Pärismaailma andmed on tervisetehnoloogia arendajate jaoks äärmiselt olulised, kuna need kajastavad patsientide tegelikke kogemusi, ravimeetodeid ja tulemusi mitmekesistes keskkondades, erinevalt kontrollitud kliinilistest uuringutest, nagu märgib Atropos Healthi Brigham Hyde. Siiski seisavad paljud arendajad silmitsi raskustega nende andmete hankimisel. Aprillis läbiviidud uuring näitas, et üle 500 suure keelemudeli uuringust tervishoiu valdkonnas kasutas vaid 5% pärismaailma patsientide andmeid. Selle probleemi lahendamiseks teatas Atropos Health, et tehisintellekti arendajad saavad nüüd oma mudeleid koolitada, kasutades pärismaailma tõendustevõrku. 2020. aastal Stanfordi ülikooli spin-out'ina asutatud Atropos pakub arstidele pärismaailma kliinilisi andmeid. 2023. aastal avas ettevõte tõendustevõrgu, mis sisaldab üle 300 miljoni patsiendi andmerekordi, EHR-andmed, nõuete andmed ja patsiendiregistrid. Võrgustikku kuulub "kümneid" liikmeid, sealhulgas arendajaid, praktikuid, teadlasi, andmete omanikke ja tehnoloogiaettevõtteid, pakkudes terviklikku ülevaadet haiguste progresseerumisest ja raviefektiivsusest mitmekesistes populatsioonides.

Tehisintellekti arendajad saavad nüüd integreerida oma mudelid võrgustiku infrastruktuuriga, mida toetab Atroposi GENEVA OS platvorm. See platvorm muudab pärismaailma andmed kliinilisteks tõenditeks, pakkudes kiireid andmepõhiseid vastuseid keerulistele meditsiinilistele küsimustele. "GENEVA OS võimaldab arendajatel koolitada, testida ja valideerida ennustavaid mudeleid standardiseeritud patsienditaseme andmete põhjal, kiirendades mudeli väljatöötamist ja tagades samal ajal läbipaistvuse, kõrvalekallete tuvastamise ja täpsuse, " selgitas Hyde. See infrastruktuur on mõeldud tehisintellekti arendamise kiirendamiseks ja usaldusväärsuse suurendamiseks, edendades uuendusi, mis parandavad patsientide hooldust. Hyde tõi näiteks, et tehisintellekti tööriistade rakendusvõimaluste hulka võrgus kuuluvad kliiniliste uuringute simuleerimine, patsienditeekonna kaardistamine, hoolduskulude hindamine ja tulemusprognoosimine. Valideeritud mudeleid saab rakendada Atroposi partnerite juures, näiteks tervishoiusüsteemides ja farmaatsiafirmades. QuantHealth, võrgustiku liige, kasutab tehisintellekti farmaatsiaettevõtete ravimiarenduse tõhustamiseks. Nende tegevjuht Orr Inbar kiitis Atroposi platvormi, kuna see võimaldab tema ettevõttel oma toodet tõhusalt täiustada. "Kliiniliste uuringute optimeerimine patsientide tasemel simulatsioonide kaudu on keeruline, mistõttu peame oma tehisintellekti platvormi ja andmeraamistikke täiustama, " märkis Inbar. "See areng on aidanud 7-l top 20 farmaatsiaettevõttel parandada oma uuringuid ja kliinilisi programme tipptaseme saavutamiseks. " QuantHealth viib nüüd läbi reaalajas simulatsioone ja rakendab tehisintellekti mudeleid hoolitsuspunktis, mis avab Inbari sõnul nende farmaatsiaklientidele uusi võimalusi. Foto: metamorworks, Getty Images