AI in de gezondheidszorg moet klein denken

Zes minuten na de start van Apollo 13's missie naar de maan in 1970 explodeerde de zuurstoftank. De gebeurtenis zette NASA ertoe aan een nieuwe aanpak te ontwikkelen om mogelijke storingen in zijn ruimtevaartuig te voorspellen. De aanpak was gebaseerd op continue sensorgegevens, die vervolgens diepe digitale simulaties voedden, waardoor veel strengere tests van complexe ruimtevaartsystemen mogelijk werden. Het was het allereerste gebruik van "digitale tweeling"-technologie.

Vandaag de dag, Digitale tweelingsystemen worden in alle sectoren gebruikt om de werking te verbeteren en elke verandering in een systeem nauwkeurig te simuleren. Techbedrijven zoals Apple en Tesla gebruiken digitale tweelingen om de productprestaties in het veld te monitoren en te bepalen of specifieke systeemcomponenten onderhoud nodig hebben.

Digitale tweelingen worden ook gebruikt in de gezondheidszorg, zij het vooral in geneesmiddelenonderzoek en -ontwikkeling. Het grootste potentieel ligt echter in het beheer van chronische ziekten. Door machine learning en Internet of Things-technologie te koppelen aan digitale tweeling-AI, heeft een aanpak die zijn oorsprong vindt in iets zo groots als ruimteverkenning het potentieel om de gezondheidszorg echt geïndividualiseerd te maken.

Digitalisering van traditionele zorg is mislukt

De moderne geneeskunde heeft de afgelopen tien jaar stapsgewijs stappen gezet richting gepersonaliseerde zorg door patiënten een stem te geven in besluitvorming, en richting precisiegeneeskunde door vooruitgang in genomisch onderzoek. Beide hebben geholpen om zorg op het individu af te stemmen, maar over het algemeen hanteert ons zorgsysteem een ​​'grote groep'-benadering voor zorgverlening.

Het is duidelijk te zien in de manier waarop we omgaan met chronische ziekten. Elk van de 133 miljoen Amerikanen die momenteel met een of meer chronische ziekten leven, is ingesteld op een gepland zorgpad – een behandelregime, een modedieet, vaak een aantal medicijnen – en hun verbetering wordt gemeten in groepen van duizenden andere personen die dezelfde aandoening delen.

Deze aanpak heeft niet gewerkt. Notoir, Amerikaanse uitgaven op diabetes, hartziekten en kanker blijft toenemen, en de impact van technologie op uitkomsten en kosten is beperkt. Bij digitaal management van diabetes, gewichtsverlies en andere aandoeningen is die impact een non-factor geweest.

In maart werd een rapport gepubliceerd door Peterson Instituut voor Gezondheidstechnologie onderstreepte dit gebrek aan duurzame resultaten. Het rapport concludeerde dat alle geëvalueerde oplossingen slecht presteren op het gebied van betrokkenheid en resultaten in de loop van de tijd. Als gevolg hiervan zijn gewichtsverlies, A1C-reductie, eliminatie van medicatie, omkering van diabetes en de gezondheids-, welzijns- en economische voordelen van deze oplossingen zowel beperkt als onhoudbaar.

Dat komt omdat de meeste oplossingen gewoon een ineffectief sjabloon voor zorg digitaliseren. Ze houden geen rekening met individuele verschillen. Ieder mens brengt zijn eigen set culturele, biologische, dieet-, gedrags- en omgevingsfactoren met zich mee die zijn gezondheid op een diep individueel niveau beïnvloeden.

Van 'gepersonaliseerde' zorg naar geïndividualiseerde zorg

Digital twin AI belooft een afwijking van het sjabloon. De kern van de technologie is het concept dat elk individu een N van één is. De digitale tweeling van een individu wordt geïnformeerd door een continue meting van zijn of haar unieke klinische en gedragsmatige variabelen en gebruikt die gegevens om zorgbegeleiding vorm te geven naar de beste en gezondste versie van dat individu.

De kracht van digitale tweelingtechnologie zit in de aandacht voor de kleine dingen – de dingen die we eten en doen – en hoe ze ons huidige en toekomstige zelf beïnvloeden. In de praktijk kunnen digitale tweelingen nauwkeurig voorspellen welk effect een biefstukdiner zal hebben op de metabolische of cardiovasculaire gezondheid van een specifieke persoon. Voor zover die impact negatief kan zijn, kunnen digitale tweelingen manieren bieden om de gevolgen te verzachten. Het kan een wandeling van 10 minuten of een alternatief dessert voorstellen. In plaats van ijs is het misschien bananennotenbrood met Griekse yoghurt en verse bessen of gewoon een andere volgorde.

Op deze manier kan digitale tweeling-AI een individu laten zien wat hem te wachten staat als hij zijn huidige traject aanhoudt en de grote veranderingen die kunnen optreden door kleine aanpassingen in de loop van de tijd. Houd uw huidige routine aan en u kunt binnen drie weken stoppen met het nemen van metformine. Verval in oude gewoontes en u kunt verwachten dat u een herhaalrecept krijgt.

Het is een krachtige technologie, en hoewel de impact ervan op de gezondheidszorg pas in de toekomst grotendeels wordt erkend, academie, begint het zijn rol te vinden in commerciële use cases. In 2014 lanceerden Dassault Systemes en de FDA SIMULIA Levend Hart, een project dat samenwerkt met fabrikanten van apparaten om hartapparaten sneller te ontwikkelen en te verfijnen. Aan het begin van de pandemie, OnScale's Project AdemEenvoudig ontwikkelde een digitale tweeling van de longen van COVID-19-patiënten om het gebruik van beademingsapparatuur te verbeteren en optimaliseren.

Medische onderzoekers maken ook gebruik van digitale tweelingziektemodellen om de effectiviteit van farmaceutische interventies te voorspellen op basis van complexe, uiterst individuele biologische processen. Takeda-geneesmiddelen heeft de technologie omarmd om farmaceutische processen te verkorten en realistische input-outputvoorspellingen te doen voor biochemische reacties. Meer recentelijk gebruikten onderzoekers digitale twintechnologie om simuleer therapieresultaten en de beste behandeling voor orofarynxcarcinoom bepalen op basis van het individu.

Chronische ziektemanagement is de volgende grens

A recent artikel gepubliceerd in Nature beweert dat digitale tweelingen "klaar zijn om substantiële bijdragen te leveren" aan kankerzorg, met name bij het monitoren van de progressie van de ziekte en het evalueren van behandelreacties, die berucht genoeg van persoon tot persoon verschillen. In hetzelfde artikel worden digitale tweelingen van het hart geanalyseerd die gevoed worden door beeldvorming, EPD, genetische en continue draagbare gegevens, en hun potentieel om acute cardiale gebeurtenissen te voorspellen.

Deze ontwikkelingen zullen leiden tot levensveranderende gezondheidszorgtechnologieën. Hun kracht ligt in een concept dat centraal staat in hun doel: niets complex is statisch.

Dit geldt met name voor onze biologische systemen. Een digitale tweeling vereist duizenden datapunten per dag, per individu, om de wisselwerking tussen de biologie, cultuur, levensstijl, voorkeuren en gezondheid van een individu echt te begrijpen. Een deel van deze data wordt al vastgelegd door wearables en mobiele apps, maar zonder een model dat die data in de context van het individu en zijn zorgtraject plaatst, is het stuurloos.

In de wereld van chronische ziektemanagement kunnen kleine dingen heel snel grote, levensbedreigende dingen worden. En hoewel digitale gezondheid de hoop van patiënten heeft gewekt met taal als 'personalisatie', hebben de tools en benaderingen die aan mensen zijn aangeboden, niet ingespeeld op hun unieke behoeften en voorkeuren.

Digital twin AI zal deze aanpak op zijn kop zetten door ons te helpen onze gezondheid beter te begrijpen en te verbeteren op een diep gepersonaliseerd niveau. Het is een technologie die klaar is om de belofte van geïndividualiseerde zorg waar te maken.