Konsorsium AI Terbuka COVID-19 – Wawancara dengan Sanjay Budhdeo, MD, Pengembangan Bisnis dari Owkin

Konsorsium AI Terbuka Covid-19 (COAI) bermaksud untuk membawa penemuan medis terobosan dan temuan yang dapat ditindaklanjuti untuk memerangi pandemi Covid-19.

COAI bertujuan untuk meningkat penelitian kolaboratif, untuk mempercepat pengembangan klinis pengobatan yang efektif untuk Covid-19, dan untuk membagikan semua temuannya kepada komunitas medis dan ilmiah global. COAI akan menyatukan kolaborator: institusi akademik, peneliti, ilmuwan data, dan mitra industri, untuk melawan pandemi Covid-19.

Ini akan menjadi pertama dari tiga wawancara dengan pemimpin utama di balik COAI.

Sanjay Buddeo adalah seorang dokter praktek. Dia memegang gelar Ilmu Kedokteran dan Kedokteran dari Universitas Oxford dan gelar Master dari Universitas Cambridge, serta Keanggotaan Royal College of Physicians. Sanjay memiliki pengalaman penelitian di bidang neuroimaging, epidemiologi, dan kesehatan digital. Sebelum bergabung dengan Owkin sebagai Manajer Kemitraan, dia adalah Senior Associate di Boston Consulting Group, di mana dia berfokus pada data dan digital dalam perawatan kesehatan. Dia duduk di Komite Keselamatan Pasien di Royal Society of Medicine dan sebelumnya adalah Penasihat Spesialis di Komisi Kualitas Perawatan.

Apa yang menginspirasi Anda untuk bergabung OWKIN?

Saat berpraktik sebagai dokter, saya melihat banyak pasien yang mempunyai kondisi yang tidak dapat kami atasi dengan obat-obatan, dan hanya ada sedikit hal yang dapat kami lakukan. Sebagai seorang peneliti, saya merasa frustrasi dengan pendekatan analisis yang tradisional, pada saat terdapat akses terhadap semakin banyak data. Mencoba menghubungkan antar bidang yang telah berkembang secara terpisah – seperti epidemiologi dan pencitraan – terbukti sangat menantang. Bagi saya, pembelajaran mesin adalah cara untuk menghubungkan titik-titik dari pekerjaan saya sebagai peneliti dan dokter, sehingga dapat memperoleh wawasan tingkat individu yang dapat memengaruhi diagnosis dan pengobatan untuk seluruh populasi pasien.

Anda memiliki pengalaman penelitian di bidang epidemiologi dan kesehatan digital. Bisakah Anda berbagi dengan kami beberapa proyek sebelumnya yang telah Anda kerjakan?

Dalam epidemiologi, saya bekerja pada kohort kelahiran Inggris tahun 1946 - sebuah studi jangka panjang yang menarik yang telah melacak subjek yang lahir dalam satu minggu selama hidup mereka. Dalam satu proyek, saya melihat ketika subjek ini mulai belajar duduk, berdiri, dan berjalan, dan melihat bahwa ini terkait dengan kemampuan mereka untuk melakukan tugas yang lebih rumit di kemudian hari. Saya juga melihat apakah alasan di balik asosiasi ini - apakah ada perbedaan genetika atau struktur otak? Dalam kesehatan digital, fokus saya adalah pada interoperabilitas — koneksi antara rekam medis elektronik di rumah sakit yang memungkinkan berbagi data tentang pasien antar rumah sakit. Ini sangat penting untuk perawatan klinis langsung, jadi dokter memiliki gagasan lengkap tentang apa yang terjadi pada Anda sebelumnya, tetapi juga sangat penting untuk memungkinkan penggunaan model pembelajaran mesin dalam pengaturan klinis.

OWKIN memelopori kolaborasi penelitian berbasis AI yang disebut COVID-19 Open AI Consortium (COAI). Bisakah Anda menjelaskan apa proyek ini?

COAI adalah tanggapan Owkin terhadap keprihatinan yang kami dengar dari lembaga klinis dan akademik mitra kami. Jelas bagi kami bahwa ada pertanyaan klinis penting yang perlu dijawab untuk Covid-19 — misalnya, bagaimana kami dapat mengidentifikasi pasien yang berisiko penyakit parah? Apa pengobatan potensial yang dapat diujicobakan terhadap infeksi COVID-19? Tujuan kami adalah untuk meningkatkan penelitian kolaboratif dan berbagi semua temuan dengan komunitas medis dan ilmiah global. COAI memanfaatkan kekuatan kolaborator di seluruh bidang kesehatan dan teknologi — termasuk universitas, rumah sakit, perusahaan rintisan, dan biofarmasi. Kami membuat area penelitian khusus, dan area pertama yang kami umumkan adalah komplikasi kardiovaskular pada pasien Covid-19, dengan area penelitian tambahan akan segera diluncurkan.

Salah satu proyek awal adalah memahami komplikasi kardiovaskular. Jenis wawasan apa yang ingin kita peroleh dari COAI?

Tujuan kami adalah menghasilkan informasi yang bermanfaat secara klinis tentang risiko komplikasi kardiovaskular akut akibat infeksi Covid-19. Kami mengeksplorasi pertanyaan ini dari berbagai sudut, menggunakan berbagai jenis data di berbagai negara. Sangat menyenangkan bekerja dengan para peneliti klinis terkemuka internasional untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini.

Prediksi dan karakterisasi respon imun adalah aspek lain dari COAI. Apa saja poin data yang menurut Anda harus dianalisis untuk memahami sepenuhnya mengapa beberapa manusia mampu membangun respons kekebalan, sementara yang lain memerlukan bantuan medis?

Sistem pertahanan tubuh kita luar biasa kompleks dan rumit. Ada banyak jenis sel yang terlibat dalam respon imun kita. Beberapa sel secara langsung memerangi penyerbu asing. Sel-sel lain akan menghasilkan bahan kimia pro-inflamasi yang disebut sitokin, yang bertindak sebagai sinyal pelacak untuk menargetkan respons imun, dan menandai sel-sel tertentu untuk dihancurkan. Apa yang kami pelajari adalah bahwa keseimbangan sitokin tertentu – termasuk IFN1, IFN gamma, dan IL-10 – sangat penting dalam memediasi respons imun ini. Pembelajaran mesin bisa sangat membantu untuk memeriksa kumpulan data yang sangat kaya yang berisi tingkat banyak sitokin dan penanda darah lainnya, dan menghasilkan wawasan tentang pemain kunci di sini, sambil mempertimbangkan interaksi kompleks antara berbagai faktor.

Memahami bagaimana merawat pasien untuk mencapai hasil pasien terbaik, mungkin merupakan salah satu proyek terpenting yang dilakukan oleh COAI. Menurut Anda, apa langkah pertama yang perlu dilakukan untuk memahami hal ini?

Langkah pertama yang penting adalah stratifikasi risiko. Kami ingin memahami pasien mana yang berisiko paling tinggi mengalami penyakit parah — termasuk komplikasi paru-paru seperti sindrom gangguan pernapasan akut, komplikasi jantung seperti miokarditis, dan gejala sisa spesifik organ atau sistem lainnya. Pertanyaan stratifikasi risiko ini penting karena beberapa alasan. Pertama, sebagai dokter Anda mungkin ingin memantau pasien secara berbeda jika Anda tahu mereka berisiko lebih tinggi untuk mengalami kompilasi. Kedua, sebagai rumah sakit, Anda ingin dapat memprediksi permintaan fasilitas perawatan intensif dan merencanakan sesuai dengan permintaan tersebut. Ketiga, jika Anda seorang peneliti atau perusahaan biofarmasi, Anda dapat menyertakan subkelompok pasien tersebut dalam uji coba, dan mengobati mereka lebih awal untuk mendapatkan respons yang optimal terhadap pengobatan Anda. Dalam semua kasus tersebut, tujuan akhir kami adalah untuk meningkatkan hasil pasien

Bisakah Anda menjelaskan mengapa ilmu data sangat penting untuk memerangi COVID-19?

Ilmu data, dalam arti luas, adalah inti dari perang melawan COVID-19. Pertanyaan penting tentang pemodelan tingkat infeksi COVID-19 tetap ada. Kami dapat menggunakan data pasien dunia nyata untuk mengidentifikasi obat yang dapat digunakan kembali untuk merawat pasien COVID-19. Ada banyak sekali informasi yang kami temukan tentang virus yang akan membantu kami merancang vaksin dengan lebih baik. Ada begitu banyak hal yang tidak kita ketahui tentang virus ini termasuk bagaimana virus itu memengaruhi manusia dan kita semakin banyak belajar berkat berbagai jenis data – biokimia, genetik, klinis, dan dari ponsel.

Menurut Anda, apa beberapa wawasan yang dapat kita pelajari dari AI yang menganalisis data ini?

Bagi saya, sweetspot AI benar-benar membantu menarik kesimpulan pada tingkat individu dari data tingkat populasi. Kami dapat memikirkan pasien mana yang mungkin mendapat manfaat dari terapi mana untuk memerangi infeksi COVID-19, atau membantu memprediksi area mana yang mungkin menjadi hotspot lokal untuk infeksi COVID-19. Ada juga banyak aktivitas di ruang penemuan, baik dalam hal pengobatan potensial, maupun untuk kandidat vaksin. AI benar-benar dapat membantu kami menyampaikan wawasan biologis baru dengan lebih cepat.

Siapa yang harus bergabung dengan proyek Konsorsium AI Terbuka COVID-19?

Kami berbicara dengan sejumlah pemain di dalam dan di luar ruang perawatan kesehatan. Ini termasuk rumah sakit, universitas dan perusahaan farmasi, tetapi juga start-up lainnya, LSM dan organisasi kebijakan. Kami sangat senang mendengar dari dokter yang telah mengumpulkan data dan membutuhkan bantuan dalam analisis.

Apakah ada hal lain yang ingin Anda bagikan tentang proyek COAI atau COVID-19?

Saya sangat senang berbagi inisiatif ini dengan Anda! Jika Anda ingin berkolaborasi, dengan senang hati kami akan berdiskusi — hubungi di [email dilindungi]

Terima kasih untuk wawancara yang fantastis. Pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut, dapat membaca artikel kami yang menjelaskan tentang proyek COAI.

Wawancara kedua dalam seri ini adalah dengan Dr. Stephen Weng, Penyelidik Utama.

Wawancara ketiga dalam seri ini adalah dengan Folkert W. Asselbergs, Penyelidik Utama

Anda juga dapat mengunjungi situs web Covid-19 Open AI Consortium.