预测建模在医疗仿真临床试验中的应用

预测建模在医疗仿真临床试验中的应用

问题:

糖尿病周围神经病变是一种由慢性高血糖和糖尿病引起的疾病,会导致手足及其他身体部位的虚弱、麻木、疼痛。据流行病学调查,糖尿病病人约有60%会出现神经性病变。为了做出可持续的治疗决策并提供个性化的医疗策略,科学家、医生和保险公司使用预测建模工具来进行计算机模拟临床试验。通过这些预测建模工具,他们可以预测某个病人对药物的反应并使用这些信息来制定个性化的处方。

全球最大的制药公司之一辉瑞公司(Pfizer)要求Fair Dynamics与健康服务咨询公司(Health Services Consulting Corporation)合作,开发一个平台,帮助该公司的研究人员为患有疼痛性糖尿病周围神经病变的患者测试一种新药。该平台将以先前的临床研究为基础,作为一个决策支持工具,评估患者的个人参数,开药剂量并预测可能的结果。为让没有经验的用户也能使用这个平台,平台还需要灵活及用户友好的界面。工程师们使用了AnyLogic仿真软件,来开发医疗领域预测建模和分析平台。

解决方案:

为了创建一个预测分析平台,工程师需要处理不同来源的原始数据并对其进行分类。为此,他们在AnyLogic模型中集成了SAS数据文件和机器学习算法。算法将具有患者特征的数据分为六个集群,并带有聚类变量,如性别、年龄、病程等。这些参数在完成患者治疗计划时至关重要。

为使预测模型能够涵盖到所有的患者,工程师使用了AnyLogic的智能体建模方法,这种方法通常用于医疗保健领域的仿真,其允许用户使用与集群中类似的预定义参数设置患者。这样,根据这些参数,患者将被归入一个确定的集群。

医疗中的预测建模

在分类之后,基于先前聚类的患者资料,在模型中仿真了每个患者的治疗过程,并给出了几个治疗方案。为了验证模型的正确性,仿真了每个患者4-6周的治疗。

医生们最终得到了病人的最佳治疗方案和最佳治疗剂量。对于每个患者或集群,用户可以导出动态创建的报告。

AnyLogic的并行计算功能还可以使用参数变化实验模拟多名患者的情况。

由于该模型最终可能会是没有开发经验的人使用, 工程师通过AnyLogic支持的Java技术给模型设计了更加便捷的用户界面。

结果:

在这个项目中,AnyLogic作为一个软件工具,用于集成各种数据集、机器学习算法和仿真功能。总之,他们可以处理不同的历史数据,并将其重新组合成独特的集群。通过使用基于AnyLogic智能体进行预测建模,工程师们成功地完成了一个易于配置的预测医疗模型,并以极高的精度模拟了个性化治疗过程。该模型帮助医生对每个病人的药物剂量做出明智的决定,并能够观察他/她对治疗的反应。有了基于Java的设计元素,模型界面更加直观,新用户可以很容易地理解模型的应用。

医疗项目预测建模由Fair Dynamics的Luigi Manca演示

医疗中的预测建模

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