Др. Джордж Аронов, головний медичний директор компанії Dosis, Inc – Серія інтерв’ю

Др. Джордж Аронов – головний медичний директор компанії Dosis, і він має понад 30 років досвіду у сфері нефрології. Раніше він був головою нефрології та гіпертонії в Університеті Луїсвілля, де його дослідження разом з докторами Брієром і Гаведою були зосереджені на використанні штучного інтелекту для дозування ESA у пацієнтів з діалізом. Він отримав ступінь магістра фармакології та доктора медицини в Університеті Індіани.

Перший продукт Dosis – Стратегічний радник з анемії, це веб-орієнтований інструмент, який персоналізує дозування ESA, класу препаратів, що використовуються для лікування хронічної анемії.

Чи можете ви почати з пояснення, що таке інноваційна платформа дозування на основі штучного інтелекту Strategic Anemia Advisor (SAA)?

Strategic Anemia Advisor (SAA) компанії Dosis – це система штучного інтелекту, яка була розроблена для покращення результатів лікування пацієнтів з захворюваннями кінцевої стадії нирок і зменшення витрат на лікарські засоби в середньому на 25 відсотків шляхом персоналізації дозування лікарських засобів. Більше 550 000 пацієнтів з захворюваннями кінцевої стадії нирок в США зараз проходять діаліз, і більшість цих пацієнтів страждають від хронічної анемії. SAA заснована на більш ніж 10-річних дослідженнях в Університеті Луїсвілля і була спеціально розроблена для допомоги клінічним менеджерам анемії у їхніх рекомендаціях щодо дозування ESA.

Які деякі з переваг персоналізованого дозування?

Штучний інтелект допомагає клініцистам визначити мінімальну дозу, необхідну для досягнення бажаного терапевтичного результату, що має як клінічні, так і економічні вигоди. У випадку з дозуванням ESA неефективне дозування може призвести до значно вищого рівня лікарських засобів для пацієнтів, і відповідно підвищених витрат на лікування. SAA зосереджена на тонкій настройці дозування на основі реакції пацієнта на лікарські засоби. Оскільки зміни дозування відбуваються регулярно, пацієнту на користь отримувати мінімальну кількість лікарського засобу, оскільки більша кількість ESA пов’язана з вищим ризиком серцевих захворювань, інсульту, тромбозу та рецидиву раку.

Як лідер у цій галузі, рішення SAA компанії Dosis пропонує рішення, яке мало доведені результати, які дозволили йому отримати широке визнання серед провідних організацій діалізу. На сьогодні SAA було використано для надання понад 2 мільйонів рекомендацій щодо дозування.

Дозування лікарських засобів на основі штучного інтелекту набуває популярності в багатьох галузях медицини, таких як діаліз, онкологія та трансплантація органів. У цих галузях усе більш точне дозування відіграє критичну роль у досягненні сприятливих результатів. Дозування на основі штучного інтелекту особливо ефективне у управлінні лікарськими засобами, які використовуються для лікування хронічних захворювань, оскільки як потенційний ризик несприятливих подій, так і витрати на лікування збільшуються протягом місяців і років, протягом яких пацієнти приймають ці лікарські засоби.

Як штучний інтелект використовується для визначення рекомендованої кількості дозування?

SAA використовує штучний інтелект для розміщення пацієнтів на спектрі реакції на ESA, від екстремальної реакції (хтось, хто дуже чутливий до лікарського засобу) до фактично некористувача. Ця оцінка проводиться шляхом оцінки реакції пацієнта на лікарський засіб та створення унікального профілю реакції для кожного пацієнта. З кожним наступним дозуванням та реакцією гемоглобіну SAA уточнює цю оцінку, щоб більш точно досягти цілі гемоглобіну за допомогою мінімальної можливої дози ESA.

Який тип зниження використання лікарських засобів клініки бачили завдяки цьому?

З постійним використанням SAA клініки бачили в середньому 25-відсоткове зниження використання ESA з підтриманням або покращенням результатів лікування анемії, а також 75-відсоткове зниження часу, витраченого на управління анемією.

Чи можете ви обговорити, як дозування на основі штучного інтелекту, ймовірно, стане стандартом лікування хронічних захворювань у майбутньому?

Для інформування рішень щодо дозування лікарі традиційно покладалися в основному на свій клінічний досвід, знання лікарських засобів, які вони призначали, та рекомендації щодо дозування від виробників лікарських засобів та FDA. Однак ці рекомендації часто неточні, оскільки вони засновані на клінічних дослідженнях, які можуть або не можуть точно відображати реакцію окремого пацієнта на лікарський засіб.

Точне дозування було визначено як важливий метод для максимізації безпеки та ефективності лікування з значними вигодами для пацієнтів та медичних працівників, а рішення на основі штучного інтелекту дотепер довели свою ефективність серед найпотужніших інструментів для реалізації точного дозування.

Сьогодні п’ять чинників зібралися разом, щоб зробити дозування лікарських засобів на основі штучного інтелекту реальністю. До них належать:

• Технологічні досягнення в галузі обчислювальної техніки, які дозволяють нам швидко обробляти великі та складні набори даних, роблячи рішення на основі штучного інтелекту практичними.
• Публічна знайомість зі штучним інтелектом як ефективним інструментом для вирішення складних проблем, що робить лікарів комфортними при використанні таких інструментів у клінічних умовах.
• Надійні дані зараз доступні в електронних медичних записах і стандартизовані таким чином, що вони значно більш прийнятні для алгоритмів порівняно з паперовими медичними записами.
• Техніки аналізу великих даних також зробили застосування штучного інтелекту та контрольних алгоритмів до складних наборів даних значно більш практичним та ефективним. Сьогодні ми можемо використовувати дані від мільйонів пацієнтів для розробки та тестування алгоритмів, що дозволяє швидко ітерувати. Це значне покращення порівняно з експертними системами, які засновані на клініцисті з меншою кількістю пацієнтів, можливо, тисячами або сотнями, які загалом можна протестувати лише в клінічних дослідженнях.
• Було розроблено все більш складні та потужні лікарські засоби, які впливають на основні фізіологічні процеси. Лікарські засоби, які впливають на кілька фізіологічних процесів і мають вузьке терапевтичне вікно (тобто “солодке місце” між токсичністю та неефективністю лікування), стали більш поширеними. Саме ці лікарські засоби можуть отримати найбільшу вигоду від дозування на основі штучного інтелекту.

Відійшовши від точного дозування, які ваші погляди на майбутнє персоналізованої медицини?

Через 10 років я вважаю, що моделі дозування на основі штучного інтелекту, ймовірно, стануть стандартом лікування у всьому спектрі медичної допомоги, використовуватися для широкого спектра лікарських засобів, таких як варфарин, інсулін та імунодепресанти. По суті, будь-який лікарський засіб, який приймається хронічно і має вузьке терапевтичне вікно, є хорошим кандидатом для дозування на основі штучного інтелекту. Крім того, оскільки розробляються все більш інструменти та ідентифікуються можливості їх використання, ми побачимо експоненційний рост використання штучного інтелекту для управління лікуваннями, інтерпретації лабораторних та радіографічних результатів та прогнозування результатів терапевтичних стратегій.

Чи є щось ще, що ви хотіли б поділитися про Dosis?

Dosis займає унікальну позицію для реалізації підтримки рішень на основі штучного інтелекту та має досвід перекладу високорівневих академічних досліджень у практичні клінічні застосування як на малому, так і на великому масштабі.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Dosis.