應用人工智慧和數位雙胞胎於臨床試驗

目錄

1. 前言
2. 介紹 Charles Fisher
3. Charles Fisher 的背景
4. Unlearn.ai 的使命
5. 數位雙胞胎的概念
6. 預測人體反應的挑戰
7. 使用少量數據的技術
8. 改善數據集品質的里程碑
9. 醫療領域中的規範挑戰
10. 應用數位雙胞胎的公司和治療領域
11. 技術應用的風險
12. 夢想成果：加速醫學研究

💡重點摘要

• Unlearn.ai 的使命是使用機器學習和人工智慧加速醫學研究，利用數位雙胞胎的概念模擬患者接受不同治療的結果。
• 透過使用少量又雜亂的數據，Unlearn.ai 可以預測患者在臨床試驗中接受現有治療的效果。
• 數位雙胞胎的技術在神經科學和免疫學等領域已經得到應用，並且能夠減少臨床試驗的參與人數和縮短試驗所需的時間。
• 在推廣使用數位雙胞胎的過程中，面臨的主要挑戰在於合規性和使用者的信任問題。

🤔常見問題

問：Unlearn.ai 的應用是否符合現有的法規指南？
答：根據目前的法規指南，使用 Unlearn.ai 的方法在臨床試驗中是被接受的。Unlearn.ai 正在進行與 FDA 和 EMA 的合規程序，以證明其符合現行指南的要求。

問：數位雙胞胎技術存在哪些風險？
答：如果按照建議的方式使用這項技術，幾乎不會有什麼風險。然而，如果技術被用於指導實際的臨床決策，可能存在風險。目前 Unlearn.ai 尚未追求這種應用。

問：Unlearn.ai 目前在哪些公司和治療領域進行應用？
答：目前 Unlearn.ai 的主要應用領域是阿茲海默症，但該公司正迅速擴展到其他疾病領域，包括神經炎症和免疫性疾病。

問：你認為未來應該如何改善這項技術的效能？
答：目前最值得改進的是處理小數據和混亂數據的問題。更好的電子健康記錄和更多患者參與研究的改善將對未來醫學研究的進展產生巨大影響。

問：你對未來技術發展有什麼期待？
答：我們希望能夠測量在使用數位雙胞胎的情況下，臨床試驗所需的時間有所減少。這將對患者和醫療研究產生實質的影響，並使整個行業受益。

📚相關資源

• Unlearn.ai 官方網站：https://www.unlearn.ai
• FDA（美國食品藥品監督管理局）官方指南：https://www.fda.gov
• EMA（歐洲藥品管理局）官方指南：https://www.ema.europa.eu