Hues du dech jeemools gefrot, wéi laang et gedauert huet, bis déi Pëll, déi s du haut de Moie geholl hues, an deng Hänn gelant ass? Als éischt maache se extensiv Fuerschung a Laboratoiren. Dann testen se se un Déieren. Mee ier se fir d'Benotzung beim Mënsch zougelooss kënne ginn, musse se se un Mënschen testen. Dat nennen mir eng klinesch Studie. Et ass e ganz komplizéierten an deieren Prozess.
Einfach ausgedréckt, wat ass eng klinesch Studie?
Einfach ausgedréckt funktionéiert eng klinesch Studie sou: Fuerscher rekrutéieren Patienten mat der Krankheet, op déi dat nei entwéckelt Medikament abzielt. Dës Fräiwëlleger ginn dann zoufälleg an zwou Gruppen opgedeelt.
1. Déi éischt Grupp kritt dat neit Medikament, dat getest soll ginn.
2. Déi zweet Grupp , d'„Kontrollgrupp“, kritt e Placebo, deen keen aktiven Zutat huet a genee sou ausgesäit wéi d'Medikament. Mir nennen dat „Placebo“.
Wann sech um Enn vun dëser Studie d'Symptomer vun deenen, déi dat neit Medikament geholl hunn, méi verbessert hunn wéi vun deenen, déi de Placebo geholl hunn, dann beweist dat, datt dat neit Medikament effektiv ass.
Eng vun de gréissten Erausfuerderungen an esou enger Studie ass et, genuch Patienten ze fannen, déi genau déi richteg fir d'Studie sinn. Heiansdo wëssen och d'Dokteren net, wéi eng Studien déi richteg fir hir Patienten sinn. Ausserdeem kënnen d'Charakteristike vun de Patienten, déi matmaache wëllen, net mat den Ufuerderunge vun der Studie iwwereneestëmmen. Kënschtlech Intelligenz (KI) kéint dës Aufgab awer vill méi einfach maachen.
Trefft Ären "Digitalen Zwilling"
Stellt Iech vir, Dir hutt Äert eegent Computermodell, also eng digital Kopie vun Iech selwer. Dat ass wat een en "Digital Twin" nennt. Dëst sinn einfach "Computermodeller", déi en Objet oder System aus der realer Welt op engem Computer simuléieren. Mee wann se numeresch gekuckt ginn, behuelen se sech genee wéi déi richteg Saach. Dat bescht Beispill ass, wéi en Sauerstofftank vun der Apollo 13 Raumschëff explodéiert ass, an d'NASA huet dobäi gehollef, en mat engem "Digital Twin" vum selwechte Raumschëff, deen op der Äerd gebaut gouf, ze reparéieren.
Elo kënne Wëssenschaftler en "Digitalen Zwilling" vun engem Mënsch kreéieren, wa se genuch "Donnéeën" kréien. Dëst benotzt eng kënschtlech Intelligenztechnologie mam Numm "Machine Learning". Einfach ausgedréckt geet et dorëms, engem Computerprogramm eng grouss Quantitéit un Donnéeën ze ginn an et dovunner ze léieren.
Digital Zwillinge vu Patienten ginn erstallt andeems dës Maschinnléiermodeller mat Daten aus fréiere klineschen Studien an de perséinleche medizinesche Dossieren vun all Patient trainéiert ginn. De Modell kann dann viraussoen, wéi sech d'Gesondheet vun engem Patient am Laf vun der Studie ännert, wann hien e Placebo kritt.Dat heescht, fir dee selwechte Patient gëtt eng computergeneréiert Kontrollgrupp (Simuléiert Kontrollgrupp) erstallt.
Elo kucke mer emol, wéi dat funktionéiert. Loosst eis soen, een mam Numm "Samadhi" gëtt an d'Grupp ausgewielt, déi en neit Medikament kritt. Dem Samadhi säin "Digital Twin", e Computermodell, ass an der Kontrollgrupp. De Modell predizéiert, wat géif geschéien, wann de Samadhi e "Placebo" amplaz vum aktuellen Medikament géif kréien. Schlussendlech ass den Ënnerscheed tëscht dem Samadhi senger tatsächlecher Reaktioun op d'Medikament an deem, wat de Modell virausgesot huet, wann hien de "Placebo" géif huelen, e Mooss dofir, wéi effektiv d'Medikament fir de Samadhi ass.
Ee vun de gréissten Virdeeler vun dëser Method ass, datt bal jiddereen, deen un enger klinescher Studie deelhëlt, d'Méiglechkeet huet, dat neit Medikament ze kréien, well de "Placebo" sengem digitalen Zwilling ginn gëtt.
Kucke mer eis dës Tabelle un, fir d'Virdeeler vun der Benotzung vun "Digital Twins" amplaz vun traditionelle Kontrollteams kloer ze gesinn.
| Charakteristik | Traditionell Method | Digital Zwilling Method |
|---|---|---|
| Kontrollgrupp | Besteet aus richtege Leit. Si kréien e (Placebo). | Besteet aus Computermodeller (Digital Twins). |
| Virdeel fir Patienten | Et gëtt eng 50% Chance, e Placebo ze kréien. Dat heescht, Dir kënnt dat neit Medikament ausloossen. | Vill Leit hunn d'Méiglechkeet, déi richteg Medizin auszeprobéieren. |
| Zuel vun de benötigten Fräiwëllegen | Et gi méi Leit gebraucht (fir béid Équipen). | Den Test kann mat enger klenger Zuel vu Leit duerchgefouert ginn. |
| Zäit a Käschten | Ganz héich. | Kann däitlech reduzéiert ginn. |
Och wann dës Technologie gutt ass, gëtt et keng Problemer?
Och wann dës Technologie villverspriechend fir d'Zukunft hält, gouf se nach net wäit verbreet agesat. Et kéinte gutt Grënn dofir ginn. Wéi den Dr. Daniel Neal, en Expert am Beräich "(Maschinnléieren), betount, baséieren dës Modeller op grousse Quantitéiten un Daten. Ausserdeem ass et ganz schwéier, héichqualitativ Daten vun Eenzelpersounen ze kréien.
"D'Leit mellen dacks selwer Informatiounen iwwer Saachen ewéi hir Ernährung an hir Sportgewunnechten. D'Leit soen net ëmmer d'Wourecht. Si tendéieren dozou, d'Quantitéit u Sport, déi se maachen, ze iwwerdreiwen an d'Quantitéit u Junkfood, déi se iessen, ze ënnerschätzen."
En anert Thema sinn déi rar, onerwaart Niewewierkungen , déi e Medikament verursaache kann. Dës ginn dacks net vum Modell ofgedeckt, dat fir d'Kontrollgrupp entwéckelt gouf.
Mä dem Dr. Neal seng gréisst Angscht ass, datt dëst prognostizéiert Modell op "Business as usual" baséiert. Stellt Iech e grousst, onerwaart Evenement wéi d'COVID-19 Pandemie vir, dat d'Verhale vun all Mënsch ännert a Leit krank mécht. "Kontrollmodeller berécksiichtegen dat net", seet hien. Dann, wéinst dësen Evenementer, déi d'Kontrollgrupp net berécksiichtegt huet, kéinten déi endgülteg Resultater vum Experiment komplett anescht sinn.
Kann dat also wierklech benotzt ginn? Wat bréngt d'Zukunft?
Den Eric Topol, en Expert fir d'Benotzung vun digitaler Technologie am Gesondheetswiesen, mengt d'Iddi wier gutt, awer d'Zäit wier nach net reif. "Ech mengen net, datt sech klinesch Studien an nächster Zukunft änneren. Well et méi Schichten vun Daten erfuerdert, déi iwwer d'Gesondheetsdossieren erausgoen, wéi zum Beispill Genomsequenzen, Darmmikrobiom, Ëmweltdaten."
Laut dem Charles Fisher, Grënner vun Unlearn.AI, engem Pionéier an dëser Technologie, gëtt et scho Léisunge fir d'Problemer vum Dateschutz a Viruerteeler. "Dateschutz ass einfach. Mir schaffen nëmme mat Daten, déi scho anonymiséiert goufen."
Wann hie vu Bias schwätzt, seet hien, datt obwuel d'Thema net komplett geléist ass, et net relevant fir d'Resultater vun der Studie ass. Well d'Studien randomiséiert sinn, beaflosst et d'Resultater net, och wann et e bësse Bias an den Donnéeën gëtt. Wéi och ëmmer, e puer Experten sinn net averstanen mat dëser Iddi. Si soen,Well Dir eng richteg Persoun mat engem Computermodell vergläicht, kann e Feeler an deem Modell direkt d'Resultater beaflossen.
Unlearn.AI schafft awer scho mat pharmazeutesche Firmen zesummen, fir klinesch Studien fir neurologesch Krankheeten wéi Alzheimer, Parkinson a Multiple Sklerose ze designen. Si hunn dës Krankheeten als e gudde Startpunkt gewielt, well se méi Donnéeën hunn wéi aner. De Fisher seet, datt wann d'Method eng Kéier op all Krankheeten ugewannt ka ginn, kéint se d'Zäit, déi et dauert, bis nei Medikamenter op de Maart kommen, däitlech verkierzen.
Botschaft fir doheem
- En digitalen Zwilling ass e Computermodell vun engem richtege Patient, deen a klineschen Studien benotzt gëtt, fir nei Medikamenter ze testen.
- Dëst erlaabt et, dës digital Modeller ze benotzen, amplaz richteg Leit als Kontrollgrupp ze benotzen.
- E groussen Avantage vun dëser Method ass, datt méi Participanten un der Studie d'Méiglechkeet hunn, dat tatsächlecht Medikament ze kréien, dat getest gëtt.
- Wéi och ëmmer, et bleiwen Erausfuerderungen, wéi d'Schwieregkeet, qualitativ héichwäerteg Donnéeën ze kréien an d'Onméiglechkeet, onerwaart Eventer ze modelléieren.
- Och wann dës Technologie villverspriechend fir d'Zukunft vun der Medizin ass, ass se nach an hire Kannerjoren. Wann Dir Bedenken oder Zweifel hutt, ass et wichteg , mat Ärem Dokter ze schwätzen .
💬 Comments (0)
Keng Kommentare goufen nach gepost. Füügt Äre Kommentar hei fir d'éischte Kéier.
Füügt Äre Kommentar