A keni menduar ndonjëherë se sa kohë ju desh që pilula që e morët këtë mëngjes të arrinte në duart tuaja? Së pari, ata bëjnë kërkime të gjera në laboratorë. Pastaj e testojnë atë në kafshë. Por, përpara se të miratohen për përdorim te njerëzit, duhet ta testojnë atë te njerëzit. Kjo është ajo që ne e quajmë provë klinike. Është një proces shumë i ndërlikuar dhe i kushtueshëm.
Thënë thjesht, çfarë është një provë klinike?
Me fjalë të thjeshta, një provë klinike funksionon kështu: Studiuesit rekrutojnë pacientë me sëmundjen që synon ilaçi i sapo zhvilluar. Këta vullnetarë më pas ndahen rastësisht në dy grupe.
1. Grupit të parë i jepet ilaçi i ri që do të testohet.
2. Grupit të dytë , "Grupit të Kontrollit", i jepet një placebo që nuk ka përbërës aktiv dhe duket tamam si ilaçi. Ne e quajmë këtë "Placebo".
Nëse, në fund të këtij testimi, simptomat e atyre që morën ilaçin e ri janë përmirësuar më shumë sesa të atyre që morën placebo, atëherë kjo vërteton se ilaçi i ri është efektiv.
Një nga sfidat më të mëdha në një provë të tillë është gjetja e një numri të mjaftueshëm pacientësh që janë saktësisht të përshtatshëm për provën. Ndonjëherë edhe mjekët nuk e dinë se cilat prova janë të përshtatshme për pacientët e tyre. Gjithashtu, karakteristikat e pacientëve që duan të marrin pjesë mund të mos përputhen me kërkesat e provës. Megjithatë, inteligjenca artificiale (IA) mund ta bëjë këtë detyrë shumë më të lehtë.
Takoni "Binjakun tuaj Dixhital"
Imagjinoni sikur keni modelin tuaj të kompjuterit, domethënë një kopje dixhitale të vetes. Kjo quhet "Binjak Dixhital". Këto janë thjesht "Modele Kompjuterike" që simulojnë një objekt ose sistem të botës reale në një kompjuter. Por kur shihen numerikisht, ato sillen tamam si gjëja reale. Shembulli më i mirë është kur shpërtheu një bombol oksigjeni në anijen kozmike Apollo 13, NASA ndihmoi në riparimin e saj me një "Binjak Dixhital" të së njëjtës anije kozmike të ndërtuar në Tokë.
Tani, shkencëtarët mund të krijojnë një "Binjak Dixhital" të një qenieje njerëzore, duke pasur parasysh mjaftueshëm "të dhëna". Kjo përdor një teknologji të inteligjencës artificiale të quajtur "Mësim Automatik". Thënë thjesht, kjo përfshin dhënien e një sasie të madhe të dhënash një programi kompjuterik dhe lejimin e tij për të mësuar prej tyre.
Binjakët dixhitalë të pacientëve krijohen duke trajnuar këto modele të Mësimit Automatik duke përdorur të dhëna nga provat klinike të mëparshme dhe të dhënat personale mjekësore të secilit pacient. Modeli më pas mund të parashikojë se si do të ndryshojë shëndeti i një pacienti gjatë rrjedhës së provës nëse atij i jepet një placebo. Kjo do të thotë që për atë pacient krijohet një grup kontrolli i gjeneruar nga kompjuteri.
Tani le të shohim se si funksionon kjo. Le të themi se dikush i quajtur "Samadhi" zgjidhet të jetë në grupin që merr një ilaç të ri. "Binjaku Dixhital" i Samadhit, një model kompjuterik, është në grupin e kontrollit. Modeli parashikon se çfarë do të ndodhte nëse Samadhit do t'i jepej një "Placebo" në vend të ilaçit aktual. Në fund të fundit, ndryshimi midis përgjigjes aktuale të Samadhit ndaj ilaçit dhe asaj që modeli parashikoi se do të ndodhte nëse ai do të merrte "Placebon" është një masë se sa efektiv është ilaçi për Samadhin.
Një nga avantazhet më të mëdha të kësaj metode është se pothuajse të gjithë ata që marrin pjesë në një provë klinike kanë mundësinë të marrin ilaçin e ri, sepse "placebo" i jepet binjakut të tyre dixhital.
Le ta shohim këtë tabelë për të parë qartë përfitimet e përdorimit të "Binjakëve Dixhitalë" në vend të ekipeve tradicionale të kontrollit.
| Karakteristikë | Metoda tradicionale | Metoda e Binjakëve Dixhitalë |
|---|---|---|
| Grupi i Kontrollit | Përbëhet nga njerëz të vërtetë. Ata marrin një (Placebo). | Përbëhet nga modele kompjuterike (Binjakë Dixhitalë). |
| Avantazhi për pacientët | Ka një shans prej 50% për të marrë një placebo. Kjo do të thotë që mund ta anashkalosh ilaçin e ri. | Shumë njerëz kanë mundësinë të provojnë ilaçin e vërtetë. |
| Numri i vullnetarëve të nevojshëm | Nevojiten më shumë njerëz (për të dyja ekipet). | Testi mund të kryhet me një numër të vogël njerëzish. |
| Koha dhe kostoja | Shumë i lartë. | Mund të reduktohet ndjeshëm. |
Edhe pse kjo teknologji është e mirë, a nuk ka probleme?
Edhe pse kjo teknologji premton shumë për të ardhmen, ajo ende nuk është përdorur gjerësisht. Mund të ketë arsye të mira për këtë. Siç thekson Dr. Daniel Neal, një ekspert në "(Mësimin Automatik)", këto modele mbështeten në sasi të mëdha të dhënash. Gjithashtu, është shumë e vështirë të merren të dhëna me cilësi të lartë nga individët.
"Njerëzit shpesh raportojnë vetë informacione rreth gjërave të tilla si dieta dhe zakonet e tyre të ushtrimeve. Njerëzit nuk e thonë gjithmonë të vërtetën. Ata kanë tendencë ta ekzagjerojnë sasinë e ushtrimeve që bëjnë dhe ta nënvlerësojnë sasinë e ushqimit të shpejtë që hanë."
Një problem tjetër janë efektet anësore të rralla dhe të papritura që mund të shkaktojë një ilaç. Këto shpesh nuk mbulohen nga modeli i hartuar për grupin e kontrollit.
Por frika më e madhe e Dr. Neal është se ky model parashikues bazohet në "vazhdimin e punës si zakonisht". Imagjinoni një ngjarje të madhe dhe të papritur si pandemia COVID-19 që ndryshon sjelljen e të gjithëve dhe i sëmur njerëzit. "Modelet e kontrollit nuk e marrin parasysh këtë", thotë ai. Pastaj, për shkak të këtyre ngjarjeve që grupi i kontrollit nuk i mori parasysh, rezultatet përfundimtare të eksperimentit mund të jenë krejtësisht të ndryshme.
Pra, a mund të përdoret vërtet kjo? Çfarë do të sjellë e ardhmja?
Eric Topol, një ekspert në përdorimin e teknologjisë dixhitale në kujdesin shëndetësor, mendon se ideja është e shkëlqyer, por ende nuk është koha e duhur. "Nuk mendoj se provat klinike do të ndryshojnë në të ardhmen e afërt. Sepse kërkon shtresa të shumëfishta të dhënash, përtej vetëm të dhënave shëndetësore, siç janë sekuencat e gjenomit, mikrobioma e zorrëve, të dhënat mjedisore."
Sipas Charles Fisher, themeluesit të Unlearn.AI, një pionier në këtë teknologji, tashmë ekzistojnë zgjidhje për problemet e privatësisë së të dhënave dhe paragjykimeve. "Privatësia është e lehtë. Ne punojmë vetëm me të dhëna që janë anonimizuar tashmë."
Kur bëhet fjalë për paragjykimin, ai thotë se, megjithëse çështja nuk është zgjidhur plotësisht, ajo nuk është e rëndësishme për rezultatet e studimit. Meqenëse studimet janë të rastësishme, çdo paragjykim në të dhëna nuk duhet të ndikojë në rezultate. Por disa ekspertë nuk janë dakord. Ata thonë se, meqenëse po krahasoni një person real me një model kompjuterik, çdo gabim në model mund të ndikojë drejtpërdrejt në rezultate .
Megjithatë, Unlearn.AI tashmë po punon me kompani farmaceutike për të hartuar prova klinike për sëmundje neurologjike si Alzheimeri, Parkinson dhe skleroza e shumëfishtë. Ata i zgjodhën këto sëmundje si një vend të mirë për të filluar sepse kanë më shumë të dhëna se të tjerat. Fisher thotë se nëse metoda një ditë mund të zbatohet për të gjitha sëmundjet, kjo mund ta zvogëlojë ndjeshëm kohën që duhet që ilaçet e reja të dalin në treg.
Mesazh për t’u marrë me vete
- Një binjak dixhital është një model kompjuterik i një pacienti të vërtetë që përdoret në sprovat klinike që testojnë barna të reja.
- Kjo lejon që këto modele dixhitale të përdoren në vend të përdorimit të njerëzve të vërtetë për grupin e kontrollit.
- Një avantazh i madh i kësaj metode është se më shumë pjesëmarrës në provë kanë mundësinë të marrin ilaçin që po testohet.
- Megjithatë, mbeten sfida, të tilla si vështirësia e marrjes së të dhënave me cilësi të lartë dhe pamundësia për të modeluar ngjarje të papritura.
- Edhe pse kjo teknologji premton shumë për të ardhmen e mjekësisë, ajo është ende në hapat e para. Nëse keni ndonjë shqetësim ose dyshim, është e rëndësishme të flisni me mjekun tuaj .
💬 අදහස් (0)
තවමත් කිසිදු අදහසක් පළ කර නොමැත. ඔබේ අදහස පළමු වරට මෙහි එක් කරන්න.
ඔබේ අදහස එක් කරන්න