This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Я НЕ СДАЛ ЭКЗАМЕН
Я хотел рассказать про сессию в ВШО еще гораздо раньше, но… я ее не сдал. Да, серьезно.
Не сдал даже не потому, что не хватило знаний. Не потому, что кто-то завалил.
Многие из нас привыкли и знают, что в университете, в ординатуре на сессии главное наговорить как можно больше, не дать задать вопрос, показать эрудицию. Подавляющее большинство преподов пропустят несостыковки в середине вашего ответа, просто удивившись объему знаний. Мы подсознательно к этому приучились. Скажешь только по сути вопроса и немного - начнут закидывать кучей вопросов.
У меня было две задачи и задание по критическому чтению статьи. Я говорил максимально много информации и до последнего считал, что все идеально. При этом на вопрос по тактике лечения пациента в одной задаче я ответил неправильно, затем поправился, начал сомневаться…
По итогу - несдача этой задачи. Как???
Я же столько сказал теории по самому заболеванию! Но потом у меня начала появляться мысль, которая настолько очевидна в реальности, насколько недоступна для многих бывших студентов.
Можно знать все про биологию опухоли, рассказать на 40 минут про разные тактики лечения, НО ВЫБРАТЬ НЕ ТУ. А что это значит? Это значит принять неправильное решение и навредить пациенту, ухудшить его прогноз.
И я начал взрослеть на глазах, думая об этом.
Не нужно хотеть сдать на 5, когда ты уже врач. Все это не имеет смысла, если ты не умеешь действовать. Из 100 мыслей выбрать единственную правильную в конкретном случае.
И как оказалось, чем больше я говорил разные вещей, тем больше было вопросов к каждому моему неточному высказыванию.
Мне преподали настоящий урок, не как студенту, а как доктору. К концу обучения я я не должен просто знать кучу инфы и много говорить - я должен уметь лечить. Быстро, точно и шатания из стороны в сторону.
Я хотел рассказать про сессию в ВШО еще гораздо раньше, но… я ее не сдал. Да, серьезно.
Не сдал даже не потому, что не хватило знаний. Не потому, что кто-то завалил.
Нет, просто экзамен был ДЛЯ ВРАЧА, а не для СТУДЕНТА.
Многие из нас привыкли и знают, что в университете, в ординатуре на сессии главное наговорить как можно больше, не дать задать вопрос, показать эрудицию. Подавляющее большинство преподов пропустят несостыковки в середине вашего ответа, просто удивившись объему знаний. Мы подсознательно к этому приучились. Скажешь только по сути вопроса и немного - начнут закидывать кучей вопросов.
Воспитанные универскими сессиями, мы попадаем впросак, когда от нас ждут взрослых ответов и взрослых решений.
У меня было две задачи и задание по критическому чтению статьи. Я говорил максимально много информации и до последнего считал, что все идеально. При этом на вопрос по тактике лечения пациента в одной задаче я ответил неправильно, затем поправился, начал сомневаться…
По итогу - несдача этой задачи. Как???
Я же столько сказал теории по самому заболеванию! Но потом у меня начала появляться мысль, которая настолько очевидна в реальности, насколько недоступна для многих бывших студентов.
Можно знать все про биологию опухоли, рассказать на 40 минут про разные тактики лечения, НО ВЫБРАТЬ НЕ ТУ. А что это значит? Это значит принять неправильное решение и навредить пациенту, ухудшить его прогноз.
И я начал взрослеть на глазах, думая об этом.
Не нужно хотеть сдать на 5, когда ты уже врач. Все это не имеет смысла, если ты не умеешь действовать. Из 100 мыслей выбрать единственную правильную в конкретном случае.
И как оказалось, чем больше я говорил разные вещей, тем больше было вопросов к каждому моему неточному высказыванию.
Мне преподали настоящий урок, не как студенту, а как доктору. К концу обучения я я не должен просто знать кучу инфы и много говорить - я должен уметь лечить. Быстро, точно и шатания из стороны в сторону.
Вся моя дальнейшая подготовка теперь будет направлена на другое. Decision-making, not erudition
❤100🔥26❤🔥16💅3💘1
Уже послезавтра я буду в первый раз выступать с докладом на английском языке на международной конференции.
Буду рассказывать про первый опыт применения схемы R-BAC в лечении пациентов с ранним рецидивом фолликулярной лимфомы.
Среди докладчиков - исследователи из Индии, Китая, Саудовской Аравии, Франции, Италии. Это будет невероятно волнительный опыт, чувствую недостаток глубины знаний и опыта дебатов на таком высоком уровне.
Будут освещаться результаты самых передовых исследований в области онкогематологии - новейшие достижения в лечении миело- и лимфопролиферативных заболеваний, трансплантации и клеточных технологии.
Если кому-то интересно - можно посмотреть трансляцию, зарегистрировавшись на сайте: https://med-conferences.ru/vi_mihs или придя 27-28 числа с 9 утра по адресу: Пресненская набережная, д. 2 (Novotel Moscow City Hotel).
Буду рассказывать про первый опыт применения схемы R-BAC в лечении пациентов с ранним рецидивом фолликулярной лимфомы.
Среди докладчиков - исследователи из Индии, Китая, Саудовской Аравии, Франции, Италии. Это будет невероятно волнительный опыт, чувствую недостаток глубины знаний и опыта дебатов на таком высоком уровне.
Будут освещаться результаты самых передовых исследований в области онкогематологии - новейшие достижения в лечении миело- и лимфопролиферативных заболеваний, трансплантации и клеточных технологии.
Если кому-то интересно - можно посмотреть трансляцию, зарегистрировавшись на сайте: https://med-conferences.ru/vi_mihs или придя 27-28 числа с 9 утра по адресу: Пресненская набережная, д. 2 (Novotel Moscow City Hotel).
❤47❤🔥21🔥12💘2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤13🔥7❤🔥5👍3😍2💅1
Тем временем все закончилось победой на секции🏆
Давно такого не было со времен олимпиад.
Это был действительно важный опыт выступления на английском языке, который необходим каждому клиницисту. Умение представить свое наблюдение и поделиться мнением на международную аудиторию значительно расширяет возможности.
Спасибо моим руководителям за возможность проявить свои навыки!
Со своей скромной позиции могу сказать, что онкогематология - отдельный мир, где приобретение каждого нового знания сопровождается огромным количеством новых вопросов.
Давно такого не было со времен олимпиад.
Это был действительно важный опыт выступления на английском языке, который необходим каждому клиницисту. Умение представить свое наблюдение и поделиться мнением на международную аудиторию значительно расширяет возможности.
Спасибо моим руководителям за возможность проявить свои навыки!
Со своей скромной позиции могу сказать, что онкогематология - отдельный мир, где приобретение каждого нового знания сопровождается огромным количеством новых вопросов.
❤60🔥19👏12
Врываюсь в вечер выходного дня с интересной штукой!
Нашел тут еще одну нейросетку короче…
Посмотрим, что в ней интересного.
Consensus — один из самых мощных инструментов для врача, который работает с научной литературой.
Это по сути еще один агрегатор умного поиска статей… но не только.
Это инструмент, который помогает быстро понять, что говорит научная литература по вашему вопросу.
Разберёмся, как он работает и чем он полезен врачу-исследователю.
Consensus — это поисковая система по научным статьям, которая не просто показывает список работ, а анализирует их и собирает краткий вывод на основе исследований.
Когда вы задаёте вопрос, сервис:
1. находит научные статьи по теме
2. извлекает из них ключевые результаты
3. показывает, что именно говорят исследования
То есть вы получаете не просто список ссылок, а быстрый обзор научных данных.
Он сразу показывает:
• какие исследования есть
• что они показали
• какой дизайн исследования
• сколько пациентов
• какой журнал
• насколько результаты согласуются между собой
Consensus пытается ответить на вопрос:
Что говорит научная литература по этому вопросу?
Например:
• снижает ли витамин D риск переломов
• увеличивает ли кофе риск гипертонии
• улучшает ли препарат выживаемость
Сервис собирает результаты исследований и показывает общую картину научных данных.
Самая известная функция — Consensus Meter
Когда вы задаёте вопрос, система смотрит найденные статьи и показывает:
• сколько исследований поддерживают утверждение
• сколько не находят эффекта
• сколько дают смешанные результаты
То есть вы сразу видите распределение научных данных.
Например:
• 8 исследований подтверждают эффект
• 3 исследования не нашли эффекта
• 2 исследования дали неоднозначные результаты
Study Snapshot — быстрый разбор исследования
Когда вы открываете статью внутри Consensus, сервис показывает краткую карточку исследования.
Там обычно указано:
• какой дизайн исследования
• сколько пациентов
• основной результат
• год публикации
• журнал
Например:
Randomized controlled trial
n = 620 пациентов
Primary outcome: снижение риска на 24%
Это позволяет за несколько секунд понять, насколько серьёзное исследование перед вами.
В Consensus можно быстро отфильтровать литературу.
Например оставить только:
• рандомизированные исследования
• метаанализы
• крупные выборки
• последние 5 лет
• статьи из ведущих журналов
Table View — сравнение исследований
Ещё одна удобная функция — таблица исследований.
Она показывает сразу несколько работ и их характеристики:
• количество пациентов
• тип исследования
• результаты
• длительность наблюдения
Фактически вы получаете мини-обзор литературы.
Ask Paper — можно задавать вопросы статье
Если статья доступна системе, можно задавать вопросы прямо по ней.
Например:
• какой был primary endpoint
• какие критерии включения
• какие были побочные эффекты
• какие ограничения исследования
Сервис отвечает на основе текста статьи.
Это удобно, когда нужно быстро разобраться в исследовании.
Medical Mode — режим для медицины
У сервиса есть специальный режим для медицинской литературы.
В этом режиме поиск ограничен медицинскими источниками:
• медицинские журналы
• клинические исследования
• клинические рекомендации
Генерация идей для исследований
Иногда полезно просто посмотреть:
что уже изучено, а что нет
Consensus может подсказать:
• где много исследований
• где данные противоречивы
• где есть пробелы
Это может натолкнуть на идею нового проекта.
Нашел тут еще одну нейросетку короче…
Посмотрим, что в ней интересного.
Consensus — один из самых мощных инструментов для врача, который работает с научной литературой.
Это по сути еще один агрегатор умного поиска статей… но не только.
Это инструмент, который помогает быстро понять, что говорит научная литература по вашему вопросу.
Разберёмся, как он работает и чем он полезен врачу-исследователю.
Consensus — это поисковая система по научным статьям, которая не просто показывает список работ, а анализирует их и собирает краткий вывод на основе исследований.
Когда вы задаёте вопрос, сервис:
1. находит научные статьи по теме
2. извлекает из них ключевые результаты
3. показывает, что именно говорят исследования
То есть вы получаете не просто список ссылок, а быстрый обзор научных данных.
Он сразу показывает:
• какие исследования есть
• что они показали
• какой дизайн исследования
• сколько пациентов
• какой журнал
• насколько результаты согласуются между собой
Consensus пытается ответить на вопрос:
Что говорит научная литература по этому вопросу?
Например:
• снижает ли витамин D риск переломов
• увеличивает ли кофе риск гипертонии
• улучшает ли препарат выживаемость
Сервис собирает результаты исследований и показывает общую картину научных данных.
Самая известная функция — Consensus Meter
Когда вы задаёте вопрос, система смотрит найденные статьи и показывает:
• сколько исследований поддерживают утверждение
• сколько не находят эффекта
• сколько дают смешанные результаты
То есть вы сразу видите распределение научных данных.
Например:
• 8 исследований подтверждают эффект
• 3 исследования не нашли эффекта
• 2 исследования дали неоднозначные результаты
Study Snapshot — быстрый разбор исследования
Когда вы открываете статью внутри Consensus, сервис показывает краткую карточку исследования.
Там обычно указано:
• какой дизайн исследования
• сколько пациентов
• основной результат
• год публикации
• журнал
Например:
Randomized controlled trial
n = 620 пациентов
Primary outcome: снижение риска на 24%
Это позволяет за несколько секунд понять, насколько серьёзное исследование перед вами.
В Consensus можно быстро отфильтровать литературу.
Например оставить только:
• рандомизированные исследования
• метаанализы
• крупные выборки
• последние 5 лет
• статьи из ведущих журналов
Table View — сравнение исследований
Ещё одна удобная функция — таблица исследований.
Она показывает сразу несколько работ и их характеристики:
• количество пациентов
• тип исследования
• результаты
• длительность наблюдения
Фактически вы получаете мини-обзор литературы.
Ask Paper — можно задавать вопросы статье
Если статья доступна системе, можно задавать вопросы прямо по ней.
Например:
• какой был primary endpoint
• какие критерии включения
• какие были побочные эффекты
• какие ограничения исследования
Сервис отвечает на основе текста статьи.
Это удобно, когда нужно быстро разобраться в исследовании.
Medical Mode — режим для медицины
У сервиса есть специальный режим для медицинской литературы.
В этом режиме поиск ограничен медицинскими источниками:
• медицинские журналы
• клинические исследования
• клинические рекомендации
Генерация идей для исследований
Иногда полезно просто посмотреть:
что уже изучено, а что нет
Consensus может подсказать:
• где много исследований
• где данные противоречивы
• где есть пробелы
Это может натолкнуть на идею нового проекта.
В общем-то, многое из функционала похоже на другие сервисы (Elicit например), что-то умеет GPT с правильно заданным промптом, но в общем-то комбинация фичей интересная. Я попробую!
❤32💅9👍5🔥2
Какова формула современного молодого врача?
Как по мне, сейчас есть 4 опоры, без которых невозможно стать действительно сильным врачом.
1️⃣ Клиническое мышление (это фундамент)
Первое — врач должен уметь принимать решения, а не просто знать информацию.
То есть:
• понимать клинические исследования
• знать кому применимы их результаты
• уметь выбирать стратегию лечения
Не просто знать названия исследований и выпендриваться ими, а знать подгрупповые анализы и понимать, кому подходит та или иная тактика.
Это и есть клиническое мышление.
Как это тренируется:
• читать ключевые RCT
• разбирать реальные кейсы
• участвовать в MDT
• постоянно задавать вопрос:
“почему я выбираю именно это лечение?”
2️⃣ Научная грамотность
Современный врач обязан понимать:
• дизайн исследований
• hazard ratio
• non-inferiority
• bias
• подгрупповые анализы
Это нужно не ради науки.
Это нужно, чтобы не лечить пациентов по мифам.
Сегодня лучший врач — это тот, кто:
• читает статьи
• понимает статистику
• умеет критически оценивать данные
Поэтому ординатор должен обязательно участвовать в исследованиях, писать статьи, выступать на конференциях
Это формирует аналитическое мышление.
3️⃣ Узкая экспертиза
Раньше врач должен был знать все в своей специальности.
Сегодня это невозможно.
Лучшие врачи становятся узкими экспертами.
Например, опухоли ЖКТ, опухоли лёгкого, саркомы, опухоли головы и шеи
Но при этом они знают всю биологию болезни, все ключевые исследования, все современные препараты
Такой врач становится центром принятия решений.
4️⃣ Международная интеграция
Медицина больше не локальная.
Современный врач должен:
• читать литературу на английском
• понимать NCCN / ESMO
• знать крупные международные исследования
• общаться с коллегами из других стран
Без этого врач быстро “выпадает” из современной медицины.
🔑 Что обязательно делать в ординатуре
Если коротко, ординатура — это время для максимального ускорения развития.
Обязательно:
1. Видеть максимум пациентов
Клинический опыт формируется только так.
2. Читать ключевые исследования по своей нозологии
Не обзоры, а оригинальные статьи.
3. Участвовать в MDT
Это учит реальному принятию решений.
4. Писать научные работы
Даже небольшие.
5. Учить английский медицинский язык
6. Найти сильного наставника
Это сильно ускоряет развитие.
📈 К чему стремиться
Идеальная цель молодого врача - стать клиницистом-аналитиком.
То есть врачом, который видит пациента, знает доказательства, понимает биологию болезни, принимает взвешенные решения
Такие врачи становятся лидерами MDT, руководителями программ, экспертами по нозологии.
Как по мне, сейчас есть 4 опоры, без которых невозможно стать действительно сильным врачом.
Первое — врач должен уметь принимать решения, а не просто знать информацию.
То есть:
• понимать клинические исследования
• знать кому применимы их результаты
• уметь выбирать стратегию лечения
Не просто знать названия исследований и выпендриваться ими, а знать подгрупповые анализы и понимать, кому подходит та или иная тактика.
Это и есть клиническое мышление.
Как это тренируется:
• читать ключевые RCT
• разбирать реальные кейсы
• участвовать в MDT
• постоянно задавать вопрос:
“почему я выбираю именно это лечение?”
Современный врач обязан понимать:
• дизайн исследований
• hazard ratio
• non-inferiority
• bias
• подгрупповые анализы
Это нужно не ради науки.
Это нужно, чтобы не лечить пациентов по мифам.
Сегодня лучший врач — это тот, кто:
• читает статьи
• понимает статистику
• умеет критически оценивать данные
Поэтому ординатор должен обязательно участвовать в исследованиях, писать статьи, выступать на конференциях
Это формирует аналитическое мышление.
Раньше врач должен был знать все в своей специальности.
Сегодня это невозможно.
Лучшие врачи становятся узкими экспертами.
Например, опухоли ЖКТ, опухоли лёгкого, саркомы, опухоли головы и шеи
Но при этом они знают всю биологию болезни, все ключевые исследования, все современные препараты
Такой врач становится центром принятия решений.
Медицина больше не локальная.
Современный врач должен:
• читать литературу на английском
• понимать NCCN / ESMO
• знать крупные международные исследования
• общаться с коллегами из других стран
Без этого врач быстро “выпадает” из современной медицины.
Если коротко, ординатура — это время для максимального ускорения развития.
Обязательно:
1. Видеть максимум пациентов
Клинический опыт формируется только так.
2. Читать ключевые исследования по своей нозологии
Не обзоры, а оригинальные статьи.
3. Участвовать в MDT
Это учит реальному принятию решений.
4. Писать научные работы
Даже небольшие.
5. Учить английский медицинский язык
6. Найти сильного наставника
Это сильно ускоряет развитие.
Идеальная цель молодого врача - стать клиницистом-аналитиком.
То есть врачом, который видит пациента, знает доказательства, понимает биологию болезни, принимает взвешенные решения
Такие врачи становятся лидерами MDT, руководителями программ, экспертами по нозологии.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤32🔥7👏7
Forwarded from Все не напрасно
Помогите нам подготовить еще 20 онкологов нового поколения: мы запустили сбор на новый набор Высшей школы онкологии.
В России сегодня под наблюдением находятся более 4,4 миллиона человек, столкнувшихся с раком. При этом онкологов в стране всего 11 тысяч. На каждом из них огромная нагрузка и высочайший уровень ответственности, особенно в регионах, где квалифицированных врачей часто просто не хватает.
Именно поэтому уже более 10 лет фонд «Не напрасно» развивает Высшую школу онкологии — образовательную программу, которая готовит специалистов нового поколения. Выпускники ВШО лечат по современным и доказательным стандартам, но при этом обладают навыками коммуникации с пациентами и ведут активную научную работу.
Этим летом мы набираем 12 поток — еще 20 молодых и талантливых врачей со всей страны. Два года они будут учиться по очень насыщенной программе, а затем часть из них может вернуться в свои города. С этим набором сообщество выпускников ВШО приблизится к 200 врачам — тем, кто уже сегодня работает в ведущих клиниках, руководит отделениями и меняет подход к лечению рака.
Обучение в ВШО для резидентов бесплатно. Фонд полностью покрывает расходы на образование и организацию процесса — в среднем 300 000 рублей в год тратится на одного врача. Это позволяет отбирать кандидатов исключительно по знаниям, мотивации и личным качествам, а не по финансовым возможностям.
В 2025 году проект получил поддержку Президентского фонда грантов, но уже летом завершится срок реализации полученных в рамках конкурса средств. И нашей команде необходимо самостоятельно собрать 6 миллионов рублей, чтобы 12 набор смог спокойно учиться и стать теми самыми врачами, которых так ждут тысячи пациентов.
Ваше пожертвование поможет молодым врачам стать онкологами мирового уровня и помочь тысячам пациентов с онкологическими заболеваниями.
Поддержать Высшую школу онкологии можно здесь.
Спасибо, что вы с нами 💙
В России сегодня под наблюдением находятся более 4,4 миллиона человек, столкнувшихся с раком. При этом онкологов в стране всего 11 тысяч. На каждом из них огромная нагрузка и высочайший уровень ответственности, особенно в регионах, где квалифицированных врачей часто просто не хватает.
Именно поэтому уже более 10 лет фонд «Не напрасно» развивает Высшую школу онкологии — образовательную программу, которая готовит специалистов нового поколения. Выпускники ВШО лечат по современным и доказательным стандартам, но при этом обладают навыками коммуникации с пациентами и ведут активную научную работу.
Этим летом мы набираем 12 поток — еще 20 молодых и талантливых врачей со всей страны. Два года они будут учиться по очень насыщенной программе, а затем часть из них может вернуться в свои города. С этим набором сообщество выпускников ВШО приблизится к 200 врачам — тем, кто уже сегодня работает в ведущих клиниках, руководит отделениями и меняет подход к лечению рака.
Обучение в ВШО для резидентов бесплатно. Фонд полностью покрывает расходы на образование и организацию процесса — в среднем 300 000 рублей в год тратится на одного врача. Это позволяет отбирать кандидатов исключительно по знаниям, мотивации и личным качествам, а не по финансовым возможностям.
В 2025 году проект получил поддержку Президентского фонда грантов, но уже летом завершится срок реализации полученных в рамках конкурса средств. И нашей команде необходимо самостоятельно собрать 6 миллионов рублей, чтобы 12 набор смог спокойно учиться и стать теми самыми врачами, которых так ждут тысячи пациентов.
Ваше пожертвование поможет молодым врачам стать онкологами мирового уровня и помочь тысячам пациентов с онкологическими заболеваниями.
20 грамотных онкологов обеспечат профессиональную поддержку 9000 людям в течение года, а за 5 лет помощь получат 45 000 жителей России, которые заболели раком.
Поддержать Высшую школу онкологии можно здесь.
Спасибо, что вы с нами 💙
❤14💘6🔥4
Столько вещей произошло за этот интенсивный месяц - просто не было энергии на что-либо еще.
Возвращаюсь с пользой для онкологов и онкопациентов.
В контексте раннего гормонопозитивного рака молочной железы в отсутствие генетических тестов определение риска рецидива крайне затруднено. При стадии Т1-T3 N0 или любой Т N1 и неоднозначных факторах риска (Ki67, Грейд, лимфоваскулярная инвазия) в отсутствие генетических тестов Oncotype DX/MammaPrint могут быть использованы калькуляторы, высчитывающие кумулятивный риск рецидива к определенному сроку. Эти калькуляторы хорошо валидированы (основываются на результатах мета-анализов с большим количеством пациентов, где измерялся риск рецидива). Они помогают пациенту и врачу сообща принять решение о назначении химиотерапии после хирургического лечения или об отказе от нее в пользу одной лишь гормонотерапии.
Таких калькуляторов несколько:
1. PREDICT Breast
Наиболее широко валидированный и активно обновляемый онлайн-калькулятор. Разработан на основе данных Национального ракового регистра Англии (~35 000–172 000 пациенток в зависимости от версии).[1][2][3]
- Входные данные: возраст, размер опухоли, количество поражённых лимфоузлов, степень дифференцировки (Grade), ER-статус, HER2-статус, Ki-67 (опционально), PR-статус, способ обнаружения опухоли.
- Что рассчитывает: 5-, 10- и 15-летнюю общую выживаемость и опухольспецифическую выживаемость, а также абсолютную пользу от химиотерапии, эндокринной терапии, трастузумаба и бисфосфонатов.
2. CTS5 (Clinical Treatment Score post-5 years)
Специализированный калькулятор для оценки риска поздних рецидивов (после 5 лет эндокринной терапии). Разработан на данных исследований ATAC и BIG 1-98 (N = 11 446).[9]
4. INFLUENCE 3.0
Нидерландский онлайн-калькулятор, разработанный на данных Нидерландского ракового регистра (13 494 пациентки).
Особенность: единственный из перечисленных калькуляторов, который оценивает риск локорегионарного рецидива отдельно, что полезно для планирования наблюдения.
Номограмма Университета Теннесси (Tennessee Nomogram / UTMCK Calculator)
Это онлайн-калькулятор, разработанный в University of Tennessee Medical Center, Knoxville (UTMCK), который предсказывает вероятность того, что результат Oncotype DX будет низким (RS 0–25) или высоким (RS ≥26) — то есть помогает решить, нужно ли вообще заказывать геномный тест. В наших реалиях его можно использовать сразу для формирования решения об адъювантной ХТ.
Теперь понятно, о чём идёт речь. Инструмент, который подразумевается под «Composite Risk Index Breast Cancer» (CRIB), — это Composite Risk Score, разработанный на данных исследований SOFT и TEXT с использованием методологии STEPP (Subpopulation Treatment Effect Pattern Plot). Ниже — подробная информация.
Composite Risk Score (CRiB) (SOFT/TEXT STEPP)
Это непрерывная композитная мера риска рецидива, разработанная группой Meredith Regan (Dana-Farber Cancer Institute / IBCSG) специально для пременопаузальных пациенток с HR+/HER2− ранним раком молочной железы. Инструмент создан на основе объединённых данных исследований TEXT и SOFT (N = 4 891 пациентка с HR+/HER2− заболеванием).
Все переменные интегрируются в единое числовое значение Composite Risk Score — это непрерывное числовое значение, которое отражает индивидуальный кумулятивный риск рецидива рака молочной железы.
Возвращаюсь с пользой для онкологов и онкопациентов.
В контексте раннего гормонопозитивного рака молочной железы в отсутствие генетических тестов определение риска рецидива крайне затруднено. При стадии Т1-T3 N0 или любой Т N1 и неоднозначных факторах риска (Ki67, Грейд, лимфоваскулярная инвазия) в отсутствие генетических тестов Oncotype DX/MammaPrint могут быть использованы калькуляторы, высчитывающие кумулятивный риск рецидива к определенному сроку. Эти калькуляторы хорошо валидированы (основываются на результатах мета-анализов с большим количеством пациентов, где измерялся риск рецидива). Они помогают пациенту и врачу сообща принять решение о назначении химиотерапии после хирургического лечения или об отказе от нее в пользу одной лишь гормонотерапии.
Таких калькуляторов несколько:
1. PREDICT Breast
Наиболее широко валидированный и активно обновляемый онлайн-калькулятор. Разработан на основе данных Национального ракового регистра Англии (~35 000–172 000 пациенток в зависимости от версии).[1][2][3]
- Входные данные: возраст, размер опухоли, количество поражённых лимфоузлов, степень дифференцировки (Grade), ER-статус, HER2-статус, Ki-67 (опционально), PR-статус, способ обнаружения опухоли.
- Что рассчитывает: 5-, 10- и 15-летнюю общую выживаемость и опухольспецифическую выживаемость, а также абсолютную пользу от химиотерапии, эндокринной терапии, трастузумаба и бисфосфонатов.
2. CTS5 (Clinical Treatment Score post-5 years)
Специализированный калькулятор для оценки риска поздних рецидивов (после 5 лет эндокринной терапии). Разработан на данных исследований ATAC и BIG 1-98 (N = 11 446).[9]
4. INFLUENCE 3.0
Нидерландский онлайн-калькулятор, разработанный на данных Нидерландского ракового регистра (13 494 пациентки).
Особенность: единственный из перечисленных калькуляторов, который оценивает риск локорегионарного рецидива отдельно, что полезно для планирования наблюдения.
Номограмма Университета Теннесси (Tennessee Nomogram / UTMCK Calculator)
Это онлайн-калькулятор, разработанный в University of Tennessee Medical Center, Knoxville (UTMCK), который предсказывает вероятность того, что результат Oncotype DX будет низким (RS 0–25) или высоким (RS ≥26) — то есть помогает решить, нужно ли вообще заказывать геномный тест. В наших реалиях его можно использовать сразу для формирования решения об адъювантной ХТ.
Теперь понятно, о чём идёт речь. Инструмент, который подразумевается под «Composite Risk Index Breast Cancer» (CRIB), — это Composite Risk Score, разработанный на данных исследований SOFT и TEXT с использованием методологии STEPP (Subpopulation Treatment Effect Pattern Plot). Ниже — подробная информация.
Composite Risk Score (CRiB) (SOFT/TEXT STEPP)
Это непрерывная композитная мера риска рецидива, разработанная группой Meredith Regan (Dana-Farber Cancer Institute / IBCSG) специально для пременопаузальных пациенток с HR+/HER2− ранним раком молочной железы. Инструмент создан на основе объединённых данных исследований TEXT и SOFT (N = 4 891 пациентка с HR+/HER2− заболеванием).
Все переменные интегрируются в единое числовое значение Composite Risk Score — это непрерывное числовое значение, которое отражает индивидуальный кумулятивный риск рецидива рака молочной железы.
Выбирать инструмент, комбинировать их следует отталкиваясь от конкретной клинической ситуации, ведь пороги риска для начала адъювантной химиотерапии не регламентированы. Для каждого человека один и тот же процент риска означает разное, каждый пациент может оценивать для себя прогноз по-разному. Поэтому каждый из этих инструментов создан прежде всего для совместного пациентоцентричного принятия решений.
❤15🥰4🔥3
В свете моей работы на скорой помощи решился порассуждать и акцентировать внимание на взаимодействии врачей первичного звена и узких специалистов, да и специалистов между собой тоже, а именно на самой большой проблеме в этом взаимодействии🔽 🔽 🔽
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13👍3🔥2
Нашел тут одну вещь, которая неожиданно полезна и студентам, и ординаторам и молодым врачам терапевтических специальностей.
Если вы давно хотели улучшить свое клиническое мышление, повторить знания и потренироваться в диагностическом поиске - это для вас.
Называется проект Doctordle. Каждый день на сайте выходит одна новая клиническая задачка в формате загадки с подсказками.
Начинается все со скромного набора данных, по которому уже можно попробовать поставить диагноз - вручную вбиваем и выбираем из тысяч заболеваний. Есть шанс ответить даже с первого раза. Если промахнулся - вылазит новая подсказка, и так до 5 раз, каждый раз предоставляя все более и более очевидные данные анамнеза. В конце предоставляется короткая справочка по заболеванию.
Эстетично, ненавязчиво, весело и эффективно.
Забирайте!
Если вы давно хотели улучшить свое клиническое мышление, повторить знания и потренироваться в диагностическом поиске - это для вас.
Называется проект Doctordle. Каждый день на сайте выходит одна новая клиническая задачка в формате загадки с подсказками.
Начинается все со скромного набора данных, по которому уже можно попробовать поставить диагноз - вручную вбиваем и выбираем из тысяч заболеваний. Есть шанс ответить даже с первого раза. Если промахнулся - вылазит новая подсказка, и так до 5 раз, каждый раз предоставляя все более и более очевидные данные анамнеза. В конце предоставляется короткая справочка по заболеванию.
Эстетично, ненавязчиво, весело и эффективно.
Забирайте!
❤23🔥13👍6💯1
Пора возвращаться из спячки и как-то оптимизировать новости из мира онкологии и моего личного.
Из примечательного - в стенах уже родного Онкоцентра на Олимпиаде, принявшей онкологов со всей Москвы, у нашей обновленной команды получилось занять 2 место. Мы показали уровень как среди наших ординаторов, так и среди представителей без преувеличения лучших онкологических учреждений г. Москвы.
Теперь на форуме «Инновационная онкология» мы будем демонстрировать свои знания на брейн-ринге среди уже «взрослых» онкологов со всей страны.
Это правда уже другой особый опыт - представлять команду уже в роли ординатора и сотрудника такого уникального и гигантского, но в то же время такого знакомого и родного Онкоцентра.
Дальше канал будет все больше и больше набирать обороты как мемуары онколога для всех интересующихся.
Спасибо за то, что вы со мной!
Из примечательного - в стенах уже родного Онкоцентра на Олимпиаде, принявшей онкологов со всей Москвы, у нашей обновленной команды получилось занять 2 место. Мы показали уровень как среди наших ординаторов, так и среди представителей без преувеличения лучших онкологических учреждений г. Москвы.
Теперь на форуме «Инновационная онкология» мы будем демонстрировать свои знания на брейн-ринге среди уже «взрослых» онкологов со всей страны.
Это правда уже другой особый опыт - представлять команду уже в роли ординатора и сотрудника такого уникального и гигантского, но в то же время такого знакомого и родного Онкоцентра.
Я благодарен моим учителям, вселяющим уверенность, знания и верность в нашей непростой специальности. Для меня это честь - быть представителем такого сообщества.
Дальше канал будет все больше и больше набирать обороты как мемуары онколога для всех интересующихся.
Спасибо за то, что вы со мной!
🔥38❤🔥22❤22
ИИ начал видеть рак поджелудочной там, где КТ выглядела нормальной.
И вот это, кажется, как раз тот случай, где искусственный интеллект в медицине становится не игрушкой для презентаций, а очень серьезным клиническим инструментом.
Mayo Clinic опубликовала в Gut исследование модели REDMOD. Это основанная на радиомике (на изображениях лучевых методов диагностики) модель раннего выявления, которая анализирует рутинные КТ брюшной полости и ищет очень тонкие радиомические признаки будущей аденокарциномы поджелудочной железы.
Это не огромная опухоль, которую не заметил в 3 часа ночи сонный врач приемки, а именно визуально скрытые изменения ткани. То есть такие признаки, которые на момент исследования были настолько слабыми, что КТ интерпретировали как нормальную.
🖕 🤩 Что сделали?
Взяли КТ пациентов, которым позже поставили диагноз рака поджелудочной железы, и контрольные КТ пациентов без рака. По данным ASCO Post, основной набор включал 1462 КТ: 219 преддиагностических сканов у пациентов, которым потом диагностировали рак поджелудочной, и 1243 контрольных исследования. Все это было сделано в многоцентровом формате, то есть не на одной красивой игрушечной базе из одного кабинета.
😆 Что получилось?
REDMOD выявила 73% преддиагностических случаев на медиане около 16 месяцев до клинического диагноза. Mayo Clinic отдельно пишет, что это почти в два раза выше, чем у специалистов, которые пересматривали эти же КТ без помощи ИИ. А на сканах, выполненных более чем за 2 года до диагноза, преимущество ИИ было еще выше: модель находила почти в 3 раза больше таких ранних сигналов.
Рак поджелудочной железы - один из самых неприятных примеров в онкологии. Мы часто видим его поздно. Очень поздно. Когда болезнь уже клинически манифестирует, но окно для радикального лечения во многом закрыто. По данным Mayo Clinic со ссылкой на National Cancer Institute, более 85% пациентов получают диагноз уже на этапе распространенного заболевания, а 5-летняя выживаемость остается ниже 15%.
У нас уже есть огромное количество КТ, которые пациенты делают по другим причинам. Боль, травма, диабет, неспецифические жалобы, что угодно. Большая часть этих исследований лежит в архивах как “ничего подозрительного”. А теперь появляется шанс научиться доставать из этих рутинных данных микросигналы будущего рака.
Это не скрининг всего населения. Не магия.
Не диагноз без врача. Это умное усиление клинического решения у группы риска.
Например, у пациента с впервые возникшим диабетом, потерей массы тела, сомнительными жалобами и типа нормальной КТ.
И здесь мне нравится сама философия такого ИИ. Мы не заменяем врача, а делаем его менее слепым к тем паттернам, которые пока лежат ниже порога человеческого восприятия.
Это, на мой взгляд, и есть реальная медицина будущего.
Модель еще не готова к тому, чтобы завтра включить ее во все КТ-кабинеты. Авторы и BMJ прямо указывают: перед широким клиническим использованием REDMOD нужно проверять в группах высокого риска, например у пациентов с неожиданной потерей веса и впервые выявленным диабетом. Нужны проспективные данные: сколько будет ложноположительных тревог, сколько лишних обследований, сколько реальных ранних диагнозов, как это встроится в маршрутизацию и не сломает систему.
Источники:
1. https://gut.bmj.com/content/early/2026/04/22/gutjnl-2025-337266?utm_source=chatgpt.com Gut, 2026.
2. https://newsnetwork.mayoclinic.org/discussion/mayo-clinic-ai-detects-pancreatic-cancer-up-to-3-years-before-diagnosis-in-landmark-validation-study/?utm_source=chatgpt.com Mayo Clinic News Network, 29 April 2026.
3. https://ascopost.com/news/may-2026/ai-model-enables-earlier-detection-of-pancreatic-cancer-on-routine-ct-scans/?utm_source=chatgpt.com ASCO Post, 6 May 2026.
И вот это, кажется, как раз тот случай, где искусственный интеллект в медицине становится не игрушкой для презентаций, а очень серьезным клиническим инструментом.
Mayo Clinic опубликовала в Gut исследование модели REDMOD. Это основанная на радиомике (на изображениях лучевых методов диагностики) модель раннего выявления, которая анализирует рутинные КТ брюшной полости и ищет очень тонкие радиомические признаки будущей аденокарциномы поджелудочной железы.
Это не огромная опухоль, которую не заметил в 3 часа ночи сонный врач приемки, а именно визуально скрытые изменения ткани. То есть такие признаки, которые на момент исследования были настолько слабыми, что КТ интерпретировали как нормальную.
Взяли КТ пациентов, которым позже поставили диагноз рака поджелудочной железы, и контрольные КТ пациентов без рака. По данным ASCO Post, основной набор включал 1462 КТ: 219 преддиагностических сканов у пациентов, которым потом диагностировали рак поджелудочной, и 1243 контрольных исследования. Все это было сделано в многоцентровом формате, то есть не на одной красивой игрушечной базе из одного кабинета.
REDMOD выявила 73% преддиагностических случаев на медиане около 16 месяцев до клинического диагноза. Mayo Clinic отдельно пишет, что это почти в два раза выше, чем у специалистов, которые пересматривали эти же КТ без помощи ИИ. А на сканах, выполненных более чем за 2 года до диагноза, преимущество ИИ было еще выше: модель находила почти в 3 раза больше таких ранних сигналов.
Можно вынести как всегда базированный вывод из этой новости:
«ИИ заменит радиологов и онкологов”.
А можно другой:
“ИИ может поднимать слабый сигнал там, где человеческий глаз пока не видит клинически значимой картины”.
Рак поджелудочной железы - один из самых неприятных примеров в онкологии. Мы часто видим его поздно. Очень поздно. Когда болезнь уже клинически манифестирует, но окно для радикального лечения во многом закрыто. По данным Mayo Clinic со ссылкой на National Cancer Institute, более 85% пациентов получают диагноз уже на этапе распространенного заболевания, а 5-летняя выживаемость остается ниже 15%.
У нас уже есть огромное количество КТ, которые пациенты делают по другим причинам. Боль, травма, диабет, неспецифические жалобы, что угодно. Большая часть этих исследований лежит в архивах как “ничего подозрительного”. А теперь появляется шанс научиться доставать из этих рутинных данных микросигналы будущего рака.
Это не скрининг всего населения. Не магия.
Не диагноз без врача. Это умное усиление клинического решения у группы риска.
Например, у пациента с впервые возникшим диабетом, потерей массы тела, сомнительными жалобами и типа нормальной КТ.
И здесь мне нравится сама философия такого ИИ. Мы не заменяем врача, а делаем его менее слепым к тем паттернам, которые пока лежат ниже порога человеческого восприятия.
Это, на мой взгляд, и есть реальная медицина будущего.
Тихий слой поверх клинической практики, который говорит врачу: «Посмотри сюда еще раз. Здесь что-то может начинаться».
Модель еще не готова к тому, чтобы завтра включить ее во все КТ-кабинеты. Авторы и BMJ прямо указывают: перед широким клиническим использованием REDMOD нужно проверять в группах высокого риска, например у пациентов с неожиданной потерей веса и впервые выявленным диабетом. Нужны проспективные данные: сколько будет ложноположительных тревог, сколько лишних обследований, сколько реальных ранних диагнозов, как это встроится в маршрутизацию и не сломает систему.
Источники:
1. https://gut.bmj.com/content/early/2026/04/22/gutjnl-2025-337266?utm_source=chatgpt.com Gut, 2026.
2. https://newsnetwork.mayoclinic.org/discussion/mayo-clinic-ai-detects-pancreatic-cancer-up-to-3-years-before-diagnosis-in-landmark-validation-study/?utm_source=chatgpt.com Mayo Clinic News Network, 29 April 2026.
3. https://ascopost.com/news/may-2026/ai-model-enables-earlier-detection-of-pancreatic-cancer-on-routine-ct-scans/?utm_source=chatgpt.com ASCO Post, 6 May 2026.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤19🔥10👏6