| | | |

Vad kan gå fel? Brittiska regeringen och World Economic Forum planerar att ersätta kliniska prövningar med AI-prognoser

Att använda AI för kliniska prövningar

WORLD ECONOMIC FORUMS ÅRSMÖTE
EN LÅNGSIKTIG STRATEGI FÖR KLIMAT, NATUR OCH ENERGI
Förberedelser för sjukdom X
17 januari 2024

Med nya varningar från WHO att en okänd ”Sjukdom X”
kan leda till 20 gånger fler dödsfall än coronavirus pandemin,
vilka nya insatser behövs för att förbereda hälso- och sjukvårdssystemen
för de många utmaningarna framöver? Denna session är kopplad till
Partnership for Health System Sustainability och Resiliens och
Samarbetsövervakningsinitiativet för WEF.

För fem år sedan tillkännagav den brittiska regeringen ett samarbete med det då föga omtalade World Economic Forum för att undersöka innovativa metoder för reglering. Det är inte helt klart vilken administrativ eller finansiell roll WEF spelar i detta projekt, men i praktiken delar det brittiska näringsdepartementet ut stipendier för att undersöka olika futuristiska koncept. Projekt tillkännagavs 2021 och 2022 och bland de galnaste:

Projekt som leds av tillsynsmyndigheten för läkemedel och hälsovårdsprodukter (MHRA)

Projektnamn: Användning av syntetisk data med hög trovärdighet som syntetiska kontroller och för att öka storleken på kliniska prövningar
Projektbidrag: 750 387 GBP

Översikt över projektet

Kliniska prövningar är en viktig del av hur nya läkemedel testas innan de används i NHS för att förbättra patienternas vård och välbefinnande. I vanliga kliniska prövningar får patienterna antingen en behandling eller inte genom ett slumpmässigt urval. Detta kan vara en utmaning vid vissa hälsotillstånd, eftersom slumpmässig tilldelning till en kontrollgrupp kan neka patienter tillgång till behandlingar som kan förlänga deras liv eller förbättra symtomen. Många kliniska prövningar har också svårt att rekrytera tillräckligt många patienter, särskilt de som undersöker sällsynta sjukdomar.

Den senaste tidens förbättringar av datorer har gjort det möjligt för forskare att skapa artificiella patienter med liknande hälsoinformation som de verkliga patienterna i kliniska prövningar. Dessa artificiella data skulle kunna bidra till att ”boosta” mindre kliniska prövningar och minska det antal patienter som krävs för att de ska bli framgångsrika. Artificiellt genererad information skulle också kunna användas för att bättre återspegla grupper i samhället som är mindre väl representerade i kliniska prövningar, inklusive olika åldersgrupper och etniciteter.

Detta projekt kommer att fokusera på användningen av datorgenererad data för att främja små kliniska prövningar och för att se om detta kan förbättra värdet av dessa prövningar. Efter detta kommer vi att skapa en helt artificiell kontrollgrupp för en klinisk prövning. I framtiden skulle dessa metoder kunna kombineras med, eller till och med ersätta, verklig patientinformation. Om projektet lyckas kan det bidra till att förändra hur kliniska prövningar utförs för vanliga och sällsynta sjukdomar, sänka kostnaderna för dem och förbättra hur nya behandlingar testas innan de tillämpas i den nationella hälso- och sjukvården.

Jeremy Hunt

Jeremy Hunt, Storbritanniens finansminister, sa under en paneldiskussion på torsdagen att ”när vi får nästa pandemi vill vi inte behöva vänta ett år innan vi får vaccinet. Om AI kan krympa den tid det tar att få fram vaccinet till en månad är det ett stort steg framåt för mänskligheten”, sa Hunt.

Mot bakgrund av att WEF, WHO och den brittiska regeringen föreslår att ett nytt ”vaccin” ska vara klart inom 100 dagar efter deras förväntade nya pandemi är detta förmodligen hur de skulle modellera säkerheten och effektiviteten hos en produkt med få eller inga försöksdeltagare. Det är bara att gråta.

Suggest a correction

Similar Posts