома; инкрементный показатель «затраты/эффективность»; искусственный интеллект; машинное обучение, оптимальное распределение ограниченных ресурсов.