Owkin lanza el Consorcio Colaborativo de IA Abierta COVID-19 (COAI)

Después de nueva ronda de financiación, Owkin lanzó recientemente el Covid-19 Open AI Consortium (COAI). Este consorcio permitirá la investigación colaborativa avanzada y acelerará el desarrollo clínico de tratamientos efectivos para pacientes infectados con COVID-19.

La primera etapa del proyecto es comprender y tratar completamente las complicaciones cardiovasculares en pacientes con COVID-19, esto se llevará a cabo en colaboración con CAPACIDAD, un registro internacional que trabaja con más de 50 centros en todo el mundo. Otras áreas de investigación incluirán los resultados y la clasificación de los pacientes, y la predicción y caracterización de la respuesta inmunitaria.

El manifiesto de Owkin expresa perfectamente la visión de la empresa:

“Estamos totalmente comprometidos con esta nueva frontera con el objetivo de mejorar el desarrollo de fármacos y los resultados de los pacientes. Fundada en 2016, Owkin ha emergido rápidamente como líder en llevando tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) a la industria de la salud. Nuestras soluciones mejoran el paradigma de la investigación médica tradicional al convertir un sistema inconexo y aislado en un sistema innovador y colaborativo que, sobre todo, antepone la privacidad de los pacientes”.

Aprendizaje federado

Para comprender el modelo en el que se involucra Owkin, uno debe comprender completamente una nueva tecnología que se llama Aprendizaje federado. El aprendizaje federado ofrece un marco para el desarrollo de IA que permite a las empresas entrenar modelos de aprendizaje automático en datos que se distribuyen a escala en múltiples instituciones médicas sin centralizar los datos. Los beneficios de esto son dobles, no hay pérdida de privacidad ya que los datos no están directamente vinculados a ningún paciente específico, y los datos se mantienen en la institución de atención médica que recopila estos datos.

El uso del aprendizaje federado permite una gama de datos significativamente más amplia que la que cualquier organización posee internamente. Lo que esto significa es que, al usar el aprendizaje federado, los investigadores tienen acceso a la mayor cantidad de datos disponibles, y cuantos más datos grandes posee un sistema de aprendizaje automático, más precisa se vuelve la IA.

Actualmente existen múltiples esfuerzos nacionales en el uso de la IA para hacer frente a la COVID-19. El problema con muchos de estos esfuerzos nacionalistas desarticulados es que los datos son específicos de un país. Es posible que la recopilación de datos de una sola región no revele información importante que permitiría a los investigadores comprender completamente cómo la exposición a los elementos ambientales, la composición étnica, la genética, la edad y el género pueden desempeñar un papel importante en la comprensión de esta enfermedad. Esta es la razón por la que la colaboración es tan importante y la recopilación de datos de múltiples jurisdicciones es aún más importante.

Como lo describe Owkin, buscan utilizar el aprendizaje federado para lo siguiente:

“Nuestro objetivo es ayudarlos a comprender por qué la eficacia de los medicamentos varía de un paciente a otro, mejorar el proceso de desarrollo de medicamentos e identificar el mejor medicamento para el paciente adecuado en el momento adecuado, para mejorar los resultados del tratamiento”.

Comprender y abordar los problemas de salud cardiovascular será el primer desafío que emprenderá Owkin. Tan importantes como son los datos, lo que es aún más importante son los esfuerzos de los investigadores y colaboradores que encabezan este esfuerzo. Es por eso que Unite.AI publicará tres entrevistas con investigadores que contribuyen al proyecto COAI.

Las entrevistas

Sanjay Budhdeo, MD, Desarrollo comercial:

Sanjay es médico en ejercicio. Tiene títulos en Ciencias Médicas y Medicina de la Universidad de Oxford y una Maestría de la Universidad de Cambridge. Sanjay tiene experiencia en investigación en neuroimagen, epidemiología y salud digital. Antes de unirse a Owkin como gerente de asociación, fue asociado sénior en Boston Consulting Group, donde se enfocó en datos y digital en el cuidado de la salud. Es miembro del Comité de Seguridad del Paciente de la Royal Society of Medicine y anteriormente fue Asesor Especialista en la Comisión de Calidad de la Atención.

Haga clic aquí para leer la entrevista con Sanjay.

Dr. Stephen Weng, Investigador Principal:

Stephen es profesor asistente de epidemiología integrada y ciencia de datos que lidera la investigación de ciencia de datos dentro de la Grupo de Investigación en Medicina Estratificada de Atención Primaria.

Integró métodos epidemiológicos tradicionales y diseño de estudios con nuevos enfoques basados ​​en la informática, aprovechando e interrogando "grandes datos de atención médica" de registros médicos electrónicos con el fin de modelar la predicción de riesgos, fenotipar enfermedades crónicas, investigar métodos de ciencia de datos y traducir medicina estratificada. a la atención primaria.

Haga clic aquí para leer la entrevista con Stephen

Folkert W. Asselbergs, investigador principal

Folkert es profesor de medicina de precisión en enfermedades cardiovasculares en el Instituto de Ciencias Cardiovasculares, UCL, director de la Unidad de Informática de Investigación Clínica NIHR BRC en UCLH, profesor de genética cardiovascular y cardiólogo consultor en el departamento de Cardiología, Centro Médico Universitario de Utrecht, y director científico de la Centro Durrer para la Investigación Cardiovascular, Instituto Holandés del Corazón. El Prof. Asselbergs publicó más de 275 artículos científicos y obtuvo financiación de la fundación leDucq, la Fundación Británica y Holandesa del Corazón, la UE (FP7, ERA-CVD, IMI, BBMRI) y los Institutos Nacionales de Salud RO1.

Haga clic aquí para leer la entrevista con Folkert

Nuestra esperanza

La esperanza de Unite.AI es que mediante el uso de imágenes biomédicas, genómica y datos clínicos para descubrir biomarcadores y mecanismos asociados con enfermedades y resultados de tratamientos, esto impulsará la próxima generación de tratamientos para abordar el COVID-19. Estamos contribuyendo a este importante proyecto destacando las personalidades detrás de este importante esfuerzo global.