Инвестиции в медицину: Инвестиции в медицину и здравоохранение

Одним из способов привлечения частных инвестиций в медицинскую отрасль является заключение концессионных соглашений в соответствии с Федеральным законом от 21.07.2005 N 115-ФЗ (ред. от 03.07.2016) «О концессионных соглашениях» (Закон № 115-ФЗ).

Почему тариф ОМС не выгоден инвестору

Причины этой «не доходности» кроются в самой системе ОМС, а именно – в структуре тарифа ОМС и порядке доведения объемов медицинских услуг до медицинских организаций. .

Федеральным законом от 29.11.2010 N 326-ФЗ (ред. от 28.12.2016) «Об обязательном медицинском страховании в Российской Федерации» (далее Закон № 326-ФЗ) предусмотрена жесткая структура тарифа ОМС, которая не включает в себя инвестиционную составляющую частного инвестора, капитальные затраты на строительство, возврат, обслуживание кредитов и норму доходности. Иными словами, частная медицинская организация не может за счет тарифа ОМС возместить свои капитальные затраты и получать прибыль.

«Маршрут» медицинских услуг: от клиники к населению

Для решения данных проблем необходимо внести изменения в Закон № 326-ФЗ. Во-первых, структура тарифа ОМС должна стать более гибкой, именно для случаев заключения концессионных соглашений: тариф ОМС и его структура должны разрабатываться для каждого концессионного соглашения и концессионера отдельно с учетом размера инвестиций концессионера, вида оказываемых им медицинских услуг, с возможностью увеличения или уменьшения этого тарифа. Необходимо допустить включение в структуру тарифа ОМС капитальных затрат и обоснованной нормы прибыли концессионера. Во-вторых, обязательно должно быть закреплено, что в случае заключения концессионного соглашения комиссия по разработке территориальной программы ОМС обязана довести объемы медицинских услуг до концессионера в том объеме, в котором это предусмотрено концессионным соглашением. Конечно, для недопущения коррупционной составляющей на законодательном уровне должны быть созданы соответствующие методики расчета обоснованных затрат концессионера и нормы прибыли, порядок доведения концессионерам объемов медицинских услуг в рамках ОМС в случае заключения концессионных соглашений.

Параллельное финасирование

Как указывалось выше, доходными направлениями в медицине считаются медицинские услуги в области кардиологии и онкологии. И в большей степени медицинские услуги в рамках этих направлений и являются ВМП, не включенной в базовую программу ОМС.

На сегодняшний день ВМП, не включенная в базовую программу ОМС, – это финансово закрытая система, и попасть в нее частному инвестору очень сложно. Это обусловлено тем, что получателями денежных средств за оказанные услуги ВМП, не включенной в систему ОМС, являются либо федеральные государственные медицинские учреждения, либо медицинские учреждения, которые подведомственны исполнительным органам государственной власти субъектов РФ. Иными словами, получателями денежных средств являются медицинские организации государственной системы здравоохранения. Однако данные медицинские организации не могут оказывать ВМП, не включенную в систему ОМС, в полном объеме, поскольку зачастую не имеют необходимого, как правило, дорогостоящего медицинского оборудования и квалифицированного персонала.

Важно отметить, что с 1 января 2019 г. вступит в силу ряд положений ст. 50.1 Закона № 326-ФЗ, которые изменят систему оплаты ВМП, не входящей в базовую программу ОМС, и предоставят доступ частным медицинским организациям к финансовому обеспечению ВМП через Федеральный фонд ОМС. Таким образом, у граждан появится возможность получать качественные, современные и бесплатные высокотехнологичные медицинские услуги.

ОМС, ВМП и концессии: что поможет инвестору

Что же делать инвестору в данной ситуации? Ответ прост и сложен одновременно: нужно правильно структурировать проект концессионного соглашения. Частный инвестор должен взвесить и учесть все риски и параметры проекта, такие как пациентопоток, тариф ОМС, необходимый объем медицинских услуг, возможность предоставления медицинских услуг вне системы ОМС, применение механизма минимального гарантированного дохода со стороны концедента, а также принятие им нормативных правовых актов обеспечивающих доступ к государственному финансированию (государственные программы и т.п.).

Как структурировать концессионное соглашение

Пока же следует констатировать, что государство, провозглашая необходимость вложения частных инвестиций в сферу здравоохранения, само каких-либо значимых действий со своей стороны не предпринимает. Вместо того чтобы вдумчиво и системно реформировать законодательство, оно пытается незначительными изменениями переложить финансирование системы здравоохранения на плечи частного инвестора. Однако, как мы понимаем, самих частных инвесторов такой подход не устраивает. Они хотят видеть от государства четкие правила игры, понимать, что вложенные ими инвестиции окупятся, и государство будет выступать гарантом этого.

Форма обратной связи

Здравоохранение – бизнесу. Спасут ли частные инвестиции медицину | Экономика | Деньги

Законодатель предложил другой способ выйти из положения, на первый взгляд ни с кошельком государства, ни с кошельком пациента не связанный, – государственно-частное партнёрство (ГЧП). Федеральный закон «О государственно-частном парт­нёрстве» вступил в силу 1 января.

«Важным положением закона является то, что будет проводиться оценка эффективности проекта и определение его сравнительного преимущества по сравнению с госзаказом», – подчёркивает начальник отдела развития государственно-частного партнёрства Минэкономразвития РФ Михаил Брусиловский. Государственные проекты сопоставят с коммерческими.

Предполагается, что новый документ поможет привлечь в отечественную экономику средства частных инвесторов. Сами же инвесторы считают, что о благоприятных условиях говорить ещё рано. По мнению участников Международного конгресса, проведённого 24 марта Франко-российской торгово‑промышленной палатой, частный партнёр сегодня серьёзно рискует. Как и пациент. А заключить соглашение о концессии было возможно и раньше…

Десяток на всю страну

В августе 2015 года IPT Group приступила к строительству двух онкорадиологических центров – в Балашихе и Подольске. Продолжаются строительные работы, идёт закупка медицинского оборудования… Через 27 месяцев после старта, т. е. в декабре 2017 года, центры должны принять своих первых пациентов. 90% медицинской помощи останется бесплатной (в отличие от знаменитой концессии 63‑й московской больницы, в которой планировали оказывать по ОМС лишь 40% услуг).

Нужны ли стране подобные медицинские учреждения? Безусловно! В цент­рах, которые строит частный инвестор, можно пройти позитронно-эмиссионную диагностику. Этот метод позволяет выявить рак на первой-второй стадии. А ведь нашим соотечественникам чаще ставят диагноз «рак», когда заболевание уже перешло в третью стадию. И шансов выжить в разы меньше.

Сегодня позитронно-эмиссионных томографов – около десяти на всю Россию. Дело не только и не столько в том, успевает ли отечественная наука за техническим прогрессом: когда-то страна под названием Советский Союз добивалась огромных успехов в радиологии.

Спасай себя сам

Здравоохранению сегодня нужны в первую очередь реконструкция объектов и модернизация инфраструктуры, отмечает Михаил Брусиловский. Регионы понимают, что именно необходимо ремонтировать, но средств на ремонт у них нет. «Износ основных мощностей здравоохранения составляет 40–45%», – объясняет председатель совета директоров IPT Group Сергей Нотов.

Нужны ли медицине инвестиции – вопрос риторический. Но бизнес почему-то не спешит на выручку здравоохранению. По результатам исследования IPT Group, главная проблема внедрения государственно-частного партнёрства в российских регионах – отсутствие инвесторов. Вторым препятствием становится отсутствие опыта внедрения таких проектов. В 16% субъектов РФ сталкиваются с законодательными сложностями…

Получить субсидии на оказание высокотехнологичной медицинской помощи коммерческие организации не могут. А в программе поддержки инвестиционных проектов, утверждённой постановлением Правительства РФ ещё в октябре 2014 года, здравоохранение и вовсе не значится в числе приоритетных секторов экономики.

Вместо государственного – платное?

Для бизнеса эффективность – залог выживания. Если частный партнёр государственного здравоохранения должен заботиться о своей эффективности исключительно сам… История 63‑й больницы, сданной в 2013 году в концессию Европейскому медицинскому центру, во многом показательна. После ремонта в ней предполагалось сделать платными 60% медицинских услуг. А в январе 2016 года Европейский медицинский центр заявил, что хочет расторгнуть концессионное соглашение. Проект оказался затратным.

Коммерческий инвестор – это не только финансовые ресурсы, но и риски. Частной организации нужны платные услуги… «Платные медицинские услуги – в определённом смысле замена государственных, их вытеснение», – поясняет Михаил Брусиловский. Как защитить пациента в такой ситуации и не оставить его без лечения и лекарств?

Чем рискует фарма

«Был случай, когда одна фармацевтическая компания перестала ввозить в нашу страну противоопухолевое средство. Главный онколог обращался в Мин­здрав… Но лекарства как не было, так и нет», – вспоминает научный сотрудник отдела редких болезней ФНКЦ имени Дмитрия Рогачёва Павел Шабалкин.

Далеко не всегда единственная причина исчезновения лекарств – решение их производителя. Фармпромышленность тоже рискует. «Можно прийти на тендер и его проиграть — и весь бизнес на этом закончится. Как мы можем планировать что-то на 7–8 лет вперёд, когда у нас в руках бюджет на один год? – возмущён президент «Нанолек» Владимир Христенко. – Мы начали проектирование запуска в производство 5-компонентной вакцины для детей «Пентаксим» в 2011 году. К концу 2018 года планируем закончить трансфер полного цикла производства с использованием субстанции и в 2019 году выйти на рынок. В 2020 году планируется передача ноу-хау полного цикла производства с использованием антигенов вакцины пентаксим и других вакцин. То есть проходит 8 лет между принятием решения и выходом на рынок… 8 лет вкладываем без каких-либо гарантий. Это мы такие «сумасшедшие». Оказываем все меры поддержки по испытаниям и т. п., учитывая все преимущества вакцины, но для инвестора самыми существенными являются механизмы поддержки выхода на рынок».

Активным инвестором фарма была ещё до закона о государственно-частном партнёрстве.

Чем дороже кредиты, тем…

«Бизнес готов терпеть даже убытки от концессии, если он может компенсировать его прибылью в других сферах, не связанных с социальной нуждой, – уверен Сергей Нотов. – Однако крупные банки вкладывают все риски в процентную ставку по кредитам. И тем самым лишают пациентов доступа к современной медицинской помощи».

Банк, по сути, такой же участник государственно-частного партнёрства, как регулятор, бизнес и гражданское сообщество. Главное отличие в том, что пациент всегда становится конечным плательщиком, коммерческая компания может как проиграть, так и выиграть, но каковы риски банка по сравнению с рисками других участников партнёрства?

Компас и карта

Чтобы проекты государственно-частного партнёрства действительно стали работать, регулятору нужно определиться с предложением, считает Сергей Нотов. Составить список объектов для строительства и ремонта, создавать методики сотрудничества – ведь по правилам жить легче! И банку, и гражданскому обществу, и самому регулятору… У которого не решена ещё одна проблема – межведомственная разобщённость. Для решения одного медицинского вопроса подчас требуется скоординировать усилия нескольких министерств и федеральных служб.

«Мы часто упускаем момент оценки эффективности, – обращает внимание Павел Шабалкин. – Стремимся к достижению объёмов, а не качественных показателей. К реализации средств, а не достижению целевых индикаторов. Какой эффект должен быть от ГЧП? В первую очередь – результаты лечения».

Директор Фонда ММК Михаил Югай — в интервью «Ъ FM»

Рано или поздно биомедицинские компании станут самыми прибыльными для инвесторов в России — в этом убежден генеральный директор Фонда Международного медицинского кластера Михаил Югай. По его словам, уже сейчас интерес бизнеса к этой сфере очевиден, но есть и серьезные сдерживающие факторы. Ведущий «Ъ FM» Марат Кашин обсудил с Михаилом Югаем ситуацию в сфере инновационного здравоохранения в специальной студии радиостанции на Петербургском экономическом форуме.

— Я знаю, что вы в хорошем смысле слова обрастаете новыми инвесторами.

— В первую очередь, я должен сказать о тех компаниях, которые вкладываются в проект международного медицинского кластера. Прежде всего, это крупные финансово-инвестиционные группы, группа компаний «Ташир» «АФИ Девелопмент», A&NN Александра Мамута, StrongBow Investment Евгения Туголукова, АФК «Система», с которой мы подписали соглашение о партнерстве, Российский фонд прямых инвестиций. Эти инвесторы вкладывают не столько в сиюминутную прибыль, сколько в будущее развитие, в экономику.

— Какая мотивация у зарубежных компаний, которые заходят на российский рынок? Можно ли говорить, что инвестиции в здравоохранение более безопасны, чем в какую-то другую сферу?

— Сегодня рынок здравоохранения и всей биомедицины довольно рискованный, но он перспективный и рентабельный в долгосрочном периоде. Первое — он сложно просчитывается, потому что весь спрос на качественные медицинские услуги, которые обеспечиваются частным бизнесом, прежде всего, носит скрытый характер. Второе — возврат инвестиций в высокотехнологичную медицину происходит за пределами 10 лет. Бизнес хочет возвращать инвестиции за пять-шесть лет. И третий фактор — высокая регуляторная роль органов государственной власти, которые одним нормативным актом могут полностью поменять картину на рынке. Если говорить про сценарий на ближайшие три года, биомедицина — это рискованный бизнес. Если же говорить 10-20 годах, то рентабельность медицинского и связанного с медициной бизнеса растет. Согласно последним данным Forbes о прибыльности компаний на американском рынке, именно биотехнологические медицинские компании лидируют и по абсолютной прибыльности, и по динамике роста.

— А на Россию этот тренд тоже распространяется?

— В Россию он придет чуть позже, но он 100% будет. Внимание государства приковано к медицине, а это само по себе знак, что отрасль будет динамично развиваться. Причем государство, в свою очередь, декларирует, что готово поддерживать медицину, также направляет в эту сферу поток инвестиций.

— Международный медицинский кластер до сих пор воспринимается как некая большая стройка. Вы уже оказываете медицинские услуги?

— С одной стороны, стройка только начинается. Но у нас уже есть и первые итоги. Открылся первый корпус, в котором начала работать израильская клиника «Хадасса». Это многопрофильный консультативно-диагностический центр, он активно принимает пациентов.

Я, конечно, не могу сказать, что процесс идет идеально. Наш кластер уникальный, и на старте его реализации все вещи было сложно просчитать. Когда писался закон, он основывался на общих вещах

Сколько и кому? Обзор рынка инвестиций в цифровое здравоохранение в начале 2019 года

Инновации в области здравоохранения развиваются быстрее, чем мы ожидали, и в то же время медленнее, чем нам хотелось бы. Сегодня это один мощный динамичный глобальный рынок, и настоящие инновации могут еще только начаться. Сюда уже несколько последних лет вкладываются огромные деньги и этот бум, похоже, не прекращается.

Так что же происходит на инвестиционном рынке в отрасли здравоохранения в последнее время? Недавно было опубликовано несколько исследовательских отчетов разных компаний, обзор которых мы и хотим здесь привести.

РОСТ ИЛИ ЗАМЕДЛЕНИЕ?

За точку отчета мы возьмем показатели прошлого года, когда общий объем инвестиций, по данным аналитической компании StartUp Health, в эту сферу составил $14.6 млрд, а в первом квартале прошлого года — $3.0 млрд. Количество инвестиционных сделок за весь год достигло 769. По мере взросления рынка мы отмечаем снижение количества сделок — в первом квартале текущего года их стало на 37% меньше, по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, но объем вложений снизился лишь на 3,7% и составил $2,9 млрд. 

При этом средний объем средств на одну сделку, по данным компании Pichbook, которые стартапы получили, например, в феврале, был выше, чем годом ранее. В феврале текущего года было заключено 86 сделок, в рамках которых венчурные инвесторы вложили $1.88 млрд, а в прошлом году было подписано 140 контрактов и выделено $2.61 млрд. В среднем на одну сделку в прошлом месяце пришлось около $22 млн против прошлогодних $18.6 млн.

При этом только в США в первом квартале текущего года инвесторы вложили всего $986 млн в 61 сделку в этой области, что соответствует примерно половине объема средств, собранных в первом квартале 2018 года, как утверждает аналитики компании Rock Health. Впрочем, по мнению StartUp Health объем инвестиций в американские компании был несколько больше — свыше $1.25 млрд, но разница, видимо определяется методикой учета сделок и количеством категорий компаний.

КУДА ВКЛАДЫВАЮТ ДЕНЬГИ?

Наиболее финансируемыми сферами инновационного здравоохранения стали проекты, связанные со снижением стоимости медицинских услуг и обеспечением доступа к медицинским услугам для всех — это Cost to Zero Moonshot и Access to Care Moonshot. В эти проекты были вложены $1.1 млрд и $983 млн, соответственно. Эти две программы, как понятно из названия (moonshot), объединяют амбициозные и новаторские проекты, осуществляемым без каких-либо ожиданий в отношении краткосрочной прибыльности, а также, часто, без всестороннего изучения потенциальных рисков и выгод.

Последнее время можно заметить некоторый бум в секторе женского здоровья. В первом квартале текущего года здесь зарегистрировано 8 сделок и инвестиции составили $91.6 млн (в аналогичном периоде прошлого года — $7.8 млн). Это видимо связано с возрастанием интереса к еще одной глобальной программе Women’s Health Moonshot.

В первом квартале 2019 года наблюдалось снижение объема вложений ($191 млн) и количества сделок в проекты, связанные с программой лечения рака (Cancer Moonshot) по сравнению с аналогичным периодом прошлого года ($392 млн), но если сравнивать с четвертым кварталом 2018 года ($30 млн), то мы видим обратную картину. Отметим, что несмотря на то, что финансирование Cancer Moonshot в основном поступало в компании из Калифорнии (США), центры передового опыта в области исследований и инновационных разработок существуют во всем мире.

К сожалению, две другие программы класса Moonshot практически не принимают участие в этом празднике раздачи денег. В частности, это Children’s Health Moonshot и Brain Health Moonshot.

В разработки, связанные с лечением психических заболеваний и поведенческим здоровьем, инвестиции в 1 квартале 2019 года составили $129.4 млн, что почти в два раза превысило показатели аналогичного периода времени 2018 года ($73.2 млн).  Обратную картину мы наблюдаем в секторе, связанным с увеличением продолжительности жизни, хотя общий объем финансирования остается высоким. Объем инвестиций в 1кв. 2019 года равен $308.3 млн, что существенно меньше, чем в 1 квартале прошлого года ($469.4 млн)

С точки зрения технологических направлений наиболее привлекательной сферой являются решения, связанные со страхованием, обеспечением здорового образ жизни и предотвращением болезней, расширение возможностей пациентов и исследованиями.

Крупнейшим получателем инвестиций стала страховая компания Clover Health, получившая в 1 квартале $500 млн, что свидетельствует о все возрастающем интересе инвесторов к технологическим стартапам в сфере страхования, которые начинают искать свое место в сфере Medicare Advantage*. Вспомним по этому поводу $300 млн, которые получила аналогичная компания Devoted Health в конце прошлого года. Еще три компании получили инвестиции, превышающие $100 млн — это исследовательская компания Beam Therapeutics ($135 млн), Health Catalyst ($100 млн), специализирующаяся в сфере решений обеспечения административных рабочих процессов в здравоохранении, и разработчик решений для велнеса Hims ($100 млн).

Для полноты картины добавим здесь крупнейших получателей инвестиций из сферы биотехнологий и фармацевтики, тесно связанной с здравоохранением, но не рассматриваемых аналитиками StartUp Health и Rock Health. По данным аналитической фирмы Pitchbook, большую часть финансирования в 1 квартале 2019 года забрала новая компания под названием Anthos Therapeutics. Стартап, который объявился лишь в феврале 2019 года, получил финансирование в размере $250 млн от компаний Blackstone Life Sciences и Novartis. Anthos лицензирует определенные технологии от Novartis, которые могут быть использованы для профилактики сердечно-сосудистых заболеваний, связанных со свертываемостью крови. Второе место по объему инвестиций заняла компания Maze Therapeutics, занимающаяся технологиями генетических модификаций — она получила финансирование в размере $191 млн. Третьим «призером» в этом секторе рынка стала фирма Peloton Therapeutics, которая привлекла $150 млн в очередном раунде инвестиций для дальнейших исследований и разработок в области лекарственных препаратов, в том числе наиболее перспективного лекарства, разрабатываемого для лечения определенного типа рака почек.

ГЕОГРАФИЯ ИНВЕСТИЦИЙ

Лидерами в этой сфере по-прежнему являются США и так, по-видимому, будет еще относительно долго. Причем самый большой объем инвестиций приходится на компании из Сан-Франциско, Бостона и Нью-Йорка, которые пока вне конкуренции. Компании из района залива Сан-Франциско заключили пять из десяти крупнейших сделок в США, финансирование которых превышает финансирование всех остальных американских сделок вместе взятых.

Среди не американских рынков наиболее активными с точки зрения инвестиций остаются Израиль, Китай, Индия и Великобритания, при этом в 1 квартале текущего года здесь очень активно действует Франция. Но и новые участники мирового рынка, такие как компании из Лозанны (Швейцария) и Афин (Греция), напоминают нам о глобальности инновационного сообщества в области здравоохранения.

* Medicare Advantage (Медикэр с преимущественным покрытием) — дополнительная часть страхования по американской программе страхования Medicare, предоставляющая участникам программы за дополнительные страховые премии возможность получать выплаты по программе Medicare при обращении за медицинскими услугами в различные частные системы страхования здоровья. Для участия в этой системе страхования необходимо участвовать в частях А и B Medicare (страхование больничных расходов и дополнительное медицинское страхование).

Как сделать ход

Можно ли сменить карьеру на 180 градусов после , когда вы уже учились и закончили медицинский вуз?

У нас довольно много вопросов по этому поводу, но в прошлом я всегда говорил: «Извините, продолжайте мечтать».

Но… Я мог быть излишне пессимистичен.

Недавно я разговаривал с читателем, который сделал это в инвестиционном банкинге, включая летнюю стажировку и предложение на полный рабочий день, после окончания медицинской школы.

Да, и у него не было финансового опыта до последнего года обучения в школе.

Вот как он это сделал:

Через боковую дверь отделения неотложной помощи: финансовые консультанты

В: Не могли бы вы кратко изложить свою историю?

A: Конечно. Я всегда хорошо учился в школе и интересовался наукой, но я не знал, что хочу делать со своим будущим, поэтому я попал в медицинский институт в Великобритании

(Студенты поступают в медицинский институт после среднего образования, а не в университет в США.К.)

Я заинтересовался финансами, когда работал неполный рабочий день в баре в Лондоне, и я постоянно сталкивался с банкирами и другими профессионалами в области финансов.

Они подтолкнули меня к финансам, и я решил прекратить свою медицинскую карьеру и закончить волну самообучения и общения на последнем году обучения в медицинской школе, чтобы прорваться туда.

Я изучал и завершил два уровня CFA, работал неполный рабочий день у финансового консультанта, который консультировал стартап в области медицинских технологий, а затем использовал этот опыт для набора на должности IB.

Я использовал LinkedIn и много раз отправлял холодные электронные письма, чтобы выиграть стажировку в команде здравоохранения в крупном банке, а затем я снова провел собеседование и выиграл предложение IB на полный рабочий день в другом банке.

В: Для начала, как вы выиграли должность с частичной занятостью, выполняя финансовую работу для стартапа в области медицинских технологий?

A: Это был мой последний год обучения в медицинской школе, и у меня не было времени на настоящую стажировку. Кроме того, я знал, что большинство законных банков и частных / венчурных компаний не нанимают таких, как я.

Но я также знал, что стартапам все чаще требуется помощь в решении финансовых и бухгалтерских задач, и что у консультантов в отрасли больше работы, чем они могут выполнить.

Итак, я начал искать финансовых консультантов, которые консультировали бы стартапы в области биофармацевтики / медицинских технологий, и нашел довольно много на LinkedIn просто по ключевым словам.

Мне ответили несколько человек, и один попросил меня помочь ему исследовать мультипликаторы оценки для проекта, над которым он работал.

Я помог ему бесплатно, и он снова связался со мной через месяц, когда он был нанят стартапом в области медицинских технологий для помощи в сборе средств.

Он хотел, чтобы я помог с оценкой / анализом DCF, поэтому я снова вызвался добровольцем, зная, что получу ценные ключевые слова и «опыт стажировки» в моем резюме.

Вопрос: ОК. Итак, чтобы уточнить, вы работали на консультанта , который работал в стартапе в сфере медицинских технологий .

A: Да, опыт был косвенным. Но я все еще мог использовать название стартапа в своем резюме и сказать, что помогал с оценкой / задачами, связанными с DCF, для поддержки их предстоящего сбора средств.

Этот консультант также имел опыт работы в сфере инвестиционного банкинга, поэтому он был счастлив поддержать все, что я написал.

В: Понятно. А каков был график здесь?

A: Я выполнил эту работу для стартапа в области медицинских технологий в последние ~ 6 месяцев обучения в медицинской школе, и сразу после того, как у меня было достаточно, чтобы написать о моем резюме, я начал подавать заявку на летнюю стажировку.

Я должен был закончить учебу в середине календарного года, поэтому на я отставал от всех официальных сроков, установленных банками, на .

Итак, в течение последних нескольких месяцев обучения в медицинской школе — когда я работал консультантом / стартапом — я провел интенсивные сетевые усилия.

Холодная электронная почта о вашем пути в инвестиционный банк

В: А как выглядело это усилие?

A: Я использовал LinkedIn и холодные электронные письма для всего.

Сначала я запросил бесплатную пробную версию LinkedIn Premium и использовал ее, чтобы найти имена конкретных банкиров.

Затем я использовал такие инструменты, как Email Checker, чтобы угадать форматы адресов электронной почты разных банков и проверить, существует ли адрес каждого человека.

Затем я написал каждому человеку индивидуально составленное письмо, в котором рассказал о своем прошлом и о том, почему я сейчас подаю заявку на стажировку.

Я сказал, что отказался от медицины на втором курсе, но продолжил ее, чтобы закончить начатое и углубленно изучить отрасль.

В то же время я изучал два уровня CFA, больше узнал об оценке и финансовом моделировании, а также выполнил проекты моделирования для стартапа med-tech — во время обучения в медицинской школе .

В: Насколько хорошо этот подход сработал?

A: Неплохо, но мне больше повезло с контактами со старшими банкирами (управляющими директорами и исполнительными директорами), а не с младшими банкирами.

Вначале я пытался связаться с аналитиками и партнерами, но количество откликов было низким, и у них не было достаточных возможностей для найма.

В целом, я обратился по крайней мере к 2-3 старшим банкирам в медицинских командах в большинстве банков с высоким рейтингом, элитных бутиков и средних банков.

Я получил 20% ответов, на эти первые электронные письма, и из тех, кто ответил, 10% в конечном итоге дал мне интервью.

Итак, если я связался с ~ 250 банкирами, я получил примерно 50 ответов, что привело к ~ 5 интервью.

Я также обратился к профессионалам, таким как начальники штабов банков, и получил от них ответы.

В общей сложности я получил 5-10 собеседований в результате этой работы за несколько месяцев и преобразовал одно из них в предложение о стажировке в банке с ограниченными возможностями.

В: Эти цифры не звучат.

Есть ли ~ 250 старших банкиров в медицинских командах в Лондоне?

A: Чтобы уточнить, я не обращался к старшим банкирам здравоохранения исключительно .

Я также связался с несколькими другими группами, такими как группы потребителей, химикатов и TMT, а также связался с некоторыми офисами в США.

Кроме того, иногда я обращался к региональным бутикам в дополнение к банкам BB, EB и MM, хотя я действительно обращал внимание на более крупные фирмы.

В общей сложности я связался с сотнями банкиров, но они были распределены по большему количеству банков, групп и регионов, чем просто отдел здравоохранения в Лондоне.

В: Вы получили результаты, но это также звучит как — это много усилий для всего лишь нескольких интервью.

А: Было! Самой большой проблемой было время и — из-за того, что я пропустил сроки, мне пришлось подавать заявление на «стажировку вне цикла» в банках.

Хотя стажировки вне цикла более распространены в Лондоне, их по-прежнему сложно получить, и процесс довольно случайный.

Но в тот момент у меня не было другого выбора. Я не мог просто остаться безработным после окончания медицинской школы — мне нужно было пройти стажировку или IB, чтобы получить постоянную должность.

Больше всего помогло написанное мной подробное письмо. Многие банкиры видели это и могли сказать, что я прилагаю гораздо больше усилий, чем студенты и недавние выпускники, что их впечатлило.

В инвестиционный банкинг… и не только

Q: Хорошо, спасибо за пояснение. Как проходила ваша стажировка в IB в этом крупном банке?

A: Изначально я подавал заявку на «стажировку вне цикла», но в конце концов они смешали меня со всеми остальными, поэтому стажировка началась в июне и продлилась до середины сентября.

Я хорошо прошел стажировку, так как у меня был опыт оценки и моделирования и я привык к долгим часам в медицинской школе.

Кроме того, я чувствовал себя намного лучше подготовленным, чем другие стажеры, так как я прошел два уровня CFA.

Я знал с самого начала, что вряд ли получу предложение о возвращении на полный рабочий день от группы, потому что они не нанимали много аналитиков.

Итак, поскольку стажировка заканчивалась в начале сентября, я начал связываться с другими банками, подавая заявки онлайн, а также через кадровых агентств , что сделали несколько других стажеров.

В: Были ли они полезны? У меня сложилось впечатление, что хедхантеры полезны только для опытных кандидатов, которые соответствуют профилю или , который нужен фирмам.

A: Они мне помогли.

Эти агентства могут не подходить для универсальных ролей, но многие из них имели роли в медицинских группах, и других командах, которым нужны были кандидаты с конкретным отраслевым опытом.

В итоге я принял предложение банка, в котором процесс начался с подачи онлайн-заявки, но все равно было хорошо иметь больше возможностей.

Вопрос: ОК. Вы сделали весь этот процесс довольно простым, но с какими самыми большими трудностями вы столкнулись?

A: Самым сложным было первое интервью, когда я связался с сотнями банкиров и переписался с десятками, чтобы выиграть первые интервью.

Многие из них были впечатлены тем, что я закончил два уровня CFA, приобрел опыт оценки с помощью стартапа med-tech и одновременно окончил медицинский институт, поэтому вряд ли кто-то возражал против моей неспособности справиться с работой. .

Наиболее частым возражением было и самое очевидное: «Почему вы делаете этот переключатель сейчас на ? Почему вы закончили медицинский институт, если на втором курсе вы выбрали финансы? »

И я ответил тем, что описал выше: я сказал, что хотел, чтобы стал отраслевым экспертом и перешел на бизнес-направление отрасли, чтобы консультировать компании по сделкам.

Я знал, что закончу CFA и получу финансовый опыт в будущем, но я также чувствовал, что медицинская школа выделит меня среди других кандидатов.

В: Вы бы порекомендовали свой подход кому-нибудь еще с медицинским образованием, желающим заняться финансами?

A: Возможно, да, но это не обязательно «лучший» подход.

Например, если вы просто хотите войти в венчурный капитал в области биологических наук, вы можете сделать это без опыта работы с IB.

Кроме того, некоторым выпускникам медицинских школ больше повезло с работой консультантов, а затем с переходом в банковское дело.

(Акции) исследование — еще один вариант, и история «отраслевого эксперта» может там оказаться лучше.

Но исследования тоже совсем другие, перспективы отрасли невысоки, у вас нет возможности влиять на компании таким же образом, и у вас нет доступа к тем же возможностям выхода.

В: Что еще вы сказали бы человеку с медицинским образованием, который хочет осуществить этот переход?

A: Во-первых, банкиры , а не , позволят вам отказаться от технических вопросов только потому, что у вас медицинское образование. Вы должны знать бухгалтерский учет, оценку и финансовое моделирование как свои пять пальцев.

Это может означать завершение CFA, чтение книг, прохождение онлайн-курсов или индивидуальное обучение.

Затем найдите любую стажировку , которая, по вашему мнению, будет иметь отношение к финансам. Ваши шансы перейти в отрасль без предыдущей стажировки невелики.

Чтобы найти эту стажировку, ищите представителей малого бизнеса и фрилансеров / консультантов, выполняющих работу, связанную с финансами, потому что им всегда нужна помощь.

Наконец, вам следует сосредоточиться на здравоохранении, но не стоит слишком ограничивать в своем выборе.

В одном из интервью банк сказал, что нанимает специалистов широкого профиля, поэтому я сказал: «Мой опыт в области здравоохранения, но я очень рад работать и в других секторах», и указал, что я также получил знания в области здравоохранения. технологий и финансовых спонсоров из моего опыта в медицине.

В: Отлично. Спасибо за ваше время!

A: С удовольствием.

Лучшие акции против старения | Среднегодовой темп роста рынка 8 процентов

Может быть сложно найти публичные акции против старения, в которые можно было бы инвестировать, но это, безусловно, возможно, если потребуется немного времени и усилий.

По мере того как население мира продолжает стареть, популярность средств против старения также растет благодаря достижениям в области технологий и исследованиям в области долголетия человека.

Стремление увеличить продолжительность жизни и качество жизни заставляет команды, возглавляющие ведущие группы специалистов по борьбе со старением в области наук о жизни, проявлять повышенный интерес к разработке технологий и методов лечения, направленных на замедление процесса старения и улучшение сохранения здоровья.

Согласно отчету Research and Markets, к 2024 году мировой рынок средств против старения будет стоить ошеломляющие 79,5 млрд долларов США по сравнению с 50,2 млрд долларов США в 2018 году; он растет со средним годовым темпом роста 7.98 процентов в течение прогнозируемого периода.

Кроме того, в исследовании Business of Anti-age Science говорится, что «(возрастные заболевания) являются основными причинами смерти и расходов на здравоохранение. Снижение скорости старения принесло бы огромные медицинские и финансовые выгоды ». Далее в нем говорится: «Некоторые терапевтические подходы — нутрицевтики напрямую к потребителю и апробированные научные диеты — не требуют одобрения (Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США), что может значительно сократить время их вывода на рынок.”

Какие средства против старения выбрать?

Ниже в сети Investing News Network представлен краткий обзор восьми акций против старения с рыночной капитализацией менее 750 миллионов долларов США на фондовых биржах США. Акции против старения перечислены в порядке убывания рыночной капитализации; все цифры и цифры актуальны по состоянию на 22 июня 2020 г.

1. Agenus (NASDAQ: AGEN)

Рыночная капитализация: 717,31 млн долларов США; Текущая цена акций: 4,23 доллара США

Agenus — компания, занимающаяся иммунотерапией, разрабатывающая линейку лекарств-кандидатов для иммунотерапии рака, включая экспериментальный ингибитор контрольных точек AGEN1181.Клинические испытания на ранней стадии показали, что AGEN1181 дает 70-процентную клиническую пользу у пациентов с различными солидными опухолями.

Agenus намеревается ускорить разработку AGEN1181 в качестве средства для лечения различных форм солидных опухолей, включая распространенный рак кожи и легких.

2. Частотная терапия (NASDAQ: FREQ)

Рыночная капитализация: 711,13 млн долларов США; Текущая цена акций: 22,93 доллара США

Frequency Therapeutics — биотехнологическая компания, разрабатывающая методы лечения потери слуха.Его главный кандидат на продукт — FX-322, он оттачивает нейросенсорную тугоухость. Испытания фазы 2а продолжаются, а основные результаты ожидаются во второй половине 2020 года.

Заглядывая в будущее, Frequency Therapeutics намеревается подать во второй половине 2021 года новую исследовательскую заявку на лекарство от рассеянного склероза.

3. Geron (NASDAQ: GERN)

Рыночная капитализация: 602,11 млн долларов США; Текущая цена акций: 1,94 доллара США

Антивозрастной препарат Geron — это клиническая биофармацевтическая компания на поздней стадии, которая сосредоточена на разработке и потенциальной коммерциализации первого в своем классе ингибитора теломеразы, называемого иметелстат, при гематологических миелоидных злокачественных новообразованиях.

В мае компания объявила о запланированном третьем клиническом исследовании рефрактерного миелофиброза, предоставила обновленную информацию о текущем клиническом исследовании IMerge Phase 3 при миелодиспластических синдромах с низким риском и поделилась своими последними квартальными финансовыми результатами.

4. Athersys (NASDAQ: ATHX)

Рыночная капитализация: 484,09 млн долларов США; Текущая цена акций: 2,46 долларов США

Athersys специализируется на своей платформе MultiStem, которая представляет собой продукт стволовых клеток, который лечит неврологические, воспалительные, иммунные и сердечно-сосудистые заболевания.Самая продвинутая программа в клинической программе компании — это продолжающиеся клинические испытания фазы 3 по лечению ишемического инсульта.

Другие неврологические состояния, которые находятся в стадии доклинической разработки для лечения с помощью MultiStem, включают геморрагический инсульт, черепно-мозговую травму, рассеянный склероз и повреждение спинного мозга. Самая современная сердечно-сосудистая программа Athersys предназначена для лечения острого инфаркта миокарда. Наконец, что касается воспалительных и иммунных заболеваний, наиболее продвинутые программы компании завершили 2-ю фазу испытаний в отношении острого респираторного дистресс-синдрома и трансплантации гемопоэтических стволовых клеток.

5. Юнити Биотехнология (NASDAQ: UBX)

Рыночная капитализация: 466,86 млн долларов США; Текущая цена акций: 9,50 долларов США

Часть заявления Unity Biotechnology — продление жизни человека. Основная цель компании — замедлить или обратить вспять возрастные заболевания и улучшить здоровье.

Ведущим кандидатом на продукт в разработке компании является UBX0101, который завершил Фазу 1 клинических испытаний остеоартрита коленного сустава. После обнадеживающих результатов, выявленных в июне 2019 года, когда лечение продемонстрировало хорошую переносимость, компания планирует продолжить исследование фазы 2 UBX0101 для того же заболевания.

Unity Biotechnology — это UBX1967 и UBX1325, оба из которых проходят испытания в качестве возможных методов лечения возрастных заболеваний глаз, таких как возрастная дегенерация желтого пятна, диабетический макулярный отек и пролиферативная диабетическая ретинопатия. Компания намерена подать заявки на новые исследуемые лекарственные препараты для обоих кандидатов на лекарственные препараты во второй половине 2020 года.

6. Lineage Cell Therapeutics (NYSEAMERICAN: LCTX)

Рыночная капитализация: 148 долларов США.1 миллион; Текущая цена акций: 0,99 долларов США

Lineage Cell Therapeutics, еще одна компания против старения, работает в области регенеративной медицины, технологии эмбриональных стволовых клеток человека и технологии индуцированных плюрипотентных стволовых клеток. Он разрабатывает методы лечения, основанные на биологии стволовых клеток и предназначенные для восстановления функций клеток и тканей, утраченных из-за дегенеративных заболеваний и травм.

В программах компании по стволовым клеткам есть OpRegen — клеточная заместительная терапия в рамках фазы 2 клинических испытаний для лечения продвинутой дегенерации желтого пятна, связанной с сухим возрастом; OPC1, который проходит фазу 2а клинических испытаний при острых повреждениях спинного мозга; и VAC2, который проходит фазу 1 клинических испытаний у пациентов с немелкоклеточным раком легкого.

7. CohBar (NASDAQ: CWBR)

Рыночная капитализация: 100,95 млн долларов США; Текущая цена акций: $ 2,34

Эта компания использует другой подход к возрастным заболеваниям, исследуя и разрабатывая терапию на основе митохондрий, новый класс лекарств. Было показано, что новая группа пептидов, закодированных в митохондриальном геноме, регулирует метаболизм и гибель клеток.

Эти методы лечения обладают широким потенциалом для лечения заболеваний, связанных со старением и метаболической дисфункцией, таких как неалкогольный стеатогепатит, ожирение, диабет 2 типа, рак, сердечно-сосудистые заболевания и состояния центральной нервной системы.

8. Proteostasis Therapeutics (NASDAQ: PTI)

Рыночная капитализация: 77,18 млн долларов США; Текущая цена акций: $ 1,48

Это последнее средство против старения, созданное биофармацевтической компанией, специализирующейся на поиске методов лечения, восстанавливающих функцию белков. Proteostasis Therapeutics разрабатывает низкомолекулярные терапевтические средства для лечения муковисцидоза, заболевания, вызываемого дисфункциональным процессингом белка.

Он сотрудничает с Astellas Pharma (OTC Pink: ALPMY, TSE: 4503) для исследования и определения методов лечения, нацеленных на ответный путь развернутого белка.

Это обновленная версия статьи, первоначально опубликованной Investing News Network в 2017 году.

Не забудьте подписаться на нас @INN_LifeScience, чтобы получать новости в реальном времени.

Раскрытие информации о ценных бумагах: Я, Мелисса Пистилли, не имею доли прямых инвестиций ни в одной компании, упомянутой в этой статье.

Точная медицина: открытие апертуры

Согласно первоначальной задумке, персонализированная медицина относилась к адаптации лечения к индивидуальным характеристикам каждого пациента, в конечном итоге привело к сдвигу в парадигме клинического лечения от подхода проб и ошибок к «подходящему лекарству для нужного пациента в нужное время». Сегодня сочетание государственных инвестиций, развития биотехнологий и оцифровки профилей здоровья привело к развитию персонализации, выходящей за рамки выбора терапии, в область открытия лекарств, планирования и оказания медицинской помощи и, во все большей степени, к тому, как мы, потребители, взаимодействуем с компаниями, ищущими для улучшения здоровья (экспонат).Движущей силой этой трансформации являются достижения в области диагностики, цифровых устройств и визуализации, а также арсенал аналитических инструментов, работающих во множестве организаций и заинтересованных сторон. Охватывая всю эту экосистему, медицина будет опираться на три ключевых компонента: 1) сбор данных с помощью диагностических и поведенческих устройств, которые фиксируют нас в различных состояниях здоровья и болезней; 2) Индивидуальные решения с помощью передовых аналитических механизмов и персонализированных методов лечения; и 3) бизнес-модели, необходимые для поддержания стоимости и стимулирования непрерывного роста.

Экспонат

В этой статье, вводной в более широкий сборник, Точная медицина: открытие апертуры , мы обсуждаем последние достижения в каждой из этих трех областей, проблемы, с которыми отрасль столкнется в ближайшие пять лет, и последствия для ключевых заинтересованные стороны.В сборник также включены статьи на следующие темы:

Данные

• Экосистема данных: Здесь мы рассматриваем видение будущей экосистемы точной медицины, важнейшие факторы, способствующие реализации этого видения, и последствия для фармацевтических компаний, поставщиков медицинских услуг и участников диагностики.
• Генетика в исследованиях и разработках: Инвестиции в создание инновационных методов лечения — длительные, дорогостоящие и чрезвычайно рискованные: только 11 процентов новых лекарств, проходящих клинические испытания, поступают на рынок.В статье мы обсуждаем, как генетика человека может повлиять на продуктивность НИОКР.
• Beyond genomics: В то время как геномика будет продолжать набирать обороты в клинической медицине, появление последних технологий позволит проводить «многомерный» анализ — мы обсуждаем последствия для заинтересованных сторон отрасли.

Индивидуальное воздействие

• Аналитика онкологии и электронных медицинских карт (EHR): Развитие онкологической помощи продолжается — мы прогнозируем дальнейший прогресс, поскольку системы начинают использовать расширенную аналитику для объединения данных биомаркеров и EHR.
• За пределами онкологии: Мы исследуем движущие силы роста PM в других терапевтических областях, предлагая перспективы того, как и где мы увидим рост PM за пределами онкологии.
• Мобильные медицинские приложения: В этой главе мы рассмотрим роль цифровых и мобильных медицинских приложений в здравоохранении и то, как они приводят нас к алгоритмам прогнозирования заболеваний на индивидуальном уровне.

Бизнес-модель

• Хотя не существует серебряной пули, как «выиграть» в PM, мы обсуждаем примеры успешного подрыва игроков на этом развивающемся рынке.

Данные

Раньше мы думали о прецизионной медицине как о данных целевых геномных панелей, используемых для выбора терапии. Сегодня, когда наблюдается бурный рост сбора данных на уровне населения с множеством точек данных, принято говорить, что данные стали «нефтью» для нашего времени. Огромные масштабы распространения данных захватывают дух. Согласно официальному документу от 2017 года Медицинской школы Стэнфордского университета, 153 эксабайта медицинских данных было произведено в 2013 году, и, по оценкам, к 2020 году будет произведено 2314 эксабайт, что означает ежегодный рост на 48 процентов.Эти темпы роста настолько велики, что мы можем сказать, что 99 процентов мировых данных были созданы за последние 18 месяцев — ошеломляющая статистика. По оценкам аналитиков, размер рынка больших данных в здравоохранении к 2025 году составит от 53 до 69 миллиардов долларов, а среднегодовой темп роста составит до 27 процентов.

Помимо создания таких огромных объемов данных, системы здравоохранения все лучше интегрируют наборы данных, чтобы упростить их агрегирование и получить лучший доступ.В США Министерство здравоохранения и социальных служб (HHS) инвестировало 35 миллиардов долларов в информационные технологии здравоохранения. ; это привело к быстрому развитию системы хранения медицинских данных за счет распространения электронных медицинских карт (EHR). Такая интеграция и агрегирование данных позволяет нам замкнуть цикл, чтобы полностью понять пациентов, от их симптомов до лечения и результатов. «Рош» — интересный пример того, как «полностью владеть пациентом».Благодаря недавнему приобретению организацией Flatiron Health (1,9 миллиарда долларов) и оставшейся долей в Foundation Medicine (2,4 миллиарда долларов) теперь у нее есть доступ к геномным данным тысяч онкологических пациентов. , Объединение этих данных с инновационными целевыми методами лечения, такими как те, которые были получены в результате приобретения им Игныты (1,7 миллиарда долларов), могло бы предоставить Рош непрерывный цикл данных от идентификации пациента, подтверждения геномной подписи, выбора лечения и до мониторинга результатов.

Хотя геномные данные в онкологии по-прежнему являются важной частью здравоохранения сегодня, мы «расширили рамки», чтобы понять все способы персонализации здравоохранения: продолжающийся рост геномики за пределами онкологии, дополнительные методы для понимания нашего молекулярного фенотипа, и сбор поведенческих данных с помощью устройств. Мы предполагаем, что в недалеком будущем у каждого пациента будет своя собственная экосистема данных, замкнутый цикл непрерывного обучения, основанный на повсеместных данных, что позволит каждому пациенту извлечь пользу из идей, полученных на основе коллективного опыта всего медицинского персонала. сообщество.Проблемы, связанные со сбором разрозненных данных, функциональной совместимостью и политиками обмена данными, замедлили реализацию этого видения, но они постепенно решаются. Мы обсуждаем последствия для фармацевтических компаний, поставщиков услуг и участников диагностики с точки зрения того, как они могут конкурировать в этом цифровом мире, управляемом данными.

Индивидуальное воздействие

В первоначальной концепции точной медицины создание понимания было сосредоточено на одномерном анализе: то есть понять, какая мутация приводит к какому заболеванию, с помощью ретроспективных исследований, и использовать этот алгоритм для проспективного выявления мутаций в новой популяции.В онкологии это становится все более действенным благодаря интеграции геномики, электронных медицинских записей и расширенной аналитики. Однако во всех терапевтических областях мы наблюдаем взрывной рост доступности данных по нескольким измерениям, что, в свою очередь, приводит нас к гораздо более широкому набору вопросов, которые необходимо решить.

Появление новых технологий и мобильных медицинских приложений позволило нам активно отслеживать физиологию пациента в режиме реального времени. Если раньше мы собирали описательную статистику по дискретным группам населения, то теперь мы можем взять эти многомерные данные и создать алгоритмы прогнозирования, которые используют коллективное обучение для прогнозирования результатов для отдельного человека.Этот подход подразумевает циклический, динамический цикл обратной связи, при котором процессы и базовые возможности постоянно изменяются на основе данных, поступающих от пациентов. Чтобы и дальше развивать потенциал точной медицины, заинтересованные стороны в сфере здравоохранения активно пытаются развивать возможности по трем направлениям: сбор данных, анализ данных и принятие решений на основе аналитики. По мере того как количество вводимых данных увеличивается, а уровень анализа становится все более и более сложным, мы видим, что как стартапы, так и признанные технологические игроки с ключевыми компетенциями в области расширенной аналитики также пытаются войти в сферу здравоохранения.

Одним из недавних примеров является Tempus, которая описывает себя как «технологическую компанию, которая создала крупнейшую в мире библиотеку клинических и молекулярных данных и операционную систему, чтобы сделать эти данные доступными и полезными, начиная с рака». Компания, недавно оцененная в 2 миллиарда долларов, установила партнерские отношения с крупными онкологическими центрами США, включая Онкологический центр Вандербильта-Инграма и ASCO. Он предоставляет запатентованную платформу для приема неструктурированных данных (клинических заметок, изображений патологий) и структурированных данных (секвенирование следующего поколения) для предоставления действенных, персонализированных данных.Более авторитетные игроки в этой сфере включают IBM и Google. DeepMind от Google недавно опубликовал впечатляющие результаты анализа оптических 3D-изображений, опережая экспертов по рекомендациям по направлению к специалистам по ряду заболеваний сетчатки, в то время как IBM Watson продолжает улучшать свои возможности подбирать варианты лечения в соответствии с геномным профилем пациента. Несмотря на то, что работа еще не завершена, уровень приверженности и инвестиций крупных технологических компаний в продвижение ИИ в медицине является предвестником грядущих событий.

В 2017 и 2018 годах мы также увидели одобрение двух действительно индивидуализированных методов лечения лейкемии и лимфомы, Yescarta и Kymriah. Эта терапия CAR-T представляет собой тип иммунотерапии, при которой собственные иммунные клетки пациента генетически модифицированы для борьбы с раковыми клетками. Другие методы генной терапии, в первую очередь CRISPR, находятся в стадии активной разработки, и мы ожидаем, что в ближайшие 5–10 лет будет одобрено все больше и больше индивидуальных методов лечения.

Бизнес-модели

Хотя мы все понимаем важность данных и идей, гораздо менее ясно, как извлечь пользу из этих идей и кто будет за это платить. В экосистеме точной медицины каждая заинтересованная сторона борется с этим по-своему. Игроки, занимающиеся диагностикой, должны понимать рынок для будущих тестов, независимо от того, будет ли ценность заключаться в самом тесте или в полученной информации, а также в лучшей коммерческой модели для поддержки этого. Помимо предоставления качественной индивидуальной помощи, поставщики услуг рассматривают, как лучше всего агрегировать и анализировать данные о пациентах, а также какие выводы можно извлечь из этих данных.Фармацевтические компании сотрудничают с плательщиками и поставщиками, чтобы стать частью экосистемы данных, а также пытаются определить лучшую коммерческую модель, рассматривая все меньшие и меньшие группы пациентов. Не существует бизнес-модели золотого стандарта, которая проложила бы путь к раскрытию ценности. Некоторые отдают геномное секвенирование, чтобы владеть данными (например, Nebula Genomics, Tempus), в то время как другие решают косвенные проблемы для систем здравоохранения (такие как выставление счетов, управление опухолевыми советами, агрегирование данных), пытаясь достичь ac

Искусственный интеллект в медицине | 4 лучших приложения

Машинное обучение значительно повысило эффективность фармацевтики и биотехнологий. В этом посте обобщены основных 4 применения ИИ в медицине. сегодня:

1. Диагностика болезней

Для правильной диагностики заболеваний требуются годы медицинской подготовки. Даже в этом случае диагностика зачастую является трудным и длительным процессом. Во многих областях спрос на экспертов намного превышает имеющееся предложение .Это заставляет врачей напрягаться и часто откладывает жизненно важную диагностику пациента.

Машинное обучение — особенно алгоритмы глубокого обучения — недавно добилось огромных успехов в автоматической диагностике заболеваний, сделав диагностику дешевле и доступнее .

Как машины учатся диагностировать

Алгоритмы машинного обучения могут научиться видеть закономерности так же, как их видят врачи. Ключевое отличие состоит в том, что алгоритмам требуется много конкретных примеров — многие тысячи — для обучения.И эти примеры необходимо аккуратно оцифровать — машины не могут читать между строк в учебниках.

Таким образом, машинное обучение особенно полезно в тех областях, где диагностическая информация, которую исследует врач, уже оцифрована.

Например:

• Обнаружение рака легких или инсульта на основе КТ
• Оценка риска внезапной сердечной смерти или других сердечных заболеваний на основе электрокардиограмм и МРТ сердца
• Классификация кожных поражений на изображения кожи
• Обнаружение индикаторов диабетической ретинопатии на изображениях глаз

Поскольку в этих случаях доступно много хороших данных, алгоритмы становятся столь же хорошими в диагностике, как и эксперты.Разница в следующем: алгоритм может делать выводы за доли секунды , и его можно недорого воспроизвести во всем мире. Вскоре каждый и повсюду сможет получить доступ к одинаковому качеству высококлассных специалистов в области радиологической диагностики и по низкой цене.

Скоро появятся более продвинутые средства диагностики AI

Применение машинного обучения в диагностике только начинается — более амбициозные системы включают комбинацию нескольких источников данных (КТ, МРТ, геномика и протеомика, данные пациентов и даже рукописные файлы ) при оценке заболевания или его прогрессирования.

AI не заменит врачей в ближайшее время

Маловероятно, что AI полностью заменит врачей. Вместо этого будут использоваться системы искусственного интеллекта, чтобы выделить потенциально злокачественные образования или опасные сердечные паттерны для эксперта , что позволит врачу сосредоточиться на интерпретации этих сигналов.

Получите больше возможностей ИИ в медицине — подпишитесь на нашу еженедельную рассылку.

Спасибо за регистрацию!

Ой! Что-то пошло не так при отправке формы.

2. Разработка лекарств быстрее

Разработка лекарств — общеизвестно дорогостоящий процесс. Многие аналитические процессы, связанные с разработкой лекарств, можно сделать более эффективными с помощью машинного обучения. Это может сэкономить лет работы и сотни миллионов инвестиций .

ИИ уже успешно использовался на всех 4 основных этапах разработки лекарств :

• Этап 1: Определение целей для вмешательства
• Этап 2: Выявление кандидатов в лекарственные средства
• Этап 3: Ускорение клинических испытаний
• Этап 4: Поиск биомаркеров для диагностики заболевания

Этап 1: Определение целей для вмешательства

Первым шагом в разработке лекарств является понимание биологического происхождения заболевания (путей), а также механизмов его устойчивости.Затем вы должны определить хорошие мишени (обычно белки) для лечения болезни. Широко распространенная доступность высокопроизводительных методов, таких как скрининг короткой шпилечной РНК (кшРНК) и глубокое секвенирование, значительно увеличила объем данных, доступных для обнаружения жизнеспособных путей-мишеней. Однако при использовании традиционных методов по-прежнему сложно интегрировать большое количество и разнообразие источников данных, а затем найти соответствующие шаблоны.

Алгоритмы машинного обучения могут более легко анализировать все доступные данные и даже могут научиться автоматически определять хорошие целевые белки .

Этап 2: Обнаружение кандидатов в лекарственные препараты

Затем вам необходимо найти соединение, которое может взаимодействовать с идентифицированной молекулой-мишенью желаемым образом. Это включает в себя скрининг большого количества — часто многих тысяч или даже миллионов — потенциальных соединений на предмет их воздействия на цель (сродство), не говоря уже об их побочных эффектах, не относящихся к цели (токсичность). Эти соединения могут быть природными, синтетическими или биоинженерными.

Однако текущее программное обеспечение часто неточно и дает много плохих предложений (ложных срабатываний), поэтому требуется очень много времени, чтобы сузить его до лучших кандидатов в лекарственные препараты (известных как потенциальные клиенты).

Алгоритмы машинного обучения также могут здесь помочь: они могут научиться предсказывать пригодность молекулы на основе структурных отпечатков пальцев и молекулярных дескрипторов. Затем они просматривают миллионы потенциальных молекул и фильтруют их все до лучших вариантов — тех, которые также имеют минимальные побочные эффекты. Это позволяет сэкономить много времени на разработке лекарств.

Этап 3: Ускорение клинических испытаний

Трудно найти подходящих кандидатов для клинических испытаний. Если вы выберете неправильных кандидатов, это продлит испытание, что потребует больших затрат времени и ресурсов.

Машинное обучение может ускорить разработку клинических испытаний за счет автоматического определения подходящих кандидатов , а также обеспечения правильного распределения для групп участников испытаний. Алгоритмы могут помочь выявить закономерности, которые отделяют хороших кандидатов от плохих. Они также могут служить системой раннего предупреждения для клинических испытаний, которые не дают окончательных результатов, позволяя исследователям вмешаться раньше и потенциально способствуя сохранению разработки препарата.

Этап 4: Найдите биомаркеры для диагностики болезни

Вы можете лечить пациентов от болезни, только если вы уверены в своем диагнозе. Некоторые методы очень дороги и требуют сложного лабораторного оборудования, а также экспертных знаний, например, секвенирования всего генома.

Биомаркеры — это молекулы, обнаруженные в жидкостях организма (обычно в крови человека), которые обеспечивают абсолютную уверенность в том, есть ли у пациента заболевание . Они делают процесс диагностики безопасным и дешевым .

Вы также можете использовать их для точного определения прогрессирования заболевания, что облегчает врачам выбор правильного лечения и контроль за эффективностью препарата.

Но найти подходящие биомаркеры для конкретной болезни сложно. Это еще один дорогостоящий и трудоемкий процесс, который включает в себя скрининг десятков тысяч потенциальных молекул-кандидатов.

AI может автоматизировать большую часть ручной работы и ускорить процесс. Алгоритмы классифицируют молекулы на хороших и плохих кандидатов, что помогает клиницистам сосредоточиться на анализе лучших перспектив.

Биомаркеры могут быть использованы для идентификации:

• Как можно раньше наличие заболевания — диагностический биомаркер
• Риск развития болезни у пациента — биомаркер риска
• Вероятное развитие болезни — прогностический биомаркер
• Будет ли реагировать пациент на лекарственный прогностический биомаркер

3. Персонализировать лечение

Разные пациенты по-разному реагируют на лекарства и схемы лечения.Таким образом, индивидуальное лечение имеет огромный потенциал для увеличения продолжительности жизни пациентов. Но очень сложно определить, какие факторы должны повлиять на выбор лечения.

Машинное обучение может автоматизировать эту сложную статистическую работу и помочь определить, какие характеристики указывают на то, что у пациента будет определенный ответ на конкретное лечение . Таким образом, алгоритм может предсказать вероятную реакцию пациента на конкретное лечение.

Система узнает это, сравнивая похожих пациентов и сравнивая их лечение и результаты.Полученные в результате прогнозы результатов значительно упрощают для врачей составление правильного плана лечения .

4. Улучшение редактирования генов

Кластерные регулярно чередующиеся короткие палиндромные повторы (CRISPR), в частности, система CRISPR-Cas9 для редактирования генов, является большим шаг вперед в нашей способности редактировать ДНК рентабельно — и точно, как хирург.

Этот метод основан на использовании коротких направляющих РНК (sgRNA) для нацеливания и редактирования определенного участка ДНК.Но направляющая РНК может соответствовать нескольким местоположениям ДНК — и это может привести к непреднамеренным побочным эффектам (нецелевым эффектам). Тщательный выбор направляющей РНК с наименее опасными побочными эффектами является основным узким местом в применении системы CRISPR.

доказали, что дают наилучшие результаты, когда речь идет о , прогнозирующем степень как взаимодействий «направляющая-цель», так и нецелевых эффектов для данной sgRNA. Это может значительно ускорить разработку направляющей РНК для каждой области ДНК человека.

Резюме

ИИ уже помогает нам более эффективно диагностировать заболевания, разрабатывать лекарства, персонализировать лечение и даже редактировать гены.

А это только начало . Чем больше мы оцифровываем и унифицируем наши медицинские данные, тем больше мы можем использовать ИИ, чтобы находить ценные шаблоны — шаблоны, которые мы можем использовать для принятия точных и экономичных решений в сложных аналитических процессах.