«AdsilicoAI може створити багато версій цифрового серця. Це перша з шести частин серії про те, як штучний інтелект змінює медичні дослідження та лікування. Серце переді мною б’ється і рухається, як людський орган, але в ньому не тече кров, воно також не живе в людському тілі. Це серце, створене комп’ютером», — пишуть на: www.bbc.com
Adsilico
ШІ може створити багато версій цифрового серця
Це перша з шести частин серії про те, як ШІ змінює медичні дослідження та лікування.
Серце переді мною б’ється і рухається, як людський орган, але в ньому не тече кров і воно не живе в людському тілі.
Це згенероване комп’ютером серце, або цифровий двійник, який використовується для тестування імплантованих серцево-судинних пристроїв, таких як стенти та протези клапанів, які після підтвердження їх безпечності згодом будуть використані на реальних людях.
Але творці серця, Adsilico, вийшли за рамки створення однієї точної моделі.
Використовуючи штучний інтелект і величезну кількість даних, вони створили кілька різних сердець.
Ці штучні серця, створені штучним інтелектом, можуть відображати не лише такі біологічні властивості, як вага, вік, стать і артеріальний тиск, але й стан здоров’я та етнічне походження.
Оскільки ці відмінності часто не представлені в клінічних даних, цифрові серця-близнюки можуть допомогти виробникам пристроїв проводити випробування серед більш різноманітних популяцій, ніж вони могли б у випробуваннях на людях або випробуваннях лише з цифровими близнюками без ШІ.
«Це дозволяє нам охопити повне розмаїття анатомічних структур і фізіологічних реакцій пацієнтів, що неможливо за допомогою звичайних методів. Таке використання штучного інтелекту для покращення тестування пристроїв призводить до розробки пристроїв, які є більш інклюзивними та безпечнішими», – каже виконавчий директор Adsilico Шина Макферсон.
У 2018 році розслідування Міжнародного консорціуму журналістів-розслідувачів показало, що 83 000 смертей і понад 1,7 мільйона травм були спричинені медичними приладами.
Пані Макферсон сподівається, що цифрові близнюки на основі штучного інтелекту зможуть скоротити ці цифри.
«Щоб справді зробити ці пристрої безпечнішими, вам потрібно перевірити їх ретельніше, а зробити це в умовах клінічних випробувань неможливо через їхню вартість», — каже пані Макферсон, яка проживає в Нортумберленді.
«Тож ви хочете мати можливість використовувати створену комп’ютером версію, щоб бути впевненим, що все, що ви робите, перевірили якомога ретельніше, перш ніж тестувати на людині.
«Навіть частки цих смертей — і пов’язаних з ними судових процесів — можна було б уникнути за допомогою більш ретельного тестування. Ви також можете отримати більш детальні результати.
«Ви можете взяти те саме [virtual] серця, і ви можете перевірити низький або високий кров’яний тиск або проти різного прогресування захворювання, щоб побачити, чи це якось впливає на пристрій».
Пані Макферсон додає: «[Virtual] тестування дає виробникам медичних пристроїв набагато більше інформації. Це також означає, що ми можемо проводити тестування на інших субгрупах пацієнтів, а не лише на білих чоловіках, на яких традиційно базуються клінічні випробування».
Getty Images
ШІ може виявляти шаблони, які люди можуть пропустити
Моделі штучного інтелекту Adsilico навчаються на комбінації серцево-судинних даних і даних реальних МРТ і КТ, які включають медичні зображення пацієнтів, які дали згоду.
Дані отримуються з детальних анатомічних структур серця, щоб допомогти створити точні цифрові представлення того, як медичні пристрої взаємодітимуть з різними анатомічними структурами пацієнтів.
Випробування Adsilico передбачають створення цифрового двійника пристрою, що підлягає тестуванню, який потім вставляється у віртуальне серце під час моделювання, згенерованого ШІ.
Усе це відбувається всередині комп’ютера, де тест можна відтворити на тисячах інших сердець – усі версії справжнього серця людини, змодельовані ШІ. З іншого боку, у випробуваннях на людях і тваринах, як правило, беруть участь лише сотні учасників.
Можливо, найбільшим стимулом для виробників ліків і пристроїв доповнювати клінічні випробування цифровими близнюками зі штучним інтелектом є те, як це скорочує час, що потрібен, що також призводить до значної економії коштів.
Виробник ліків Sanofi, наприклад, сподівається скоротити період тестування на 20%, а також підвищити рівень успіху. Він використовує технологію цифрових близнюків у своїй спеціалізації з імунології, онкології та рідкісних захворювань.
Використовуючи біологічні дані від реальних людей, Санофі створює симуляцію пацієнтів на основі штучного інтелекту, а не справжніх клонів конкретних людей, які можуть бути розподілені між контрольною групою та групою плацебо в рамках дослідження.
Потім програми штучного інтелекту Sanofi також створюють комп’ютерні моделі препарату для тестування, синтезуючи властивості, як-от те, як препарат буде засвоюватися організмом, щоб його можна було перевірити на пацієнтах із штучним інтелектом. Програма також передбачає їхню реакцію, відтворюючи реальний судовий процес.
Санофі
Використання цифрових двійників може означати велику економію для фармацевтичних фірм, каже Метт Траппо
«З огляду на 90% невдач у галузі нових ліків під час клінічної розробки, збільшення лише на 10% нашого успіху завдяки використанню таких технологій, як цифрові близнюки, може призвести до економії 100 мільйонів доларів США, враховуючи високу вартість проведення пізніх клінічних досліджень. випробувань», — говорить Метт Труппо, глобальний керівник відділу дослідницьких платформ і обчислювальних досліджень і розробок Sanofi.
Результати поки що багатообіцяючі, додає пан Траппо, який живе в Бостоні, США.
«Попереду ще багато чого. Багато хвороб, з якими ми зараз намагаємося боротися, дуже складні. Ось де на допомогу приходять такі інструменти, як штучний інтелект. Забезпечення наступного покоління цифрових близнюків за допомогою точних моделей штучного інтелекту складної людської біології — наступний рубіж».
PA Consulting
Чарлі Патерсон каже, що штучний інтелект настільки хороший, наскільки якісний набори даних, на яких він навчається
Однак цифрові близнюки можуть мати слабкі сторони, каже Чарлі Патерсон, асоційований партнер у PA Consulting і колишній менеджер служби охорони здоров’я.
Він зазначає, що близнюки настільки хороші, наскільки хороші дані, на яких їх навчають.
“[Due to] старих методів збору даних і низького представництва маргіналізованих груп населення, ми можемо опинитися в положенні, коли ми все ще можемо вводити деякі з цих упереджень, коли ми програмуємо віртуальні відтворення окремих людей».
Робота з обмеженими застарілими даними для навчання штучного інтелекту є проблемою, яку Sanofi знає та працює над вирішенням.
Щоб заповнити прогалини у своїх внутрішніх наборах даних, які складаються з мільйонів точок даних тисяч пацієнтів, які щороку проходять випробування, компанія отримує дані від третіх сторін, як-от електронні медичні записи та біобанки.
Повернувшись до Adsilico, пані Макферсон сподівається, що одного разу технологія цифрових близнюків ШІ виключить тестування на тваринах із клінічних випробувань, яке наразі вважається важливою частиною процесу тестування ліків і пристроїв.
«Віртуальна модель нашого серця все ще ближча до серця людини, ніж модель собаки, корови, вівці чи свині, які, як правило, використовують для досліджень імплантованих пристроїв», — каже вона.
Більше технологій бізнесу