AI in Medicine, Modeling & Simulation
مقدمه
حوزه تحقیقاتی هوش مصنوعی در پزشکی، مدلسازی و شبیهسازی بهعنوان موتور محاسباتی در INVITROVO فعالیت میکند و به تبدیل دادههای خام زیستی و بالینی به دانش پیشبینیکننده اختصاص دارد. این حوزه با بهرهگیری از یادگیری ماشین پیشرفته، هوش مصنوعی (AI) و مدلسازی محاسباتی پیچیده، پدیدههای زیستی را شبیهسازی کرده، پیشرفت بیماریها را پیشبینی میکند و استراتژیهای درمانی را شخصیسازی مینماید.
با ایجاد مدلهای in silico از زیستشناسی انسان و گروههای بیماران، هدف ما شتاببخشی به کل چرخه ترجمه علمی در پزشکی دقیق است—از کشف پایه و توسعه دارو تا سیستمهای پشتیبانی تصمیم بالینی.
دامنه تحقیق
پژوهشهای ما تمام چرخه تحلیل داده و شبیهسازی را پوشش میدهد و بینش عمیقی نسبت به مسائل پیچیده زیستپزشکی ارائه میکند. دامنه پژوهشهای ما شامل موارد زیر است:
هوش مصنوعی برای Theranostics دقیق: توسعه الگوریتمهای deep learning برای تحلیل خودکار تصاویر پزشکی (MRI، CT، اولتراسوند) و نمونههای پاتولوژی، فراهم کردن پشتیبانی تشخیصی و درمانی سریع، دقیق و عینی.
مدلسازی مبتنی بر فیزیولوژی: ساخت مدلهای محاسباتی اندامها، سیستمها و فیزیولوژی کل بدن برای پیشبینی دقیق ADME داروهای نوین با استفاده از نرمافزارهای پیشرفته مانند MATLAB و COMSOL.
فناوری Digital Twin: ایجاد مدلهای محاسباتی شخصی و پویا از بیماران، با ادغام دادههای ژنومی، سبک زندگی و بالینی برای پیشبینی پاسخ به درمانها و بهینهسازی زمان مداخله.
شبیهسازی بیومکانیک و سیستمها: استفاده از Finite Element Analysis (FEA) و Computational Fluid Dynamics (CFD) برای مدلسازی فشارهای مکانیکی ایمپلنتها، دینامیک جریان خون و تعامل فیزیکی بین دستگاهها و بافتهای زیستی (نرمافزار ANSYS، COMSOL).
تحلیلهای بالینی پیشبینیکننده: بهکارگیری مدلهای یادگیری ماشین برای تحلیل دادههای EHR گسترده، شناسایی عوامل خطر پنهان، پیشبینی بستری مجدد و بهینهسازی تخصیص منابع.
اهداف اصلی
اهداف کلیدی ما بر استفاده از توان محاسباتی برای ارائه راهکارهای پزشکی هوشمند، ایمن و سریع متمرکز است:
شتاببخشی به کشف دارو و هدف درمانی: بهرهگیری از AI برای غربالگری سریع میلیونها ترکیب و شناسایی اهداف درمانی نوین، کاهش چشمگیر زمان و هزینههای تحقیق و توسعه دارویی.
بهبود پشتیبانی تصمیم بالینی: استفاده از ابزارهای AI برای ارائه پیشبینیها و ارزیابی ریسک مبتنی بر شواهد به پزشکان، منجر به انتخابهای درمانی دقیق و بهموقع.
اعتبارسنجی تستهای in silico: تثبیت مدلها و پلتفرمهای شبیهسازی بهعنوان جایگزینهای معتبر برای آزمونهای حیوانی و انسانی سنتی، بهبود استانداردهای اخلاقی و کارایی.
ترجمه داده به شخصیسازی: اطمینان از اینکه هر مدل ساختهشده قابل استفاده برای سطح بیمار فردی باشد، پشتیبانی از آینده پزشکی شخصی، پیشگیرانه و پیشبینیکننده یا همان «Precision Medicine».
