بیماران مجازی می توانند پزشکی را متحول کنند



به نظر می رسد هر روز برخی از الگوریتم های جدید به رایانه ها اجازه می دهد بیماری را با دقت بی سابقه ای تشخیص دهند ، و پیش بینی های جدید مبنی بر اینکه کامپیوترها به زودی جای پزشکان را می گیرند ، تجدید می کند. اگر کامپیوترها بتوانند جای بیماران را بگیرند چه می شود؟ به عنوان مثال ، اگر افراد مجازی بتوانند در برخی از مراحل آزمایش واکسن کرونا ویروس را جایگزین افراد واقعی کنند ، این می تواند توسعه یک پیشگیری را تسریع کرده و همه گیری را کند کند. به همین ترتیب ، واکسن های احتمالی که بعید به کار می آیند می توانند زودتر شناسایی شوند ، هزینه های آزمایش را کاهش دهند و از آزمایش نامزدهای واکسن ضعیف بر روی داوطلبان زنده جلوگیری کنند. اینها برخی از مزایای “در پزشکی سیلیکو” یا آزمایش داروها و درمانها بر روی اندامهای مجازی یا سیستمهای بدن برای پیش بینی نحوه پاسخگویی یک فرد واقعی به درمانها است. در آینده قابل پیش بینی ، بیماران واقعی در مطالعات مرحله آخر مورد نیاز خواهند بود ، اما در مطالعات سیلیسی می توان اولین ارزیابی سریع و ارزان از ایمنی و اثربخشی را انجام داد ، تعداد افراد زنده مورد نیاز برای آزمایش را به شدت کاهش می دهد.

در اندام های مجازی ، مدل سازی با ارائه داده های تشریحی بدست آمده از تصاویر غیرتهاجمی و با وضوح بالا از اندام واقعی فرد در یک مدل ریاضی پیچیده از سازوکارهای حاکم بر عملکرد آن اندام آغاز می شود. الگوریتم های در حال اجرا بر روی رایانه های قدرتمند معادلات و ناشناخته های حاصل را برطرف می کنند و یک ارگان مجازی تولید می کنند که مانند چیز واقعی به نظر می رسد و رفتار می کند.

آزمایشات بالینی سیلیکو تا حدودی در حال انجام است. به عنوان مثال ، سازمان غذا و داروی ایالات متحده برای ارزیابی سیستم های جدید ماموگرافی به جای آزمایشات انسانی از شبیه سازی های رایانه ای استفاده می کند. آژانس همچنین رهنمودهایی را برای طراحی آزمایشات مربوط به داروها و دستگاههایی که بیماران مجازی را درگیر می کند ، منتشر می کند.

علاوه بر نتایج تسریع و کاهش خطرات آزمایشات بالینی ، می توان از آن در سیلیکوم پزشکی استفاده کرد به جای مداخلات پر خطر برای تشخیص یا برنامه ریزی برای درمان برخی از شرایط پزشکی. به عنوان مثال ، HeartFlow Analysis ، یک سرویس ابری مورد تأیید FDA ، پزشکان را قادر می سازد تا بیماری عروق کرونر را براساس تصاویر CT قلب بیمار شناسایی کنند. سیستم HeartFlow با استفاده از این تصاویر الگویی پویا از مایع خون را که از عروق کرونر عبور می کند ، ایجاد می کند ، بنابراین شرایط غیر طبیعی و شدت آنها را شناسایی می کند. بدون این فناوری ، پزشکان برای تصمیم گیری در مورد و نحوه مداخله باید آنژیوگرام تهاجمی انجام دهند. آزمایش بر روی مدل های دیجیتال از بیماران جداگانه می تواند به سفارشی سازی درمان برای هر تعداد بیماری کمک کند و در حال حاضر در مراقبت های دیابت استفاده می شود.

فلسفه پزشکی سیلیکون چیز جدیدی نیست. توانایی ایجاد و شبیه سازی کارکرد یک سایت تحت صدها شرایط عملیاتی ، از قرن ها پیش سنگ بنای مهندسی بوده است ، به عنوان مثال برای طراحی مدارهای الکترونیکی ، هواپیماها و ساختمان ها. موانع مختلفی برای استفاده گسترده از آن در تحقیقات و درمان پزشکی باقی مانده است.

اول ، قدرت و قابلیت اطمینان قابل پیش بینی این فناوری باید تأیید شود و این نیاز به پیشرفت خاصی دارد. اینها شامل ایجاد پایگاه داده های پزشکی با کیفیت بالا از یک پایگاه داده بزرگ بیمار با تنوع قومی است که هم زنان و هم مردان دارد. بهبود مدل های ریاضی برای در نظر گرفتن بسیاری از فرآیندهای متقابل در بدن. و اصلاح روشهای هوش مصنوعی بیشتر ، که اساساً برای تشخیص گفتار و تصویر مبتنی بر رایانه ایجاد شده اند و برای ارائه بینش های بیولوژیکی نیاز به گسترش دارند. جامعه علمی و شرکای صنعت با ابتکاراتی مانند پروژه قلب زنده از Dassault Systèmes ، انستیتوی فیزیولوژیک انسانی مجازی برای تحقیقات زیست پزشکی یکپارچه و Microsoft Healthcare NExT به این مسائل می پردازند.

در سال های اخیر ، FDA و تنظیم کنندگان اروپایی برخی از کاربردهای تجاری تشخیص مبتنی بر رایانه را تأیید کرده اند ، اما برای تأمین نیازهای نظارتی زمان و هزینه زیادی لازم است. ایجاد تقاضا برای این ابزارها با توجه به پیچیدگی های اکوسیستم سلامت یک چالش است. در سیلیکو ، دارو باید بتواند از نظر اقتصادی مقرون به صرفه به بیماران ، پزشکان کلینیکی و سازمان های مراقبت های بهداشتی ارائه دهد تا پذیرش این فناوری را تسریع کند.


منبع: khabar-nab.ir

دیدگاهتان را بنویسید

Comment
Name*
Mail*
Website*