Bu, AI'nın tıbbi araştırma ve tedavileri nasıl değiştirdiğine dair altı bölümlük bir dizinin ilkidir.
Önümdeki kalp bir insan organı gibi atıyor ve hareket ediyor, ama içinden akan kan yok, ne de bir insan vücudunda yaşıyor.
Bilgisayar tarafından üretilen bir kalp veya dijital ikiz, stentler gibi implante edilebilir kardiyovasküler cihazları test etmek için kullanılır ve protez valfler, bir kez güvenli olduklarını doğruladıktan sonra, sonunda gerçek insanlar üzerinde kullanılacaktır.
Ancak kalbin yaratıcıları Adsilico, tek bir doğru model yaratmanın ötesine geçti.
Yapay zeka ve büyük miktarda veri kullanarak, birden fazla farklı kalp yarattılar.
Yapay zeka tarafından üretilen bu sentetik kalpler, sadece kilo, yaş, cinsiyet ve kan basıncı gibi biyolojik nitelikleri değil, sağlık koşullarını ve etnik geçmişleri yansıtacak şekilde yapılabilir.
Bu farklılıklar genellikle klinik verilerde temsil edilmediğinden, dijital ikiz kalpler, cihaz üreticilerinin insan denemelerinden veya yapay zeka olmadan sadece dijital ikizleri içeren denemelerden daha çeşitli popülasyonlarda denemeler yapmasına yardımcı olabilir.
Bu, geleneksel yöntemler kullanılarak mümkün olmayan hasta anatomilerinin ve fizyolojik tepkilerin tam çeşitliliğini yakalamamızı sağlar.
Cihaz testlerini geliştirmek için AI'nın bu kullanımı, daha kapsayıcı ve daha güvenli cihazların geliştirilmesine yol açıyor," diyor Adsilico CEO'su Sheena Macpherson.
2018 yılında Uluslararası Araştırmacı Gazeteciler Konsorsiyumu tarafından yapılan bir araştırma, 83.000 ölüm ve 1,7 milyondan fazla yaralanmanın tıbbi cihazlardan kaynaklandığını ortaya koydu.
Macpherson, AI destekli dijital ikizlerin bu sayıları azaltabileceğini umuyor.
Northumberland merkezli Macpherson, “Bu cihazları gerçekten daha güvenli hale getirmek için, onları daha iyi test etmeniz gerekiyor ve bunu klinik bir deneme ortamında yapmak, bunun maliyeti nedeniyle mümkün değil” diyor.
Yani bilgisayar tarafından üretilen versiyonu kullanabilmek istiyorsunuz, ne yapıyorsanız yapın, bir insan üzerinde test etmeden önce mümkün olduğunca kapsamlı bir şekilde test ettiniz.
Bu ölümlerin -ve ilgili davaların- bir kısmı bile daha kapsamlı bir testle önlenebilirdi.
Daha detaylı sonuçlar da alabilirsiniz.
"Aynı [sanal] kalbi alabilir ve cihazı herhangi bir şekilde etkileyip etkilemediğini görmek için düşük veya yüksek tansiyon altında veya farklı hastalık ilerlemesine karşı test edebilirsiniz." Bayan Macpherson ekliyor: "[Virtual] testi, tıbbi cihaz üreticilerine çok daha fazla fikir veriyor.
Ayrıca, klinik denemelerin geleneksel olarak dayandığı sadece beyaz erkekleri değil, diğer alt hasta gruplarında da test edebileceğimiz anlamına gelir. ” Adsilico'nun AI modelleri, kardiyovasküler verilerin bir kombinasyonu ve rıza gösteren hastalardan tıbbi görüntülemeyi içeren gerçek MR ve BT taramalarından elde edilen verilerle eğitilir.
Veriler, tıbbi cihazların farklı hasta anatomileri ile nasıl etkileşime gireceğine dair doğru dijital gösterimler oluşturmaya yardımcı olmak için kalbin ayrıntılı anatomik yapılarından yararlanır.
Adsilico'nun denemeleri, test edilecek cihazın dijital ikizinin oluşturulmasını içerir, daha sonra yapay zeka tarafından oluşturulan bir simülasyonda sanal kalbe yerleştirilir.
Her şey bir bilgisayarın içinde gerçekleşir, burada test diğer binlerce kalpte çoğaltılabilir - gerçek bir insan kalbinin tüm AI simüle edilmiş versiyonları.
Öte yandan, insan ve hayvan denemeleri sadece yüzlerce katılımcıyı kapsama eğilimindedir.
Belki de ilaç ve cihaz üreticilerinin AI dijital ikizleri ile klinik denemeleri desteklemeleri için en büyük teşvik, aldığı zamanı nasıl azalttığıdır, bu da büyük maliyet tasarrufuna dönüşür.
Örneğin ilaç üreticisi Sanofi, test süresini %20 azaltmayı ve aynı zamanda başarı oranını artırmayı umuyor.
İmmünoloji, onkoloji ve nadir hastalık uzmanlığında dijital ikiz teknolojisini kullanıyor.
Sanofi, gerçek insanlardan gelen biyolojik verileri kullanarak, yapay zeka tabanlı simüle edilmiş hastalar yaratır - belirli bireylerin gerçek klonları değil - bu, deneme içindeki kontrol ve plasebo gruplarına yayılabilir.
Sanofi'nin AI programları daha sonra test edilecek ilacın bilgisayar tarafından üretilen modellerini oluşturur, ilacın vücutta nasıl emileceği gibi özellikleri sentezler, böylece AI hastaları üzerinde test edilebilir.
Program, tepkilerini de tahmin ediyor - gerçek deneme sürecini çoğaltıyor.
Sanofi'nin küresel araştırma platformları başkanı Matt Truppo, "Klinik gelişim sırasında yeni ilaç endüstrisi genelinde %90'lık bir başarısızlık oranıyla, dijital ikizler gibi teknolojileri kullanarak başarı oranımızda sadece %10'luk bir artış, geç aşama klinik denemelerinin yürütülmesinin yüksek maliyeti göz önüne alındığında, 100 milyon dolar tasarrufla sonuçlanabilir" diyor.
Şimdiye kadarki sonuçlar umut vericiydi, ABD'nin Boston kentinde bulunan Truppo.
"Hala yapacak çok şey var.
Şu anda etkilemeye çalıştığımız hastalıkların çoğu son derece karmaşıktır.
AI gibi araçların devreye girdiği yer burasıdır.
Karmaşık insan biyolojisinin doğru AI modellerine sahip yeni nesil dijital ikizlere güç vermek bir sonraki sınırdır." diyor PA Consulting'in ortak ortağı ve eski bir NHS servis yöneticisi olan Charlie Paterson.
İkizlerin sadece eğitildikleri veriler kadar iyi olduklarına dikkat çekiyor.
"Yaşlı veri toplama yöntemleri ve marjinalleşmiş popülasyonların düşük temsili nedeniyle, bireylerin sanal rekreasyonlarını programlarken hala bu önyargılardan bazılarını tanıtabileceğimiz bir konuma gelebiliriz." Yapay zekasını eğitmek için sınırlı eski verilerle çalışmak, Sanofi'nin farkında olduğu ve çözmek için çalıştığı bir konudur.
Her yıl denemelerine katılan binlerce hastadan milyonlarca veri noktasından oluşan dahili veri kümelerindeki boşlukları doldurmak için, elektronik sağlık kayıtları ve biyobankalar gibi üçüncü taraflardan veri kaynağı sağlar.
Adsilico'ya geri dönen Macpherson, bir gün AI dijital ikiz teknolojisinin, halen ilaç ve cihaz test sürecinin önemli bir parçası olarak kabul edilen klinik denemelerden hayvan testlerini ortadan kaldıracağı konusunda umutlu.
“Kalplerimizin sanal bir modeli, insan kalbine hala bir köpek, inek, koyun veya domuzdan daha yakındır, bu da implante edilebilir cihaz çalışmaları için kullandıkları şey olma eğilimindedir” diyor.