AIモデルとプラットフォーム
Owkinがコラボレーション型COVID-19オープンAIコンソーシアム（COAI）を立ち上げる
Unite.AI を Google の優先ソースに追加
最近の資金調達ラウンドに続いて、OwkinはCOVID-19オープンAIコンソーシアム（COAI）を立ち上げました。このコンソーシアムは、先進的な共同研究を可能にし、COVID-19感染患者に対する有効な治療の臨床開発を加速します。
プロジェクトの第一段階は、COVID-19患者における心血管合併症の完全な理解と治療であり、これは、世界中の50以上のセンターと協力する国際レジストリであるCAPACITYと共同で行われます。他の研究分野には、患者結果とトリアージ、免疫反応の予測と特性付けが含まれます。
Owkinのマニフェストは、会社のビジョンを完璧に表しています。
“私たちは、新しいフロンティアに完全に取り組んでいます。私たちの目標は、薬剤開発と患者結果の改善です。2016年に設立されたOwkinは、迅速に医療業界における人工知能（AI）と機械学習（ML）技術のリーダーとして台頭しています。私たちのソリューションは、従来の医療研究パラダイムを革新し、協力的なものに変えています。最も重要なのは、患者のプライバシーを優先しています。”
フェデレーテッドラーニング
Owkinが取り組んでいるモデルを理解するには、フェデレーテッドラーニングという新しいテクノロジーを理解する必要があります。フェデレーテッドラーニングは、企業が複数の医療機関に分散されたデータで機械学習モデルをトレーニングできるフレームワークを提供します。このアプローチの利点は2つあります。データは直接特定の患者にリンクされていないため、プライバシーが失われることはありません。データはそれを収集する医療機関で維持されます。
フェデレーテッドラーニングを使用することで、研究者は、単一の組織が所有するよりもはるかに幅広いデータにアクセスできます。つまり、フェデレーテッドラーニングを使用することで、研究者は利用可能なすべてのデータにアクセスでき、機械学習システムが持つデータが多くなるほど、AIがより正確になります。
現在、COVID-19に対処するためにAIを使用するための多くの国別の取り組みがあります。これらの国別の断片的な取り組みの問題は、データが1つの国に固有であることです。1つの地域からのデータを収集するだけでは、環境要因、民族的背景、遺伝子、年齢、性別が疾患を理解する上でどのように重要な役割を果たすかを完全に理解することができない可能性があります。これがなぜ協力が重要であり、複数の管轄区域からのデータを収集することがより重要である理由です。
Owkinは、以下の目的でフェデレーテッドラーニングを使用しようとしています。
“私たちは、薬剤の有効性が患者によって異なる理由を理解し、薬剤開発プロセスを強化し、正しい患者に正しい薬剤を正しい時期に提供して治療結果を改善することを目指しています。”
心血管健康の問題を理解し、対処することがOwkinの最初の課題です。データは重要ですが、この取り組みを牽引する研究者や貢献者の努力は、さらに重要です。これがなぜUnite.AIがCOAIプロジェクトに貢献する研究者との3つのインタビューを公開するのかです。
インタビュー
Sanjay Budhdeo、MD、ビジネス開発部門
Sanjayは、医師です。オックスフォード大学で医学科学と医学の学位を取得し、ケンブリッジ大学で修士号を取得しています。Sanjayには、神経画像診断、疫学、デジタルヘルスケアに関する研究経験があります。Owkinにパートナーシップマネージャーとして参加する前は、ボストンコンサルティンググループでシニアアソシエートを務め、ヘルスケアにおけるデータとデジタルの分野に焦点を当てていました。ロイヤルソサエティオブメディシンの患者安全委員会の委員であり、以前はケアクオリティコミッションのスペシャリストアドバイザーでした。
Stephen Weng博士、プリンシパルリサーチャー
Stephenは、統合疫学とデータサイエンスの助教授であり、プライマリケアストラティファイドメディシン研究グループでのデータサイエンス研究を主導しています。
彼は、従来の疫学的方法と研究設計を、ヘルスケアデータの「ビッグデータ」を電子医療記録から利用し、リスク予測モデリング、慢性疾患の表現型解析、データサイエンス方法の研究、プライマリケアへのストラティファイドメディシンの応用のために、新しいインフォマティクスベースのアプローチと組み合わせます。
Folkert W. Asselbergs、プリンシパルインベスティゲーター
Folkertは、ロンドン大学カーディオバスカラーセンターの精密医療の教授であり、UCLHのNIHR BRC臨床研究インフォマティクスユニットのディレクターであり、ユトレヒト大学医療センターの心臓病学科の教授であり、オランダ心臓研究所のデューラーセンターのチーフサイエンティフィックオフィサーです。Asselbergs教授は275以上の科学論文を発表し、leDucq財団、英国およびオランダ心臓財団、EU（FP7、ERA-CVD、IMI、BBMRI）、RO1国立衛生研究所から資金を得ています。
私たちの希望
Unite.AIの希望は、生物医学画像、ゲノミクス、臨床データを使用して、疾患と治療結果に関連するバイオマーカーとメカニズムを発見し、COVID-19に対処するための次世代の治療を推進することです。私たちは、この重要なプロジェクトに貢献するために、この重要な世界的な取り組みの背後にある人々を紹介することによっています。
