ШІ в охороні здоров’я має думати про малий розмір

Через шість хвилин місія Аполлона-13 на Місяць У 1970 році його кисневий баллон вибухнув. Ця подія спонукала NASA розробити новий підхід до прогнозування можливих збоїв у своїх космічних апаратах. Цей підхід базувався на безперервних даних датчиків, які потім використовувалися для глибокого цифрового моделювання, що дозволяло проводити набагато більш суворе тестування складних космічних систем. Це було перше використання технології «цифрового близнюка».

сьогодні, цифрові подвійні системи використовуються в різних галузях для покращення операцій і точного моделювання будь-яких змін у системі. Такі технічні компанії, як Apple і Tesla, використовують цифрові двійники, щоб відстежувати продуктивність продуктів у польових умовах і визначати, чи потребують певні компоненти системи обслуговування.

Цифрові близнюки також використовувалися в охороні здоров'я, хоча в основному в дослідженнях і розробці ліків. Однак його найбільший потенціал полягає в лікуванні хронічних захворювань. Поєднуючи машинне навчання та технологію Інтернету речей із цифровим подвійним штучним інтелектом, підхід, який виник із чогось такого масштабного, як дослідження космосу, має потенціал зробити охорону здоров’я справді індивідуальною.

Оцифрувати традиційний догляд не вдалося

Сучасна медицина за останнє десятиліття зробила поступовий крок до індивідуального догляду, надавши пацієнтам право голосу в прийнятті рішень, а також до прецизійної медицини завдяки прогресу в геномних дослідженнях. І те, і інше допомогло пристосувати допомогу до індивідуальних потреб, але здебільшого наша система охорони здоров’я використовує підхід «великої групи» до надання допомоги.

Це очевидно в тому, як ми справляємося з хронічними захворюваннями. Кожен із 133 мільйонів американців, які зараз живуть з одним або декількома хронічними захворюваннями, налаштований на запланований шлях лікування – режим лікування, модна дієта, часто низка ліків – і їх покращення вимірюється партіями тисяч інших осіб, які поділитися своїм станом.

Цей підхід не спрацював. Сумно відомо, витрати США щодо діабету, хвороб серця та раку продовжує зростати, а вплив технологій на результати та витрати був обмеженим. У цифровому управлінні діабетом, втратою ваги та іншими захворюваннями цей вплив не є фактором.

У березні опублікований звіт Інститут технологій охорони здоров'я Петерсона підкреслив відсутність стійких результатів. У звіті було виявлено, що всі оцінені рішення погано впливають на залучення та результати з часом. Як наслідок, втрата ваги, зниження A1C, виключення ліків, реверсія діабету, а також здоров’я, благополуччя та економічні переваги цих рішень є обмеженими та нестабільними.

Це тому, що більшість рішень просто оцифровують неефективний шаблон для догляду. Вони не враховують індивідуальні відмінності. Кожна людина привносить свій власний набір культурних, біологічних, дієтичних, поведінкових і екологічних факторів, які впливають на її здоров’я на глибоко індивідуальному рівні.

Перехід від «персоналізованого» догляду до індивідуального догляду

Digital twin AI обіцяє відхід від шаблону. Основою технології є концепція, згідно з якою кожна людина є N із одиниці. Цифровий двійник людини отримує інформацію про безперервне вимірювання унікальних клінічних і поведінкових змінних і використовує ці дані, щоб сформувати рекомендації щодо догляду за найкращою та найздоровішою версією цієї особи.

Сила цифрових подвійних технологій полягає в тому, що вони звертають увагу на дрібниці – речі, які ми їмо та робимо – і на те, як вони впливають на наше теперішнє та майбутнє. На практиці цифрові близнюки можуть точно передбачити вплив вечері стейком на метаболічний або серцево-судинний стан конкретної людини. Якщо вплив може бути негативним, цифрові близнюки можуть запропонувати способи пом’якшити наслідки. Це може запропонувати 10-хвилинну прогулянку або альтернативний десерт. Замість морозива, можливо, це бананово-горіховий хліб з грецьким йогуртом і свіжими ягодами або просто інша послідовність.

Таким чином цифровий подвійний ШІ може показати людині, що її чекає, якщо вона залишиться на поточній траєкторії, і великі зміни, які можуть відбутися, вносячи невеликі коригування з часом. Дотримуйтесь поточного режиму, і ви зможете припинити прийом метформіну через три тижні. Поверніться до старих звичок, і ви можете розраховувати на поповнення.

Це потужна технологія, і хоча її вплив на охорону здоров’я в основному визнається лише в академія, він починає знаходити свою роль у випадках комерційного використання. У 2014 році Dassault Systemes і FDA запустили SIMULIA Живе серце, проект, який співпрацює з виробниками пристроїв для швидшої розробки та вдосконалення кардіологічних пристроїв. На початку пандемії компанія OnScale Проект BreathEasy розробив цифрового двійника легень пацієнтів з COVID-19, щоб покращити та оптимізувати використання ресурсів апарату штучної вентиляції легень.

Медичні дослідники також використовують цифрові моделі хвороби близнюків для прогнозування ефективності фармацевтичних втручань на основі складних, надзвичайно індивідуальних біологічних процесів. Takeda Pharmaceuticals використовує технологію для скорочення фармацевтичних процесів і створення реалістичних прогнозів для біохімічних реакцій. Зовсім недавно дослідники використовували технологію цифрових близнюків імітувати результати терапії і визначити найкраще лікування карциноми ротоглотки в індивідуальному порядку.

Управління хронічними захворюваннями – наступний рубіж

A нещодавня стаття, опублікована в Nature стверджує, що цифрові близнюки «готові зробити значний внесок» у лікування раку, особливо в моніторингу прогресування хвороби та оцінці відповіді на лікування, яка сумнозвісно різниться для кожної людини. У тій самій статті аналізуються серцеві пальцеві близнюки, яких годують за допомогою візуалізації, EHR, генетичних даних і даних постійного носіння, а також їх потенціал для прогнозування гострих серцевих подій.

Ці досягнення поступляться місцем технологіям охорони здоров’я, які змінять життя. Їхня сила полягає в концептуальному ядрі їхньої мети: ніщо складне не є статичним.

Особливо це стосується наших біологічних систем. Цифровому близнюку потрібні тисячі точок даних на день для кожної особи, щоб справді зрозуміти взаємодію між біологією, культурою, способом життя, уподобаннями та здоров’ям людини. Деякі з цих даних уже збираються за допомогою пристроїв, що носяться, і мобільних додатків, але без моделі, яка поміщає ці дані в контекст особи та її шляху догляду, це некеровано.

У світі лікування хронічних захворювань маленькі речі можуть дуже швидко стати великими, небезпечними для життя. І хоча цифрове здоров’я викликало надії у пацієнтів з такою мовою, як «персоналізація», інструменти та підходи, які були запропоновані людям, не відповідали їхнім унікальним потребам і вподобанням.

Цифровий штучний інтелект-близнюк переверне цей підхід з ніг на голову, допомагаючи нам краще розуміти та покращувати своє здоров’я на глибоко персоналізованому рівні. Це технологія, готова виконати обіцянку індивідуального догляду.