При столь комплексной и этиопатогенетическимультифакторной группе заболеваний как онкологические, вполне целесообразно ожидать изменения со стороны одной из важных систем организма — крови и её форменных элементов. Тенденции медицинских исследования последних десятилетий заключаются в нахождении новых специфических биохимических и генетических маркеров заболеваний, в частности онкологической. Кровь — гибкая и динамическая система, наиболее скоро реагирующая на любые изменения в организме путём формирования иммунно-воспалительных реакций. Следует отметить, что первая защитная реакция организма — воспаление — является неотъемлемым компонентом любого заболевания и непосредственно связана с изменением качественного и количественного состава крови (именно поэтому первым делают клинический анализ крови).
Клинический анализ крови (КАК) является весьма информативным, хотя и неспецифическим, средством диагностики в медицинской практике. На основании только КАК можно установить значительный спектр изменений, от возраста пациента до разных видов иммунно-воспалительных реакций и различных анемий. Данный анализ является одним из самых дешёвых и быстрых диагностических методов. К тому же правильно собранные и законсервированные образцы крови могут храниться десятилетиями, что позволяет даже через много лет повторить анализ и проследить динамику течения.
Комплексность патогенетических изменений, обусловленных онкологической патологией, актуализирует определение закономерностей и маркеров этих изменений у человека. Наиболее важное значение при этому отводится ранней диагностике данной группы заболеваний, поскольку на ранних этапах терапевтический арсенал современной медицины значительно шире, нежели на поздних или терминальных. Кроме этого, для большинства онкологических заболеваний не разработано эффективного лечения либо оно колоссально дорогое или недоступно в локальной системе здравоохранения.
Вовлечение современных технологий таких, как нейросети, облачные вычисления и искусственный интеллект, в нахождение патогенетических особенностей развития заболевания является неоспоримым преимуществом нашей разработки. Кроме огромной скорости обработки массива данных, система способна к самообучению и самоусовершенствованию диагностических алгоритмов, направленных исключительно на увеличение числа диагностируемых заболевания и, что наиболее важно, точности их диагностики.