Това е първата от серия от шест части за това как изкуственият интелект променя медицинските изследвания и лечения.
Сърцето пред мен бие и се движи като човешки орган, но няма кръв, която да тече през него, нито живее в човешко тяло.
Това е компютърно генерирано сърце, или дигитален близнак, използвано за тестване на имплантируеми сърдечно-съдови устройства, като стентове, и протезни клапи, които, след като бъдат потвърдени, че са безопасни, в крайна сметка ще бъдат използвани върху реални хора.
Но създателите на сърцето, Адсилико, са отишли отвъд създаването на един точен модел.
Използвайки изкуствен интелект и огромни количества данни, те са създали множество различни сърца.
Тези изкуствено генерирани синтетични сърца могат да бъдат направени така, че да отразяват не само биологични атрибути като тегло, възраст, пол и кръвно налягане, но и здравни условия и етнически произход.
Тъй като тези разлики често не са представени в клиничните данни, цифровите сърца близнаци могат да помогнат на производителите на устройства да провеждат изпитвания сред по-разнообразни популации, отколкото биха могли с човешки опити, или изпитвания, включващи само цифрови близнаци без AI.
Това ни позволява да уловим пълното разнообразие от пациентски анатоми и физиологични реакции, което не е възможно с помощта на конвенционални методи.
Това използване на AI за подобряване на тестването на устройства води до разработването на устройства, които са по-приобщаващи и по-безопасни", казва изпълнителният директор на Adsilico Шийна Макферсън.
През 2018 г. разследване на Международния консорциум на разследващите журналисти разкри, че 83 000 смъртни случая и над 1,7 милиона наранявания са причинени от медицински изделия.
Г-жа Макферсън се надява, че цифровите близнаци, задвижвани от изкуствен интелект, могат да намалят тези числа.
"За да направите наистина тези устройства по-безопасни, трябва да ги тествате по-задълбочено и не е възможно да направите това в среда на клинични изпитвания поради разходите за това", казва г-жа Макферсън, която е базирана в Нортъмбърланд.
"Така че искате да можете да използвате компютърно генерираната версия, за да сте сигурни, че каквото и да правите, сте го тествали възможно най-задълбочено, преди да го тествате върху човек.
"Дори малка част от тези смъртни случаи - и свързаните с тях съдебни дела - биха могли да бъдат избегнати с по-задълбочени тестове.
Можете също така да получите по-подробни резултати.
"Можете да вземете същото [виртуално] сърце и бихте могли да тествате под ниско или високо кръвно налягане или срещу различна прогресия на заболяването, за да видите дали това засяга устройството по някакъв начин." Г-жа Макферсън добавя: "[Виртуалното] тестване дава на производителите на медицински изделия много повече прозрения.
Това също така означава, че можем да тестваме в други подгрупи пациенти, а не само бели мъже, на които традиционно се базират клиничните изпитвания.“ AI моделите на Adsilico са обучени на комбинация от сърдечно-съдови данни и данни от реални ЯМР и CT сканирания, които включват медицински изображения от съгласни пациенти.
Данните черпят от подробни анатомични структури на сърцето, за да помогнат за създаването на точни цифрови изображения за това как медицинските устройства ще взаимодействат с различни анатоми на пациентите.
Изпитанията на Adsilico включват създаването на цифров близнак на устройството, което ще бъде тествано, който след това се вкарва във виртуалното сърце в симулация, генерирана от AI.
Всичко се случва вътре в компютъра, където тестът може да бъде възпроизведен в хиляди други сърца - всички AI-симулирани версии на истинско човешко сърце.
Опитите с хора и животни, от друга страна, са склонни да включват само стотици участници.
Може би най-големият стимул за производителите на лекарства и устройства да допълнят клиничните изпитвания с AI цифрови близнаци е как намалява времето, което отнема, което се превръща и в големи икономии на разходи.
Производителят на лекарства Sanofi например се надява да намали периода на тестване с 20%, като същевременно увеличи процента на успеваемост.
Тя използва цифрова технология близнак в своята имунология, онкология и редки заболявания специализация.
Използвайки биологични данни от реални хора, Sanofi създава AI-базирани симулирани пациенти - а не действителни клонинги на конкретни индивиди - които могат да бъдат разпръснати в контролната и плацебо групите в рамките на проучването.
Програмите за изкуствен интелект на Sanofi също така създават компютърно генерирани модели на лекарството, които да бъдат тествани, синтезирайки свойства като това как лекарството ще бъде абсорбирано в тялото, така че да може да бъде тествано върху пациенти с изкуствен интелект.
Програмата предсказва и реакциите им, репликирайки истинския процес на процеса.
"С 90% процент на неуспех в индустрията на нови лекарства по време на клиничното разработване, увеличение от само 10% в нашия успех чрез използване на технологии като цифрови близнаци може да доведе до спестявания от 100 милиона долара, предвид високата цена на провеждане на клинични изпитвания в късна фаза", казва Мат Трупо, глобален ръководител на изследователски платформи и изчислителни изследвания и разработки на Sanofi.
Резултатите до момента са обещаващи, добавя г-н Трупо, който е базиран в Бостън, САЩ.
Все още има много за вършене.
Много от болестите, на които се опитваме да въздействаме, са много сложни.
Тук се намесват инструменти като AI.
Захранването на следващото поколение цифрови близнаци с точни AI модели на сложна човешка биология е следващата граница." Цифровите близнаци обаче може да имат слабости, казва Чарли Патерсън, асоцииран партньор в PA Consulting и бивш мениджър по услугите на NHS.
Той посочва, че близнаците са толкова добри, колкото данните, на които са обучени.
"[Поради] остарелите методи за събиране на данни и ниското представяне на маргинализираните популации, бихме могли да се окажем в положение, в което все още бихме могли да въведем някои от тези пристрастия, когато програмираме виртуални рекреации на индивиди." Работата с ограничени данни от миналото за обучение на своя AI е проблем, който Sanofi е наясно и работи за разрешаване.
За да запълни пропуските във вътрешните си набори от данни – съставени от милиони точки от данни от хилядите пациенти, които се подлагат на опитите си всяка година – тя черпи данни от трети страни, като електронни здравни досиета и биобанки.
Обратно в Adsilico, г-жа Macpherson се надява, че един ден AI цифрова технология близнак ще елиминира тестването върху животни от клинични изпитвания, което все още се счита за съществена част от процеса на тестване на лекарства и устройства.
"Виртуален модел на нашите сърца все още е по-близо до човешкото сърце, отколкото това на куче, крава, овца или прасе, което има тенденция да бъде това, което използват за изследвания на имплантируеми устройства", казва тя.