ഇന്ന് രാവിലെ കഴിച്ച ഗുളിക നിങ്ങളുടെ കൈകളിലെത്താൻ എത്ര സമയമെടുത്തു എന്ന് നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും ചിന്തിച്ചിട്ടുണ്ടോ? ആദ്യം, അവർ ലബോറട്ടറികളിൽ വിപുലമായ ഗവേഷണം നടത്തുന്നു. പിന്നീട് അവർ അത് മൃഗങ്ങളിൽ പരീക്ഷിക്കുന്നു. എന്നാൽ മനുഷ്യരിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് അംഗീകാരം ലഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, അവർ അത് മനുഷ്യരിൽ പരീക്ഷിക്കണം. ഇതിനെയാണ് നമ്മൾ ക്ലിനിക്കൽ ട്രയൽ എന്ന് വിളിക്കുന്നത്. ഇത് വളരെ സങ്കീർണ്ണവും ചെലവേറിയതുമായ ഒരു പ്രക്രിയയാണ്.
ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, എന്താണ് ഒരു ക്ലിനിക്കൽ ട്രയൽ?
ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, ഒരു ക്ലിനിക്കൽ ട്രയൽ ഇതുപോലെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്: പുതുതായി വികസിപ്പിച്ച മരുന്ന് ലക്ഷ്യമിടുന്ന രോഗമുള്ള രോഗികളെ ഗവേഷകർ നിയമിക്കുന്നു. ഈ സന്നദ്ധപ്രവർത്തകരെ പിന്നീട് ക്രമരഹിതമായി രണ്ട് ഗ്രൂപ്പുകളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു.
1. ആദ്യ ഗ്രൂപ്പിന് പരീക്ഷിക്കുന്നതിനായി പുതിയ മരുന്ന് നൽകുന്നു.
2. രണ്ടാമത്തെ ഗ്രൂപ്പായ "കൺട്രോൾ ഗ്രൂപ്പിന്" സജീവ ഘടകമില്ലാത്തതും മരുന്നിനോട് സാമ്യമുള്ളതുമായ ഒരു പ്ലാസിബോ നൽകുന്നു. ഇതിനെ നമ്മൾ "പ്ലാസിബോ" എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
ഈ പരീക്ഷണത്തിനൊടുവിൽ, പുതിയ മരുന്ന് കഴിച്ചവരുടെ ലക്ഷണങ്ങൾ പ്ലാസിബോ കഴിച്ചവരേക്കാൾ മെച്ചപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, പുതിയ മരുന്ന് ഫലപ്രദമാണെന്ന് ഇത് തെളിയിക്കുന്നു.
അത്തരമൊരു പരീക്ഷണത്തിലെ ഏറ്റവും വലിയ വെല്ലുവിളികളിൽ ഒന്ന്, പരീക്ഷണത്തിന് അനുയോജ്യമായ മതിയായ രോഗികളെ കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ്. ചിലപ്പോൾ ഡോക്ടർമാർക്ക് പോലും അവരുടെ രോഗികൾക്ക് ഏതൊക്കെ പരീക്ഷണങ്ങളാണ് അനുയോജ്യമെന്ന് അറിയില്ല. കൂടാതെ, പങ്കെടുക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന രോഗികളുടെ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ പരീക്ഷണത്തിന്റെ ആവശ്യകതകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടണമെന്നില്ല. എന്നിരുന്നാലും, കൃത്രിമബുദ്ധി (AI) ഈ ജോലി വളരെ എളുപ്പമാക്കിയേക്കാം.
നിങ്ങളുടെ "ഡിജിറ്റൽ ഇരട്ടയെ" കണ്ടുമുട്ടുക
നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡൽ, അതായത്, നിങ്ങളുടെ ഒരു ഡിജിറ്റൽ പകർപ്പ് ഉണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. അതാണ് "ഡിജിറ്റൽ ട്വിൻ" എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നത്. ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിലെ ഒരു യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ വസ്തുവിനെയോ സിസ്റ്റത്തെയോ അനുകരിക്കുന്ന "കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡലുകൾ" മാത്രമാണിവ. എന്നാൽ സംഖ്യാപരമായി നോക്കുമ്പോൾ, അവ യഥാർത്ഥ വസ്തുവിനെപ്പോലെ തന്നെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. അപ്പോളോ 13 ബഹിരാകാശ പേടകത്തിലെ ഒരു ഓക്സിജൻ ടാങ്ക് പൊട്ടിത്തെറിച്ചപ്പോൾ, ഭൂമിയിൽ നിർമ്മിച്ച അതേ ബഹിരാകാശ പേടകത്തിന്റെ ഒരു "ഡിജിറ്റൽ ട്വിൻ" ഉപയോഗിച്ച് നാസ അത് നന്നാക്കാൻ സഹായിച്ചു എന്നതാണ് ഏറ്റവും നല്ല ഉദാഹരണം.
ഇപ്പോൾ, ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് മതിയായ "ഡാറ്റ" നൽകി ഒരു മനുഷ്യന്റെ "ഡിജിറ്റൽ ഇരട്ട"യെ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ഇത് "മെഷീൻ ലേണിംഗ്" എന്ന കൃത്രിമ ഇന്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമിന് വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ നൽകുകയും അതിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
മുൻകാല ക്ലിനിക്കൽ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ നിന്നും ഓരോ രോഗിയുടെയും വ്യക്തിഗത മെഡിക്കൽ രേഖകളിൽ നിന്നുമുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഈ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിച്ചാണ് രോഗികളുടെ ഡിജിറ്റൽ ഇരട്ടകളെ സൃഷ്ടിക്കുന്നത്. പ്ലാസിബോ നൽകിയാൽ, പരീക്ഷണത്തിനിടയിൽ രോഗിയുടെ ആരോഗ്യം എങ്ങനെ മാറുമെന്ന് മോഡലിന് പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും.അതായത്, അതേ രോഗിക്ക് വേണ്ടി കമ്പ്യൂട്ടർ ജനറേറ്റഡ് കൺട്രോൾ ഗ്രൂപ്പ് (സിമുലേറ്റഡ് കൺട്രോൾ ഗ്രൂപ്പ്) സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു.
ഇനി ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് നോക്കാം. പുതിയ മരുന്ന് സ്വീകരിക്കുന്ന ഗ്രൂപ്പിൽ "സമാധി" എന്ന് പേരുള്ള ഒരാളെ തിരഞ്ഞെടുത്തുവെന്ന് കരുതുക. സമാധിയുടെ "ഡിജിറ്റൽ ട്വിൻ", ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡൽ, കൺട്രോൾ ഗ്രൂപ്പിലാണ്. യഥാർത്ഥ മരുന്നിന് പകരം സമാധിക്ക് ഒരു "പ്ലേസിബോ" നൽകിയാൽ എന്ത് സംഭവിക്കുമെന്ന് മോഡൽ പ്രവചിക്കുന്നു. ആത്യന്തികമായി, മരുന്നിനോടുള്ള സമാധിയുടെ യഥാർത്ഥ പ്രതികരണവും "പ്ലേസിബോ" കഴിച്ചാൽ മോഡൽ പ്രവചിച്ചതും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം സമാധിക്ക് മരുന്ന് എത്രത്തോളം ഫലപ്രദമാണെന്ന് അളക്കുന്നു.
ഈ രീതിയുടെ ഏറ്റവും വലിയ ഗുണങ്ങളിലൊന്ന്, ക്ലിനിക്കൽ ട്രയലിൽ പങ്കെടുക്കുന്ന മിക്കവാറും എല്ലാവർക്കും പുതിയ മരുന്ന് സ്വീകരിക്കാൻ അവസരമുണ്ട് എന്നതാണ്, കാരണം "പ്ലാസിബോ" അവരുടെ ഡിജിറ്റൽ ഇരട്ടകൾക്ക് നൽകുന്നു.
പരമ്പരാഗത നിയന്ത്രണ ടീമുകൾക്ക് പകരം ``ഡിജിറ്റൽ ട്വിൻസ്'' ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ വ്യക്തമായി കാണാൻ ഈ പട്ടിക നോക്കാം.
| സ്വഭാവം | പരമ്പരാഗത രീതി | ഡിജിറ്റൽ ട്വിൻ രീതി |
|---|---|---|
| നിയന്ത്രണ ഗ്രൂപ്പ് | യഥാർത്ഥ ആളുകളാണ് ഉള്ളത്. അവർക്ക് ഒരു (പ്ലേസിബോ) ലഭിക്കും. | കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡലുകൾ (ഡിജിറ്റൽ ട്വിൻസ്) ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. |
| രോഗികൾക്ക് പ്രയോജനം | പ്ലാസിബോ ലഭിക്കാൻ 50% സാധ്യതയുണ്ട്. അതായത് നിങ്ങൾക്ക് പുതിയ മരുന്ന് ഒഴിവാക്കാം. | യഥാർത്ഥ മരുന്ന് പരീക്ഷിച്ചു നോക്കാൻ പലർക്കും അവസരം ലഭിക്കാറുണ്ട്. |
| ആവശ്യമായ വളണ്ടിയർമാരുടെ എണ്ണം | (രണ്ട് ടീമുകൾക്കും) കൂടുതൽ ആളുകളെ ആവശ്യമുണ്ട്. | വളരെ കുറച്ച് ആളുകളെ മാത്രം ഉൾപ്പെടുത്തി പരിശോധന നടത്താൻ കഴിയും. |
| സമയവും ചെലവും | വളരെ ഉയർന്നത്. | ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും. |
ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ നല്ലതാണെങ്കിലും, പ്രശ്നങ്ങളില്ലേ?
ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഭാവിയിൽ വലിയ പ്രതീക്ഷകൾ നൽകുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഇത് ഇതുവരെ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെട്ടിട്ടില്ല. ഇതിന് നല്ല കാരണങ്ങളുണ്ടാകാം. ``(മെഷീൻ ലേണിംഗ്)'' എന്നതിലെ വിദഗ്ദ്ധനായ ഡോ. ഡാനിയേൽ നീൽ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നതുപോലെ, ഈ മോഡലുകൾ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. കൂടാതെ, വ്യക്തികളിൽ നിന്ന് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ നേടുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.
"ആളുകൾ പലപ്പോഴും അവരുടെ ഭക്ഷണക്രമം, വ്യായാമ ശീലങ്ങൾ തുടങ്ങിയ കാര്യങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ സ്വയം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യാറുണ്ട്. ആളുകൾ എപ്പോഴും സത്യം പറയില്ല. അവർ ചെയ്യുന്ന വ്യായാമത്തിന്റെ അളവ് അമിതമായി പറയുകയും കഴിക്കുന്ന ജങ്ക് ഫുഡിന്റെ അളവ് കുറച്ചുകാണുകയും ചെയ്യുന്നു."
മറ്റൊരു പ്രശ്നം , ഒരു മരുന്ന് ഉണ്ടാക്കുന്ന അപൂർവവും അപ്രതീക്ഷിതവുമായ പാർശ്വഫലങ്ങൾ ആണ്. നിയന്ത്രണ ഗ്രൂപ്പിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത മാതൃകയിൽ ഇവ പലപ്പോഴും ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല.
എന്നാൽ ഡോ. നീലിന്റെ ഏറ്റവും വലിയ ഭയം ഈ പ്രവചന മാതൃക "പതിവുപോലെയുള്ള കാര്യങ്ങൾ" അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണെന്നാണ്. എല്ലാവരുടെയും പെരുമാറ്റത്തിൽ മാറ്റം വരുത്തുകയും ആളുകളെ രോഗികളാക്കുകയും ചെയ്യുന്ന COVID-19 പാൻഡെമിക് പോലുള്ള ഒരു വലിയ, അപ്രതീക്ഷിത സംഭവം സങ്കൽപ്പിക്കുക. "നിയന്ത്രണ മോഡലുകൾ ഇത് കണക്കിലെടുക്കുന്നില്ല," അദ്ദേഹം പറയുന്നു. പിന്നെ, നിയന്ത്രണ ഗ്രൂപ്പ് കണക്കിലെടുക്കാത്ത ഈ സംഭവങ്ങൾ കാരണം, പരീക്ഷണത്തിന്റെ അന്തിമ ഫലങ്ങൾ പൂർണ്ണമായും വ്യത്യസ്തമായിരിക്കും.
അപ്പോൾ ഇത് ശരിക്കും ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുമോ? ഭാവിയിൽ എന്തായിരിക്കും?
ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ ഡിജിറ്റൽ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഉപയോഗത്തിൽ വിദഗ്ദ്ധനായ എറിക് ടോപോൾ ഈ ആശയം മികച്ചതാണെന്ന് കരുതുന്നു, പക്ഷേ സമയം ഇതുവരെ ശരിയായിട്ടില്ല. "സമീപഭാവിയിൽ ക്ലിനിക്കൽ പരീക്ഷണങ്ങൾ മാറുമെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നില്ല. കാരണം ഇതിന് ജീനോം സീക്വൻസുകൾ, ഗട്ട് മൈക്രോബയോം, പരിസ്ഥിതി ഡാറ്റ തുടങ്ങിയ ആരോഗ്യ രേഖകൾക്കപ്പുറം ഒന്നിലധികം ലെയർ ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്."
ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയിലെ ഒരു പയനിയറായ Unlearn.AI യുടെ സ്ഥാപകനായ ചാൾസ് ഫിഷറിന്റെ അഭിപ്രായത്തിൽ, ഡാറ്റ സ്വകാര്യതയുടെയും പക്ഷപാതത്തിന്റെയും പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് ഇതിനകം തന്നെ പരിഹാരങ്ങളുണ്ട്. "സ്വകാര്യത എളുപ്പമാണ്. ഇതിനകം അജ്ഞാതമാക്കിയ ഡാറ്റയുമായി മാത്രമേ ഞങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കൂ."
പക്ഷപാതത്തെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കുമ്പോൾ, പ്രശ്നം പൂർണ്ണമായും പരിഹരിച്ചിട്ടില്ലെങ്കിലും, പഠന ഫലങ്ങളുമായി ഇത് പ്രസക്തമല്ലെന്ന് അദ്ദേഹം പറയുന്നു. പഠനങ്ങൾ ക്രമരഹിതമാക്കിയതിനാൽ, ഡാറ്റയിൽ ചില പക്ഷപാതങ്ങൾ ഉണ്ടെങ്കിലും, അത് ഫലങ്ങളെ ബാധിക്കില്ല. എന്നിരുന്നാലും, ചില വിദഗ്ധർ ഈ ആശയത്തോട് വിയോജിക്കുന്നു. അവർ പറയുന്നു,നിങ്ങൾ ഒരു യഥാർത്ഥ വ്യക്തിയെ ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡലുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ആ മോഡലിൽ എന്തെങ്കിലും പിശക് ഉണ്ടെങ്കിൽ, അത് ഫലങ്ങളെ നേരിട്ട് ബാധിക്കും.
എന്നിരുന്നാലും, അൽഷിമേഴ്സ്, പാർക്കിൻസൺസ്, മൾട്ടിപ്പിൾ സ്ക്ലിറോസിസ് തുടങ്ങിയ ന്യൂറോളജിക്കൽ രോഗങ്ങൾക്കുള്ള ക്ലിനിക്കൽ പരീക്ഷണങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനായി Unlearn.AI ഇതിനകം തന്നെ ഫാർമസ്യൂട്ടിക്കൽ കമ്പനികളുമായി സഹകരിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ട്. മറ്റുള്ളവയേക്കാൾ കൂടുതൽ ഡാറ്റ അവരുടെ കൈവശമുള്ളതിനാൽ അവർ ഈ രോഗങ്ങളെ ആരംഭിക്കാൻ നല്ലൊരു സ്ഥലമായി തിരഞ്ഞെടുത്തു. എല്ലാ രോഗങ്ങൾക്കും ഈ രീതി ഒരു ദിവസം പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, പുതിയ മരുന്നുകൾ വിപണിയിലെത്താൻ എടുക്കുന്ന സമയം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഫിഷർ പറയുന്നു.
വീട്ടിലേക്ക് കൊണ്ടുപോകുന്ന സന്ദേശം
- പുതിയ മരുന്നുകൾ പരീക്ഷിക്കുന്നതിനായി ക്ലിനിക്കൽ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു യഥാർത്ഥ രോഗിയുടെ കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡലാണ് ഡിജിറ്റൽ ഇരട്ട .
- നിയന്ത്രണ ഗ്രൂപ്പിനായി യഥാർത്ഥ ആളുകളെ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് പകരം ഈ ഡിജിറ്റൽ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു.
- ഈ രീതിയുടെ ഒരു പ്രധാന നേട്ടം, പരീക്ഷണത്തിൽ പങ്കെടുക്കുന്ന കൂടുതൽ പേർക്ക് പരീക്ഷിക്കപ്പെടുന്ന യഥാർത്ഥ മരുന്ന് സ്വീകരിക്കാൻ അവസരം ലഭിക്കുന്നു എന്നതാണ്.
- എന്നിരുന്നാലും, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ നേടുന്നതിലെ ബുദ്ധിമുട്ട്, അപ്രതീക്ഷിത സംഭവങ്ങളെ മാതൃകയാക്കാനുള്ള കഴിവില്ലായ്മ തുടങ്ങിയ വെല്ലുവിളികൾ അവശേഷിക്കുന്നു.
- വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിന്റെ ഭാവിക്ക് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ വലിയ വാഗ്ദാനങ്ങൾ നൽകുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഇത് ഇപ്പോഴും ശൈശവാവസ്ഥയിലാണ്. നിങ്ങൾക്ക് എന്തെങ്കിലും ആശങ്കകളോ സംശയങ്ങളോ ഉണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ ഡോക്ടറുമായി സംസാരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.
💬 Comments (0)
ഇതുവരെ അഭിപ്രായങ്ങളൊന്നും പോസ്റ്റ് ചെയ്തിട്ടില്ല. ആദ്യമായി നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായം ഇവിടെ ചേർക്കുക.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായം ചേർക്കുക