"Cêwîka dîjîtal" a te? Teknolojiya herî dawî ku dê ceribandina dermanan biguherîne (Cêwîka Dîjîtal)

Gelo te qet meraq kiriye ku çiqas dem girt heta ku ew heba ku te îro sibê vexwar bigihîje destên te? Pêşî, ew di laboratuwaran de lêkolînên berfireh dikin. Piştre ew li ser heywanan diceribînin. Lê berî ku ew ji bo karanîna li ser mirovan werin pejirandin, divê ew li ser mirovan biceribînin. Ev tiştê ku em jê re dibêjin ceribandina klînîkî ye. Ew pêvajoyek pir tevlihev û biha ye.

Bi kurtasî, ceribandineke klînîkî çi ye?

Bi gotineke hêsan, ceribandineke klînîkî wiha dixebite: Lêkolîner nexweşên bi nexweşiya ku dermanê nû hatiye pêşxistin hedef digire, digirin. Dûv re ev dilxwaz bi awayekî rasthatî li du koman têne dabeş kirin.

1. Dermanê nû yê ku were ceribandin didin koma yekem .

2. Koma duyem , "Koma Kontrolê", plaseboyek distîne ku tê de hêmana çalak tune ye û tam dişibihe dermanê. Em vê yekê wekî "Placebo" bi nav dikin.

Eger di dawiya vê ceribandinê de, nîşanên kesên ku dermanê nû girtine ji yên ku plasebo girtine bêtir baştir bûne, ev yek îspat dike ku dermanê nû bi bandor e.

Yek ji mezintirîn zehmetiyên di ceribandineke wiha de ew e ku meriv têra xwe nexweşên ku bi tevahî ji bo ceribandinê guncaw in bibîne. Carinan bijîşk jî nizanin kîjan ceribandin ji bo nexweşên wan guncaw in. Her wiha, taybetmendiyên nexweşên ku dixwazin beşdar bibin dibe ku li gorî hewcedariyên ceribandinê nebin. Lêbelê, zekaya sûnî (AI) dikare vê peywirê pir hêsantir bike.

"Cêwîyê Dîjîtal" ê xwe bibînin

Xeyal bike ku modela komputerê te heye, ango kopiyek dîjîtal a xwe. Ev tiştê ku jê re "Cêwîyê Dîjîtal" tê gotin e. Ev tenê "Modelên Komputerê" ne ku tiştekî an pergalek cîhana rastîn li ser komputerê simul dikin. Lê gava ku bi hejmarî têne temaşekirin, ew tam mîna tiştê rastîn tevdigerin. Mînaka herî baş ev e ku dema ku tankek oksîjenê li ser keştîya fezayê ya Apollo 13 teqiya, NASA bi "Cêwîyê Dîjîtal" a heman keştîya fezayê ya li ser Erdê hatî çêkirin alîkariya tamîrkirina wê kir.

Niha, zanyar dikarin "Cêwîyekî Dîjîtal" ê mirovekî biafirînin, bi dayîna "daneyên" têr. Ev teknolojiyeke zekaya sûnî bi kar tîne ku jê re "Fêrbûna Makîneyê" tê gotin. Bi kurtasî, ev tê vê wateyê ku bernameyek komputerê gelek daneyan bide û bihêle ku ew ji wan fêr bibe.

Cêwîyên Dîjîtal ên nexweşan bi rêya perwerdekirina van modelên Fêrbûna Makîneyê bi karanîna daneyên ji ceribandinên klînîkî yên berê û tomarên bijîşkî yên kesane yên her nexweşek têne afirandin. Dûv re model dikare pêşbînî bike ka tenduristiya nexweşek dê di dema ceribandinê de çawa biguhere ger plaseboyek bidin wan.Ango, komeke kontrolê ya ji hêla komputerê ve hatî çêkirin (Koma Kontrolê ya Sîmulasyonkirî) ji bo heman nexweş tê afirandin.

Niha em bibînin ka ev çawa dixebite. Ferz bikin ku kesek bi navê "Samadhi" tê hilbijartin ku di koma ku dermanek nû werdigire de be. "Cêwîka Dîjîtal" a Samadhi, modelek komputerê ye, di koma kontrolê de ye. Model pêşbînî dike ka dê çi bibe ger li şûna dermanê rastîn, "Placebo" ji Samadhi re were dayîn. Di dawiyê de, cûdahiya di navbera bersiva rastîn a Samadhi ya li hember derman û tiştê ku model pêşbînî kiriye ku dê çi bibe ger wî "Placebo" bigire, pîvanek e ku derman çiqas bandorker e ji bo Samadhi.

Werin em li vê tabloyê binêrin da ku feydeyên karanîna "Cêwîyên Dîjîtal" li şûna tîmên kontrolê yên kevneşopî bi zelalî bibînin.

Her çend ev teknoloji baş be jî, gelo pirsgirêk tune ne?

Her çend ev teknoloji ji bo pêşerojê sozek mezin dide jî, hîn bi berfirehî nehatiye bikar anîn. Dibe ku sedemên baş ji bo vê yekê hebin. Wekî ku Dr. Daniel Neal, pisporek di "(Fêrbûna Makîneyê)" de destnîşan dike, ev model li ser mîqdarên mezin ên daneyan disekinin. Her wiha, pir dijwar e ku meriv daneyên bi kalîte bilind ji kesan bi dest bixe.

Pirsgirêkek din jî bandorên alî yên kêm û neçaverêkirî ne ku dermanek dikare çêbike. Ev pir caran di modela ku ji bo koma kontrolê hatî çêkirin de nayên vegirtin.

Lê tirsa herî mezin a Dr. Neal ew e ku ev modela pêşbînîkirinê li ser "karsaziya asayî" hatiye avakirin. Bûyerek mezin û neçaverêkirî mîna pandemiya COVID-19 xeyal bikin ku tevgerên her kesî diguherîne û mirovan nexweş dike. Ew dibêje, "Modelên kontrolê vê yekê li ber çavan nagirin." Dûv re, ji ber van bûyerên ku koma kontrolê li ber çavan negirtine, encamên dawî yên ceribandinê dikarin bi tevahî cûda bin.

Ji ber vê yekê ev bi rastî dikare were bikar anîn? Pêşeroj dê çi bigire?

Eric Topol, pisporek di warê bikaranîna teknolojiya dîjîtal di lênêrîna tenduristiyê de, difikire ku ev fikir pir baş e, lê hîn dem nehatiye. "Ez nafikirim ku ceribandinên klînîkî di pêşeroja nêzîk de biguherin. Ji ber ku ew ji bilî tomarên tenduristiyê, wekî rêzikên genomê, mîkrobioma rûvî, daneyên jîngehê, gelek tebeqeyên daneyan hewce dike."

Li gorî Charles Fisher, damezrînerê Unlearn.AI, ku pêşengek di vê teknolojiyê de ye, ji bo pirsgirêkên nepeniya daneyan û alîgirtinê çareserî hene. "Nepenî hêsan e. Em tenê bi daneyên ku berê hatine anonîm kirin dixebitin."

Dema ku behsa alîgiriyê dike, ew dibêje ku her çend pirsgirêk bi tevahî nehatiye çareserkirin jî, ew ne girîng e ji bo encamên lêkolînê. Ji ber ku lêkolîn bi awayekî rasthatî têne hilbijartin, her çend di daneyan de hin alîgir hebin jî, ew bandorê li encaman nake. Lêbelê, hin pispor bi vê ramanê razî nînin. Ew dibêjin,Ji ber ku hûn mirovekî rastîn bi modelek komputerê re berawird dikin, heke di wê modelê de çewtiyek hebe, ew dikare rasterast bandorê li encaman bike.

Lêbelê, Unlearn.AI ji niha ve bi şîrketên dermanan re dixebite da ku ceribandinên klînîkî ji bo nexweşiyên neurolojîk ên wekî Alzheimer, Parkinson û skleroza pirjimar sêwirîne. Wan ev nexweşî wekî cîhek baş ji bo destpêkirinê hilbijartin ji ber ku daneyên wan ji yên din bêtir in. Fisher dibêje ku ger ev rêbaz rojekê li ser hemî nexweşiyan were sepandin, ew dikare dema ku dermanên nû derdikevin bazarê bi girîngî kêm bike.