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

Др. Джордж Аронов є головним медичним директором у Dosis, і він має понад 30 років досвіду в нефрології. Раніше він був головним нефрологом та гипертензологом у Університеті Луїсвілля, де його дослідження разом з докторами Брієром і Гаведою були зосереджені на використанні штучного інтелекту для дозування препаратів ESA у пацієнтів з діалізом. Він отримав ступінь магістра фармакології та доктора медицини в Університеті Індіани.

Перший продукт Dosis, Стратегічний радник з анемії, є веб-інструментом, який персоналізує дозування препаратів 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)?

Платформа Strategic Anemia Advisor (SAA) компанії Dosis є клінічною системою підтримки рішень на основі штучного інтелекту, яка розроблена для покращення результатів лікування пацієнтів з хворобою кінцевої стадії нирок (ESKD) та зниження витрат на препарати в середньому на 25 відсотків шляхом персоналізації дозування. Більше 550 000 пацієнтів з хворобою кінцевої стадії нирок у США зараз проходять діаліз, і більшість з них страждають на хронічну анемію. SAA заснована на понад 10-річних дослідженнях в Університеті Луїсвілля та була спеціально розроблена для допомоги клініцистам-анемологам у їхніх рекомендаціях щодо дозування препаратів 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 переваги. У випадку з дозуванням препаратів ESA неефективне дозування може привести до значно вищого, ніж необхідного, рівня препарату в організмі пацієнта та, відповідно, підвищених витрат на лікування. SAA зосереджена на тонкій настройці дозування на основі реакції пацієнта на препарат. Оскільки зміни дозування робляться регулярно, пацієнту найкраще отримувати мінімальну кількість препарату, оскільки більша експозиція препарату ESA пов’язана з вищим ризиком інфаркту міокарда, інсульту, тромбозу та рецидиву раку.

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

Дозування препаратів на основі штучного інтелекту набирає популярності у багатьох галузях медицини, таких як діаліз, онкологія та трансплантаційна медицина. Саме у цих галузях все більш точне дозування відіграє критичну роль у досягненні сприятливих результатів. Дозування на основі штучного інтелекту особливо ефективне у управлінні препаратами, що використовуються для лікування хронічних захворювань, оскільки потенційний ризик побічних ефектів та витрат на лікування збільшується протягом місяців і років, протягом яких пацієнти приймають ці препарати.

Як штучний інтелект використовується для визначення рекомендованої дози?

SAA використовує штучний інтелект для розміщення пацієнтів на спектрі реакції на препарат ESA, від екстремальної чутливості до препарату (хтось, хто дуже чутливий до препарату) до, по суті, відсутності реакції. Ця оцінка проводиться шляхом оцінки історичної реакції пацієнта на препарат та створення унікального профілю реакції для кожного пацієнта. З кожною наступною дозою та реакцією гемоглобіну SAA уточнює цю оцінку, щоб більш точно досягти цільового рівня гемоглобіну за допомогою мінімальної можливої дози препарату ESA.

Який тип зниження використання препаратів клініки бачили завдяки цьому?

З постійним використанням SAA клініки бачили в середньому 25-відсоткове зниження використання препаратів 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 в майбутньому?

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

Точне дозування було визнано критичним методом для максимізації терапевтичної безпеки та ефективності з значними потенційними перевагами для пацієнтів та лікарів, а рішення на основі штучного інтелекту поки що довели себе серед найпотужніших інструментів для реалізації точного дозування.

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

• Технологічні досягнення в галузі обчислень, які дозволяють нам швидко обробляти великі та складні набори даних, роблячи рішення на основі штучного інтелекту практичними.
• Публічна знайомість з штучним інтелектом як ефективним інструментом для вирішення складних проблем, що робить лікарів комфортними при використанні таких інструментів у клінічних умовах.
• Надійні дані тепер доступні в електронних медичних картках та стандартизовані таким чином, що вони значно краще засвоюються алгоритмами порівняно з паперовими медичними картками.
• Техніки аналізу великих даних також зробили застосування штучного інтелекту та алгоритмів контролю до складних наборів даних значно більш практичним та ефективним. Сьогодні ми можемо користуватися даними від мільйонів пацієнтів для розробки та тестування алгоритмів у симуляторах, щоб передбачити ефективність та швидко ітеруватися. Це значне покращення порівняно з експертними системами, які засновані на клінічному досвіді лікаря, можливо, на тисячах або сотнях пацієнтів, які загалом можна протестувати лише у більш дорогих та ризикових клінічних дослідженнях.
• Було розроблено все більш складні та потужні препарати, які впливають на базові фізіологічні процеси. Препарати, які впливають на кілька фізіологічних процесів та мають вузьке терапевтичне вікно (так звану “солодку точку” між токсичністю та неефективною терапією), стали більш поширеними. Саме для таких препаратів дозування на основі штучного інтелекту може забезпечити найбільшу користь.

Відійшовши від точного дозування, які деякі з ваших поглядів на загальне майбутнє персоналізованої медицини?

За 10 років я вважаю, що моделі дозування на основі штучного інтелекту, ймовірно, стануть стандартом лікування у всьому спектрі охорони здоров’я, використовуватися для широкого спектра препаратів, таких як варфарин, інсулін та імунодепресанти. По суті, будь-який препарат, який приймається хронічно та має вузьке терапевтичне вікно, є хорошим кандидатом для дозування на основі штучного інтелекту. Крім того, оскільки розробляються більше інструментів та визначаються більше можливостей для використання цих інструментів, ми побачимо експоненційний рост використання штучного інтелекту для керування терапіями, інтерпретації лабораторних та радіографічних даних та прогнозування результатів терапевтичних стратегій.

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

Dosis унікально позиціонований для реалізації рішень, керованих штучним інтелектом, та має досвід перекладу високорівневих академічних досліджень у практичні клінічні застосування як на малому, так і на великому масштабі.

Дякую за чудовий інтерв’ю. Читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Dosis.