Co może pójść nie tak? Brytyjski rząd i Światowe Forum Ekonomiczne planują zastąpić badania kliniczne prognozami AI

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych

(((( DOROCZNE SPOTKANIE ŚWIATOWEGO FORUM GOSPODARCZEGO

DŁUGOTERMINOWA STRATEGIA NA RZECZ KLIMATU, PRZYRODY I ENERGII

Przygotowanie na chorobę X

Data 17 stycznia 2024 r

Godzina 11:30-12:15 czasu środkowoeuropejskiego

W związku ze świeżymi ostrzeżeniami Światowej Organizacji Zdrowia, że nieznana

„Choroba X” może spowodować 20 razy więcej zgonów niż pandemia koronawirusa

jakie nowe wysiłki są potrzebne, aby przygotować systemy opieki zdrowotnej na

nadchodzące liczne wyzwania?

Ta sesja jest powiązana z partnerstwem na rzecz zrównoważonego rozwoju i odporności systemu opieki zdrowotnej

Resilience i Collaborative Surveillance Initiative Światowego Forum Ekonomicznego

Forum.)))))

Pięć lat temu rząd brytyjski ogłosił współpracę ze Światowym Forum Ekonomicznym w celu zbadania innowacyjnych metod regulacji. Nie jest do końca jasne, jaką rolę administracyjną lub finansową odgrywa WEF w tym projekcie, ale w praktyce brytyjski Departament Biznesu przyznaje stypendia na badania nad różnymi futurystycznymi koncepcjami. Projekty zostały ogłoszone w 2021 i 2022 roku, a wśród nich najbardziej szalone:

Projekt prowadzony przez Agencję Regulacyjną ds. Leków i Produktów Opieki Zdrowotnej (MHRA)

Nazwa projektu: Wykorzystanie syntetycznych danych o wysokiej wierności jako syntetycznych ramion kontrolnych i zwiększenie wielkości próby w badaniach klinicznych
Dotacja na projekt: 750 387 GBP

Przegląd projektu

Badania kliniczne są kluczowym elementem sposobu, w jaki nowe leki są testowane przed użyciem w NHS w celu poprawy opieki i samopoczucia pacjentów. W standardowych badaniach klinicznych pacjenci albo otrzymują leczenie, albo nie, w drodze losowego wyboru. Może to stanowić wyzwanie w przypadku niektórych schorzeń, ponieważ losowe przypisanie do grupy kontrolnej może uniemożliwić pacjentom dostęp do leczenia, które może przedłużyć ich życie lub złagodzić objawy. Wiele badań klinicznych ma również trudności z rekrutacją wystarczającej liczby pacjentów, szczególnie tych badających rzadkie choroby.

Niedawne ulepszenia mocy obliczeniowej pozwoliły naukowcom na stworzenie sztucznych pacjentów, z podobnymi informacjami zdrowotnymi jak prawdziwi pacjenci biorący udział w badaniach klinicznych. Te sztuczne dane mogłyby pomóc „wzmocnić” mniejsze badania kliniczne, zmniejszając liczbę pacjentów potrzebnych do ich powodzenia. Sztucznie wygenerowane informacje mogłyby być również wykorzystane do lepszego odzwierciedlenia grup społecznych, które są słabiej reprezentowane w badaniach klinicznych, w tym różnych grup wiekowych i etnicznych.

Projekt ten skupi się na wykorzystaniu danych generowanych komputerowo w celu zwiększenia liczby małych badań klinicznych i sprawdzenia, czy może to poprawić ich wartość. Następnie stworzymy całkowicie sztuczną grupę kontrolną do badań klinicznych. W przyszłości podejścia te mogą być łączone z rzeczywistymi informacjami o pacjentach, a nawet je zastępować. Sukces tego projektu może pomóc zmienić sposób przeprowadzania badań klinicznych w przypadku powszechnych i rzadkich chorób, obniżając ich koszty i poprawiając sposób testowania nowych metod leczenia przed ich zastosowaniem w NHS.

Jeremy Hunt, brytyjski kanclerz skarbu, powiedział podczas czwartkowej dyskusji panelowej, że „kiedy będziemy mieli kolejną pandemię, nie chcemy czekać rok, zanim otrzymamy szczepionkę. Jeśli sztuczna inteligencja może skrócić czas potrzebny na uzyskanie tej szczepionki do miesiąca, to jest to ogromny krok naprzód dla ludzkości” – powiedział Hunt.

W kontekście, w którym WEF, WHO i rząd brytyjski proponują, aby nowa „szczepionka” była gotowa w ciągu 100 dni od spodziewanej nowej pandemii, jest to przypuszczalnie sposób, w jaki modelowaliby bezpieczeństwo i skuteczność produktu z niewielką liczbą uczestników prób lub bez nich. Płacz.

T19/02/2024RP

Suggest a correction