Le kaj bi lahko šlo narobe? Britanska vlada in Svetovni gospodarski forum nameravata klinična preskušanja nadomestiti s projekcijami umetne inteligence

Uporaba umetne inteligence za klinična preskušanja

Slika:
Priprave na bolezen X
Ob novih opozorilih Svetovne zdravstvene organizacije, da bi neznana “bolezen x” lahko povzročila 20 krat več smrtnih primerov kot pandemija korona virusa, kakšni novi ukrepi so potrebni, da se zdravstveni sistem pripravi za mnoge prihajajoče izzive?
Ta seja je povezana z Partnerstvom za trajnost in vzdržnost zdravstvenega sistema in Iniciativo za sodelovalni nadzor Svetovnega gospodarskega foruma.

Pred petimi leti je britanska vlada napovedala sodelovanje s tedaj še malo znanim Svetovnim gospodarskim forumom (World Economic Forum, ali WEF), da bi raziskala inovativne metode regulacije. Ni povsem jasno, kakšno upravno ali finančno vlogo ima WEF pri tem projektu, v praksi pa britansko ministrstvo za gospodarstvo podeljuje štipendije za raziskovanje različnih futurističnih konceptov. Projekti so bili napovedani za leti 2021 in 2022, med katerimi je eden on najbolj norih:

Projekt, ki ga vodi Agencija za zdravila in zdravstveno varstvo (MHRA)

Ime projekta: Uporaba visoko verodostojnih sintetičnih podatkov kot sintetičnih kontrolnih orožij in za povečanje velikosti vzorcev v kliničnih preskušanjih
Dotacija za projekt: 750 387 funtov

Pregled projekta

Klinična preskušanja so ključni del preizkušanja novih zdravil pred uporabo v NHS za izboljšanje oskrbe in dobrega počutja bolnikov. Pri standardnih kliničnih preskušanjih bolniki naključno dobijo zdravilo ali pa ga ne dobijo. Pri nekaterih zdravstvenih stanjih je to lahko izziv, saj lahko naključna uvrstitev v kontrolno skupino bolnikom onemogoči dostop do zdravljenja, ki bi jim lahko podaljšalo življenje ali izboljšalo simptome. V številnih kliničnih preskušanjih je tudi težko pridobiti dovolj bolnikov, zlasti v tistih, ki preučujejo redke bolezni.

Nedavne izboljšave na področju računalniške moči so raziskovalcem omogočile ustvarjanje umetnih bolnikov s podobnimi zdravstvenimi podatki, kot jih imajo resnični bolniki v kliničnih preskušanjih. Ti umetni podatki bi lahko pomagali “okrepiti” manjša klinična preskušanja in tako zmanjšali število bolnikov, ki so potrebni za uspeh. Umetno ustvarjene podatke bi lahko uporabili tudi za boljši prikaz družbenih skupin, ki so slabše zastopane v kliničnih preskušanjih, vključno z različnimi starostnimi skupinami in etničnimi skupinami.

Ta projekt se bo osredotočil na uporabo računalniško ustvarjenih podatkov za spodbujanje manjših kliničnih preskušanj in ugotavljanje, ali lahko to izboljša vrednost teh preskušanj. Nato bomo ustvarili popolnoma umetno kontrolno skupino za klinično preskušanje. V prihodnosti bi lahko te pristope kombinirali z resničnimi podatki o pacientih ali jih celo nadomestili. Uspeh tega projekta bi lahko pomagal spremeniti način izvajanja kliničnih preskušanj pri pogostih in redkih boleznih, znižal njihove stroške in izboljšal način preskušanja novih načinov zdravljenja, preden se začnejo uporabljati v NHS.

Jeremy Hunt, britanski finančni minister, je na četrtkovi panelni razpravi dejal, da “ob naslednji pandemiji ne želimo čakati eno leto, preden bomo dobili cepivo. Če lahko umetna inteligenca skrajša čas, potreben za pridobitev cepiva, na en mesec, je to velik korak naprej za človeštvo,” je dejal Hunt.

Glede na to, da WEF, WHO in britanska vlada predlagajo, da bi bilo novo “cepivo” pripravljeno v 100 dneh po pričakovani novi pandemiji, je to verjetno način, kako bi modelirali varnost in učinkovitost izdelka z malo ali nič udeleženci poskusov.

Suggest a correction