האָט איר זיך שוין אַמאָל געוואונדערט ווי לאַנג עס האָט גענומען ביז יענע פּיל וואָס איר האָט גענומען היינט אינדערפרי איז אָנגעקומען אין אייערע הענט? ערשטנס, טוען זיי ברייטע פאָרשונג אין לאַבאָראַטאָריעס. דערנאָך פּרובירן זיי עס אויף בעלי חיים. אָבער איידער זיי קענען באַשטעטיקט ווערן פֿאַר נוצן אין מענטשן, מוזן זיי עס פּרובירן אויף מענטשן. דאָס איז וואָס מיר רופן אַ קלינישע פּראָצעס. דאָס איז אַ זייער קאָמפּליצירטער און טייַערער פּראָצעס.
פשוט געזאגט, וואָס איז אַ קלינישע פּראָצעס?
אין פּשוטע ווערטער, אַרבעט אַ קלינישע פּראָבע אַזוי: פֿאָרשער רעקרוטירן פּאַציענטן מיט דער קראַנקייט וואָס די נײַ-אַנטוויקלטע מעדיצין צילט אויף. די וואָלונטירן ווערן דאַן צופֿעליק צעטיילט אין צוויי גרופּעס.
1. די ערשטע גרופּע באַקומט די נייע מעדיצין צו ווערן געטעסט.
2. די צווייטע גרופע , די "קאנטראל גרופע", באקומט א פּלאַצעבאָ וואָס האט נישט קיין אַקטיוון אינהאַלט און זעט אויס פּונקט ווי די מעדיצין. מיר רופן דאָס "פּלצעבאָ".
אויב, ביים סוף פון דעם שטודיע, די סימפּטאָמען פון די וואָס האָבן גענומען די נייע מעדיצין האָבן זיך מער פֿאַרבעסערט ווי די וואָס האָבן גענומען די פּלאַסעבאָ, דאַן באַווייַזט דאָס אַז די נייע מעדיצין איז עפֿעקטיוו.
איינע פון די גרעסטע שוועריקייטן אין אזא שטודיע איז צו געפינען גענוג פאציענטן וואס זענען פונקט ריכטיג פאר דער שטודיע. מאנchmal ווייסן אפילו דאקטוירים נישט וועלכע שטודיעס זענען ריכטיג פאר זייערע פאציענטן. אויך, די אייגנשאפטן פון די פאציענטן וואס ווילן זיך באטייליקן קענען נישט שטימען מיט די באדערפענישן פון דער שטודיע. אבער, קינסטלעכע אינטעליגענץ (AI) קען מאכן די אויפגאבע פיל גרינגער.
טרעפט אייער "דיגיטאַל צווילינג"
שטעלט זיך פאר אז איר האט אייער אייגענעם קאמפיוטער מאדעל, דאס הייסט, א דיגיטאלע קאפיע פון זיך. דאס איז וואס מען רופט א "דיגיטאלע צווילינג". דאס זענען פשוט "קאמפיוטער מאדעלן" וואס סימולירן אן עכטן אביעקט אדער סיסטעם אויף א קאמפיוטער. אבער ווען מען קוקט אויף זיי נומעריש, פירן זיי זיך אויף פונקט ווי די עכטע זאך. דער בעסטער ביישפיל איז ווען א זויערשטאף טאנק אויף דער אפאלא 13 ספעיסשיפ האט עקספלאדירט, האט נאס"א געהאלפן עס פאררעכטן מיט א "דיגיטאלע צווילינג" פון דער זעלבער ספעיסשיפ געבויט אויף דער ערד.
איצט קענען וויסנשאפטלער שאַפֿן אַ "דיגיטאַל צווילינג" פֿון אַ מענטש, אויב מען גיט גענוג "דאַטן". דאָס ניצט אַ קינסטלעכע אינטעליגענץ טעכנאָלאָגיע גערופֿן "מאַשין לערנען". פשוט געזאָגט, דאָס באַדייט געבן אַ קאָמפּיוטער פּראָגראַם אַ גרויסע מאָס דאַטן און לאָזן עס לערנען פֿון דעם.
דיגיטאַלע צווילינגען פון פּאַציענטן ווערן באשאפן דורך טרענירן די מאַשין לערנען מאָדעלן ניצנדיק דאַטן פון פריערדיקע קלינישע שטודיעס און יעדן פּאַציענט'ס פּערזענלעכע מעדיצינישע רעקאָרדס. דער מאָדעל קען דעמאָלט פאָרויסזאָגן ווי אַ פּאַציענט'ס געזונט וועט זיך ענדערן איבער דעם גאַנג פון דער שטודיע אויב זיי באַקומען אַ פּלאַסעבאָ.דאָס הייסט, אַ קאָמפּיוטער-גענערירטע קאָנטראָל גרופּע (סימולירטע קאָנטראָל גרופּע) ווערט באשאפן פֿאַר יענעם זעלבן פּאַציענט.
איצט לאָמיר זען ווי דאָס אַרבעט. לאָמיר זאָגן אַז עמעצער מיטן נאָמען "סאַמאַדהי" ווערט אויסגעקליבן צו זיין אין דער גרופּע וואָס באַקומט אַ נייע מעדיצין. סאַמאַדהי'ס "דיגיטאַלער צווילינג," אַ קאָמפּיוטער מאָדעל, איז אין דער קאָנטראָל גרופּע. דער מאָדעל פאָרויסזאָגט וואָס וואָלט פּאַסירן אויב סאַמאַדהי וואָלט באַקומען אַ "פּלאַסעבאָ" אַנשטאָט די פאַקטישע מעדיצין. לעסאָף, דער חילוק צווישן סאַמאַדהי'ס פאַקטישע רעאַקציע צו דער מעדיצין און וואָס דער מאָדעל האָט פאָרויסגעזאָגט וואָלט פּאַסירן אויב ער נעמט די "פּלאַסעבאָ" איז אַ מאָס פון ווי עפעקטיוו די מעדיצין איז פֿאַר סאַמאַדהי.
איינער פון די גרעסטע מעלות פון דעם מעטאָד איז אַז כּמעט יעדער וואָס נעמט אָנטייל אין אַ קלינישער פּראָבע האָט די געלעגנהייט צו באַקומען די נייע מעדיצין, ווײַל דער "פּלאַסעבאָ" ווערט געגעבן צו זייער דיגיטאַלן צווילינג.
לאָמיר קוקן אויף דער טאַבעלע צו קלאָר זען די בענעפיטן פון ניצן "דיגיטאַלע צווילינגען" אַנשטאָט טראַדיציאָנעלע קאָנטראָל טימז.
| כאַראַקטעריסטיש | טראַדיציאָנעלע מעטאָדע | דיגיטאַל צווילינג מעטאָד |
|---|---|---|
| קאָנטראָל גרופּע | באַשטייענדיק פֿון עכטע מענטשן. זיי באַקומען אַ (פּלאַזבאָ). | באשטייט פון קאמפיוטער מאדעלן (דיגיטאלע צווילינגען). |
| מייַלע פֿאַר פּאַציענטן | עס איז דא א 50% שאנס צו באקומען א פּלאַסיבאָ. דאָס מיינט אַז איר קענט אויסלאָזן די נייע מעדיצין. | אסאך מענטשן האבן די געלעגנהייט צו פרובירן די עכטע מעדיצין. |
| נומער פון וואלונטירן דארף | מער מענטשן זענען נויטיק (פֿאַר ביידע מאַנשאַפֿטן). | די טעסט קען דורכגעפירט ווערן מיט א קליינע צאָל מענטשן. |
| צייט און קאָסטן | זייער הויך. | קען באַדייטנד רעדוצירט ווערן. |
כאָטש די טעכנאָלאָגיע איז גוט, זענען נישטאָ קיין פּראָבלעמען?
כאָטש די טעכנאָלאָגיע האַלט גרויסע צוזאָג פֿאַר דער צוקונפֿט, איז זי נאָך נישט ברייט געניצט געוואָרן. עס קען זײַן גוטע סיבות דערפֿאַר. ווי ד"ר דניאל ניל, אַן עקספּערט אין "(מאַשין לערנען)," באַמערקט, פֿאַרלאָזן זיך די מאָדעלן אויף גרויסע מאָסן דאַטן. אויך איז עס זייער שווער צו באַקומען הויך-קוואַליטעט דאַטן פֿון יחידים.
"מענטשן מעלדן אָפט אַליין אינפֿאָרמאַציע וועגן זאַכן ווי זייער דיעטע און געניטונג געוווינהייטן. מענטשן זאָגן נישט שטענדיק די אמת. זיי טענד צו איבערטרייבן די מאָס געניטונג וואָס זיי טוען און אונטערטרייבן די מאָס דזשאַנק פוד וואָס זיי עסן."
נאך א פראבלעם איז די זעלטענע, אומגעריכטע זייטיגע עפעקטן וואס א מעדיצין קען פאראורזאכן. די ווערן אפט נישט באדעקט דורך דעם מאדעל וואס איז געמאכט פאר דער קאנטראל גרופע.
אבער ד"ר ניל'ס גרעסטע מורא איז אז דאס פאראויסזאגנדיקע מאדעל איז באזירט אויף "געשעפט ווי געווענליך." שטעלט זיך פאר א גרויסע, אומגעריכטע געשעעניש ווי די קאוויד-19 פאנדעמיע וואס ענדערט יעדן'ס אויפפירונג און מאכט מענטשן קראנק. "קאנטראל מאדעלן נעמען דאס נישט אין באטראכט," זאגט ער. דערנאך, צוליב די געשעענישן וואס די קאנטראל גרופע האט נישט גענומען אין באטראכט, קענען די ענדגילטיגע רעזולטאטן פון דעם עקספערימענט זיין אינגאנצן אנדערש.
קען מען דאָס טאַקע נוצן? וואָס וועט די צוקונפֿט ברענגען?
עריק טאָפּאָל, אַן עקספּערט אויף דער נוצן פון דיגיטאַלער טעכנאָלאָגיע אין געזונטהייט, מיינט אַז די געדאַנק איז גרויס, אָבער די צייט איז נאָך נישט ריכטיק. "איך גלויב נישט אַז קלינישע שטודיעס וועלן זיך ענדערן אין דער נאָענטער צוקונפֿט. ווײַל עס דאַרף קייפל שיכטן פון דאַטן, ווייטער פון נאָר געזונטהייט רעקאָרדס, ווי למשל גענאָם סיקוואַנסן, געדערעם מיקראָביאָם, סביבה דאַטן."
לויט טשאַרלס פישער, גרינדער פון Unlearn.AI, אַ פּיאָנער אין דעם טעכנאָלאָגיע, זענען שוין דאָ לייזונגען צו די פּראָבלעמען פון דאַטן פּריוואַטקייט און פאָרורטייל. "פּריוואַטקייט איז גרינג. מיר אַרבעטן נאָר מיט דאַטן וואָס זענען שוין אַנאָנימיזירט געוואָרן."
ווען ער רעדט וועגן בייאַס, זאָגט ער אַז כאָטש די פּראָבלעם איז נישט גאָר אויסגעלייזט געוואָרן, איז עס נישט באַטייַטיק צו די רעזולטאַטן פון דער שטודיע. ווײַל די שטודיעס זענען ראַנדאָמיזירט, אפילו אויב עס איז דאָ אַ געוויסע בייאַס אין די דאַטן, אַפעקטירט עס נישט די רעזולטאַטן. אָבער, עטלעכע עקספּערטן זענען נישט מסכים מיט דעם געדאַנק. זיי זאָגן,ווייל איר פארגלייכט אן עכטן מענטש צו א קאמפיוטער מאדעל, אויב עס איז דא א טעות אין יענעם מאדעל, קען עס גלייך אפעקטירן די רעזולטאטן.
אבער, Unlearn.AI ארבעט שוין מיט פארמאצעווטישע פירמעס צו פלאנירן קלינישע שטודיעס פאר נעוראלאגישע קראנקהייטן ווי אלצהיימערס, פארקינסאןס, און מולטיפל סקלעראזיס. זיי האבן אויסגעקליבן די קראנקהייטן אלס א גוט ארט צו אנהייבן ווייל זיי האבן מער דאטן ווי אנדערע. פישער זאגט אז אויב די מעטאד קען איין טאג ווערן אנגעווענדעט צו אלע קראנקהייטן, קען עס באדייטנד פארקלענערן די צייט וואס עס נעמט פאר נייע מעדיצינען צו קומען צום מארקעט.
מעסעדזש צו נעמען אהיים
- א דיגיטאַלער צווילינג איז אַ קאָמפּיוטער מאָדעל פון אַן עכטן פּאַציענט וואָס ווערט גענוצט אין קלינישע שטודיעס וואָס טעסטן נייע מעדיקאַמענטן.
- דאָס ערלויבט די דיגיטאַלע מאָדעלן צו ווערן גענוצט אַנשטאָט צו נוצן עכטע מענטשן פֿאַר דער קאָנטראָל גרופּע.
- א גרויסער מעלה פון דעם מעטאָד איז אַז מער טיילנעמער אין דער פּראָבע האָבן די געלעגנהייט צו באַקומען די פאַקטישע מעדיצין וואָס ווערט טעסטעד.
- אבער, עס בלייבן נאך שוועריקייטן, ווי צום ביישפיל די שוועריקייט צו באקומען הויך-קוואליטעט דאטן און די אוממעגלעכקייט צו מאדעלן אומגעריכטע געשעענישן.
- כאָטש די טעכנאָלאָגיע האַלט גרויסע צוזאָג פֿאַר דער צוקונפֿט פֿון מעדיצין, איז זי נאָך אין אירע קינדער-יאָרן. אויב איר האָט פֿראַגעס אָדער ספֿקות, איז וויכטיק צו רעדן מיט אײַער דאָקטער .
💬 Comments (0)
קיין באַמערקונגען זענען נאָך אַרייַנגעשיקט. לייג דיין באַמערקונג דאָ פֿאַר די ערשטער מאָל.
לייג דיין באַמערקונג