Персонализированная медицина полностью основана на доказательных данных. Для перснализированного подхода к пациенту нужно в первую очередь прекрасно знать все мировые алгоритмы ведения пациентов (класс С, как вы знаете), предысторию и что служило опорными данными для них, знать в каких случаях он работает, а когда придётся использовать дополнительные данные. В общем, в начале диагностики заболевания, как правило, всё идёт чётко по алгоритму, но в процессе ведения могут быть задействовано бесконечное число алгоритмов, что уже персонализирует подход, так как алгоритмы перекликаются. Но это, разумеется, не предел. Представьте себе что особенности ведения пациентов при сочетании тех или иных состояний не прописано в алгоритмах или не подходит под конкретную ситуацию. Это не значит, что нужно всё бросить, развести руки и констатировать «сложность пациента». Всё, что нужно делать- искать систематические обзоры и качественные исследования (класс А), но не стоит думать, что это будет 1-2 статьи. Систематические обзоры часто отвечают всего на 1 клинический вопрос, так что в случае с реальным пациентом нужно их знать или заново прочитать не меньше десятка или сотни. Это идеальная ситуация при распространённых заболеваниях. Персонализация здесь естественное развитие ведения клинического случая.
Но есть врачи, персонализация для которых зачастую- единственный путь, причём на нём не будет попадаться систематических обзоров и прочих класса А данных. Будут в лучшем случае класса С и ниже. Это онкологи.
Знаете почему так?
Всё дело в опухолях. Диагностировать определённый вид злокачественной опухоли может для тактики значить гораздо меньше, чем результаты молекулярных методов её исследования. Например, одна и та же опухоль поджелудочной железы может иметь разный объём лечения, прогноз и прочие особенности. Причём данные эти получены на маленьких выборках и уж точно имеют огромные ограничения, то есть данные применимы только к точно таким же случаям (структура, размеры, результаты иммуногистохимии и генетики). Довольно сложно себе представить, чтобы получилось найти несколько десятков тысяч пациентов с идентичными опухолями.