Dane z rzeczywistego świata są kluczowe dla twórców technologii medycznych, ponieważ odzwierciedlają rzeczywiste doświadczenia pacjentów, terapii i wyników w zróżnicowanych środowiskach, w przeciwieństwie do kontrolowanych badań klinicznych, według Brighama Hyde’a z Atropos Health. Jednak wielu deweloperów napotyka trudności w dostępie do tych danych. Badanie z kwietnia ujawniło, że z ponad 500 badań nad dużymi modelami językowymi w opiece zdrowotnej, tylko 5% korzystało z danych z rzeczywistego świata pacjentów. Aby rozwiązać ten problem, Atropos Health ogłosił, że deweloperzy AI mogą teraz trenować swoje modele, korzystając z sieci rzeczywistych dowodów. Założony w 2020 roku jako spinout ze Stanford, Atropos dostarcza lekarzom rzeczywiste dane kliniczne. W 2023 roku uruchomił sieć dowodową obejmującą ponad 300 milionów zapisów pacjentów z elektronicznych kart pacjentów, danych roszczeń i rejestrów pacjentów. Sieć składa się z „dziesiątek” członków, w tym deweloperów, praktyków, badaczy, posiadaczy danych i firm technologicznych, oferując kompleksowy wgląd w przebieg chorób i skuteczność leczenia w różnych populacjach. Deweloperzy AI mogą teraz zintegrować swoje modele z infrastrukturą sieciową, ułatwioną przez platformę GENEVA OS firmy Atropos.

Ta platforma przekształca rzeczywiste dane w dowody kliniczne, oferując szybkie, oparte na danych odpowiedzi na złożone pytania medyczne. „GENEVA OS pozwala deweloperom trenować, testować i weryfikować modele przewidywania na standardowych danych na poziomie pacjenta, przyspieszając rozwój modeli przy jednoczesnym zapewnieniu przejrzystości, wykrywania stronniczości i dokładności, ” wyjaśnił Hyde. Ta infrastruktura ma na celu przyspieszenie rozwoju AI i zwiększenie niezawodności, napędzając innowacje, które poprawiają opiekę nad pacjentem. Hyde wspomniał, że przykłady zastosowań dla narzędzi AI w sieci obejmują symulacje badań klinicznych, mapowanie ścieżek pacjenta, szacowanie kosztów opieki oraz przewidywanie wyników. Zatwierdzone modele mogą być wdrażane do partnerów Atropos, takich jak systemy zdrowotne i firmy farmaceutyczne. QuantHealth, członek sieci, wykorzystuje AI do pomocy firmom farmaceutycznym w bardziej efektywnym opracowywaniu terapii. Ich CEO, Orr Inbar, pochwalił platformę Atropos za umożliwienie jego firmie skutecznego udoskonalenia produktu. „Optymalizacja badań klinicznych poprzez symulacje na poziomie pacjenta jest wyzwaniem, co skłoniło nas do udoskonalenia naszego AI i ram danych, ” stwierdził Inbar. „Ta ewolucja pomogła 7 z 20 największych firm farmaceutycznych poprawić ich badania i programy kliniczne w dążeniu do doskonałości. ” QuantHealth teraz dokonuje symulacji w czasie rzeczywistym i wdraża modele AI w miejscu opieki, otwierając nowe możliwości dla swoich klientów farmaceutycznych, według Inbara.