Technologie, które jeszcze niedawno funkcjonowały głównie w laboratoriach badawczych i pilotażowych projektach, zaczynają realnie wpływać na sposób odkrywania leków, prowadzenia badań klinicznych i zarządzania produkcją farmaceutyczną. W centrum tej transformacji znajduje się sztuczna inteligencja – coraz bardziej zaawansowana, wszechobecna i regulowana.

– Dla branży oznacza to jedno: kwantowe uczenie maszynowe zostanie z powodzeniem zastosowane w toksykologii predykcyjnej nowych kandydatów na leki już w 2026 r. Dzięki symulacji złożonych efektów mechaniki kwantowej z niespotykaną dotąd dokładnością, modele te będą sygnalizować potencjalne problemy związane z bezpieczeństwem wcześniej niż klasyczna sztuczna inteligencja, co znacznie zmniejszy wskaźnik niepowodzeń w badaniach przedklinicznych – tłumaczy Brittany Shriver, Head, Global Life Sciences Strategic Advisory, SAS.

Inteligentna produkcja

– Zmiany dotkną również codziennej pracy zespołów badawczo-rozwojowych i regulacyjnych – mówi Olivier Bouchard, Life Sciences Strategic Advisor, SAS – Agenci AI wchodzą na wyższy poziom. Przestają być jedynie wsparciem dla programistów, a zaczynają automatyzować czasochłonne zadania administracyjne, w tym przygotowanie dokumentacji i obsługę procesów związanych z rejestracją leków. Jednocześnie rośnie znaczenie nadzoru człowieka: w Europie wchodzące w życie przepisy, takie jak EU AI Act, jasno określą odpowiedzialność ludzi za decyzje podejmowane przy wsparciu algorytmów.

W efekcie AI staje się wszechobecna w całym ekosystemie ochrony zdrowia – od marketingu i zaplecza administracyjnego, przez badania i rozwój, aż po zdalną diagnostykę i badania zdecentralizowane. Platformy chmurowe i uczenie maszynowe będą kluczowe dla ograniczania ryzyka niepowodzeń badań klinicznych oraz skracania ścieżki regulacyjnej. Jednocześnie rosnąć będzie znaczenie ładu danych, przejrzystości modeli oraz harmonizacji regulacyjnej – bez nich dalsza cyfrowa transformacja może stracić tempo.

Nadchodzący rok nie będzie więc tylko kolejnym etapem rozwoju technologii. Dla ochrony zdrowia to moment, w którym sztuczna inteligencja – wspierana przez rozwiązania kwantowe, automatyzację i nowe regulacje – zacznie realnie przekładać się na szybsze innowacje, większe bezpieczeństwo pacjentów i bardziej odporny system farmaceutyczny.

Źródło: Komunikat Prasowy

– Przyszłością medycyny nie są tylko super-AI, supernarzędzia, supertechnologia, która nam pozwoli lepiej zbadać i zrozumieć człowieka, ale też cyfrowe bliźniaki. Akurat teraz pracujemy razem z Healthcare Poland i Polską Federacją Szpitali nad stworzeniem Second Brain. To będzie twój cyfrowy bliźniak medyczny, który chcemy, żeby w przyszłości był wyrobem medycznym. Będzie on czytał twój stan emocjonalny, będzie w stanie przewidzieć np. wypalenie, nawet próbę samobójczą, depresję. To przewidywanie będzie możliwe dzięki zebraniu informacji z urządzeń wearable dotyczących twojego stanu fizycznego, ale także psychicznego, tego, co się z tobą zadzieje, na jakie choroby z większym prawdopodobieństwem możesz zachorować – mówi w wywiadzie dla agencji Newseria Edi Pyrek, współzałożyciel Global Artificial Intelligence Alliance (GAIA).

Cyfrowy bliźniak jest zaawansowanym modelem komputerowym, odzwierciedlającym w przestrzeni informatycznej fizyczny obiekt lub system. W medycynie oznacza to cyfrową „replikę” pacjenta, na której można przeprowadzać różnego rodzaju symulacje, monitorowanie i analizę aspektów zdrowia w czasie rzeczywistym. Technologia cyfrowych bliźniaków jest kluczowym komponentem Przemysłu 4.0 i już teraz sprawdza się m.in. w zarządzaniu liniami produkcyjnymi w fabrykach czy przewidywaniu blackoutów energetycznych. W medycynie może pozwalać wcześnie przewidywać ewentualne problemy zdrowotne pacjenta, którego organizm je odzwierciedla, ale też na przykład modelować to, jak ta osoba zareaguje na planowaną do wdrożenia terapię.

– Peter Diamandis, twórca XPRIZE i jeden z najbardziej wpływowych ludzi w Dolinie Krzemowej, przewiduje, że do 2028–2030 roku wszyscy ludzie na świecie będą mieli swojego cyfrowego bliźniaka. My w Polsce prawdopodobnie jesteśmy jednymi z pierwszych, którzy o tym myślą – podkreśla Edi Pyrek.

O tym, że taka wizja nie jest odległa, mogą też świadczyć prognozy rynkowe. Według Mordor Intelligence światowy rynek cyfrowych bliźniaków w medycynie bieżący rok zamknie z przychodami sięgającymi 2,81 mld dol. Do końca dekady obroty wzrosną ponad czterokrotnie – do 11,37 mld dol. Oznacza to wzrost o 1/3 rocznie.

Ten kierunek rozwoju medycyny ma też swoje odzwierciedlenie we wdrożeniach. Na łamach czasopisma „npj Digital Medicine” zostały opublikowane na początku października wyniki badań przeprowadzonych przez naukowców z Uniwersytetu w Melbourne na modelu sztucznej inteligencji DT-GPT, który testowo analizował w różnej skali czasowej (godzin, tygodni lub miesięcy) dane medyczne pacjentów z chorobą Alzheimera lub niedrobnokomórkowym rakiem płuc, a także pacjentów przyjmowanych na oddziały intensywnej terapii. Model stworzył cyfrowe bliźniaki pacjentów i prognozował, jak ich stan zdrowia prawdopodobnie zmieni się z czasem trwania leczenia, pomagając tym samym w przewidywaniu przebiegu ich choroby. W przypadku pacjentów z oddziałów intensywnej terapii powstały cyfrowe bliźniaki ponad 35 tys. osób. Model dokładnie przewidział u nich zmiany poziomu magnezu czy saturacji w ciągu kolejnych 24 godzin. Dokładność cyfrowych bliźniaków w krótkoterminowej predykcji była wyższa niż 14 innych modeli uczenia maszynowego. Badacze ocenili, że DT-GPT wykazał też dość wysoką skuteczność predykcji w odniesieniu do kilku istotnych parametrów laboratoryjnych: wykrycia łagodnej anemii i podwyższonej aktywności LDH (dehydrogenazy mleczanowej) oraz markera progresji niedrobnokomórkowego raka płuca.

Second Brain – jak wyjaśniają przedstawiciele GAIA – ma być inteligentną aplikacją zaprojektowaną do łączenia pacjentów, lekarzy i administratorów szpitali w jeden spójny ekosystem opieki zdrowotnej. Testowane w Polsce rozwiązanie początkowo przeznaczone będzie dla pacjenta. Zapewni mu cyfrowe wsparcie w chwilach niepewności, przełoży zalecenia kliniczne na praktyczne kroki, wyśle przypomnienia o lekach i wizytach, będzie monitorować samopoczucie oraz umożliwi bezpieczne telekonsultacje i wymianę informacji z lekarzami.

Docelowo cyfrowe bliźniaki mają jednak znaleźć zastosowanie kliniczne – będą mogły centralizować informacje o pacjentach, automatycznie przygotują wersje robocze dokumentacji klinicznej i zasygnalizują przypadki wymagające pilnej interwencji, zapewniając jednocześnie profesjonalną i terminową komunikację z pacjentami.

– Chcemy, żeby to był produkt, dzięki któremu lekarze mogą lepiej i szybciej diagnozować. Zaoszczędzą czas, ponieważ nie będą widzieli tylko tego pacjenta w danym momencie, ale też będą mieli informacje na temat tego, co się z nim działo od ostatniej wizyty, jak spał, co jadł, jak to na niego wpłynęło. Dzięki temu będą potrafili nie tylko szybciej nas diagnozować i nam pomagać, ale także nauczą nas postrzegać jedną prostą rzecz – że nasze ciało, nasz umysł i nasza psyche to nie jest coś oddzielnego, że należy patrzeć na człowieka jako na jeden wspólny organizm, a nie jako na wybrane elementy – wyjaśnia Edi Pyrek.

Zaprezentowany podczas Forum Ekonomicznego w Karpaczu Second Brain pokazuje, że można wzmocnić pozycję pacjentów i odciążyć personel kliniczny, jednocześnie respektując operacyjne i regulacyjne realia szpitali. To istotne zwłaszcza z uwagi na to, że dane, na których ma operować technologia, dotyczą zdrowia pacjentów, więc należą do kategorii wrażliwych.

– Healthcare Poland to organizacja, która ma 14 piaskownic regulacyjnych dotyczących AI, dotyczących również wyrobów medycznych. Są naszymi partnerami i dzięki temu jesteśmy w stanie stworzyć produkt, który od samego początku, od momentu kiedy jest stworzony, będzie produktem zgodnym z prawem, a także z tym, czego potrzebują lekarze i pacjenci – zapowiada współzałożyciel GAIA.

Źródło: Newseria