Physiological 모형을 이해하십시오

이 모델은 인체 내에서 생물 시스템 및 프로세스의 수학적인 표현입니다. 그들은 장기, 조직 및 세포가 정상적인 homeostasis에서 질병 상태에 이르기까지 다양한 조건에서 상호 작용하는 방법을 시뮬레이션합니다. 이 모델은 심장 혈관, 호흡, 신경 시스템의 복잡한 다중량 시뮬레이션에 약물 배포의 간단한 구획 모델에서 다양합니다. 수십 년 동안, 생리학 및 생물 의학 엔지니어는 이러한 모델을 사용하여 저하, 디자인 실험, 실험, 개인적 상호 작용을 예측하는 데 사용됩니다. 그러나 이러한 모델은 개인적 차원에서 개인적 차원을 측정하는 데 사용됩니다. 이러한 모델은 종종 개인적 차원에서 개인적 차원을 측정하는 데 사용됩니다.

의료 기기 학습

이 도구는 모든 규칙에 대한 명시적 프로그래밍 없이 데이터에서 패턴을 배우는 알고리즘을 포함합니다. 의료, ML 기술에서 감독 학습, 감독 학습 및 강화 학습을 포함하여 전자 보건 기록 (EHR), 의료 이미징, 게놈 시퀀스 및 착용 가능한 센서 스트림과 같은 다양한 데이터 소스에 적용됩니다. 일반적인 알고리즘에는 심 신경 네트워크, 임의의의의 숲, 지원 벡터 기계, 그리고 Bayesian 방법 등이 포함됩니다. 이 도구는 인간의 뇌성 검사를 식별 할 수 있으며, 인간의 뇌성 검사를 통해 인간의 뇌성 검사를 식별할 수 있습니다.

Gap를 묶음: 생리학적 모델과 ML 통합

개인 의료의 진정한 힘은 ML 또는 생리학적 모델에 혼자 있지 않지만, 퓨전에서. 전통적인 생리학 모델은 구조화 된 프레임 워크를 제공하는 최초의 원칙과 알려진 생물학에 내장되어 있습니다. ML은 여러 가지 주요 방법으로이 모델을 향상시킬 수 있습니다 :

  • Parameter Estimation and Calibration: ML 알고리즘은 약물 농도 또는 이미징 바이오마커와 같은 비소 데이터에서 환자 별 모델 매개 변수를 추정할 수 있습니다. 예를 들어, 화학 요법 약물의 약리학 모델은 투여 예측을 개선하는 몇 가지 혈액 샘플을 사용하여 개별 물질 대사로 측정 할 수 있습니다.
  • 모델 감소 및 Surrogate Modeling:고화성모델은 적절하게 비싸다. ML은 임상적 결정 지원을 위한 급속한 시뮬레이션을 활성화하는 실시간에서 실행되는 surrogate 모델의 단순성 대폭을 배울 수 있다.
  • Uncertainty Quantification:] Bayesian inference와 같은 ML 기술은 모델 예측에 대한 불확실성을 보장 할 수 있으며, clinicians는 위험을 돕습니다. 이는 치료 계획에서 중요한 것은, 자신감을 갖는 간격은 안전의 한계를 알려줍니다.
  • Data Assimilation and Real-Time Updating:] 모니터 또는 착용 가능한 데이터 스트리밍은 필터링 방법(예: Kalman Filter,article filter)을 사용하여 생리적인 모델로 assimilated 할 수 있습니다. ML에 의해 강화 된 연속 조정을 가능하게하는 환자의 상태 진화.

사례 연구: 심혈관 디지털 트윈

1개의 탁월한 예는 개별 심장 및 순환 체계의 심혈관 디지털 쌍둥이 바이러스의 발달입니다. 이들은 ECG, MRI 및 혈압 자료에 훈련된 ML를 가진 심장 전기 생리학 그리고 hemodynamics의 생물 생리적인 모형을 결합합니다. 디지털 방식으로 쌍둥이는 ablation 치료의 효력을 가장할 수 있고 새로운 약에 hemodynamic 응답을 예측합니다. [[FLT:] [FLT:] [FLT:] [FLT:] [FLT:] [FLT:]] [FLT:] [FLT:]] [FLT:] [FLT:]] [FLT:]] [FLT:] [FLT:]] [FLT:]] [F] [F]] [F] [FLT:] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F]]]]

종양학: 종양 성장의 예측 모델링

종양학에서는, 하이브리드 모델은 종양의 성장과 병리학 및 게놈학을 배우는 ML과 함께 종양의 성장에 대한 부분적인 방정식을 결합합니다. 이 모델은 종양이 방사선 또는 면역 요법에 어떻게 반응 할 수 있는지 예측할 수 있습니다, 분열 일정 및 약물 조합. ]Cancer Research (]]Enderling et al.)는 환자의 생존 방법을 개선하는 환자의 진단을 통해 환자의 생존 방법을 개선합니다.

개인 의료 분야에서의 응용

ML 및 생리학적 모델의 통합은 관리 오염으로부터 맞춤형 개입 범위를 잠금 해제합니다.

  • 행정 진단: ML 클래스터와 생리모델을 결합함으로써, 당뇨병성 retinopathy 또는 만성 신장병과 같은 질병의 조기 징후는 비침습성 측정에서 감지 될 수 있습니다, 이전 개입을 가능하게.
  • 주문형 치료 플랜: 모델은 효능과 부작용의 확률로 silico의 처리 시나리오의 수백을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 예를 들어, 뇌졸중 예방을 유지하면서 항응성 투약의 가상 재판은 출혈 위험을 감소시킵니다.
  • Dynamic Monitoring and Adjustments: intensive care, ML-augmented physiological model은 지속적으로 생명의 징후와 실험실 결과를 분석하고, 악화와 치료 수정을 거부하는 클리닉을 경고합니다. 혈압 관리 또는 마취 납품을 위한 폐쇄 루프 시스템은 이미 임상 시험에서 있습니다.
  • 재활 및 Prosthetics: myoelectric 신호에서 ML과 결합된 신경 근육 모델은 유전 통제 또는 물리 요법 요법을 최적화할 수 있습니다.

기술 도전과 윤리적 고려

약속에도 불구하고 생리 모델이 중요한 장애물을 직면하면서 ML을 통합합니다.

데이터 품질 및 접근성

EHRs는 종종 누락된 값, 코딩 오류 및 비표준 형식을 포함합니다. HIPAA 및 GDPR의 개인 규정은 데이터 공유, 대규모 모델 교육을 방해하는 것과 같은 개인 규정을 포함합니다. 모델이 부분적으로 해결하지 않고 분산 된 사이트를 통해 훈련되는 데 기술이지만, 공동으로는 복잡한 일이 있습니다.

책임과 신뢰

ML 모델은 특히 심층 신경 네트워크이며 종종 검은 상자입니다. 의료 분야에서 clinicians는 모델이 특정 권고를 만드는 이유를 이해해야합니다. 생리 모델은 기계적 인 통찰력을 제공하지만 하이브리드 모델은 심층적 인 통찰력을 갖출 수 있습니다. SHAP 및 LIME와 같은 설명 가능한 AI (XAI) 방법으로 연구는 의료 소프트웨어에 대한 신뢰와 준수 요구 사항을 구축하는 데 필수적입니다.

협력기관

실시간 높은 수준의 모델을 실행하면 계산이 필요합니다. Cloud 기반 솔루션은 대기 시간과 연결 문제를 소개합니다. Edge 컴퓨팅 및 모델 압축 기술은 병원 서버 또는 모바일 장치에서 이러한 도구를 배포하는 데 개발되고 있습니다.

규제 및 검증 표준

FDA와 같은 규제 기관은 AI / ML 기반 의료 기기에 대한 적극적으로 프레임 워크를 개발하고있다. 2021 [[FLT : 0]] FDA 토론 용지[FLT : 1]은 새로운 데이터로 모델 업데이트로 연속 검증을위한 필요를 강조한다. 생리 모델 통합은 여전히 실제 생물학을 반영하는 모델이 아닌 다른 층을 추가합니다.

디지털 트윈스 인구의 건강

개인 환자를 넘어 디지털 트윈 인구는 판다 움푹 퍼져, 공중 보건 개입, 또는 의료 자원 할당을 시뮬레이션 할 수 있습니다. ML은 집계 데이터 소스에서 이러한 인구 모델을 측정 할 수 있으며, 정책 결정에 대한 시나리오 테스트를 가능하게합니다.

Multimodal 데이터 통합

센서 기술에 대한 사전 - 착용 가능한 ECG 패치, 지속적인 포도당 모니터, 스마트 흡입기 - 풍부한 멀티 모달 데이터를 생성합니다. 생리 모델이 신호를 일시적으로 차단하는 ML 모델은 일상적인 활동 패턴에서 희귀 병리적 사건에 이르기까지 환자 건강의 전체적인 전망을 제공합니다.

치료 최적화를 위한 보강 학습

RL(Reinforcement Learning)는 생리학적 모델 시뮬레이터와 상호 작용하여 최적의 치료 정책을 (예 : 인슐린 투약, 환기 설정) 학습하는 데 사용될 수 있습니다. 이 접근 방식은 모델 기반 RL으로 알려진 학습을 가속화하고 실제 시험에 대한 필요를 줄일 수 있습니다. MIT 및 Stanford의 연구 그룹은 분리 관리 및 기계 환기 weaning에 대한 유망한 결과를 보여주었습니다.

설명 가능한 하이브리드 모델

새로운 아키텍처는 의도적으로 신경 네트워크에 대한 물리 지식을 포함 한 신흥은-소위 물리적 인 신경 네트워크 (PINNs). 이러한 모델은 보수법 또는 교육 동안 역동적 인 동적을 시행, 일반성 및 해석성을 개선. 예를 들어, PINN은 ]에 기술 된 심장 전기 생리학에 적용되었습니다 물리적 검토 E.

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