Shin ka taɓa yin mamakin tsawon lokacin da wannan maganin da ka sha da safe ya kai hannunka? Da farko, suna yin bincike mai zurfi a dakunan gwaje-gwaje. Sannan suna gwada shi a kan dabbobi. Amma kafin a amince da amfani da shi ga mutane, dole ne su gwada shi a kan mutane. Wannan shine abin da muke kira gwajin asibiti. Yana da matukar rikitarwa kuma mai tsada.
A taƙaice dai, menene gwajin asibiti?
A taƙaice dai, gwajin asibiti yana aiki kamar haka: Masu bincike suna ɗaukar marasa lafiya da ke fama da cutar da sabuwar maganin da aka ƙirƙiro ke kai hari. Daga nan sai a raba waɗannan masu aikin sa kai zuwa ƙungiyoyi biyu ba zato ba tsammani.
1. An bai wa rukunin farko sabon maganin don a gwada.
2. An ba wa rukuni na biyu , "Ƙungiyar Kulawa", wani magani mai suna placebo wanda ba shi da wani sinadari mai aiki kuma yayi kama da maganin. Muna kiran wannan "Placebo".
Idan, a ƙarshen wannan gwaji, alamun waɗanda suka sha sabon maganin sun inganta fiye da waɗanda suka sha placebo, to wannan yana tabbatar da cewa sabon maganin yana da tasiri.
Ɗaya daga cikin manyan ƙalubalen da ake fuskanta a irin wannan gwaji shine neman isassun marasa lafiya waɗanda suka dace da gwajin. Wani lokaci ma likitoci ba su san waɗanne gwaje-gwaje ne suka dace da marasa lafiyarsu ba. Haka kuma, halayen marasa lafiyar da ke son shiga ba za su dace da buƙatun gwajin ba. Duk da haka, fasahar wucin gadi (AI) na iya sauƙaƙa wannan aikin.
Ku sadu da "Tagwayen Dijital" ɗinku
Ka yi tunanin kana da samfurin kwamfutarka naka, wato, kwafin dijital na kanka. Wannan shine abin da ake kira "Twin Dijital". Waɗannan kawai "Twins na Kwamfuta" ne waɗanda ke kwaikwayon wani abu ko tsarin gaske a kwamfuta. Amma idan aka duba su da lambobi, suna yin daidai da ainihin abin. Mafi kyawun misali shine lokacin da tankin iskar oxygen da ke cikin jirgin Apollo 13 ya fashe, NASA ta taimaka wajen gyara shi da "Twins na Dijital" na wannan jirgin sama da aka gina a Duniya.
Yanzu, masana kimiyya za su iya ƙirƙirar "Twins na Dijital" na ɗan adam, idan aka ba da isasshen "bayanai". Wannan yana amfani da fasahar fasahar leƙen asiri ta wucin gadi mai suna "Learning Machine". A taƙaice, wannan ya ƙunshi bai wa shirin kwamfuta adadi mai yawa na bayanai da kuma barin shi ya koya daga gare ta.
Ana ƙirƙirar Tagwaye na Dijital na marasa lafiya ta hanyar horar da waɗannan samfuran Koyon Inji ta amfani da bayanai daga gwaje-gwajen asibiti da suka gabata da kuma bayanan lafiyar kowane majiyyaci. Sannan samfurin zai iya hasashen yadda lafiyar majiyyaci za ta canza a tsawon gwajin idan aka ba su placebo.Wato, an ƙirƙiri ƙungiyar sarrafawa ta kwamfuta (Simulated Control Group) ga wannan majiyyacin.
Yanzu bari mu ga yadda wannan yake aiki. Bari mu ce an zaɓi wani mai suna "Samadhi" don ya kasance cikin ƙungiyar da ke karɓar sabon magani. Samdhi's "Digital Twin," samfurin kwamfuta, yana cikin ƙungiyar kulawa. Samfurin yana annabta abin da zai faru idan aka ba Samadhi "Placebo" maimakon ainihin maganin. A ƙarshe, bambanci tsakanin ainihin martanin Samadhi ga maganin da abin da samfurin ya annabta zai faru idan ya ɗauki "Placebo" shine ma'auni na yadda maganin yake da tasiri ga Samadhi.
Ɗaya daga cikin manyan fa'idodin wannan hanyar ita ce kusan duk wanda ya shiga gwajin asibiti yana da damar karɓar sabon maganin, saboda ana ba wa tagwayen maganin dijital ɗinsu "placebo".
Bari mu duba wannan teburi don mu ga fa'idodin amfani da "Tagwayen Dijital" maimakon ƙungiyoyin sarrafawa na gargajiya.
| Halaye | Hanyar gargajiya | Hanyar Tagwayen Dijital |
|---|---|---|
| Ƙungiyar Gudanarwa | Sun ƙunshi mutane na gaske. Suna samun (Placebo). | Ya ƙunshi samfuran kwamfuta (Dijital Tagwaye). |
| Fa'ida ga marasa lafiya | Akwai kashi 50% na damar samun maganin placebo. Wannan yana nufin za ka iya tsallake sabon maganin. | Mutane da yawa suna da damar gwada ainihin maganin. |
| Adadin masu sa kai da ake buƙata | Ana buƙatar ƙarin mutane (ga ƙungiyoyin biyu). | Ana iya yin gwajin da ƙaramin adadin mutane. |
| Lokaci da farashi | Mai girma sosai. | Ana iya rage shi sosai. |
Ko da yake wannan fasaha tana da kyau, shin babu wata matsala?
Duk da cewa wannan fasaha tana da babban alkawari ga nan gaba, amma har yanzu ba a yi amfani da ita sosai ba. Akwai dalilai masu kyau na hakan. Kamar yadda Dr. Daniel Neal, ƙwararre a fannin "Koyon Inji" ya nuna, waɗannan samfuran sun dogara ne akan adadi mai yawa na bayanai. Haka kuma, yana da matuƙar wahala a sami bayanai masu inganci daga mutane.
"Mutane galibi suna bayar da rahoton kansu game da abubuwa kamar cin abinci da halayen motsa jiki. Mutane ba koyaushe suke faɗin gaskiya ba. Suna yawan faɗin yawan motsa jiki da suke yi kuma suna rage yawan abincin da suke ci."
Wata matsala kuma ita ce illolin da ba a saba gani ba da magani zai iya haifarwa. Sau da yawa ba a rufe waɗannan a cikin samfurin da aka tsara don ƙungiyar kulawa ba.
Amma babban tsoron Dr. Neal shine cewa wannan tsarin hasashen ya dogara ne akan "kasuwanci kamar yadda aka saba." Ka yi tunanin wani babban lamari, wanda ba a zata ba kamar annobar COVID-19 wanda ke canza halayen kowa kuma yana sa mutane rashin lafiya. "Kayayyakin sarrafawa ba sa la'akari da wannan," in ji shi. Sannan, saboda waɗannan abubuwan da ƙungiyar kula da lafiya ba ta yi la'akari da su ba, sakamakon ƙarshe na gwajin na iya bambanta gaba ɗaya.
To, za a iya amfani da wannan da gaske? Me zai faru nan gaba?
Eric Topol, ƙwararre kan amfani da fasahar zamani a fannin kiwon lafiya, yana ganin ra'ayin yana da kyau, amma lokaci bai yi ba tukuna. "Ba na tsammanin gwaje-gwajen asibiti za su canza nan gaba kaɗan. Domin yana buƙatar matakai da yawa na bayanai, fiye da bayanan lafiya kawai, kamar jerin kwayoyin halitta, ƙwayoyin cuta na hanji, da bayanan muhalli."
A cewar Charles Fisher, wanda ya kafa Unlearn.AI, wanda ya fara wannan fasaha, akwai hanyoyin magance matsalolin sirrin bayanai da son zuciya. "Sirri abu ne mai sauƙi. Muna aiki ne kawai da bayanan da aka riga aka ɓoye."
Lokacin da yake magana game da son zuciya, ya ce duk da cewa ba a warware matsalar gaba ɗaya ba, bai dace da sakamakon binciken ba. Saboda binciken ba a yi shi da tsari ba, ko da akwai ɗan son zuciya a cikin bayanan, bai shafi sakamakon ba. Duk da haka, wasu ƙwararru ba su yarda da wannan ra'ayin ba. Suna cewa,Domin kuwa kana kwatanta mutum na gaske da samfurin kwamfuta, idan akwai wani kuskure a cikin wannan samfurin, zai iya shafar sakamakon kai tsaye.
Duk da haka, Unlearn.AI ta riga ta fara aiki tare da kamfanonin magunguna don tsara gwaje-gwajen asibiti don cututtukan jijiyoyi kamar Alzheimer's, Parkinson's, da Multiple sclerosis. Sun zaɓi waɗannan cututtukan a matsayin kyakkyawan wuri don farawa saboda suna da bayanai fiye da wasu. Fisher ya ce idan wata rana za a iya amfani da hanyar ga dukkan cututtuka, zai iya rage lokacin da ake ɗauka don sabbin magunguna su zo kasuwa sosai.
Saƙon Ɗauka Gida
- Tagwayen dijital samfurin kwamfuta ne na ainihin majiyyaci da ake amfani da shi a gwaje-gwajen asibiti don gwada sabbin magunguna.
- Wannan yana ba da damar amfani da waɗannan samfuran dijital maimakon amfani da ainihin mutane don ƙungiyar sarrafawa.
- Babban fa'idar wannan hanyar ita ce ƙarin mahalarta a cikin gwajin suna da damar karɓar ainihin maganin da ake gwadawa.
- Duk da haka, akwai ƙalubale kamar wahalar samun bayanai masu inganci da kuma rashin iya kwaikwayon abubuwan da ba a zata ba.
- Duk da cewa wannan fasaha tana da babban alkawari game da makomar magani, har yanzu tana cikin ƙuruciya. Idan kuna da wata damuwa ko shakku, yana da mahimmanci ku yi magana da likitan ku .
💬 Comments (0)
Har yanzu ba a buga sharhi ba. Ƙara bayanin ku anan a karon farko.
Ƙara sharhin ku