• - Dzięki postępom sztucznej inteligencji możliwe będzie spersonalizowanie leczenia pacjentów – podkreślił prof. dr hab. Andrzej Szałas z Wydziału Matematyki Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego
• Pod hasłem cyfrowych bliźniaków kryją się "skomplikowane modele symulacyjne", które mają odzwierciedlić konkretną rzeczywistość
• Jak wyjaśnił ekspert, cyfrowe bliźniaki umożliwiają tworzenie replik ciała wraz z wirtualnymi modelami różnych organów oraz pozwalają  monitorować reakcję pacjentów na konkretne leczenie

Cyfrowe bliźniaki pomocne w leczeniu

Cyfrowe bliźniaki to - jak wyjaśnił prof. Szałas - "wyjątkowo skomplikowane modele symulacyjne, które mają na celu odzwierciedlić konkretną rzeczywistość".

- Przykładem cyfrowego bliźniaka dla połączeń drogowych mogą być mapy Google. Wyniki, jakie otrzymamy, zależą jednak od pytania, które postawimy. Jeśli interesuje nas czas podróży z punktu A do punktu B, taki model jest satysfakcjonujący. Jeśli jednak chcemy obliczyć np. wytrzymałość asfaltu lub zużycie opon, nie będzie on wystarczający - wytłumaczył profesor.

W dziedzinie medycyny - wyjaśnił - cyfrowe bliźniaki umożliwiają tworzenie replik ciała wraz z wirtualnymi modelami różnych organów: serca, wątroby czy płuc. Pozwalają one monitorować reakcję pacjentów na konkretne leczenie.

- Analizując historię pacjenta i różne parametry, można ocenić, jak dany pacjent może zareagować na terapię i czy warto ją zastosować, czy może konieczne jest inne podejście - powiedział ekspert.

Zaznaczył, że dzięki badaniom genetycznym można przewidzieć pewne rodzaje nowotworów, na które człowiek może być bardziej podatny, uwzględniając jego indywidualny zestaw genów.

- Istnieją modele oparte na tych informacjach, ale nie obejmują one pełnego spektrum możliwych chorób - zaznaczył prof. Szałas. Dodał przy tym, że obecne rozwiązania mają pewne ograniczenia i nie można sprawdzić reakcji organizmu na każdy możliwy lek.

- Proces diagnozowania opiera się na szczegółowych badaniach, ale nie zawsze można być pewnym, że dana terapia będzie skuteczna w stu procentach. Są choroby, o których wiadomo, że określony lek w ich leczeniu ma np. tylko 38 proc. skuteczności. Stosuje się go, a jeśli nie przynosi rezultatów, próbuje się innych opcji. Niestety, w rezultacie stan pacjenta może się pogorszyć - zauważył specjalista. Dodał, że gdybyśmy mogli od razu zastosować właściwą terapię, byłaby ona znacznie bardziej skuteczna, a w tym mogą pomóc cyfrowe bliźniaki.

Sztuczna inteligencja a nieuleczalne choroby

Podkreślił, że mimo postępu medycyny ogromne wyzwanie dla naukowców stanowią nieuleczalne choroby. Opracowując nowe lekarstwo, najlepszym podejściem byłoby zaprojektowanie terapii w sposób pozwalający obserwować reakcję dużej grupy pacjentów na działanie danej substancji.

- Przeprowadzenie takich eksperymentów na ludziach byłoby niebezpieczne i nieetyczne. Jednak przy użyciu modeli symulacyjnych, które byłyby w stanie odpowiadać na pytania dotyczące reakcji całego organizmu, moglibyśmy szybko odrzucić wiele pomysłów i znaleźć właściwe rozwiązanie - podkreślił profesor.

- Możemy się spodziewać, że dzięki postępom sztucznej inteligencji, zwłaszcza dotyczących głębokich sieci neuronowych, będzie możliwe analizowanie ogromnej ilości danych związanych z leczeniem pacjentów. Obecnie ten proces jest znacznie bardziej czasochłonny, ale z odpowiednimi zaawansowanymi modelami symulacyjnymi moglibyśmy przyspieszyć rozwój i selekcję najlepszych terapii - powiedział prof. Szałas, ale - jak zaznaczył - na razie nie jesteśmy jeszcze na tym etapie.

Podstawowym problemem w Polsce, zdaniem profesora, jest ograniczony dostęp do danych pacjentów, ponieważ są to dane wrażliwe i trudno je w pełni zanonimizować.

- Nawet jeśli usuniemy imię, nazwisko i adres, istnieje ryzyko, że na podstawie rodzaju terapii można zidentyfikować poszczególne osoby - zauważył profesor. - Dopóki nie powstaną ogólnodostępne zbiory, dla wielu firm, postęp w tej dziedzinie będzie moim zdaniem ograniczony i nie osiągniemy szybkiego postępu w tworzeniu zaawansowanych modeli dotyczących całego człowieka - powiedział prof. Szałas.

• SZTUCZNA INTELIGENCJA