توأم رقمي بدلاً من المجموعة الضابطة سريع
الطلاء القديم على لوح خشبي قد جف بالفعل، والطلاء الجديد لم يُوضع بعد — لكننا بحاجة لمعرفة أيهما يحمي من المطر بشكل أفضل. عادةً، يُدهن لوحان ويُنتظر عام كامل. لكن الباحثين سلكوا مسارًا مختلفًا: فقد علّموا الكمبيوتر، باستخدام صور قديمة، أن يتنبأ كيف كان سيبدو اللوح نفسه لو طُلي بطلاء آخر. لم تكن هناك حاجة لتجربة حقيقية.
في الطب، يُسمى هذا الأسلوب "التحكم الافتراضي". بدلاً من البحث عن أطفال مصابين بداء كرون (Crohn's disease) يوافقون على العلاج بدواء قديم لمدة عام، أخذ الباحثون السجلات الطبية لمن تلقوا بالفعل إنفليكسيماب (IFX). وبناءً على هذه البيانات، درّبوا خمسة نماذج للتعلم الآلي — خمس طرق مختلفة للنظر إلى المستقبل. ثم "سُئل" كل نموذج: ماذا كان سيحدث للمرضى الذين عولجوا فعليًا بأداليموماب (ADA) لو كانوا قد تلقوا IFX؟
هذا النهج قيّم بشكل خاص عندما يكون تجنيد مجموعة ضابطة مستحيلًا أخلاقيًا أو مكلفًا للغاية. الكمبيوتر، المدرب على البيانات التاريخية، يصبح "توأمًا رقميًا" لمجموعة كاملة من المرضى. لا يزال النموذج بحاجة إلى التحقق على بيانات جديدة، لكن الخطوة الأولى قد تحققت: أيادٍ افتراضية ممدودة بالفعل نحو التجارب السريرية — تقريبًا مثل ذلك اللوح المدهون دون لمسة فرشاة واحدة.
استُخدمت في الدراسة بيانات أطفال مصابين بداء كرون كانوا بحاجة لتحقيق مغفرة دون استخدام الستيرويدات — أي أن الجسم كان يجب أن يحافظ على حالة صحية بنفسه، دون مضادات التهاب قوية.
في رواية "تقرير الأقلية" (Minority Report) كانوا يتنبأون بالجرائم، أما هنا فيتنبأون بالاستجابات للأدوية. كلتا الفكرتين تقومان على أن الماضي يمكن أن يحل محل المستقبل إذا تم تحليله بشكل صحيح.