اتحاد.COAI المفتوح للذكاء الاصطناعي – مقابلة مع سانجاي بودهديو من أوكين

يتطلع اتحاد.COAI المفتوح للذكاء الاصطناعي إلى إحضار اكتشافات طبية ثورية ونتائج قابلة للتنفيذ في مكافحة جائحة كوفيد-19.

يهدف اتحاد.COAI إلى زيادة البحث التعاوني، وتسريع التطوير السريري للعلاجات الفعالة لكوفيد-19، وتبادل جميع النتائج مع المجتمع الطبي والعلمي العالمي. سوف يجمع اتحاد.COAI بين المتعاونين: المؤسسات الأكاديمية، والباحثين، وخبراء البيانات، والشركاء الصناعيين، لمكافحة جائحة كوفيد-19.

هذه ستكون الأولى من ثلاث مقابلات مع القادة الرئيسيين وراء اتحاد.COAI.

سانجاي بودهديو طبيب ممارس. يحمل شهادات العلوم الطبية والطب من جامعة أكسفورد ودرجة الماجستير من جامعة كامبريدج، بالإضافة إلى عضوية الكلية الملكية للأطباء. لسانجاي خبرة في التصوير العصبي والوبائيات والصحة الرقمية. قبل انضمامه إلى أوكين كمدير شراكة، كان مساعدًا أولًا في مجموعة بوسطن الاستشارية، حيث ركز على البيانات والتقنيات في مجال الرعاية الصحية. وهو عضو في لجنة سلامة المرضى في الجمعية الملكية للطب و был مستشارًا متخصصًا في لجنة جودة الرعاية.

ما هو الشيء الذي دفعك للانضمام إلى أوكين؟

عندما كنت أُمارس الطب، رأيت العديد من المرضى الذين كانوا يعانون من حالات لا نستطيع علاجها بالدواء، حيث كان هناك فقط ما يمكننا فعله. كما أنني كنت محبطًا من النهج التقليدي للتحليل، في وقت كان هناك إمكانية الوصول إلى المزيد والمزيد من البيانات. كان من الصعب بالنسبة لي ربط الحقول التي تطورت بشكل منفصل – مثل الوبائيات والتصوير – كان من الصعب بالنسبة لي. كان الذكاء الاصطناعي بالنسبة لي وسيلة لربط النقاط من عملي كباحث وطبيب، حيث يمكنني استخلاص رؤى على مستوى الفرد والتي يمكن أن تؤثر على التشخيص والعلاج للمريض كله.

لديك خبرة في البحث في الوبائيات والصحة الرقمية. هل يمكنك أن تشاركنا بعض المشاريع السابقة التي عملت عليها؟

في الوبائيات، عملت على فئة الميلاد في المملكة المتحدة لعام 1946 – دراسة طويلة الأمد تتبع الموضوعات المولودة في أسبوع واحد على مدار حياتهم. في أحد المشاريع، قمت بدراسة متى بدأ هؤلاء الأشخاص في تعلم الجلوس والوقوف والمشي، ووجدت أن هذا كان مرتبطًا بقدرتهم على أداء مهام أكثر تعقيدًا في وقت لاحق من حياتهم. كما قمت بدراسة الأسباب وراء هذا الارتباط – هل هناك فروق في الجينات أو هيكل الدماغ؟ في الصحة الرقمية، ركزت على التفاعل بين السجلات الطبية الإلكترونية في المستشفيات التي تمكن من تبادل بيانات المرضى بين المستشفيات. هذا مهم جدًا للرعاية السريرية المباشرة، حتى يتمكن الطبيب من الحصول على فكرة كاملة عما حدث للمريض من قبل، وأيضًا مهم جدًا لتمكين استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في الإعداد السريري.

تتولى أوكين قيادة مشروع بحث تعاوني مدفوع بالذكاء الاصطناعي يسمى اتحاد.COAI المفتوح للذكاء الاصطناعي. هل يمكنك وصف هذا المشروع؟

اتحاد.COAI هو رد أوكين على المخاوف التي سمعنا عنها من مؤسساتنا الشريكة السريرية والأكاديمية. من الواضح لنا أن هناك أسئلة سريرية مهمة تحتاج إلى الإجابة عن كوفيد-19 – على سبيل المثال، كيف يمكننا تحديد المرضى المعرضين لخطر المرض الشديد؟ ما هي العلاجات المحتملة التي يمكن تجربتها ضد عدوى كوفيد-19؟ هدفنا هو زيادة البحث التعاوني وتبادل جميع النتائج مع المجتمع الطبي والعلمي العالمي. اتحاد.COAI يستفيد من نقاط القوة للمتعاونين عبر مجال الصحة والتكنولوجيا – بما في ذلك الجامعات والمستشفيات والشركات الناشئة وشركات الأدوية. نحن نخلق مجالات بحث محددة، والمجال الأول الذي أعلننا عنه هو في مضاعفات القلب والأوعية الدموية في مرضى كوفيد-19، مع مجالات بحث إضافية قادمة قريبا.

أحد المشاريع الأولية سيكون فهم المضاعفات القلبية. ما هي نوعية المعلومات التي نأمل الحصول عليها من اتحاد.COAI؟

هدفنا هو إنتاج معلومات سريرية مفيدة حول خطر المضاعفات القلبية الحادة الناجمة عن عدوى كوفيد-19. نحن نستكشف هذا السؤال من زوايا مختلفة، باستخدام أنواع مختلفة من البيانات عبر بلدان مختلفة. من الرائع العمل مع باحثين سريريين رائدين دوليًا للوصول إلى قلب هذه الأسئلة.

تنبؤ وتوصيف الاستجابات المناعية هو جانب آخر من اتحاد.COAI. ما هي بعض النقاط البيانية التي تعتقد أننا يجب أن نتحليلها لفهم لماذا بعض البشر قادرون على بناء استجابة مناعية، في حين أن البعض الآخر يحتاج إلى مساعدة طبية؟

نظام الدفاع في جسمنا معقد للغاية. هناك العديد من الخلايا المشاركة في استجابتنا المناعية. بعض الخلايا تقاتل الغزاة الأجانب مباشرة. خلايا أخرى سوف تنتج كيماويات مناعية محفزة تسمى السيتوكينات، والتي تعمل كإشارات لتوجيه الاستجابة المناعية، وتسجيل الخلايا المحددة للتدمير. ما نتعلمه هو أن التوازن بين السيتوكينات الخاصة – بما في ذلك IFN1 وIFN غاما وIL-10 – مهم جدًا في تعديل هذه الاستجابة المناعية. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون مفيدًا جدًا في فحص مجموعة بيانات غنية تحتوي على مستويات العديد من السيتوكينات والمرقبات الدموية الأخرى، وتوليد رؤى حول ما هي العوامل الرئيسية هنا، مع الأخذ في الاعتبار التفاعل المعقد بين العوامل المختلفة.

فهم كيفية علاج المرضى لتحقيق أفضل نتيجة للمريض، هو ربما واحد من أهم المشاريع التي يتم تنفيذها من قبل اتحاد.COAI. في رأيك، ما هي الخطوات الأولى التي يجب اتخاذها لفهم هذا؟

خطوة أولى مهمة هي تصنيف المخاطر. نحن نريد أن نفهم أي المرضى هم في أعلى خطر للإصابة بمرض شديد – بما في ذلك مضاعفات الرئة مثل متلازمة الضائقة التنفسية الحادة، ومضاعفات القلب مثل التهاب القلب، وأعراض أخرى محددة للأعضاء أو الأنظمة. هذا سؤال تصنيف المخاطر مهم لأسباب عديدة. أولاً، كطبيب، قد تريد مراقبة مريض بشكل مختلف إذا كنت تعرف أنه في خطر أعلى من المضاعفات. ثانيًا، كمستشفى، تريد أن تتمكن من توقع الطلب على المرافق العلاجية المكثفة وتخطيطه وفقًا لذلك. ثالثًا، إذا كنت باحثًا أو شركة أدوية، يمكنك تضمين ذلك الفئة الفرعية من المرضى في التجارب السريرية، وعلاجهم في وقت مبكر للحصول على استجابة مثالية للدواء. في جميع هذه الحالات، هدفنا النهائي هو تحسين نتائج المرضى.

يمكنك أن تفسر لماذا علم البيانات مهم جدًا لمكافحة كوفيد-19؟

علم البيانات، في أوسع معانيها، هو في قلب مكافحة كوفيد-19. لا تزال هناك أسئلة مهمة حول نمذجة معدلات العدوى بكوفيد-19. يمكننا استخدام بيانات المرضى في العالم الحقيقي لتحديد الأدوية التي يمكن إعادة توجيهها لتعامل مع مرضى كوفيد-19. هناك كمية هائلة من المعلومات التي نكتشفها حول الفيروس التي سوف تساعدنا على تصميم لقاح أفضل. هناك الكثير مما لا نعرفه عن الفيروس، بما في ذلك كيف يؤثر على الناس، ونحن نتعلم المزيد والمزيد بفضل العديد من أنواع البيانات – البيوكيميائية والجينية والسريرية ومن الهواتف المحمولة.

ما هي بعض الرؤى التي نأمل الحصول عليها من تحليل الذكاء الاصطناعي لهذه البيانات؟

من وجهة نظري، نقطة القوة الحقيقية للذكاء الاصطناعي هي في مساعدتنا على استخلاص الاستنتاجات على مستوى الفرد من البيانات على مستوى السكان. يمكننا التفكير في المرضى الذين قد يستفيدون من العلاجات لمكافحة عدوى كوفيد-19، أو مساعدتنا في توقع المناطق التي قد تصبح بؤرًا محلية لعدوى كوفيد-19. هناك أيضًا الكثير من النشاط في مجال الاكتشاف، سواء فيما يتعلق بالدواء المحتمل أو مرشحي اللقاح. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعدنا حقًا في تقديم رؤى بيولوجية جديدة بسرعة.

من يجب أن ينضم إلى مشروع اتحاد.COAI؟

نحن نتحدث إلى العديد من الأطراف داخل وخارج مجال الرعاية الصحية. هذا يشمل المستشفيات والجامعات وشركات الأدوية، ولكن أيضًا الشركات الناشئة والمنظمات غير الحكومية والمنظمات السياسية. نحن متحمسون بشكل خاص لسماع المرضى الذين جمعوا بيانات ويريدون مساعدة في التحليل.

هل هناك أي شيء آخر تود أن تشاركه حول اتحاد.COAI أو كوفيد-19؟

أنا متحمس حقًا لمشاركة هذه المبادرة معك! إذا كنت ترغب في التعاون، سنكون سعداء بالمناقشة – اتصل بنا على COAI@owkin.com

شكرًا على المقابلة الرائعة. القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد، يمكنهم قراءة مقالتنا التي تصف مشروع اتحاد.COAI.

المقابلة الثانية في هذه السلسلة كانت مع د. ستيفن وينغ، المحقق الرئيسي.

المقابلة الثالثة في هذه السلسلة كانت مع فولكيرت دبليو أسيلبيرغز، المحقق الرئيسي

يمكنك أيضًا زيارة موقع اتحاد.COAI المفتوح للذكاء الاصطناعي.