Dr. George Aronoff, Directeur médical de Dosis, Inc – Série d’entretiens

Le Dr George Aronoff est le directeur médical de Dosis, et il compte plus de 30 ans d’expérience en néphrologie. Il a précédemment occupé le poste de chef de la néphrologie et de l’hypertension à l’Université de Louisville, où ses recherches avec les Drs Brier et Gaweda se sont concentrées sur l’utilisation de l’IA pour doser les ESA chez les patients en dialyse. Il a obtenu son master en pharmacologie et son doctorat en médecine de l’Université de l’Indiana.

Le premier produit de Dosis, Strategic Anemia Advisor, est un outil de référence Web qui personnalise la posologie des ESA, une classe de médicaments utilisés pour traiter l’anémie chronique.

Pouvez-vous commencer par expliquer ce qu’est la plate-forme de dosage basée sur l’IA Strategic Anemia Advisor (SAA) ?

Le Strategic Anemia Advisor (SAA) de Dosis est un système de soutien décisionnel clinique basé sur l’intelligence artificielle (IA) conçu pour améliorer les résultats de santé des patients atteints de maladie rénale en phase terminale (MRT) et réduire les coûts des médicaments d’environ 25 % en personnalisant la posologie des médicaments. Plus de 550 000 patients américains atteints de maladie rénale en phase terminale (MRT) sont actuellement traités par dialyse, et la majorité de ces patients souffrent d’anémie chronique. Le SAA est basé sur plus de 10 ans de recherche à l’Université de Louisville et a été spécifiquement conçu pour aider les gestionnaires cliniques d’anémie dans leurs recommandations de posologie d’agents stimulateurs de l’érythropoïèse (ESA).

Quels sont les avantages de l’offre de recommandations de posologie personnalisées ?

L’IA aide les cliniciens à déterminer la dose minimale requise pour atteindre le résultat thérapeutique souhaité, ce qui a des avantages à la fois cliniques et économiques. Dans le cas de la posologie des ESA, une posologie inefficace peut entraîner une exposition médicamenteuse significativement plus élevée que nécessaire pour les patients, et des coûts de soins correspondamment élevés. Le SAA se concentre sur l’ajustement fin de la posologie en fonction de la réponse du patient au médicament. Étant donné que les modifications de posologie sont effectuées régulièrement, il est dans l’intérêt du patient de recevoir la plus petite quantité de médicament, car une exposition plus élevée à l’ESA est associée à un risque plus élevé d’attaque cardiaque, d’accident vasculaire cérébral, de thrombose et de récidive du cancer.

En tant que leader dans ce domaine, le SAA de Dosis propose une solution qui a donné des résultats prouvés, ce qui lui a permis de gagner une large acceptation de la part des principales organisations de dialyse. À ce jour, le SAA a été utilisé pour délivrer plus de 2 millions de recommandations de posologie.

La posologie des médicaments basée sur l’IA gagne du terrain dans de nombreux domaines de la médecine, tels que la dialyse, le cancer et la médecine des transplantations. Il s’agit de domaines où une posologie de plus en plus précise joue un rôle crucial pour obtenir des résultats favorables. La posologie de précision basée sur l’IA est particulièrement efficace dans la gestion des médicaments utilisés pour traiter les affections chroniques, car le potentiel d’événements indésirables et le coût des soins augmentent au fil des mois et des années pendant lesquels les patients prennent ces médicaments.

Comment l’intelligence artificielle est-elle utilisée pour identifier la quantité de dosage recommandée ?

Le SAA utilise l’intelligence artificielle pour placer les patients sur un spectre de réponse à la dose d’ESA, allant de l’extrême répondeur (quelqu’un qui est très sensible à un médicament) à, essentiellement, non-répondeur. Cette estimation est effectuée en évaluant la réponse historique du patient au médicament et en construisant un profil de réponse unique pour chaque patient. Avec chaque dose et réponse hémoglobine subséquente, le SAA affine cette estimation pour atteindre plus précisément la cible hémoglobine en utilisant la dose d’ESA la plus basse possible.

Quel type de réduction de l’utilisation des médicaments les cliniques ont-elles vu à la suite de cela ?

Avec une utilisation constante du SAA, les cliniques ont observé en moyenne une réduction de 25 % de l’utilisation des ESA, avec des résultats d’anémie maintenus ou améliorés, ainsi qu’une réduction de 75 % du temps passé à gérer l’anémie.

Pouvez-vous discuter de la manière dont la posologie de précision basée sur l’IA sera probablement la norme de soins pour la gestion des maladies chroniques à l’avenir ?

Pour prendre des décisions de posologie, les médecins ont historiquement reposé principalement sur leur expérience clinique, leurs connaissances des médicaments qu’ils prescrivent et les recommandations de posologie basées sur le papier des fabricants de médicaments et de la FDA. Cependant, ces recommandations sont souvent imprécises, car elles sont tirées d’études cliniques qui peuvent ou non refléter avec précision la réponse d’un patient individuel au médicament.

La posologie de précision a été identifiée comme une méthode cruciale pour maximiser la sécurité et l’efficacité thérapeutiques avec des avantages significatifs pour les patients et les prestataires de soins de santé, et les solutions basées sur l’IA se sont jusqu’à présent révélées être parmi les outils les plus puissants pour concrétiser la posologie de précision.

Aujourd’hui, cinq facteurs se sont combinés pour rendre la posologie des médicaments basée sur l’IA une réalité. Ils incluent :

• Les progrès technologiques dans l’informatique, qui nous permettent de traiter rapidement de grands ensembles de données complexes, ce qui rend les solutions basées sur l’IA pratiques.
• La familiarité du public avec l’intelligence artificielle en tant qu’outil efficace pour résoudre des problèmes complexes, ce qui rend les médecins à l’aise avec l’utilisation de ces outils dans les environnements cliniques.
• Des données fiables sont désormais disponibles dans les dossiers médicaux électroniques et sont standardisées de manière à être beaucoup plus facile à ingérer par les algorithmes par rapport aux dossiers médicaux sur papier libres.
• Les techniques d’analyse de données massives ont également rendu l’application de l’intelligence artificielle et des algorithmes de contrôle à des ensembles de données complexes beaucoup plus pratique et efficace. Aujourd’hui, nous pouvons puiser dans les données de millions de patients pour concevoir et tester des algorithmes dans le silicium pour prédire l’efficacité et itérer rapidement. C’est une amélioration considérable par rapport aux systèmes experts basés sur le nombre plus restreint de patients d’un clinicien, qui peut être de l’ordre de quelques milliers ou de quelques centaines, et qui ne peuvent généralement être testés que dans des essais cliniques plus coûteux et plus risqués.
• Des médicaments de plus en plus complexes et puissants ont été développés qui affectent les processus physiologiques de base. Les médicaments qui affectent plusieurs processus physiologiques et ont une fenêtre thérapeutique étroite (le « point chaud » entre la toxicité et la thérapie inefficace) sont devenus plus courants. Ce sont les types de médicaments pour lesquels la posologie des médicaments basée sur l’IA peut apporter le plus de bénéfices.

En allant au-delà de la posologie de précision, quels sont vos points de vue sur l’avenir de la médecine personnalisée dans son ensemble ?

Dans 10 ans, je pense que les modèles de dosage basés sur l’IA seront probablement la norme de soins dans tout le spectre des soins de santé, utilisés pour une grande variété de médicaments comme la warfarine, l’insuline et les immunosuppresseurs. Fondamentalement, tout médicament administré de manière chronique et ayant une plage thérapeutique étroite est un bon candidat pour un dosage basé sur l’IA. En outre, à mesure que davantage d’outils sont développés et que davantage d’opportunités d’utiliser ces outils sont identifiées, nous verrons une croissance exponentielle de l’utilisation de l’IA pour conduire les thérapies, interpréter les résultats de laboratoire et de radiographie, et prédire les résultats des stratégies thérapeutiques.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager sur Dosis ?

Dosis est unique dans sa capacité à mettre en œuvre un soutien décisionnel basé sur l’IA et a un historique de traduction de recherches universitaires de haut niveau en applications cliniques pratiques à petite et grande échelle.

Je vous remercie pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Dosis.