Dijital ikiz, mevcut standartlar ve düzenlemelere uygun bir cihazın tasarımında önemli bir rol oynayabilirken, aynı zamanda gelecekteki pazar ihtiyaçlarını da öngörebilir.
Çoğu pazar başarısızlığı, geleneksel yaklaşımlara özgü engellerden kaynaklanmaktadır. Erken aşama keşif, teknolojiyi pazar talepleriyle uyumlu hale getirme olasılığını artırırken, olası başarısızlık noktalarını da belirlemede yardımcı olabilir. Yeni teknolojiler için geliştirme hedeflerini başarıyla gerçekleştirmenin anahtarı, dijital ikiz kullanımında yatmaktadır.
Optimuos‘un kurucusu ve CEO’su Leyla Mirmomen’e göre, yeni teknolojilerin yaklaşık yarısı pazara ulaşmayı başaramıyor, ve bu gerçek sayı muhtemelen daha yüksek. Mirmomen’e göre, geliştiricilere pazarlama süresini hızlandırma ve zamanında ürün lansmanı gerçekleştirme şanslarını artırma konusunda yardımcı olabilecek alternatif bir yöntem bulunmaktadır.
Mirmomen, “müşteri gereksinimlerinin, geliştirme ve ana tasarım aşamalarının başlatılması ile eşzamanlı olarak kapsamlı bir şekilde incelenmesine başlamak” olduğunu belirtiyor. “Bu erken aşama keşfi, mühendislik zorluklarını, maliyet etkilerini ve düzenleyici kısıtlamaları kapsamlı bir şekilde anlamayı kolaylaştırır. Bu bilgi ile donatılmış olarak, erken tasarım iterasyonları uygulanabilir, büyük yatırımlara duyulan ihtiyaç azalır. Bu stratejik yaklaşım, pazar talepleri ile uyumlu bir teknoloji çözümü formüle etme olasılığını önemli ölçüde artırır ve başlangıçtan itibaren potansiyel başarısızlık noktalarını belirleyerek daha sağlam alternatiflere yönelmeyi mümkün kılar.”
Yeni teknolojiler için geliştirme hedeflerine ulaşmanın anahtarı, bir “dijital ikiz” olarak bilinen şeyin kullanımıdır. Gerçek bir cihazın veri ve fizik bilgilerinin birleşimiyle oluşturulan sanal bir versiyon. Yapay zeka (AI) alanına giren dijital ikizler, bir sistemin sanal temsilini sağlayarak karar verme sürecini geliştirmek için değerli bir bileşen olarak görev yapabilirler. Mirmomen ve UCLA’da mühendislik profesörü olan meslektaşı Pirouz Kavehpour, 6-8 Şubat tarihleri arasında Anaheim, CA’da düzenlenecek olan Medical Design & Manufacturing (MD&M) West etkinliğinde dijital ikizler hakkında bir eğitim oturumu sunacaklar. 6 Şubat’ta saat 11:15’te planlanan oturumda, Mirmomen ve Kavehpour, dijital ikiz oluşturmak için gerekli olan ardışık adımları tartışacaklar ve çeşitli uygulamaları ile bir AI tabanlı tahmin aracı olarak potansiyelini keşfedecekler.
Verilere Dayalı
“Yeni teknolojilerin potansiyelini doğrulamak için dijital ikiz kullanmak, veri odaklı bilgileri ve temel fizik prensiplerini birleştirerek öngörü modelleri oluşturur; bu modeller, çevik sanal sistemler olarak görev yapar,” diyor Mirmomen. “Mevcut manzarada, veri çeşitli uygulamalarda kilit bir rol oynar, ‘veri odaklı’ genel terimi altında bir dizi süreci kapsar,” diyor. “Organizasyonumuz, veri odaklı bilgileri iki temel kapasitede stratejik olarak kullanır: Sistemlerin yüksek doğrulukta ve maliyet etkin simülasyonlarını geliştirmek için veriyi kullanırız, ve veriyi çeşitli senaryolar oluşturmak için kullanırız; dijital olarak tasarlanmış sistemi bu senaryolara maruz bırakarak sistem davranışını ve işlevselliğini iteratif bir şekilde geliştiririz.” Bu metodolojiler, teknolojilerin hedeflenen amaçlarla uyumlu hale getirilmesi ve sistem davranışının kesin tahminlerinin yanı sıra çok katmanlı faydalar sağlar, diyor Mirmomen. “Kavram geliştirme aşamasının ilk aşamalarından itibaren, cihazın uyumlu olması gereken standartlar ve düzenlemelerin bilincinde olmak zorunludur,” diye devam ediyor. “Bu veriye başlangıçta sahip olmak, potansiyel teknik zorlukları tanımamıza ve düzenleyici süreci hızlandırmamıza olanak tanır. Örneğin, standartlara zaten uygun olan hazır parçaları kullanarak bir cihaz tasarlamak, düzenleyici süreci hızlandırır.”
Yapay Zekanın Ötesine Geçmek
Mirmomen’a göre, AI araçları, eğitildikleri olaylara dayalı kararlar almak için algoritmalar gerektirirken, bir dijital ikiz, eğitildiği sistem için sanal bir temsil sağlayabilir ve karar verme süreçlerini geliştirmek için daha değerli bir bileşen olarak hizmet edebilir.
“Dijital ikizin AI karar verme süreçlerine entegre edilmesi, başlangıçta büyük miktarda veriye olan bağımlılığı önemli ölçüde azaltabilir,” diyor. “Dijital ikiz tarafından sunulan sanal temsil, geniş veri setlerine sadece tamamen bağımlı kalmadan daha doğru karar verme olanağı sağlar. Dahası, dijital ikiz, fiziksel cihazla sorunsuz bir şekilde etkileşim kurma yeteneği gösterir. Sürekli öğrenme ve tekrarlı iyileştirmelerle, gerçek zamanlı olarak sistem davranışını tam olarak taklit etme yeteneğine ulaşır. Bu dönüştürücü yetenek, dijital ikizi, sadece sistem davranışını tahmin etme konusunda değil, aynı zamanda gerçek dünya benzeriyle birlikte aktif olarak uyum sağlayarak ve evrim geçirerek eşsiz bir varlık haline getirir.” Aynı zamanda, dijital ikizlerin kullanımı, daha akıllı, kesin çözümleri sağlamak ve çevik gelişim, titiz doğrulama ve düzenli ilerleme için fikirler ile gerçeklik arasındaki boşluğu kapatmak için AI ile sorunsuz bir şekilde uyum sağlar, diyor Mirmomen.
Simülasyon Yoluyla Riskten Arındırma Teknolojisi
Digital ikizlerin avantajlarından yararlanmanın bir başka önemli unsuru, FDA tarafından tanınan simülasyonun düzenleme sürecinde kullanımıyla uyumlu olan ‘in silico’ veya sanal denemedir. Bu yaklaşım, teknolojileri simülasyon aracılığıyla risksizleştirir – fiziksel sistemini sanal olarak taklit ederek klinik denemelerin boyutunu önemli ölçüde azaltır ve bu da düzenleme süreci ile ilişkilendirilen maliyeti ve zamanı etkiler. ‘Dijital ikiz, bu kavramda sanal bir temsil sağlayarak önemli bir rol oynar,” diyor Mirmomen. “Bu, ekibimize çeşitli senaryoları çalıştırma, hasta verilerini entegre etme ve çıktıları kaydetme olanağı tanır; bu da cihazın sürekli olarak iyileştirilmesini sağlarken değerli içgörüleri elde etmemize yardımcı olur.
Mirmomen, dijital ikizin kullanımının gelecekteki AI araçları için herhangi bir karar alma sürecinin çekirdeği haline gelebileceğine inanıyor ve bunun onların basitleştirmesine ve doğruluklarını arttırmasına yardımcı olduğunu söylüyor. “Dijital ikizleme’nin en önemli yönü, simülasyonun cihazın temel fiziksel özelliklerini doğru bir şekilde yakalamasını sağlama yeteneğidir,” diyor. “Veriyi rafine etme ve uygulama için gelişmiş yöntemleri kullanma, sistemın dijital temsili cihazın gerçek işlevselliğini yakından taklit eder. Bu entegrasyon, ürün hazırlığının verimliliğini yükseltmekle kalmaz, aynı zamanda medtech endüstrisinde yenilik sınırlarını zorlamada önemli bir rol oynar.
