도시스 최고 의료 책임자 조지 아로노프 박사 – 인터뷰 시리즈

조지 아로노프 박사는 도시스 최고 의료 책임자이며, 30년 이상의 신장학 경험을 가지고 있습니다. 그는 이전에 루이스빌 대학교에서 신장학 및 고혈압 분야의 책임자로 재직했으며, 브라이어와 가웨다 박사와 함께 인공신장 환자에서 적혈구 자극제의 투여를 위한 인공지능을 사용한 연구에 참여했습니다. 그는 인디애나 대학교에서 약리학 석사와 의학 박사 학위를 받았습니다.

도시스의 첫 번째 제품인 전략적 빈혈 자문가는 적혈구 자극제의 투여를 개인화하는 웹 기반 참조 도구입니다.

전략적 빈혈 자문가(SAA)가 무엇인지 설명해 주시겠습니까?

도시스의 전략적 빈혈 자문가는 인공신장 환자의 건강 결과를 개선하고 약물 비용을 평균 25% 절감하기 위해 개인화된 약물 투여를 제공하는 인공지능 기반 임상 의사 결정 지원 시스템입니다. 미국에서 현재 550,000명 이상의 말기 신장 질환 환자가 인공신장 치료를 받고 있으며, 이들 대부분이 만성 빈혈을 경험합니다. SAA는 루이스빌 대학교에서 10년 이상의 연구를 기반으로 개발되었으며, 임상 빈혈 관리자가 적혈구 자극제의 투여를 추천하는 것을 지원하기 위해 설계되었습니다.

개인화된 약물 투여 추천의ประโยชน은 무엇입니까?

인공지능은 임상의가 필요한 최소 투여량을 결정하여 임상적 및 경제적ประโยชน을 제공합니다. 적혈구 자극제의 경우, 비효율적인 투여는 환자에게 불필요한 약물 노출과 높은 치료 비용을 초래할 수 있습니다. SAA는 환자의 약물 반응에 따라 투여량을 세부적으로 조정합니다. 투여량이 정기적으로 변경되므로, 환자는 가능한 한 약물을 적게 투여받는 것이 좋습니다. 더 많은 약물 노출은 심장 마비, 뇌졸중, 혈栓증, 암 재발의 위험을 높입니다.

도시스의 SAA는 검증된 결과를 제공하여 최고의 인공신장 기관에서 널리 받아들여지고 있습니다. 현재까지 SAA는 200만 건 이상의 투여 추천을 제공했습니다.

인공신장, 암, 이식 의학 등 많은 의학 분야에서 약물 투여를 위한 인공지능이 普及되고 있습니다. 이러한 분야에서는 정밀한 투여가 좋은 결과를 얻는 데 중요한 역할을 합니다. 인공신장, 암, 이식 의학 등慢性 질환의 관리에서 약물 투여의 정밀성이 중요합니다.

인공지능이 어떻게 투여량을 결정합니까?

SAA는 인공지능을 사용하여 환자를 적혈구 자극제의 반응 스펙트럼에 따라 분류합니다. 이것은 환자의 약물 반응 기록을 평가하여 각 환자에 대한 고유한 반응 프로파일을 생성함으로써 이루어집니다. 이후의 각 투여와 헤모글로빈 반응에 따라, SAA는 목표 헤모글로빈을 달성하기 위해 가능한 한 낮은 약물 투여량을 사용하여 투여량을 세부적으로 조정합니다.

이 투여량 감소는 어떤 영향을 미쳤습니까?

SAA를 일관되게 사용하면, 임상에서는 평균 25%의 적혈구 자극제 사용량 감소와 함께 빈혈 결과가 유지되거나 개선되는 것을 보았습니다. 또한, 빈혈 관리에 소요되는 시간은 75% 감소했습니다.

인공지능 기반 정밀 투여가 미래의慢性 질환 관리에서 표준이 될 것이라고 생각합니다. 그에 대한您的 견해는 무엇입니까?

의사는 역사적으로 투여 결정에 대해 임상 경험, 약물 지식, 제조업체 및 FDA의 종이 기반 투여 권고를主要하게 의존해 왔습니다. 그러나 이러한 권고는 임상 연구에서 비롯된 것이므로, 개별 환자의 약물 반응을 정확하게 반영하지 않을 수 있습니다.

정밀 투여는 치료의 안전성과 효능을 최대화하는 중요한 방법으로 확인되었습니다. 인공지능 기반 솔루션은 정밀 투여를 구현하기 위해 가장 강력한 도구 중 하나로 입증되었습니다.

오늘날, 5가지 요인이 인공지능 기반 약물 투여를 현실로 만들었습니다. 그것은 다음과 같습니다.

• 컴퓨팅 기술의 발전으로, 우리는 큰 복잡한 데이터셋을 빠르게 처리할 수 있게 되었습니다. 이것은 인공지능 솔루션이 실제로 사용 가능하게 만들었습니다.
• 인공지능은 복잡한 문제를 해결하는 효과적인 도구로 널리 받아들여지고 있습니다. 이것은 의사가 임상 환경에서 이러한 도구를 사용하는 것을 편안하게 합니다.
• 의료 기록은 이제 전자적으로 उपलबがあり, 알고리즘에 의해 처리하기에 훨씬 더 표준화되어 있습니다.
• 빅데이터 분석 기술도 인공지능과 제어 알고리즘을 복잡한 데이터셋에 적용하기가 훨씬 더 실제적이고 효율적이게 되었습니다. 오늘날, 우리는 수백만 명의 환자 데이터를 사용하여 알고리즘을 설계하고 테스트할 수 있으며, 이는 전문가 시스템보다 훨씬 더 나은 성능을 제공합니다.
• 기본 생리학적 과정에 영향을 미치는 더 복잡하고 강력한 약물이 개발되었습니다. 이러한 약물은 인공신장, 암, 이식 의학 등에서 사용됩니다.

정밀 투여를 넘어서, 개인화 의학의 미래에 대한您的 견해는 무엇입니까?

10년 내에, 인공지능 기반 투여 모델이 의료 전반에 걸쳐 표준이 될 것입니다. 이러한 모델은 와파린, 인슐린, 면역억제제 등 다양한 약물에 사용될 것입니다. 이러한 약물은慢性 질환의 관리에서 중요한 역할을 합니다.

도시스에 대해 더 공유하고 싶은 내용이 있습니까?

도시스는 인공지능 기반 의사 결정 지원을 구현하기 위해 고유한 위치에 있으며, 고급 학술 연구를 실제 임상 적용으로 번역하는 경험을 가지고 있습니다.

인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 도시스 웹사이트를 방문하십시오.