Bevor Sie Ihre Augen digital ungl?ubig rollen, sch?tzt Clinicalleader . Obwohl die digitalen KI -Zwillinge nur einen Teil dieser Expansion darstellen k?nnen, würde die F?higkeit zur virtuellen Bewertung der Sicherheit und Wirksamkeit neuer Medikamente einen erheblichen Fortschritt für Pharmaunternehmen, Gesundheitsdienstleister und Patienten gleicherma?en markieren.

AI Digital Patient Twins sind hier - aber was sind sie?

Es ist entscheidend zu erkennen, dass Ai-geschaffene, patientenspezifische digitale Zwillinge keine Science-Fiction sind-sie sind jetzt hier. Derzeit werden digitale Patienten Zwillinge von Aufsichtsbeh?rden bewertet und stillschweigend in Versuchsdesigns in der gesamten Branche einbezogen.

Einfach ausgedrückt, ein digitaler Zwilling im Gesundheitswesen ist eine computergenerierte Nachbildung eines tats?chlichen Patienten, der prognostiziert, wie sich die Gesundheit dieser Person im Laufe der Zeit entwickelt, ohne die neue Behandlung zu erhalten. Es wird mit früheren medizinischen Unterlagen und AIDS -Forschern konstruiert, um zu vergleichen, was mit einem Patienten mit dem, was wahrscheinlich aufgetreten w?re, wenn er die Standardbehandlung oder ein Placebo erhalten h?tte. Dies transformiert bereits das Feld.

"Unsere digitalen Twins von AI-generierten Twins sind umfassende, personalisierte Vorhersagen über die künftigen Gesundheitsergebnisse eines Patienten, die auf ihren Basismerkmalen beruhen. Diese Vorhersagen decken die breite Palette von Bewertungen, Labortests und klinischen Ereignissen ab, die die Gesundheitsreise eines Patienten definieren", sagte Aaron Smith, Gründer und Wissenschaftler für maschinelles Lernen bei Unlustern.ai per E-Mail.

"Digitale Zwillinge sind wirksame Instrumente, um das Fortschreiten der Krankheiten zu verstehen und wichtige klinische Forschungsanfragen zu behandeln - eine der wichtigsten ist, wie klinische Studien wirksamer gestalten k?nnen."

Wie KI -digitale Zwillinge die klinischen Kosten und Zeit reduzieren

Unlarn geh?rt zu den führenden Unternehmen, die digitale Zwillinge nutzen, um die Versuchseffizienz zu verbessern. Ihre propriet?ren "digitalen Zwillingsgeneratoren" verwenden krankheitsspezifische neuronale Netze, um vorherzusagen, wie der Zustand eines Patienten ohne die neue Behandlung im Laufe der Zeit fortschreiten würde.

Dies führt zu zwei prim?ren Anwendungen: Erstens als simulierte Kontrollen in klinischen Studien mit Einzelarmern und zweitens als prognostische Kovariaten-im Grunde genommen eine Reihe von Details über einen Patienten, um die Gesundheitsergebnisse zu prognostizieren-in randomisierten kontrollierten Studien.

Beide Ans?tze erhalten die Zulassung von Aufsichtsbeh?rden, einschlie?lich der FDA- und European Medicines Agency. Die EMA hat bereits eine formelle Qualifikationsmeinung für die Procova -Methode von UNLEARN ver?ffentlicht - eine fortgeschrittene Form der kovariaten Anpassung, die sich auf digitale Zwillingsdaten stützt, um die Versuchsleistung zu steigern, ohne die Stichprobengr??e zu vergr??ern.

"In randomisierten kontrollierten Studien erh?hen digitale Zwillinge die Daten sowohl in den Behandlungs- als auch in den Kontrollgruppen und verbessern die statistische Leistung, ohne die statistische Strenge zu beeintr?chtigen", stellte Smith klar. "Alternativ k?nnen digitale Zwillinge die Anzahl der erforderlichen Kontrollteilnehmer verringern und gleichzeitig die ursprüngliche Leistung beibehalten und Studien kleiner, schneller und effizienter machen."

Die Auswirkungen sind betr?chtlich. Laut Smith k?nnte selbst eine 10% ige Verringerung der Stichprobengr??e für eine Phase -3 -Studie vier Monate freie Einschreibungszeit abrufen und zig Millionen Dollar sparen. Bei Patienten mit seltenen Krankheiten oder aggressiven Krebsarten sind diese Monate signifikant.

AI Digitale Zwillinge als mitfühlende Alternative

Die digitale Twin-Technologie ist besonders attraktiv in Szenarien, in denen traditionelle Kontrollgruppen herausfordernd oder ethisch komplex sind-denken Sie nach p?diatrischen Versuchen, Onkologie im sp?ten Stadium oder ultra-servieren. In jedem dieser F?lle w?re es jedoch nicht angebracht, potenziell lebensrettende Medikamente von Patienten im Kontrollarm der Studie zurückzuhalten.

Die meisten Teilnehmern der Kontrollgruppe werden PlaceBos - ohne ihr Bewusstsein oder die klinischen Forscher " - verabreicht, um eine zuverl?ssige Basis für das tats?chliche Medikament zu ermitteln. Für solche heiklen ethischen Themen bieten digitale Zwillinge eine realistische und von der Regulierungsbeh?rde genehmigte Alternative zu realen Kontrollarmen.

Smith wies auf ein h?ufiges Missverst?ndnis in Bezug auf die KI -Technologie hin, die davon ausgeht, dass digitale Zwillinge ausschlie?lich als synthetische Kontrollen fungieren. "W?hrend dies eine gültige Anwendung ist, ist eine v?llig separate und wohl skalierbare Anwendung die Verwendung digitaler Zwillinge in randomisierten kontrollierten Studien", erkl?rte er.

"In diesem Szenario dienen digitale Zwillinge nicht als Ersatz für Patienten. Stattdessen liefern sie zus?tzliche prognostische Daten über jeden eingeschriebenen Teilnehmer."

Diese zus?tzliche Datenschicht verfeinert die Ergebnisse und macht die Versuchsergebnisse zuverl?ssig. Es wirft jedoch auch Fragen zur Transparenz und Erkl?rung auf - Konzerne, die die Aufsichtsbeh?rden nicht ignoriert haben.

"Wir priorisieren Transparenz und detailliert alle Facetten unserer Modelle - von der Ausbildung bis zu der Validierung in ihrem spezifischen Gebrauchskontext", bemerkte Smith. "Dieses Vertrauen ist entscheidend für die Adoption."

Der klare Vorteil von AI Digital Twins ist offensichtlich.

In Anbetracht der steigenden Kosten, Verz?gerungen und der Rekrutierung der Teilnehmer konnten digitale Zwillinge den Druck im gesamten klinischen Forschungssektor verringern. In einem von Exemplar begutachteten von Unlearn ver?ffentlichten Positionspapier wurde festgestellt, dass die Verwendung digitaler Zwillinge die Belastung der tats?chlichen Versuchsteilnehmer verringern k?nnte, indem Placebo-Zuordnungen verringert und die gesamte Versuchsdauer verkürzt werden. Dies ist nicht nur eine technische Verbesserung - es ist ein humanit?rer.

Trotzdem sind digitale Zwillinge nur so zuverl?ssig wie die Daten, die sie trainieren, und die Datens?tze im Gesundheitswesen bleiben fragmentiert und überfüllt. Verzerrung, Ungenauigkeiten und fehlende Werte k?nnen die Modellvertr?gung der Modell beeintr?chtigen. Daher unterstreicht die Verurteilung die strenge Validierung im spezifischen Kontext eines jeden Versuchs. "Validierung im Kontext des Gebrauchs ist ein wesentlicher Schritt bei der Anwendung dieser Methoden", betonte Smith.

Wenn Sie sich nach vorne freuen, muss der Einsatz digitaler Zwillinge mehr als AI -Innovation erforderlich sind - es erfordert eine kulturelle Ver?nderung. Versuchssponsoren, klinische Forschungsorganisationen und Regulierungsbeh?rden müssen sich an maschinelle Lernergebnisse gew?hnen, die kritische klinische Entscheidungen beeinflussen. Wenn jedoch die jüngste Geschichte als Leitfaden dient, ist dieser übergang bereits im Gange.

"Wir sind an einem Wendepunkt", erkl?rte Smith. "Digitale Zwillinge sind nicht mehr hypothetisch. Sie sind operativ, vertrauenswürdig und liefern heute Wert."

Und für eine Branche, die st?ndig intelligentere, schnellere und sicherere M?glichkeiten zur Bereitstellung von Behandlungen sucht, k?nnte der Fortschritt von AI zu digitalen Zwillingen genau das sein, was der Arzt bestellt hat.

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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Zukunft der Arzneimittelversuche k?nnte virtuelle KI -Patienten sein. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!