"Цифровой двойник" для пациентов

"Цифровой двойник" для пациентов

17 Feb 2022
86
Прослушать

Ученые из Медицинской школы Миллера при университете Майами (США) создают "цифрового двойника", который заменит пациента во время тестов и лечения.

Получившая название MLBox, система будет использовать цифровые носимые устройства и умные устройства в доме для сбора биологических, клинических, поведенческих и экологических данных о пациенте, а затем создаст модель, которая может быть использована для тестирования новых методов лечения до того, как они будут опробованы на реальном пациенте.

Проект осуществляет Лаборатория медиа и инноваций Школы Миллера совместно с Amazon Web Services и Open Health Network, и первоначально он будет сосредоточен на лечении проблем со сном, таких как апноэ сна, и их связи с такими серьезными заболеваниями, как деменция и болезни сердца.

С помощью датчиков и цифровых медицинских устройств MILBox будет анализировать режим сна, вес, давление окружающей среды и уровень стресса пациента. Данные будут собираться в течение семи дней подряд для создания алгоритма биологического здоровья, который будет действовать как "цифровой двойник" пациента.

Идея заключается в том, чтобы создать модель, которая будет заменять пациента, позволяя врачам изучать, как действует определенное лекарство или лечение, не подвергая пациента стрессу или опасности. Например, это позволит врачам определить и разработать лечение для конкретного вида аллергии без необходимости подвергать пациента целой батарее тестов, чтобы определить, на что у него аллергия.

По словам разработчиков,

В конечном счете, такие "цифровые двойники" могут содержать достаточно подробную информацию о человеке, чтобы компьютер мог тестировать различные варианты лечения или оздоровления по этой модели, чтобы предсказать, какие из них с наибольшей вероятностью дадут наилучшие результаты для данного человека. Вместо того чтобы назначать лечение на основе статистической модели результатов для большой популяции, этот новый подход предоставит каждому пациенту индивидуальную рекомендацию, рассчитанную на наилучший результат для него.

Большая часть работы будет проводиться на платформе PatientSphere 2.0, разработанной компанией Open Health Network. Платформа не зависит от использования конкретных устройств и может масштабироваться, так что можно будет добавлять больше датчиков и устройств и собирать больше данных для решения других проблем со здоровьем.

Программа зарегистрировала первых участников испытаний в конце 2021 года, и разработчики надеются, что в этом году в ней примут участие до 1500 человек.