Автор фото, Adsilico
Підпис до фото, ШІ може створити багато версій цифрового серця
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 близнюк, який використовують для тестування імплантованих серцево-судинних пристроїв, таких як стенти та протези клапанів. Після підтвердження їхньої безпечності їх використають 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 можуть відображати не лише такі біологічні характеристики, 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 під час випробувань на людях або 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 допомагає розробити пристрої, які є більш інклюзивними та безпечнішими”, – каже виконавча директорка Adsilico Шина Макферсон.
У 2018 році розслідування Міжнародного консорціуму журналістів-розслідувачів показало, що медичні прилади спричинили 83 000 смертей і понад 1,7 мільйона травм.
Макферсон сподівається, що цифрові близнюки зі штучним інтелектом доможуть зменшити ці цифри.
“Щоб справді зробити ці пристрої безпечнішими, потрібно перевірити їх ретельніше, а зробити це в умовах клінічних випробувань неможливо через їхню вартість”, – каже Макферсон.
“Тому добре мати можливість використати згенеровану комп’ютером версію, щоб переконатися, що ви перевірили все якомога ретельніше, перш ніж тестувати на людині”, – додає вона.
“Частини цих смертей – і пов’язаних з ними судових процесів – можна було б уникнути за допомогою більш ретельного тестування. Також можна отримати більш детальні результати”, – каже Макферсон.
“Можна взяти те саме [віртуальне] серце і перевірити його при низькому або високому кров’яному тиску або з різним прогресуванням захворювання, щоб побачити, чи це якось впливає на пристрій”, – пояснює вона.
“[Віртуальне] тестування дає виробникам медичних пристроїв набагато більше інформації. З його допомогою ми можемо тестувати інші підгрупи пацієнтів, а не лише білих чоловіків, на яких традиційно базуються клінічні випробування”, – додає Макферсон.
Автор фото, Getty Images
Підпис до фото, ШІ може виявляти закономірності, які люди можуть пропустити
Моделі штучного інтелекту Adsilico навчаються на комбінації серцево-судинних даних і даних реальних МРТ і КТ, зокрема пацієнтів, які на це погодилися.
Дані беруть із детальних анатомічних структур серця, щоб допомогти створити точні цифрові репрезентації того, як медичні пристрої взаємодіятимуть з різними анатомічними структурами пацієнтів.
Випробування Adsilico передбачають створення цифрового близнюка пристрою, який тестують, який потім вставляють у віртуальне серце під час моделювання, згенерованого ШІ.
Усе це відбувається всередині комп’ютера, де тест можна відтворити на тисячах інших сердець – усі з яких є версіями справжнього людського серця, 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 є те, як випробування з цифровими близнюками зі штучним інтелектом заощаджують час та кошти.
Виробник ліків Sanofi, наприклад, сподівається скоротити період тестування на 20%, а також підвищити їхню успішність. Він використовує технологію цифрових близнюків у імунології, онкології та у лікуванні рідкісних захворювань.
Використовуючи біологічні дані реальних людей, Санофі створює симуляцію пацієнтів на основі штучного інтелекту – а не справжніх клонів конкретних людей, – які згодом у рамках дослідження розподіляють на контрольну групу та групу плацебо.
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 протестувати на пацієнтах ШІ. Програма також передбачає їхню реакцію, відтворюючи реальне випробування.
Автор фото, Sanofi
Підпис до фото, Використання цифрових близнюків може забезпечити велику економію фармацевтичним фірмам, каже Метт Траппо
“З огляду на 90% невдач нових ліків під час клінічної розробки, збільшення успішності лише на 10% завдяки таким технологіям, як цифрові близнюки, може призвести до економії 100 мільйонів доларів США, враховуючи високу вартість клінічних випробувань на пізній стадії”, – говорить Метт Траппо, глобальний керівник Sanofi з дослідницьких платформ і обчислювальних досліджень і розробок.
Результати наразі обнадійливі, додає він.
“Попереду ще багато роботи. Багато хвороб, з якими ми зараз маємо справу, дуже складні. Ось де на допомогу приходять такі інструменти, як штучний інтелект. Створення наступного покоління цифрових близнюків за допомогою точних ШІ-моделей складної людської біології – це наступний етап”, – пояснює Траппо.
Автор фото, PA Consulting
Підпис до фото, Чарлі Патерсон каже, що успіхи штучного інтелекту залежать від наборів даних, на яких він навчається
Однак цифрові близнюки можуть мати слабкі сторони, каже Чарлі Патерсон, партнер у PA Consulting і колишній менеджер служби охорони здоров’я.
Він зазначає, що успіхи штучного інтелекту залежать від наборів даних, на яких він навчається.
“[Через] застарілі методи збору даних і низьку представленість маргіналізованих груп населення ми можемо опинитися у ситуації, коли під час програмування віртуальних двійників можемо вводити певні упередження”, – пояснює він.
Робота з обмеженими застарілими даними для навчання штучного інтелекту є проблемою, яку Sanofi знає та працює над її розв’язанням.
Щоб заповнити прогалини у своїх наборах даних, які складаються з мільйонів даних тисяч пацієнтів, які щороку проходять випробування, компанія отримує дані від третіх сторін, як-от електронні медичні реєстри та біобанки.
Тим часом Макферсон із Adsilico сподівається, що колись завдяки технології цифрових близнюків під час клінічних випробувань можна буде припинити тестування на тваринах, яке наразі вважають важливою частиною процесу тестування ліків і пристроїв.
“Віртуальна модель нашого серця все ж таки ближча до серця людини, ніж серце собаки, корови, вівці чи свині, які, як правило, використовують для досліджень імплантованих пристроїв”, – каже вона.
