به گزارش سلامت نیوز به نقل از تی ان او، ما همراه با شرکت‌ها، بر توسعه کارآمدتر و سریع‌تر داروها و غذاهای کاربردی و همچنین مداخلات سبک زندگی با هدف موقعیت‌ها و نیازهای فردی تمرکز می‌کنیم. این ما را قادر می سازد تا به بهینه سازی کیفیت مراقبت و کاهش هزینه های مراقبت های بهداشتی کمک کنیم.

بهبود توسعه داروها

فرآیند توسعه داروهای جدید هزینه و زمان زیادی دارد. این را می توان با ابزارها و مدل های پیش بینی در مرحله پیش بالینی و با طراحی بهتر کارآزمایی های بالینی بهبود بخشید.

بیشتر بخوانید: فردابانک ، نئوبانک هوشمند

در TNO، ما مدل‌های ترجمه، ابزارهای اندازه‌گیری و مدل‌سازی را توسعه می‌دهیم که به توسعه‌دهندگان مواد غذایی کمک می‌کند تا اثربخشی و ایمنی محصولات خود را به طور مؤثرتری بررسی کنند. از جمله، این امر نرخ شکست و در نتیجه هزینه داروها را در مراحل بعدی توسعه کاهش می دهد.

تشخیص و پیش بینی اولیه

به منظور پیش‌بینی اینکه چرا فردی بیمار می‌شود، چگونگی ایجاد و توسعه بیماری را بررسی می‌کنیم. ما می توانیم انتخاب بیماری های متابولیک و ایمنی را زودتر تشخیص دهیم و پیش بینی کنیم که چگونه برای یک فرد خاص ایجاد می شوند.

برای این ما از دانش در مورد نشانگرهای زیستی استفاده می کنیم. اینها شاخص هایی هستند که مثلاً در خون قابل اندازه گیری هستند. ما همچنین از بینش هایی در مورد مکانیسم های بیماری و رفتار افراد استفاده می کنیم.

مداخلات شخصی

هر فردی منحصر به فرد است. اینکه آیا یک فرد دارای اضافه وزن به دیابت و سایر عوارض مبتلا می شود به عواملی مانند سبک زندگی، محیط، متابولیسم و ژنتیک بستگی دارد. یک مداخله خاص که برای یک بیمار مؤثر است ممکن است برای بیمار دیگر مؤثر نباشد.

ما با دانش گسترده و عمیق زیست پزشکی خود، به شرکت ها و متخصصان مراقبت های بهداشتی کمک می کنیم تا مداخلات شخصی را در زمینه سلامت متابولیک و ایمنی ایجاد کنند.

تحقیق در انسان و قدرت مدل های پیش بینی

ما دائماً به دنبال بینش‌ها و فناوری‌های جدید هستیم تا از آزمایش‌های حیوانی تا حد امکان مؤثر استفاده کنیم و آن را اصلاح کنیم، کاهش دهیم و در صورت امکان جایگزین کنیم. مدل‌های حیوانی که ما استفاده می‌کنیم به گونه‌ای توسعه یافته‌اند که فرآیندهای بیماری‌های انسانی را به خوبی تقلید می‌کنند. علاوه بر این، ما از مدل‌های غیر حیوانی مانند مدل‌های رایانه‌ای و فناوری ارگان روی یک تراشه استفاده می‌کنیم.

این به ما امکان می دهد توسعه محصولات جدید را بهبود بخشیده و سرعت بخشیم یا آنها را مستقیماً روی انسان آزمایش کنیم. برای همه مدل های پیش بالینی، برای ما ضروری است که بدانیم کدام بخش از فیزیولوژی انسان به درستی تقلید می شود و کدام نه.

مداخلات سلامت دیجیتال افراد را سالم تر می کند

مداخلات سلامت دیجیتال به مراقبت های بهداشتی موثر و پایدار کمک می کند. با جدیدترین فناوری، برنامه‌ها و داده‌ها، می‌توانیم مردم را سالم‌تر کنیم. ما می خواهیم تأثیر سلامت دیجیتال را بیشتر کنیم و بر این تمرکز کنیم که همه بتوانند سلامت خود را کنترل کنند.

بهبود سلامت با داده ها

امروزه مردم با برنامه‌هایی که ضربان قلب، فعالیت روزانه یا رژیم غذایی را ثبت می‌کنند، داده‌های سلامت زیادی را جمع‌آوری می‌کنند. این داده ها هم برای کاربران و هم برای دانشمندان ارزشمند است. ما از این داده ها برای توسعه مدل ها و سیستم های مشاوره استفاده می کنیم. ما از بیماران و افراد سالم در مورد سلامت و سبک زندگی خود حمایت و توصیه می کنیم.

خود کاربران نشان می‌دهند که چه کسی می‌تواند از کدام داده برای چه اهدافی استفاده کند. شفافیت منجر به اعتماد می شود؛ چرا که ذخیره امن داده ها بسیار مهم است.

خطوط برنامه در سلامت دیجیتال

در Digital Health، ما با 3 خط برنامه کار می کنیم:

1. ذخیره سازی: اکتساب، ذخیره سازی ایمن و مدیریت داده ها
2. دلیل: مدل سازی و تفسیر داده ها
3. عمل: با افراد با برنامه ها تعامل داشته باشید، مداخلاتی را برای تغییر رفتار ایجاد کنید

اصول مهم توسعه

برای هر 3 خط و توسعه ابزارها، 4 اصل (pdf) مهم وجود دارد:

1. مجموعه، تجزیه و تحلیل و توصیه های Digital Health باید شخصی باشد. زیرا هر فردی ژنتیک، تاریخچه و ترجیحات متفاوتی دارد و هرکسی نیازهای متفاوتی برای سالم ماندن دارد.
2. برای حرکت از داده ها به توصیه ها، مدل های معتبر و قابل اعتماد پیش بینی سلامت و بیماری مورد نیاز است. برای انجام این کار، پایگاه‌های اطلاعاتی بزرگ سلامت و دانش حوزه را با هوش مصنوعی (AI) و سایر تکنیک‌های مدل‌سازی ادغام می‌کنیم.
3. دسترسی مؤثر به داده‌های شخصی و ارتباط با داده‌های عمومی برای توسعه مدل‌های مؤثر حیاتی است.
4. داده ها باید به خوبی محافظت و ایمن شوند.

حریم خصوصی، کلان داده و سلامت دیجیتال به طور جدایی ناپذیری به هم مرتبط هستند. برای مبارزه با چالش های موجود در پردازش داده های حساس و شخصی، مدل RESPECT4U (pdf) را توسعه داده ایم.