Owkin lancia il Consorzio di Intelligenza Artificiale aperto per il COVID-19 (COAI)

Dopo un nuovo round di finanziamenti, Owkin ha recentemente lanciato il Consorzio di Intelligenza Artificiale aperto per il COVID-19 (COAI). Questo consorzio consentirà una ricerca collaborativa avanzata e accelererà lo sviluppo clinico di trattamenti efficaci per i pazienti infettati da COVID-19.

La prima fase del progetto consiste nel comprendere e trattare le complicazioni cardiovascolari nei pazienti con COVID-19, che sarà eseguito in collaborazione con CAPACITY, un registro internazionale che lavora con oltre 50 centri in tutto il mondo. Altre aree di ricerca includeranno gli esiti dei pazienti e la triage, nonché la previsione e la caratterizzazione della risposta immunitaria.

La visione di Owkin è perfettamente espressa nel suo manifesto:

“Siamo completamente impegnati in questa nuova frontiera con l’obiettivo di migliorare lo sviluppo di farmaci e gli esiti dei pazienti. Fondata nel 2016, Owkin è rapidamente emersa come leader nell’introduzione di tecnologie di Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML) nel settore sanitario. Le nostre soluzioni migliorano il paradigma di ricerca medica tradizionale trasformando un sistema precedentemente isolato e disgiunto in uno innovativo e collaborativo che, soprattutto, mette al primo posto la privacy dei pazienti.”

Apprendimento federato

Per comprendere il modello che Owkin sta attuando, è necessario capire una nuova tecnologia chiamata Apprendimento federato. L’apprendimento federato offre un framework per lo sviluppo di Intelligenza Artificiale che consente alle imprese di addestrare modelli di Machine Learning su dati distribuiti su larga scala in多pli istituzioni mediche senza centralizzare i dati. I vantaggi di ciò sono due: non c’è perdita di privacy poiché i dati non sono direttamente collegati a un paziente specifico, e i dati sono mantenuti presso l’istituzione sanitaria che li raccoglie.

L’utilizzo dell’Apprendimento federato consente quindi di accedere a un numero di dati molto più ampio di quanto non possa fare una singola organizzazione. Ciò significa che utilizzando l’Apprendimento federato, i ricercatori hanno accesso a tutti i dati disponibili, e più dati ha un sistema di Intelligenza Artificiale, più preciso diventa.

Attualmente ci sono molti sforzi nazionali per utilizzare l’Intelligenza Artificiale per affrontare il COVID-19. Il problema con molti di questi sforzi nazionali disgiunti è che i dati sono specifici di un solo paese. La raccolta di dati da una sola regione potrebbe non rivelare informazioni importanti che consentirebbero ai ricercatori di comprendere appieno come l’esposizione a elementi ambientali, la composizione etnica, la genetica, l’età e il genere possano svolgere ruoli importanti nella comprensione di questa malattia. È per questo che la collaborazione è così importante e perché la raccolta di dati da più giurisdizioni è ancora più importante.

Come descritto da Owkin, essi intendono utilizzare l’Apprendimento federato per:

“Aiutare a comprendere perché l’efficacia dei farmaci varia da paziente a paziente, migliorare il processo di sviluppo dei farmaci e identificare il miglior farmaco per il paziente giusto al momento giusto, per migliorare gli esiti del trattamento.”

La comprensione e il trattamento delle questioni relative alla salute cardiovascolare saranno la prima sfida affrontata da Owkin. Se i dati sono importanti, ciò che è ancora più importante sono gli sforzi dei ricercatori e dei contributori che stanno guidando questo sforzo. È per questo che Unite.AI pubblicherà tre interviste con ricercatori che contribuiscono al progetto COAI.

Le interviste

Sanjay Budhdeo, MD, Business Development:

Sanjay è un medico praticante. Ha un diploma in Scienze Mediche e un diploma in Medicina dall’Università di Oxford e un Master dall’Università di Cambridge. Sanjay ha esperienza di ricerca in neuroimmagini, epidemiologia e salute digitale. Prima di unirsi a Owkin come Partnership Manager, era un Senior Associate presso Boston Consulting Group, dove si è concentrato sui dati e sul digitale nel settore sanitario. Fa parte del Comitato per la sicurezza dei pazienti presso la Royal Society of Medicine e in precedenza era un consulente speciale presso la Care Quality Commission.

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Dott. Stephen Weng, Principal Researcher:

Stephen è un Assistente Professore di Epidemiologia Integrata e Scienza dei Dati che guida la ricerca sui dati scientifici all’interno del Primary Care Stratified Medicine Research Group.

Integra metodi epidemiologici tradizionali e progettazione di studi con nuovi approcci basati sull’informatica, sfruttando e interrogando “big data sanitari” da registri medici elettronici per scopi di modellazione della previsione del rischio, fenotipizzazione di malattie croniche, ricerca sui metodi di scienza dei dati e traduzione della medicina stratificata nella cura primaria.

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Folkert W. Asselbergs, Principal Investigator

Folkert è professore di medicina di precisione nelle malattie cardiovascolari presso l’Istituto di Scienza Cardiovascolare, UCL, Direttore dell’Unità di Informatica della Ricerca Clinica presso l’NIHR BRC, professore di genetica cardiovascolare e cardiologo consulente presso il dipartimento di Cardiologia, University Medical Center Utrecht, e direttore scientifico del Durrer Center for Cardiovascular Research, Netherlands Heart Institute. Il prof. Asselbergs ha pubblicato oltre 275 articoli scientifici e ha ottenuto finanziamenti dalla fondazione leDucq, dalla British e dalla Dutch Heart Foundation, dall’UE (FP7, ERA-CVD, IMI, BBMRI) e dal RO1 National Institutes of Health.

Clicca qui per leggere l’intervista con Folkert

Speranza

Speranza di Unite.AI è che utilizzando immagini biomediche, genomica e dati clinici per scoprire biomarcatori e meccanismi associati a malattie e risultati del trattamento, ciò potrà portare alla prossima generazione di trattamenti per affrontare il COVID-19. Stiamo contribuendo a questo importante progetto evidenziando le personalità dietro questo importante sforzo globale.