Анотація
Мета. Оцінити рівень обізнаності українських медичних працівників щодо персоналізованої медицини, визначити рівень впровадження персоналізованих підходів у клінічну практику, а також ідентифікувати бар’єри, які заважають їх інтеграції.
Матеріали та методи. Дослідження було проведено у форматі загальнонаціонального опитування серед лікарів Україні (n=830). Для забезпечення репрезентативної вибірки лікарів по всій Україні було використано метод випадкової вибірки. Це дозволило рівномірно охопити респондентів різних вікових груп, спеціалізацій, а також представників з різних регіонів. Такий підхід мінімізував ймовірність упередженості та забезпечив точні результати. Опитування було розроблено з урахуванням стандартів ISO 20252:2019 та ISO 26362:2009, які регулюють процеси маркетингових, соціальних та опитувань громадської думки. Для аналізу зібраних даних було використано статистичні методи описової статистики. Аналіз даних проводився у середовищі R (4.1.2).
Висновки. Аналіз отриманих даних показав, що рівень обізнаності лікарів про персоналізовану медицину залишається недостатнім, хоча значна частина респондентів виявила готовність впроваджувати нові підходи за умови доступності ресурсів і навчання. Основними бар’єрами були визначені недостатня забезпеченість медико-генетичними ресурсами, обмежений доступ до сучасних технологій, а також недостатній рівень підтримки з боку інституцій. Результати дослідження підкреслюють важливість розробки національної стратегії, спрямованої на підвищення обізнаності лікарів, розширення доступу до генетичних досліджень і зміцнення інституційної підтримки персоналізованої медицини в Україні. Це є важливим кроком для інтеграції персоналізованих підходів у систему охорони здоров’я та покращення якості медичних послуг в країні.
Посилання
Turova, Lyudmilа О, et al. (2024). Medical Genetics as a Basis for Personalized Medicine in Contemporary Ukraine. PubMed, 77, 11(1), 2340–2347, https://doi.org/10.36740/wlek/197123.
Algahtani, Mohammed S. (2021). Assessment of Pharmacist’s Knowledge and Perception toward 3D Printing Technology as a Dispensing Method for Personalized Medicine and the Readiness for Implementation. Pharmacy, 9(1), 23, 68–68, https://doi.org/10.3390/pharmacy9010068.
Barash, FR. (2020). Isaacson. Personalized Medicine: Part 1: Evolution and Development into Theranostics. P & T : A Peer-Reviewed Journal for Formulary Management, 35, 10. pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21037908/
Bezdieniezhnykh N.O., Reznikova V.V., Rossylna O.V. (2017). Scientific-Practical and Legal Problems of Implementation of the Personalized Medicine. Experimental Oncology, 39, 3. pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28967634/.
Bilyk (2023). Transformation of Ukrainian healthcare to the new conditions of development: risks, solutions, modernisation options. Georgian Medical News, 344. pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38236098/.
Burger, Julian, et al. (2022). A Clinical PREMISE for Personalized Models: Toward a Formal Integration of Case Formulations and Statistical Networks. Journal of Psychopathology and Clinical Science, 131, 8, 906–916. https://doi.org/10.1037/abn0000779.
Cinti, Caterina, et al. (2024). The Roadmap toward Personalized Medicine: Challenges and Opportunities. Journal of Personalized Medicine, 14, 6, 546–546, https://doi.org/10.3390/jpm14060546.
Crabtree-Ide, Christina, et al. (2022). Strategies for Improving Access to Cancer Services in Rural Communities: A Pre-Implementation Study. Frontiers in Health Services, 2. https://doi.org/10.3389/frhs.2022.818519.
Dorota Stefanicka-Wojtas, Donata Kurpas (2023). Personalised Medicine—Implementation to the Healthcare System in Europe (Focus Group Discussions). Journal of Personalized Medicine, 13, 3, 380–380. https://doi.org/10.3390/jpm13030380.
Holger Fröhlich, et al. (2018). From Hype to Reality: Data Science Enabling Personalized Medicine. BMC Medicine, 16, 1. https://doi.org/10.1186/s12916-018-1122-7.
Johnson, Kevin B, et al. (2020). Precision Medicine, AI, and the Future of Personalized Health Care. Clinical and Translational Science, 14, 1, 86–93. https://doi.org/10.1111/cts.12884.
Lee, Choong Ho, and Hyung-Jin Yoon (2017). Medical Big Data: Promise and Challenges. Kidney Research and Clinical Practice, 36, 1, 3–11. https://doi.org/10.23876/j.krcp.2017.36.1.3.
Lu, Pamela W., et al. (2021). Barriers to EvidenceBased Colorectal Cancer Care in Ukraine. World Journal of Surgery, 45, 11, 3288–3294. https://doi.org/10.1007/s00268-021-06267-1.
Mathur, Sunil, Joseph, Sutton (2017). Personalized Medicine Could Transform Healthcare. Biomedical Reports, 7, 1, 3–5. https://doi.org/10.3892/br.2017.922.
Onishchenko (2024). Protection of confidential medical information in Ukraine: problems of legal regulation. Georgian Medical News, 349, pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38963221/.
ISO 20252:2019. ISO. 2019. Available from: https://www.iso.org/standard/73671.html
ISO 26362:2009. ISO. 2025. Available from: https://www.iso.org/standard/43521.html
lbombini. GitHub - lbombini/medquestionnaire-viz. GitHub. 2025. Available from: https://github.com/lbombini/medquestionnaire-viz

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.