Dr. George Aronoff, hlavní lékař ve společnosti Dosis, Inc – série rozhovorů

Dr. George Aronoff je hlavní lékař ve společnosti dávkovata má více než 30 let zkušeností v nefrologii. Dříve byl vedoucím nefrologie a hypertenze na University of Louisville, kde jeho výzkum s Dr. Brier a Gaweda se zaměřili na použití AI k dávkování ESA u dialyzovaných pacientů. Získal MS ve farmakologii a MD na Indiana University.

První produkt společnosti Dosis, Strategic Anemia Advisor je webový referenční nástroj, který personalizuje dávkování ESA, což je třída léků používaných k léčbě chronické anémie.

Mohl byste začít vysvětlením, co je inovativní dávkovací platforma založená na AI Strategic Anemia Advisor (SAA)?

Strategic Anemia Advisor (SAA) společnosti Dosis je systém podpory klinického rozhodování založený na umělé inteligenci (AI), který byl navržen tak, aby zlepšoval zdravotní výsledky pacientů s konečným stádiem onemocnění ledvin (ESKD) a snížil náklady na léky v průměru o 25 procent díky personalizaci. dávkování drogy. Více než 550,000 10 pacientů s end-stage Renal Disease (ESRD) v USA v současnosti podstupuje dialyzační léčbu a většina těchto pacientů trpí chronickou anémií. SAA je založen na více než XNUMX letech výzkumu na University of Louisville a byl speciálně navržen tak, aby pomáhal manažerům v oblasti klinické anémie s jejich doporučeními pro dávkování látek stimulujících erytropoézu (ESA).

Jaké jsou některé výhody nabízení personalizovaných doporučení pro dávkování?

AI pomáhá lékařům určit minimální dávku potřebnou k dosažení požadovaného terapeutického výsledku, což má klinické i ekonomické výhody. V případě dávkování ESA může mít neefektivní dávkování za následek významně vyšší než nezbytně nutnou expozici pacientům léčivu a odpovídajícím způsobem zvýšené náklady na péči. SAA se zaměřuje na jemné doladění titrace dávky na základě prokázané odpovědi pacienta na lék. Vzhledem k tomu, že se dávky mění pravidelně, je v nejlepším zájmu pacienta, aby dostal co nejmenší množství léku, protože větší expozice ESA je spojena s vyšším rizikem srdečního infarktu, mrtvice, trombózy a recidivy rakoviny.

Jako lídr v této oblasti přináší Dosis SAA řešení, které má prokázané výsledky, které mu umožnily získat široké přijetí špičkovými dialyzačními organizacemi. K dnešnímu dni byl SAA použit k dodání více než 2 milionů doporučení ohledně dávkování.

Dávkování léků řízené umělou inteligencí se prosazuje v mnoha oblastech medicíny, jako je dialýza, rakovina a transplantační medicína. Právě v těchto oblastech hraje stále přesnější dávkování rozhodující roli při dosahování příznivých výsledků. Přesné dávkování s umělou inteligencí má mimořádný dopad na léčbu léků používaných k léčbě chronických stavů, protože v průběhu měsíců a let, kdy pacienti tyto léky užívají, se zvyšuje jak potenciál nežádoucích účinků, tak náklady na péči.

Jak se používá umělá inteligence k určení doporučeného množství dávky?

SAA využívá umělou inteligenci k zařazení pacientů do spektra odezvy na dávku ESA, od extrémně reagujících (někoho, kdo je velmi citlivý na lék) až po v podstatě nereagující. Tento odhad se provádí vyhodnocením pacientovy historické reakce na lék a vytvořením jedinečného profilu odezvy pro každého pacienta. S každou další dávkou a odpovědí hemoglobinu SAA zpřesňuje tento odhad, aby přesněji dosáhl cílového hemoglobinu pomocí nejnižší možné dávky ESA.

Jaký typ snížení užívání léků z toho kliniky zaznamenaly?

Při důsledném používání SAA zaznamenaly kliniky v průměru 25% snížení využití ESA s udržovanými nebo zlepšenými výsledky anémie, stejně jako 75% snížení času stráveného léčbou anémie.

Mohl byste diskutovat o tom, jak přesné dávkování založené na AI bude pravděpodobně v budoucnu standardem péče o léčbu chronických onemocnění?

Při rozhodování o dávkování se lékaři historicky spoléhali především na své klinické zkušenosti, znalost léků, které předepisují, a papírová doporučení pro dávkování od výrobců léků a FDA. Tato doporučení jsou však často nepřesná, protože vycházejí z klinických studií, které mohou, ale nemusí přesně odrážet individuální reakci pacienta na medikaci.

Přesné dávkování bylo identifikováno jako klíčová metoda pro maximalizaci terapeutické bezpečnosti a účinnosti s významnými potenciálními přínosy pro pacienty a poskytovatele zdravotní péče a řešení založená na AI se zatím ukázala jako jeden z nejvýkonnějších nástrojů pro aktualizaci přesného dávkování.

Dnes se spojilo pět faktorů, aby se dávkování léků s umělou inteligencí stalo realitou. Obsahují:

• Technologický pokrok v oblasti výpočetní techniky, který nám umožňuje rychle zpracovávat velké a složité datové sady, díky čemuž jsou řešení AI praktická.
• Veřejnost je obeznámena s umělou inteligencí jako účinným nástrojem pro řešení složitých problémů, což lékařům usnadňuje začlenění těchto nástrojů do klinického prostředí.
• Spolehlivá data jsou nyní k dispozici v elektronických lékařských záznamech a jsou standardizována způsobem, který je mnohem lépe stravitelný pro algoritmy ve srovnání s papírovými lékařskými záznamy ve volné formě.
• Techniky analýzy velkých dat také učinily aplikaci umělé inteligence a řídicích algoritmů na složité datové sady mnohem praktičtější a efektivnější. Dnes můžeme čerpat z dat od milionů pacientů, abychom navrhli a otestovali algoritmy v křemíku, abychom předpovídali účinnost a rychle opakovali. Jedná se o obrovské zlepšení expertních systémů, které jsou založeny na menším počtu pacientů lékaře, možná v tisících nebo stovkách, které je obecně možné testovat pouze v mnohem nákladnějších a riskantnějších klinických studiích.
• Byly vyvíjeny stále složitější a výkonnější léky, které ovlivňují základní fyziologické procesy. Léky, které ovlivňují mnohočetné fyziologické procesy a mají úzké terapeutické okno („sladká tečka“ mezi toxicitou a neúčinnou terapií), se staly převládajícími. Toto jsou typy léků, u kterých může dávkování léků pomocí umělé inteligence přinést největší užitek.

Jaké jsou vaše názory na celkovou budoucnost personalizované medicíny?

Věřím, že za 10 let budou dávkovací modely řízené umělou inteligencí standardem péče v celém spektru zdravotní péče, používané pro širokou škálu léků, jako je warfarin, inzulín a imunosupresiva. V podstatě jakýkoli lék, který je podáván chronicky a má úzký terapeutický rozsah, je dobrým kandidátem pro dávkování řízené AI. Kromě toho, jak bude vyvíjeno více nástrojů a identifikováno více příležitostí k použití těchto nástrojů, uvidíme exponenciální růst v používání AI k řízení terapií, interpretaci laboratorních a radiografických nálezů a předpovídání výsledků terapeutických strategií.

Je ještě něco, co byste chtěli o Dosis sdílet?

Dosis má jedinečnou pozici pro implementaci podpory rozhodování řízené umělou inteligencí a má zkušenosti s převáděním akademického výzkumu na vysoké úrovni do praktických klinických aplikací v malém i velkém měřítku.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří se chtějí dozvědět více, by měli navštívit dávkovat.