デジタルバイオマーカー

デジタルバイオマーカーは、スマートフォン、ウェアラブル、センサーなどのデジタルヘルステクノロジーを通じて収集された、客観的で定量化可能な生理学的および行動的データです。これらのバイオマーカーは、従来の臨床現場以外での患者の健康状態、疾患の進行、治療反応に関する継続的な洞察をリアルタイムで提供します。

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AIアルゴリズムはデジタルバイオマーカーデータを分析して、パターンを検出し、健康状態を予測し、治療介入をパーソナライズします。例としては、神経疾患についてはスマートフォンの加速度計で測定した歩行パターン、呼吸器疾患の場合は音声分析、メンタルヘルス評価では睡眠パターンなどが挙げられます。デジタルバイオマーカーには、非侵襲的な採取、継続的なモニタリング、実際の患者の行動を捉える機能など、従来のバイオマーカーに比べていくつかの利点があります。機械学習モデルは、これらの複雑で多次元のデータセットを処理して、従来の臨床評価では明らかにならないかもしれない臨床的に意味のある洞察を抽出します。

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FDAは、デジタルバイオマーカーが患者の治療成績を改善し、医学研究を加速させる可能性を認識し、医薬品開発および臨床試験用のデジタルバイオマーカーの承認を開始しました。

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