Umewahi kujiuliza ilichukua muda gani kwa kidonge hicho ulichotumia asubuhi ya leo kufikia mikono yako? Kwanza, wanafanya utafiti wa kina katika maabara. Kisha wanakijaribu kwa wanyama. Lakini kabla ya kuidhinishwa kutumika kwa wanadamu, wanapaswa kukijaribu kwa wanadamu. Hiki ndicho tunachokiita jaribio la kimatibabu. Ni mchakato mgumu sana na wa gharama kubwa.
Kwa ufupi, jaribio la kimatibabu ni nini?
Kwa ufupi, jaribio la kimatibabu hufanya kazi hivi: Watafiti huajiri wagonjwa wenye ugonjwa ambao dawa mpya iliyotengenezwa inalenga. Kisha watu hawa wanaojitolea hugawanywa katika makundi mawili bila mpangilio.
1. Kundi la kwanza linapewa dawa mpya ili kupimwa.
2. Kundi la pili , "Kikundi cha Kudhibiti", hupewa placebo ambayo haina kiambato kinachofanya kazi na inaonekana sawa kabisa na dawa. Tunaiita hii "Placebo".
Ikiwa, mwishoni mwa jaribio hili, dalili za wale waliotumia dawa mpya zimeimarika zaidi kuliko wale waliotumia placebo, basi hii inathibitisha kwamba dawa mpya inafanya kazi.
Mojawapo ya changamoto kubwa katika jaribio kama hilo ni kupata wagonjwa wa kutosha ambao wanafaa kabisa kwa jaribio hilo. Wakati mwingine hata madaktari hawajui ni majaribio gani yanayowafaa wagonjwa wao. Pia, sifa za wagonjwa wanaotaka kushiriki zinaweza zisilingane na mahitaji ya jaribio. Hata hivyo, akili bandia (AI) inaweza kurahisisha kazi hii zaidi.
Kutana na "Pacha wako wa Kidijitali"
Hebu fikiria una mfumo wako wa kompyuta, yaani, nakala yako ya kidijitali. Hiyo ndiyo inayoitwa ``Pacha wa Kidijitali''. Hizi ni ``Mifumo ya Kompyuta'' tu inayoiga kitu au mfumo halisi kwenye kompyuta. Lakini zinapoangaliwa kwa nambari, hutenda sawa kabisa na kitu halisi. Mfano bora ni wakati tanki la oksijeni kwenye chombo cha anga cha Apollo 13 lilipolipuka, NASA ilisaidia kukitengeneza kwa ``Pacha wa Kidijitali'' wa chombo hicho hicho kilichojengwa Duniani.
Sasa, wanasayansi wanaweza kuunda "Pacha wa Kidijitali" wa mwanadamu, wakipewa "data" ya kutosha. Hii inatumia teknolojia ya akili bandia inayoitwa "Kujifunza kwa Mashine". Kwa ufupi, hii inahusisha kuipa programu ya kompyuta kiasi kikubwa cha data na kuiruhusu ijifunze kutokana nayo.
Mapacha wa kidijitali wa wagonjwa huundwa kwa kufunza mifumo hii ya Kujifunza kwa Mashine kwa kutumia data kutoka kwa majaribio ya kliniki ya awali na rekodi za kibinafsi za matibabu za kila mgonjwa. Kisha mfumo huo unaweza kutabiri jinsi afya ya mgonjwa itakavyobadilika katika kipindi chote cha jaribio ikiwa atapewa placebo.Hiyo ni, kikundi cha udhibiti kinachozalishwa na kompyuta (Kikundi cha Udhibiti Kilichoigwa) huundwa kwa mgonjwa huyo huyo.
Sasa hebu tuone jinsi hii inavyofanya kazi. Tuseme mtu anayeitwa "Samadhi" amechaguliwa kuwa katika kundi linalopokea dawa mpya. "Pacha wa Kidijitali" wa Samadhi, modeli ya kompyuta, yuko katika kundi la udhibiti. modeli hiyo inatabiri nini kingetokea ikiwa Samadhi angepewa "Placebo" badala ya dawa halisi. Hatimaye, tofauti kati ya mwitikio halisi wa Samadhi kwa dawa hiyo na kile modeli alichotabiri kingetokea ikiwa angetumia "Placebo" ni kipimo cha jinsi dawa hiyo inavyofaa kwa Samadhi.
Mojawapo ya faida kubwa za njia hii ni kwamba karibu kila mtu anayeshiriki katika jaribio la kimatibabu ana fursa ya kupokea dawa mpya, kwa sababu "placebo" hupewa pacha wao wa kidijitali.
Hebu tuangalie jedwali hili ili kuona wazi faida za kutumia ``Digital Twins'' badala ya timu za udhibiti za kitamaduni.
| Tabia | Mbinu ya kitamaduni | Mbinu ya Pacha ya Kidijitali |
|---|---|---|
| Kundi la Udhibiti | Inajumuisha watu halisi. Wanapata (Placebo). | Inajumuisha mifumo ya kompyuta (Pacha wa Kidijitali). |
| Faida kwa wagonjwa | Kuna uwezekano wa 50% wa kupata placebo. Hiyo ina maana kwamba unaweza kuacha kutumia dawa mpya. | Watu wengi wana fursa ya kujaribu dawa halisi. |
| Idadi ya watu wa kujitolea wanaohitajika | Watu zaidi wanahitajika (kwa timu zote mbili). | Jaribio linaweza kufanywa na idadi ndogo ya watu. |
| Muda na gharama | Juu sana. | Inaweza kupunguzwa kwa kiasi kikubwa. |
Ingawa teknolojia hii ni nzuri, je, hakuna matatizo?
Ingawa teknolojia hii ina ahadi kubwa kwa siku zijazo, bado haijatumika sana. Huenda kukawa na sababu nzuri za hili. Kama Dkt. Daniel Neal, mtaalamu wa ``(Kujifunza kwa Mashine)'' anavyosema, mifumo hii inategemea kiasi kikubwa cha data. Pia, ni vigumu sana kupata data ya ubora wa juu kutoka kwa watu binafsi.
"Mara nyingi watu hujiripoti taarifa kuhusu mambo kama vile lishe yao na tabia zao za mazoezi. Watu huwa hawasemi ukweli kila wakati. Huwa wanazidisha kiwango cha mazoezi wanayofanya na kupunguza kiwango cha chakula kisichofaa wanachokula."
Suala jingine ni madhara yasiyotarajiwa na ya nadra ambayo dawa inaweza kusababisha. Mara nyingi hayajafunikwa na mfumo ulioundwa kwa ajili ya kundi la udhibiti.
Lakini hofu kubwa ya Dkt. Neal ni kwamba mfumo huu wa utabiri unategemea "biashara kama kawaida." Hebu fikiria tukio kubwa, lisilotarajiwa kama janga la COVID-19 ambalo hubadilisha tabia ya kila mtu na kuwafanya watu wawe wagonjwa. "Mifumo ya udhibiti haizingatii hili," anasema. Kisha, kwa sababu ya matukio haya ambayo kundi la udhibiti halikuyazingatia, matokeo ya mwisho ya jaribio yanaweza kuwa tofauti kabisa.
Kwa hivyo hii inaweza kutumika kweli? Je, wakati ujao utakuwaje?
Eric Topol, mtaalamu wa matumizi ya teknolojia ya kidijitali katika huduma ya afya, anafikiri wazo hilo ni zuri, lakini wakati bado haujafika. "Sidhani kama majaribio ya kimatibabu yatabadilika katika siku za usoni. Kwa sababu inahitaji tabaka nyingi za data, zaidi ya rekodi za afya tu, kama vile mfuatano wa jenomu, vijidudu vya utumbo, data ya mazingira."
Kulingana na Charles Fisher, mwanzilishi wa Unlearn.AI, painia katika teknolojia hii, tayari kuna suluhisho za matatizo ya faragha ya data na upendeleo. "Faragha ni rahisi. Tunafanya kazi tu na data ambayo tayari haijatambuliwa."
Anapozungumzia upendeleo, anasema kwamba ingawa suala hilo halijatatuliwa kikamilifu, halihusiani na matokeo ya utafiti. Kwa sababu tafiti hizo ni za nasibu, hata kama kuna upendeleo fulani katika data, haziathiri matokeo. Hata hivyo, baadhi ya wataalamu hawakubaliani na wazo hili. Wanasema,Kwa sababu unalinganisha mtu halisi na mfumo wa kompyuta, ikiwa kuna hitilafu yoyote katika mfumo huo, inaweza kuathiri moja kwa moja matokeo.
Hata hivyo, Unlearn.AI tayari inafanya kazi na makampuni ya dawa kubuni majaribio ya kimatibabu kwa magonjwa ya neva kama vile Alzheimer's, Parkinson's, na multiple sclerosis. Walichagua magonjwa haya kama mahali pazuri pa kuanzia kwa sababu yana data nyingi kuliko mengine. Fisher anasema kwamba ikiwa njia hiyo inaweza kutumika siku moja kwa magonjwa yote, inaweza kupunguza kwa kiasi kikubwa muda unaochukua kwa dawa mpya kuja sokoni.
Ujumbe wa Kuchukua Nyumbani
- Pacha wa kidijitali ni mfumo wa kompyuta wa mgonjwa halisi anayetumika katika majaribio ya kimatibabu yanayopima dawa mpya.
- Hii inaruhusu mifumo hii ya kidijitali kutumika badala ya kutumia watu halisi kwa ajili ya kundi la udhibiti.
- Faida kubwa ya njia hii ni kwamba washiriki wengi zaidi katika jaribio wana fursa ya kupokea dawa halisi inayojaribiwa.
- Hata hivyo, changamoto zinabaki, kama vile ugumu wa kupata data ya ubora wa juu na kutoweza kuiga matukio yasiyotarajiwa.
- Ingawa teknolojia hii ina ahadi kubwa kwa mustakabali wa dawa, bado ni changa. Ikiwa una wasiwasi au mashaka yoyote, ni muhimu kuzungumza na daktari wako .
💬 Comments (0)
Hakuna maoni ambayo yamechapishwa bado. Ongeza maoni yako hapa kwa mara ya kwanza.
Ongeza maoni yako