Меланома или как ультрафиолет воздействует на кожу?
«Промо уровень»
Ролик о меланоме, как её предотвратить и обезвредить, от дерматолога Георгия Курова. Ко дню Дерматолога.
Vkontakte
Twitter
Одноклассники
Актуальные вопросы клинического применения метода усиленной наружной контрпульсации '2023
«Золото»
Актуальные вопросы клинического применения метода усиленной наружной контрпульсации '2023
Доказательная медицина: чем она является и чем не является
В 2022 году доказательной медицине (ДМ) исполняется 30 лет.
Поэтому я решил написать одну из лучших научно-популярных статей, посвящённых этой парадигме.
В статье будет рассказано о истории ДМ, философских принципах, будут примеры использования, ответы на критику и заблуждения.
Судя по дискуссиям и преподнесению у нас ДМ в научно-популярной среде, как сторонники, так и скептики ДМ смогут узнать что-то новое из статьи.
В блоге по подписке я намеренно сделал свободный доступ к этому обширному материалу, что бы все интересующиеся доказательной медициной смогли ознакомиться с актуальной информацией по этому вопросу.
Хорошо начинать читать с пониманием методов научных исследований (например, чем РКИ отличается от наблюдения), но и без этого будет крайне познавательно.
Моя статья — это обзор и перевод работ от авторов «Доказательной медицины» и других источников:
1. «Доказательная медицина», заметка, 1991 год.
2. «Доказательная медицина: новый подход в обучении медицинской практики», оригинальная статья, 1992.
3. «Доказательная медицина: чем она является и чем не является», дополнение, 1996.
4. «Пользовательское пособие к медицинской литературе: Руководство для доказательной клинической практики», 3 издание, 2014.
5. «Использование доказательной медицины в корыстных целях», критика, 2016.
6. «Прогресс в доказательной медицине: 25 лет спустя», 2017.
Все ссылки на источники будут в конце статьи. Но предупреждаю, не все из них имеют свободный доступ к полным материалам.
ИСТОРИЯ ПОЯВЛЕНИЯ
Доказательная медицина, основные её принципы, были сформулированы в статье 1992 года «Доказательная медицина: новый подход в обучении медицинской практики». Статья была выпущена «Рабочей группой по доказательной медицине», состоящей из 31 человека.
Группу возглавлял Гордон Гайятт.
В 1991 году Гайатт единолично выпустил небольшую заметку, описывающую два подхода к установлению диагноза и лечению пациента. Один из подходов включал в себя поиск справочной информации из исследований на тему случая пациента (указана даже цена за 7 релевантных ссылок: 0.79 канадских доллара).
По некоторым источникам, именно в этой заметке впервые был использован термин «Доказательная медицина», но Гайятт заявляет, что это произошло ещё раньше.
До этого, в 1990 году, он описывал данный метод как «Научная медицина», на тот момент будучи координатором ординатуры Макмастерского университета. Но его коллеги воспринимали этот термин отрицательно, т.к. считали, что это подразумевает, что их практика была “ненаучна”.
В том же году Гайятт заменил этот термин на «доказательная медицина», который был впервые опубликован в документе для соискателей медицинской практики на базе университета.
Углубляясь в прошлое, можно найти свидетельства о подвижках к изменению парадигмы установлению диагноза и лечения пациента в сторону большей критичности и более широкого распространения использования исследований, начиная с 60-х годов 20 века.
Ближе всего к современному формированию этого метода подошли люди, которых можно назвать учителями Гайятта, например главу департамента клинической эпидемиологии и биостатистики Макмастерского университета — Девида Сакетта.
Сакетт и соавторы представили в 1981 году метод изучения медицинской литературы и исследований, который они назвали “критическая оценка”.
С течением времени стало понятно, что необходим следующий шаг — от пассивного изучения литературы до её ежедневного использования в практике. Влияние Сакетта было настолько велико, что некоторые издания называют его “отцом доказательной медицины”.
В ноябре 1992 года это направление приобрело свой оформленный вид, который мы сейчас знаем под названием «Доказательная медицина» и была представлена методика обучения на базе ординатуры Макмастерского университета.
ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
“Рабочая группа” начинает статью 1992 года продолжая пример из заметки Гайятта 1991 года, где тот описывал два подхода к оценке состояния и лечению пациента, названные условно “путь прошлого” (старая парадигма) и “путь будущего” (новая парадигма).
Старая парадигма:
Лечащий врач, недавно начавшая свою карьеру, получает мнение от старшего коллеги, что вероятность повторного приступа пациента, учитывая его состояние, велико (хотя он не может назвать цифру этой вероятности). Врач следует этому совету, передаёт пациенту эту информацию и даёт общие рекомендации: принимать медикаменты и периодически обследоваться. Пациент покидает клинику с чувством страха, в ожидании следующего приступа.
Утверждения старой парадигмы:
- Несистематические наблюдения, исходя из клинического опыта, достаточны для формирования и поддержки знаний врача касательно прогноза, ценности тестов и эффективности лечения.
- Изучение и понимание базовых механизмов развития болезни и её патофизиологии достаточны для клинической практики.
- Комбинация медицинской практики и здравого смысла достаточны для оценки эффективности новых тестов и методов лечения.
- Клиническая практика достаточна для создания обоснованных инструкций для клинической практики.
В контексте этой парадигмы высоко оценивается традиционный научный авторитет, присутствует приверженность стандартным подходам, ответы ищутся у местных или международных экспертов.
Новая парадигма:
Врач не удовлетворяется мнением старшего коллеги и решает изучить литературу и исследования, касающиеся случая этого пациента. Она проводит поиск по ключевым словам: epilepsy, prognosis, recurrence (эпилепсия, прогноз, рецидив).
Поиск выдал 25 статей. Изучив первую из них, врач находит её релевантной. Она так же оценивает статью по критериям достоверности, которым обучилась ранее, и решает, что результаты применимы к её пациенту.
Исследование показывает риск рецидива в первый год 43-51%. При условии 18 месяцев без рецидивов, риск повторного падает ниже 20%.
Врач получила более полную картину происходящего, установила отсечку в 18 месяцев для оценки возможности смены медикаментов, пациент получил чёткое описание своего прогноза.
Утверждения новой парадигмы:
- Приобретение врачом клинического опыта — важная часть становления компетентного специалиста. Особенно это важно, если многие аспекты практики не могут быть адекватно исследованы.
В то же время, в отсутствии систематических наблюдений нужно быть осторожным в интерпретации информации, полученной из практики и интуиции, так как она может быть ошибочной.
- Изучение и понимание базового механизма болезни недостаточно для клинической практики. Обоснования диагноза, тестов и лечения, следующие из базовой патофизиологии, могут быть ошибочны.
- Понимание правил доказательности необходимо для корректной интерпретации научной литературы.
Специалист должен регулярно обращаться к специальной литературе, будучи способным критически оценить методологию и результаты исследований.
Необходимо принять факт неопределённости в отдельных случаях, когда решение будет приниматься без точного знания его последствий.
Новая парадигма уменьшает значимость авторитета в принятии решений. Но это не значит отрицание опыта коллег и учителей, которому можно научиться: методологии сбора анамнеза, обследования, диагностирования. Эти вещи не могут быть получены только из научных исследований.
ЧТО ТАКОЕ "ДОКАЗАТЕЛЬСТВО"?
Философы могут спорить друг с другом по поводу определения “доказательства”. Всё ещё более усложняется языком, когда “evidence” переводится по-разному. Некоторые считают его синонимом “подтверждения”, “факта”, “знания”.
Это касается и русского языка.
Evidence based medicine (EBM) традиционно переводится как “Доказательная медицина”, поэтому такого перевода я и придерживаюсь.
Английское “evidence” подразумевает коллекцию информации и данных, которые поддерживают какую-либо идею. Согласно словарю Ожегова, “доказательство” — это довод или факт, умозаключение, которое подтверждает какое-то утверждение. В английском языке для окончательного сформированного заключения используется слово “proof” [1][2].
Получается, “evidence” не является окончательным (или даже правдивым) заключением per se, но может способствовать его появлению.
Эта филологическая эквилибристика необходима для понимания следующего логического вывода доказательной медицины: доказательство (evidence) есть всегда.
Отсутствие доказательства — non sequitur, т.е. непоследовательно, нелогично.
Доказательство (evidence) есть всегда. Даже если оно опирается на непоследовательные и предвзятые наблюдения, это evidence. В таком случае оно просто обладает низкой силой и уверенностью в нём, оказываясь внизу пирамиды доказательности.
Вспомним историческую справку в начале, разработку Сакетта и соавторов — “критическая оценка” при изучении медицинской литературы.
Доказательная медицина, опираясь на науку, предоставляет методы и обучает оценке доказательств, определению их силы и уверенности в них. Чем выше сила и уверенность доказательства, тем более истинное заключение можно сделать.
Конечно, существуют логические ошибки самого человека, который будет интерпретировать данные, каким бы высоким уровнем доказательности они не обладали. Здесь необходимо руководствоваться философскими принципами доказательной медицины, об этом ниже.
ПРИНЦИПЫ ДОКАЗАТЕЛЬНОЙ МЕДИЦИНЫ
1. Базисом первого эпистемологического (знания и его поиска) принципа доказательной медицины является то, что не все доказательства равны и что медицинская практика должна базироваться на лучшем из доступных (на данный момент) доказательств.
2. Второй принцип использует философский подход поиска правды через анализ и оценку всех доступных доказательств, без склонности к одному виду доказательств для подтверждения одной точки зрения.
3. Доказательство необходимо, но недостаточно для принятия эффективного решения. Принятие решения должно учитывать ситуацию пациента, его ценности и предпочтения.
ЭМПИРИЧЕСКИЕ ДОКАЗАТЕЛЬСТВА ПРОТИВ ТЕОРИИ
Роль теории в ДМ заключается не в описании мира, а в предсказании результатов эмпирических исследований.
При этом, медицинская литература изобилует катастрофическими последствиями действий, основанных на кажущихся убедительными, но на самом деле не заслуживающих доверия результатах исследований (глава 11.2 "Неожиданные результаты рандомизированных исследований" из “Пользовательского пособия к медицинской литературе”, 2014).
Таким образом, ДМ поощряет скептицизм не только в отношении теоретических конструкций, но и в отношении результатов эмпирических данных, не имеющих правдоподобной теоретической основы.
Например, результаты испытаний гомеопатии рассматриваются со скептицизмом отчасти из-за суждений о неправдоподобности гомеопатической теории.
С другой стороны, убедительная теория и обсервационные исследования показывали преимущества приёма антиоксидантов для уменьшения рисков развития рака и сердечно-сосудистых заболеваний, что было опровергнуто только с появлением больших и тщательно проведенных рандомизированных исследований.
Доказательная медицина, сама по себе, не является философской или научной теорией познания, скорее она создана как структура для оптимальной клинической практики.
КРИТИКА ДОКАЗАТЕЛЬНОЙ МЕДИЦИНЫ
За годы существования ДМ основная критика этой парадигмы фокусировалась следующих вещах:
1. Полагание на редукционизм научного метода. Приверженность иерархии «Пирамиды доказательности», которая видится излишне упрощённой.
Доказательной медицине потребовалось почти 15 лет, чтобы ответить на это справедливое замечание и улучшить систему оценки исследований, выйдя за рамки «Пирамиды доказательности».
Новая система получила название GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation = Классификация оценок рекомендаций, разработки и определения качества).
GRADE по-прежнему ставит РКИ (рандомизированные-контролируемые исследования) выше обзорных исследований в плане “уверенности” (в результатах и предположениях) и качества. При этом вводится система оценки, которая может как повысить уверенность исследования и качество доказательства, так и понизить.
Оцениваются: дизайн исследования; сильные стороны и ограничения исследования; точность; последовательность (различия в результатах между исследованиями); предвзятость публикации; сила эффекта; применимость (например, интересующая популяция отличается от изучаемой популяции).
Минусовые баллы могут снизить уверенность РКИ до уровня “низкий” и “очень низкий”, и наоборот — положительные баллы могут поднять обзорное исследование до уровня “средний” и “высокий”.
Таким образом, GRADE защищает от необоснованного доверия к РКИ, поверхностной оценки, а также от догматических решений.
Эту систему уже используют более 100 организаций по всему миру, включая ВОЗ, Кокрейновское Сотрудничество и UpToDate.
2. Отвержение экспертного врачебного опыта и интуиции.
ДМ действительно делает акцент на использовании воспроизводимых исследований, что может выглядеть как умаление роли экспертности.
На самом деле ДМ высоко оценивает экспертную роль в оказании медицинской помощи, подчёркивая значимость опытного суждения при принятии решений и критической оценке.
Доказательная медицина предполагает использование навыков медицинского образования для оценки доказательств и решения о их применимости в конкретном случае.
Диагностические тесты могут отличаться по своей точности в зависимости от квалификации практикующего врача. Например, эксперт в области диагностики ультразвуком может дать лучшие результаты, чем в среднем по опубликованной литературе.
В книге «Пользовательское пособие к медицинской литературе: Руководство для доказательной клинической практики» приводится такой забавный пример:
У одного из нас, специалиста по интенсивной терапии, незадолго до важной презентации появилось повреждение на губе. Он был обеспокоен и, задаваясь вопросом, следует ли ему принимать ацикловир, потратил следующие 30 минут на поиск и оценку доказательств самого высокого качества. Когда он начал обсуждать свою ситуацию со своей коллегой, опытным стоматологом, она прервала дискуссию, воскликнув: “Но это же не герпес!”.
Эта история иллюстрирует необходимость постановки правильного диагноза, прежде поиска и применения научных данных для оптимального лечения. После постановки диагноза, врач полагается на свой опыт и базовые знания, чтобы определить соответствующие варианты лечения. Определив эти варианты, специалист может искать, оценивать и применять наилучшие фактические данные в отношении ведения пациента.
Если принимаются необходимые меры для записи воспроизводимых наблюдений и избегания предвзятости, то экспертный опыт становится систематическим поиском знаний, формирующим ядро доказательной медицины.
Без клинического опыта, практика рискует пасть жертвой доказательств, поскольку даже отличные доказательства могут быть неприменимы или неуместны для конкретного пациента. С другой стороны, без современных наилучших доказательств практика рискует быстро устареть в ущерб пациентам.
«[Доказательная медицина] это про объединение индивидуального клинического опыта и наилучших доказательств» - Дэвид Саккет.
3. Приверженность инструкциям (гайдлайны, guidelines), так называемая “поваренная медицина” (cookbook medicine). Это делает подход к лечению слишком алгоритмичным, упускающим из вида индивидуальность пациента, лишая медицину гуманистического начала. Критики отмечают, что помощь конкретному пациенту может не совпадать с тем, что предлагают лучшие (средние) доказательства.
Здесь необходимо вернуться к третьему принципу ДМ, указанному выше:
Доказательство необходимо, но недостаточно для принятия эффективного решения. Принятие решения должно учитывать ситуацию пациента, его ценности и предпочтения.
Под ценностями и предпочтениями подразумевается совокупность целей, ожиданий, предрасположенностей и убеждений, которые люди имеют в отношении определенных решений и их потенциальных результатов. Оценка и баланс выгоды и риска являются центральными для ДМ.
Чувствительность к состоянию пациента и коммуникативные навыки обычно не ассоциируются с ДМ. Авторы же считают, что эти навыки являются ядром ДМ. Понимание личных обстоятельств пациента имеет особое значение, требуется умение слушать и сопереживать.
Что касается состояния пациентов, некоторые типажи могли быть не включены в наиболее релевантные исследования, что затрудняет обобщение результатов на них. Пациенты могли быть слишком старыми, слишком больными, иметь другие сопутствующие заболевания или отказываться сотрудничать. Понимание лежащей в основе патофизиологии позволяет врачу лучше судить о том, применимы ли полученные результаты к конкретному человеку.
Учёные стали проводить различия между объяснительными исследованиями, которые отвечают на вопрос: “может ли вмешательство сработать в идеальных условиях?” и прагматичными, в которых рассматривается вопрос: “работает ли это в реальных условиях?” а так же “стоит ли это того и нужно ли за это платить?”.
В итоге, используя доказательства, врач полагается на свой опыт, для определения особенностей, которые влияют на применимость результатов к конкретному человеку.
Врач должен рассудить, в какой степени различия в методике исследования или в характеристиках пациента могут повлиять на оценку пользы и риска, полученные из опубликованной литературы.
В одном из разделов, авторы ДМ приводят пример не использования наилучших доступных доказательств из-за личных обстоятельств пациента.
Таким образом, ДМ ставит в центр человека, его особенности и потребности, всецело поддерживая гуманистическую направленность медицины.
4. Использование доказательной медицины в корыстных целях.
В данном случае имеется в виду, что с течением времени благая цель доказательной медицины стала использоваться как прикрытие для фарм-компаний и коррумпированных специалистов для продвижения своих продуктов и статей, с целью получения выгоды и прибыли.
Хорошая статья на эту тему была опубликована в “Журнале Клинической Эпидемиологии” (Journal of Clinical Epidemiology 73 (2016) 82-86) Д. Иоаннидисом.
В ней, Иоаннидис, являясь горячим сторонником ДМ со своих ранних лет практики, живым и саркастическим языком описывает свои столкновения и злоключения с реальностью применения доказательной медицины.
Он рассказывает как в конце 90-х в Европе, если некоторые высокопоставленные академические лидеры хотели выругаться, они использовали вместо этого слова “мета-анализ” и “ДокМед”. Но спустя годы, когда доказательная медицина становилась всё более популярна, те же самые люди стали использовать “ДокМед” для поддержки и продвижения своих собственных суждений.
Иоаннидис указывает, что фарм-индустрия проводит и финансирует значительную долю рандомизированных исследований и мета-анализов. Они получают больше баллов по контрольным критериям “качества” и быстрее публикуют результаты.
Проблема в том, утверждает Иоаннидис, что в таких исследованиях изначально ставятся неверные вопросы с ошибочными краткосрочными косвенными исходами, анализами и критериями успеха (например, больший допуск в определении отсутствия меньшей эффективности (исследуемого препарата по сравнению с контрольным)).
Статья большая, в ней ещё много забавных историй и моментов, например использование компаниями имени специалистов в качестве авторов и соавторов, для прикрытия: “Вам ничего не нужно делать, мы уже всё сделали для вас, нужно только ваше имя”. Автор шутит, что такие “специалисты” могут умереть, но по-прежнему будут публиковаться, пока новость об этом не дойдёт до компаний.
По мнению Иоаннидиса, корпорации не должны проводить исследования собственных продуктов. С другой стороны, он заключает: “...я не могу винить их, они покупают лучшую рекламу на рынке — «доказательства»”.
Авторы ДМ, в статье «Прогресс в доказательной медицине: 25 лет спустя», признают наличие этой проблемы, указывая что множество РКИ, на которые ссылаются ДМ-ориентированные тексты, проводились по заказу фармацевтической индустрии.
Выход, который предлагается, является одной из основ ДМ — критическое восприятие и механизмы для критической оценки исследований (их дизайна и интерпретации), которые предоставляет доказательная медицина.
При этом, авторы оговариваются, что: “Степень, в которой такие инструкции и предупреждения защищают врачей от введения в заблуждение, в лучшем случае сомнительна и, вероятно, ограничена”.
Авторы призывают врачей, практикующих доказательную медицину, и медицинское сообщество, бороться с подобными искажениями, приводящими к “избыточному лечению”.
В конце даётся заключение: “...ни один критик не предлагает, что надежные доказательства не должны быть ключом к эффективному решению проблем и принятию решений”.
ДОКАЗАТЕЛЬНАЯ МЕДИЦИНА: ЧЕМ ОНА ЯВЛЯЕТСЯ И НЕ ЯВЛЯЕТСЯ
«Доказательная медицина не ограничивается рандомизированными исследованиями и мета-анализами. Она включает в себя поиск наилучших доказательств, с помощью которых можно ответить на клинический вопрос.
Чтобы узнать о точности диагностического теста, необходимо найти надлежащие перекрестные исследования пациентов с подозрением на наличие соответствующего расстройства, а не рандомизированное исследование.
Что касается прогнозов, необходимы надлежащие отслеживающие исследования пациентов, собранных в единую группу на ранней стадии клинического течения их заболевания.
И иногда необходимые доказательства будут получены из фундаментальных наук, таких как генетика или иммунология.
Именно задавая вопросы о терапии, мы должны стараться избегать неэкспериментальных подходов, поскольку они обычно приводят к ложноположительным выводам об эффективности.
Поскольку РКИ, и особенно систематический обзор нескольких РКИ, с большей вероятностью информирует нас и с меньшей вероятностью вводит в заблуждение, оно стало "золотым стандартом" для оценки того, приносит ли лечение больше пользы, чем вреда.
Однако некоторые вопросы о терапии не требуют РКИ (успешные вмешательства для иначе фатальных состояний) или не могут дождаться проведения испытаний. И если РКИ не было проведено в связи с затруднительным положением пациента, мы должны перейти к следующему лучшему доказательству и работать оттуда» - Дэвид Саккет, 1996.
Мои замечания о преподнесении ДМ в научно-популярной среде
1. Научный радикализм.
У меня сложилось впечатление, что в России ДМ преподносится радикально: “Либо есть исследования, либо это мракобесие”. Туда же относятся заявления: “Мнение это не доказательство” или “Считаются только РКИ и мета-анализы (лучшие исследования)”.
Тогда как согласно авторам доказательной медицины, мнение специалиста, которое не опирается ни на какие исследования, а на наблюдения и медицинские знания, тоже является доказательством, просто низкого качества.
При этом оговаривается, что нужно использовать врачебный опыт плюс наилучшие доступные доказательства (которые могут быть не такого хорошего уровня, как хотелось бы).
В таком случае следует говорить: “Необходимы доказательства высокого качества” или “Есть доказательства более высокого уровня, которые говорят что…”.
2. Нет доказательств.
В дискуссиях в интернете и в некоторых лекциях я встречал фразу: “...этому нет доказательств”.
Тогда как авторы доказательной медицины чётко проговаривают, что утверждение об отсутствии доказательств — non sequitur, т.е. непоследовательно, нелогично.
В таком случае следует говорить не “Нет доказательств” а “Мне не известны… / Отсутствуют… доказательства более высокого качества”.
ИТОГ
Материалы по доказательной медицины очень обширны. В этой статье я постарался вкратце рассказать о них.
Одним из моих намерений было передать больше информации, которая обычно упускается и не публикуется в научно-популярных материалах, на русском языке.
При редактуре статьи пришлось отказаться от многого. Если нужны дополнительные данные и обоснования, можно обращаться к первоисточникам.
Наука — это метод выяснения истины (или приближения к ней). Метод, которые работает хорошо, но нужно разбираться в нём, что бы отделять зёрна от плевел. Доказательная медицина даёт методы и инструменты использования и разбора науки, касательно медицины. Тем она и хороша.
Если есть вопросы, пожелания и реакция, пишите в комментариях или Вконтакте.
Здоровья вам!
ИСТОЧНИКИ:
1. «Доказательная медицина», заметка, 1991 год.
Evidence-Based Medicine, Guyatt, 1991
2. «Доказательная медицина: новый подход в обучении медицинской практики», оригинальная статья, 1992.
3. «Доказательная медицина: чем она является и чем не является», дополнение, 1996.
Evidence based medicine: what it is and what it isn't, Sackett et al., 1996
4. «Пользовательское пособие к медицинской литературе: Руководство для доказательной клинической практики», 3 издание, 2014.
5. «Использование доказательной медицины в корыстных целях», критика, 2016.
6. «Прогресс в доказательной медицине: 25 лет спустя», 2017.
Progress in evidence-based medicine: a quarter century on, Djulbegovic, Guyatt, 2017
Взлом клятвы Гиппократа. Криминалистическая забава с медицинским Интернетом вещей
«Праздничный промо»
Взлом клятвы Гиппократа. Криминалистическая забава с медицинским Интернетом вещей. Анонс
в документе содержится криминалистический анализ области медицинского интернета вещей (IoMT), различных критических аспектов, имеющим отношение к данной области, включая разработку современных и эффективных методик forensics-анализа; методов получения данных с медицинских устройств; изучение проблем конфиденциальности и безопасности медицинских систем, и того, как это влияет на forensics-исследования; обзор forensics-технологий, с акцентом применимые к медицинским устройствам; анализ примеров из реальной практики.
Этот документ предлагает качественный материал текущего состояния медицинской криминалистики, что делает его ценным ресурсом для специалистов в области безопасности, forensics-специалистов и специалистов из различных отраслей промышленности. Представленная информация может помочь улучшить понимание и внедрение эффективных методов forensics-анализа.
-------
Быстрое внедрение Интернета вещей (IoT) в отрасли здравоохранения, известного как Интернет медицинских вещей (IoMT), произвело революцию в уходе за пациентами и медицинских операциях. Устройства IoMT, такие как имплантируемые медицинские устройства, носимые медицинские мониторы и интеллектуальное больничное оборудование, формируют и передают огромные объёмы конфиденциальных данных по сетям.
Криминалистика медицинских сетей Интернета вещей — это развивающаяся область, которая фокусируется на идентификации, сборе, анализе и сохранении цифровых доказательств с устройств и сетей IoMT. Она играет решающую роль в расследовании инцидентов безопасности, утечек данных и кибератак, направленных против организаций здравоохранения. Уникальная природа систем IoMT с их разнообразным набором устройств, протоколов связи и форматов данных создаёт значительные проблемы для традиционных методов цифровой криминалистики.
Основными задачами forensics-анализа медицинских сетей Интернета вещей являются:
📌 Реагирование на инциденты: Быстрое реагирование на инциденты безопасности путём определения источника, масштабов и последствий атаки, а также сбора доказательств или соблюдения нормативных требований.
📌 Сбор доказательств: Разработка специализированных методов получения и сохранения цифровых доказательств с устройств, сетей и облачных систем IoMT при сохранении целостности данных и цепочки хранения.
📌 Анализ данных: Анализ собранных данных, включая сетевой трафик, журналы устройств и показания датчиков для реконструкции событий, приведшие к инциденту, и определить потенциальные уязвимости или векторы атак.
📌 Анализ угроз: использование информации, полученной в ходе исследований для улучшения анализа угроз, совершенствования мер безопасности и предотвращения атак на IoMT.
Криминалистика медицинских сетей Интернета вещей требует междисциплинарного подхода, сочетающего опыт цифровой forensics-анализа, кибербезопасности, особенностей сектора здравоохранения и технологий Интернета вещей. Forensics-исследователи должны ориентироваться в сложностях систем IoMT, включая неоднородность устройств, ограниченность ресурсов, проприетарные протоколы и необходимость сохранения конфиденциальности пациентов и данных.
DICOM: Зачем так сильно защищать данные — у хакеров тоже сложная работа.
«Праздничный промо»
DICOM: Зачем так сильно защищать данные — у хакеров тоже сложная работа. Анонс
В документе будет анализ различных аспектов уязвимостей DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) и их последствий, включая:
📌Риски для безопасности: Анализ рисков, присущих файлам и системам DICOM, таких как несанкционированный доступ, перехват данных и внедрение вредоносных программ. Ведь кому не нравятся серьёзные утечки данных, не так ли?
📌Использование уязвимостей: разбор изучение конкретных уязвимостей, включая обход пути, переполнение буфера и удалённое выполнение кода.
📌Влияние на здравоохранение: анализ того, как эти уязвимости могут повлиять на работу системы здравоохранения, безопасность пациентов и целостность данных. Потому что ничто так не говорит о «качественном обслуживании», как скомпрометированные данные пациентов.
В документе содержится подробная информация о текущем состоянии безопасности DICOM, дающая ценную информацию специалистам в области кибербезопасности, ИТ-специалистам в области здравоохранения и другим заинтересованным сторонам в различных отраслях. Этот анализ полезен для понимания сложностей защиты данных медицинской визуализации и внедрения эффективных мер защиты конфиденциальной информации. И да, это действительно важно.
документ представляет анализ для изучения различных аспектов уязвимостей DICOM (Цифровая визуализация и коммуникации в медицине) и их последствий. Анализ охватывает несколько ключевых областей, включая безопасность, возможность эксплуатации (атак) и влияние на сектор здравоохранения.
Документ содержит описание текущего состояния безопасности DICOM, предлагая ценную информацию специалистам по кибербезопасности, ИТ-специалистам здравоохранения и другим заинтересованным сторонам в различных отраслях. Этот анализ полезен для понимания сложностей обеспечения безопасности данных медицинской визуализации и внедрения эффективных защитных мер для защиты конфиденциальной информации.
DICOM, что расшифровывается как Цифровая визуализация и коммуникации в медицине, является всемирно признанным стандартом хранения, передачи медицинских изображений и связанных с ними данных пациентов и управления ими. Он широко используется в больницах, клиниках и радиологических центрах для обеспечения совместимости различных медицинских устройств визуализации, независимо от производителя или используемой запатентованной технологии
DICOM обеспечивает стандартизированную и безопасную платформу для управления данными медицинских изображений и играет важную роль в улучшении обслуживания пациентов, повышении эффективности рабочего процесса и поддержке передовых медицинских исследований и аналитики.
📌 Хранение и передача: облегчает хранение и передачу медицинских изображений, таких как компьютерная томография, магнитно-резонансная томография и ультразвук. Это гарантирует, что медицинские работники смогут легко обмениваться изображениями и получать к ним доступ в различных системах и местах расположения.
📌 Совместимость: гарантирует, что медицинское оборудование для визуализации разных производителей может взаимодействовать, обеспечивая бесшовную интеграцию и эксплуатацию в медицинских учреждениях.
📌 Управление данными: обеспечивает управление медицинскими данными при их передаче по цифровым каналам с точки зрения защиты и целостности данных
📌 Совместимость: совместимость необходима для эффективного обмена и интеграции медицинских изображений и связанных с ними данных в различных медицинских учреждениях.
📌 Стандартизация: стандартизированный формат файла для хранения и передачи медицинских изображений обеспечивает согласованность и совместимость между различными системами и платформами в рамках анализа медицинских изображений.
📌 Подробные метаданные: Файлы DICOM содержат обширные метаданные, такие как информация о пациенте, детали исследования и параметры получения изображений для точной интерпретации, анализа и управления медицинскими изображениями.
📌 Управление данными: DICOM поддерживает эффективное хранение, поиск и отображение медицинских изображений, что позволяет поставщикам медицинских услуг управлять большими объёмами данных визуализации.
📌 Безопасность и конфиденциальность: поддержка шифрования, контроля доступа и журналов аудита для защиты конфиденциальной информации о пациентах от несанкционированного доступа и утечек.
📌 Эффективность рабочего процесса: DICOM обеспечивает автоматизацию различных процессов, связанных с медицинской визуализацией, таких как получение, хранение и извлечение изображений.
📌 Поддержка передовых методов визуализации: широкий спектр методов визуализации, включая КТ, МРТ, ультразвук, рентген и другие, включая протоколы для сжатия изображений, 3D-визуализации и составления отчётов о результатах.
📌 Интеграция с другими системами: интеграция с другими ИТ-системами здравоохранения, такими как системы архивирования изображений и связи (PACS), электронные медицинские карты (EHR) и информационные системы радиологии (RIS) для повышения общей эффективности медицинских операций
Человеческий фактор и геймификация биокибернетической безопасности
Статья «Человеческий фактор и геймификация биокибернетической безопасности» предлагает захватывающее руководство по обеспечению безопасности центров биообработки. Авторы, у которых явно слишком много свободного времени, подчёркивают «стремительный» характер разработок в области биологии и биообработки. Лаборатории, независимо от того, зарабатывают ли они деньги или еле сводят концы с концами, по-видимому, являются главными объектами кибератак. Кто знал, что низкооплачиваемые работники и некачественные ресурсы могут представлять угрозу безопасности?
В документе также подчёркивается важность военных игр. Да, именно военных игр. Потому что есть ли лучший способ подготовиться к киберугрозам, чем играть понарошку? Участники делятся на «защитников данных» и «хакеров данных», которые участвуют в захватывающей игре «найди уязвимость и исправь её».
В ходе обсуждения авторы раскрывают распространённые ошибки, обнаруживаемые в ходе этих военных игр, такие как неэффективность системы безопасности на театре военных действий и последствия недопонимания для безопасности. Очевидно, что единственный способ оставаться впереди в этой быстро развивающейся области — продолжать играть в эти военные игры и быть в курсе последних тенденций. В конце концов, ничто так не говорит о «ультрасовременности», как захватывающее путешествие по миру киберугроз, дополненное захватывающими настольными играми.
------
В статье «Human Factors in Biocybersecurity Wargames» подчёркивается необходимость понимания уязвимостей при обработке биологических препаратов и их пересечения с кибернетическими и киберфизическими системами. Это понимание необходимо для обеспечения целостности продукта и бренда и обслуживания ИТ-систем.
Влияние био-обработки:
📌 Био-обработка охватывает весь жизненный цикл биосистем и их компонентов, от начальных исследований до разработки, производства и коммерциализации.
📌 Она вносит значительный вклад в мировую экономику, применяясь в производстве продуктов питания, топлива, косметики, лекарств и экологически чистых технологий.
Уязвимость трубопроводов для биопереработки:
📌 Конвейер био-обработки подвержен атакам на различных этапах, особенно там, где оборудование для био-обработки подключено к Интернету.
📌 Уязвимости требуют тщательного контроля при проектировании и мониторинге трубопроводов для биопереработки для предотвращения воздействий.
Роль информационных технологий (ИТ):
📌 Прогресс в био-обработке все больше зависит от автоматизации и передовых алгоритмических процессов, требующих значительного участия ИТ.
📌 Расходы на ИТ значительны и растут параллельно с ростом био-обработки.
Методологии:
📌 Внедрение open-source методологий привело к значительному росту развития коммуникаций и цифровых технологий во всем мире.
📌 Этот рост ещё более ускоряется благодаря достижениям в области биологических вычислений и технологий хранения данных.
Потребность в новых знаниях:
📌 Интеграция технологий биокомпьютинга, био-обработки и хранения данных потребует новых знаний в области эксплуатации (взлома), защиты.
📌 Основные меры защиты данных и процессов остаются критически важными, несмотря на технический прогресс.
Важность «игр»:
📌 Для управления инфраструктурой био-обработки и обеспечивать её безопасность, ИТ необходимо использовать игры для моделирования возможных рисков и устранения их последствий.
📌 Симуляции направлены на подготовку организаций к устранению уязвимостей.
Подробный разбор
MediHunt
Статья " MediHunt: A Network Forensics Framework for Medical IoT Devices» — это настоящий прорыв. Она начинается с рассмотрения насущной потребности в надёжной сетевой криминалистике в среде медицинского Интернета вещей (MIoT). Вы знаете, что среды, в которых используются сети передачи телеметрии с использованием MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), являются любимыми для умных больниц из-за их облегчённого протокола связи.
MediHunt — это платформа автоматической сетевой криминалистики, предназначенная для обнаружения атак на сетевой трафик в сетях MQTT в режиме реального времени. Она использует модели машинного обучения для расширения возможностей обнаружения и подходит для развёртывания на устройствах MIoT с ограниченными ресурсами. Потому что, естественно, именно из-за этого мы все потеряли сон.
Эти аспекты — отличная почва для подробного обсуждения фреймворка, его экспериментальной установки и оценки. Вам уже не терпится погрузиться в эти захватывающие подробности?
-------
В документе рассматривается необходимость надёжной сетевой криминалистики в медицинских средах Интернета вещей (MIoT), особенно с упором на сети MQTT. Эти сети обычно используются в интеллектуальных больничных средах благодаря их облегчённому протоколу связи. Освещаются проблемы обеспечения безопасности устройств MIoT, которые часто ограничены в ресурсах и обладают ограниченной вычислительной мощностью. В качестве серьёзной проблемы упоминается отсутствие общедоступных потоковых наборов данных, специфичных для MQTT, для обучения систем обнаружения атак.
MediHunt как решение для автоматизированной сетевой криминалистики, предназначенное для обнаружения атак на основе сетевого трафика в сетях MQTT в режиме реального времени. Его цель — предоставить комплексное решение для сбора данных, анализа, обнаружения атак, представления и сохранения доказательств. Он разработан для обнаружения различных уровней TCP / IP и атак прикладного уровня в сетях MQTT и использует модели машинного обучения для расширения возможностей обнаружения и подходит для развёртывания на устройствах MIoT с ограниченными ресурсами.
Преимущества
📌 Обнаружение атак в режиме реального времени: MediHunt предназначен для обнаружения атак на основе сетевого трафика в режиме реального времени для уменьшения потенциального ущерба и обеспечения безопасности сред MIoT.
📌 Комплексные возможности криминалистики: Платформа предоставляет комплексное решение для сбора данных, анализа, обнаружения атак, представления и сохранения доказательств. Это делает его надёжным инструментом сетевой криминалистики в средах MIoT.
📌 Интеграция с машинным обучением: Используя модели машинного обучения, MediHunt расширяет свои возможности обнаружения. Использование пользовательского набора данных, который включает данные о потоках как для атак уровня TCP/IP, так и для атак прикладного уровня, позволяет более точно и эффективно обнаруживать широкий спектр кибератак.
📌 Высокая производительность: решение показало высокую производительность, получив баллы F1 и точность обнаружения, превышающую 0,99 и указывает на то, что она обладает высокой надёжностью при обнаружении атак на сети MQTT.
📌 Эффективность использования ресурсов: несмотря на свои широкие возможности, MediHunt разработан с учётом экономии ресурсов, что делает его подходящим для развёртывания на устройствах MIoT с ограниченными ресурсами (raspberry Pi).
Недостатки
📌 Ограничения набора данных: хотя MediHunt использует пользовательский набор данных для обучения своих моделей машинного обучения, создание и обслуживание таких наборов данных может быть сложной задачей. Набор данных необходимо регулярно обновлять, чтобы охватывать новые и зарождающиеся сценарии атак.
📌 Ограничения ресурсов: хотя MediHunt разработан с учётом экономии ресурсов, ограничения, присущие устройствам MIoT, такие как ограниченная вычислительная мощность и память, все ещё могут создавать проблемы. Обеспечить бесперебойную работу фреймворка на этих устройствах без ущерба для их основных функций может быть непросто.
📌 Сложность реализации: Внедрение и поддержка платформы сетевой криминалистики на основе машинного обучения может быть сложной задачей. Это требует опыта в области кибербезопасности и машинного обучения, который может быть доступен не во всех медицинских учреждениях.
📌 Зависимость от моделей машинного обучения: Эффективность MediHunt в значительной степени зависит от точности и надёжности его моделей машинного обучения. Эти модели необходимо обучать на высококачественных данных и регулярно обновлять, чтобы они оставались эффективными против новых типов атак.
📌 Проблемы с масштабируемостью: хотя платформа подходит для небольших развёртываний на устройствах типа Raspberry Pi, ее масштабирование до более крупных и сложных сред MIoT может вызвать дополнительные проблемы. Обеспечение стабильной производительности и надёжности в более крупной сети устройств может быть затруднено
Подробный разбор
Можно ли победить старость? | Ученые против мифов 22-9 | Евгений Ефимов [Ранний доступ]
«Homo habilis»
Что мешает нам жить вечно… ну или хотя бы пережить соседей? Проблемы науки о продлении жизни.
Наступит ли «безантибиотиковое будущее»?
«Базовый уровень»
В этом тексте ув. Автор расскажет о том, какими путями человечеству предстоит справляться с вызовом, в основе которого лежит, увы, неумолимая логика эволюции.
Краткая история ветеринарной медицины
«Подписка»
Английское слово «ветеринар», обозначающее человека, оказывающего медицинскую помощь животным, происходит от латинского глагола veheri , означающего «рисовать» (как в «тянуть»), и впервые применялось к тем, кто заботился о «любом животном, которое работает с иго» – скота или лошадей – в Древнем Риме.
Как спастись от болезни Альцгеймера? | Ученые против мифов 22-7 | Анна Баженова [Ранний доступ]
«Homo habilis»
Кроссворды, чтение стихов и знание языков уберегут вас от Альцгеймера? Только ли старики болеют Альцгеймером?
Болезнь Лайма и ее происхождение [КарлсонТВ]
«Мистер Спасибо»
Как не испортить зрение | Ученые против мифов 22-5 | Анастасия Укина [Ранний доступ]
«Homo habilis»
Телевизор и экраны гаджетов портят наше зрение? Надо ли есть чернику и морковь, чтобы сохранить зрение?
Патент CN111913833A
Ещё одно блокчейн-решение, способное решить все проблемы в сфере здравоохранения. Потому что, знаете ли, индустрии здравоохранения отчаянно не хватает таких модных словечек, как «архитектура с двумя блокчейнами» и «шифрование на основе атрибутов». Кто бы не спал спокойнее, зная, что его конфиденциальные медицинские данные хранятся не в одной, а в двух блокчейнах? Это как удвоение безопасности или удвоение головной боли, в зависимости от того, как на это посмотреть. Не будем забывать и о главном: интеграции ИИ. Что ещё может подарить ощущение «надёжности и защищённости», как использование искусственного интеллекта.
А ещё есть функция мониторинга в режиме реального времени, потому что постоянное наблюдение — это именно то, что нам всем нужно для душевного спокойствия. Ничто так не кричит о «конфиденциальности», как запись каждого сердцебиения и показаний артериального давления в неизменяемом реестре.
Но подождите, это ещё не все! Система обещает «децентрализацию» — волшебное слово, которое, по-видимому, решает проблему несанкционированного доступа к данным. Потому что, как мы все знаем, децентрализация сделала криптовалюты, такие как биткоин, полностью защищёнными от мошенничества и кражи. Или наоборот…
Если говорить серьёзно, патент CN111913833A действительно направлен на решение реальных проблем в секторе здравоохранения, таких как утечка данных и отсутствие стандартизированных протоколов для безопасного обмена данными. Однако нельзя не относиться к нему со здоровой долей скептицизма. В конце концов, если история и научила нас чему-то, так это тому, что технология хороша настолько, насколько хороша её реализация и люди, стоящие за ней. Итак, будем надеяться, что эта система транзакций на основе блокчейна для медицинского Интернета вещей — нечто большее, чем просто ещё один победитель лотереи модных слов.
-----
В документе представлен анализ системы транзакций медицинского Интернета вещей (IoMT), основанной на блокчейн-технологии (китайский патент CN111913833A). В ходе анализа рассматриваются различные аспекты системы, включая её архитектуру, функции безопасности, вопросы безопасности и конфиденциальности и потенциальное применение в секторе здравоохранения.
Приводится качественное изложение содержательной части патента в интересах специалистов в области безопасности и других отраслей промышленности. Этот анализ особенно полезен экспертам по кибербезопасности, инженерам DevOps, ИТ-специалистам, forensics-аналитикам и производителям медицинского оборудования для понимания последствий объединения технологии блокчейн с IoMT. Он даёт представление каким образом интеграция решает проблемы в отрасли здравоохранения, в т.ч несанкционированный доступ, утечку данных и отсутствие стандартизированного протокола для безопасного обмена данными.
Подробный разбор
Зачем нужна физиотерапия? | Ученые против мифов 22-3 | Антонина Урлова [Ранний доступ]
«Homo habilis»
Грязевые ванны лечат бесплодие? Что вообще лечит физиотерапия? И безопасна ли она? Для чего бить больного током?
Инфобез в медицине
Давайте оценим чудеса интеграции устройств Интернета вещей (IoT) в здравоохранение. Что может пойти не так с подключением всех мыслимых медицинских устройств к Интернету? Кардиостимуляторы, аппараты магнитно-резонансной томографии, умные инфузионные насосы — все устройства просят: «Взломайте нас, пожалуйста!»
Погружаясь в пучину угроз кибербезопасности, не будем забывать о том, как замечательно, что ритм вашего сердца зависит от чего-то такого стабильного и безопасного, как Интернет. И кто мог бы не порадоваться тому, что ваши медицинские данные хранятся в облаке и вот-вот станут достоянием общественности? Соблюдение индустриальных требований и практик волшебным образом предотвратят все киберугрозы. Потому что хакеры полностью соблюдают правила, и их определённо отпугивают «лучшие намерения» медицинской организации.
Последствия кибератаки на медицинские технологии сказываются не только на поставщиках медицинских услуг, но и на страховых компаниях, фармацевтических компаниях и даже службах неотложной помощи. В больницах царит хаос, лечение откладывается, а безопасность пациентов находится под угрозой — это идеальный вариант. Но давайте не будем забывать и о невоспетых героях: компаниях, занимающихся кибербезопасностью, которые радостно потирают руки, когда спрос на их услуги стремительно растёт.
Добро пожаловать в будущее здравоохранения, где ваше медицинское устройство может стать частью очередной крупной утечки данных. Спите спокойно!
-----
В этом документе освещаются киберугрозы медицинским и коммуникационным технологиям и потенциальные риски и уязвимости в связанных протоколах. Документ разработан для того, чтобы помочь организациям здравоохранения и медицинским работникам понять важность обеспечения безопасности их технологических систем для защиты данных пациентов и обеспечения непрерывности оказания медицинской помощи.
Подробный разбор
Страшная правда о «народной медицине» | Ученые против мифов 22-1 | Ольга Жоголева [Ранний доступ]
«Homo habilis»
Надо ли дышать над картошкой при кашле? Чеснок укрепляет иммунитет? Что может вылечить уринотерапия? В чём вред «бабушкиной медицины»?
Запись трансляции «Ученые против мифов. От примата до Гиппократа». День-1 [Эксклюзив]
«Homo ergaster»
Первый день трансляции форума, 6 апреля. Выступления медиков
