毎日、新しいアルゴリズムにより、コンピューターが前例のない精度で病気を診断できるようになっているようです。 そしてそれは、AIがまもなく（少なくとも部分的に）医師に取って代わるという予測を補強します。
コンピューターが患者の代わりになれるとしたら? たとえば、仮想患者が治験のある段階で実際の患者に取って代わることができれば、開発をスピードアップできますか? 「ケイ素の薬」があったら？
同様に、おそらく効果がなかった可能性のあるワクチンを仮想患者に「投与」することもできます。 このプロセスにより、テストの時間とコストが削減され、生きているボランティアに対する危険な「候補者」のテストが回避されます。
シリコンの薬
これは、仮想臓器または身体システムでの薬物および治療の実験を定義して、実際の人が治療にどのように反応するかを予測する方法です。
近い将来、後期段階の研究では実際の患者が依然として必要ですが、仮想患者を使用した試験では、安全性と有効性の迅速で費用効果の高い最初の評価が可能になり、試験に必要な被験者の数が大幅に削減されます。
それがどのように動作しますか？
最初から始めましょう。仮想臓器について話さずに仮想患者について話すことはできません。 仮想患者の「モデリング」は、人の非侵襲的診断から得られるすべての解剖学的データを収集することから始まります。 これらのデータは、その器官の機能を支配するメカニズムの複雑な数学的モデルと交差します。
強力なコンピューター（おそらく、すぐに量子コンピューター）で実行される特別なアルゴリズムは、結果の方程式と未知数を解決し、本物のように見え、動作する仮想器官を生成します。
仮想患者：私たちはすでに進行中です
La FDA、食品と医薬品を扱う米国の機関である食品医薬品局は、新しいマンモグラフィ システムを評価するために、人間による試験の代わりにコンピューター シミュレーションを既に使用しています。 代理店はまた、仮想患者を含む薬物およびデバイスの試験を設計するためのガイドを発行しました.
ハートフロー分析、FDA承認のクラウドベースのサービスにより、医師は患者の心臓のCT画像に基づいて冠状動脈性心臓病を特定できます。 HeartFlowシステムは、これらの画像を使用して、冠状血管を流れる血液の流体の流れモデルを構築し、異常な状態とその重症度を特定します。 この技術がなければ、医師は介入するかどうか、そしてどのように介入するかを決定するために侵襲的な血管造影図を実行する必要があります。
個々の患者のデジタルモデルを実験することも、さまざまな状態に合わせて治療を調整するのに役立ち、すでに糖尿病治療に使用されています。
エンジニアリングからのアプローチ
シリコン医療と仮想患者の背後にある哲学は新しいものではありません。 何百もの動作条件下でオブジェクトのパフォーマンスを作成およびシミュレートする機能は、何十年にもわたってエンジニアリングの基礎となってきました。 たとえば、電子回路、飛行機、建物の設計などです。
医学研究と治療におけるその広範な実施には、いくつかの障害が残っています。
まず、この技術の予測力と信頼性を確認する必要があり、これにはいくつかの進歩が必要です。 これらには、女性と男性で構成される大規模で民族的に多様な患者ベースから高品質の医療データベースを生成することが含まれます。 体内の多くの相互作用プロセスを説明するための数学モデルの改良。 主にコンピューターベースの音声および画像認識のために開発された人工知能法へのさらなる変更であり、生物学的洞察を提供するために拡張する必要があります。
別の方法が必要ですが、仕上がりは素晴らしいです
科学界と業界パートナーは、次のようなイニシアチブを通じてこれらの問題に取り組んでいます。 リビングハートプロジェクト DassaultSystèmesによる、 ハブマップ （セルのGoogleマップの一種）e マイクロソフト ヘルスケア NExT.
近年、FDAおよび欧州の規制当局は、コンピューターベースの診断のいくつかの商用利用を承認しています。 ただし、規制要件を満たすにはかなりの時間と費用がかかります。
医療エコシステムの複雑さを考えると、これらのツールの需要を生み出すことは困難です。 シリコン医療は、技術の採用を加速するために、患者、医師、および医療機関に手頃な価格を提供できなければなりません。
