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COVID-19 Open AI Consortium – Stephen Weng ๋ฐ์ฌ์์ ์ธํฐ๋ทฐ
Covid-19 Open AI Consortium (COAI)은 Covid-19 팬데믹에 대한 의학적 발견과 행동 가능한 결과를 가져오기 위해 노력하고 있습니다.
COAI는 협력 연구를 증가시키고, Covid-19에 대한 효과적인 치료법의 임상 개발을 가속화하며, 모든 결과를 세계 의료 및 과학 커뮤니티와 공유하는 것을 목표로 합니다. COAI는 학술 기관, 연구자, 데이터 과학자, 산업 파트너 등 다양한 협력자를 모아 Covid-19 팬데믹에 대처할 것입니다.
이 인터뷰는 COAI를 이끄는 주요 리더와의 세 번째 인터뷰입니다. 첫 번째 인터뷰는 Owkin의 Sanjay Budhdeo, MD, 비즈니스 개발과 함께였습니다.
Stephen Weng 박사는 통합 역학 및 데이터 과학 부교수이며, Primary Care Stratified Medicine Research Group에서 데이터 과학 연구를 이끌고 있습니다.
그는 전통적인 역학적 방법과 연구 설계를 새로운 정보 기반 접근 방식과 결합하여, 전자 의료 기록에서 “큰 의료 데이터”를 활용하여 위험 예측 모델링, 만성 질병의 표현형, 데이터 과학 방법 연구, 및 원인별 의학을 1차 의료에 적용하는 것을 목표로 합니다.
최근에 Covid-19 Open AI Consortium (COAI)에 리드 연구자로 합류하셨습니다. 이 프로젝트에 합류한 이유를 설명해 주시겠습니까?
저는 지난 1년 동안 Owkin과 유럽 파트너들과 함께 급성 관상동맥 증후군의 2차 예방을 개선하기 위한 프로젝트에 참여했습니다. Owkin이 Covid-19에 대처하기 위해 기술, 전문 지식, 및 우리의 인프라를 활용하여 글로벌 대응에 기여하는 Covid-19 Open AI Consortium을 시작했을 때, 이 프로젝트에 합류하는 것이 당연한 선택이었습니다. 우리는 이전 컨소시엄에서 유럽의 주요 심장학자들을 포함한 우수한 파트너들을 가지고 있습니다. 이러한 자원과 전문 지식을 사용하여 우리는 매우 빠르게 움직일 수 있었고, 몇 주 만에 컨소시엄을 시작하여 질병 진행, 기저 병인, 및 우리 인구의 위험 요인에 대한 우리의 이해를 개선할 수 있었습니다.
Covid-19에 감염된 인구의 일부는 심장 손상을 나타냅니다. 어떤 종류의 심장 관련 문제가 발생하고 있습니까?
심장 질환과 심장 질환 위험 요인이 Covid-19의 심각성에 주요 기여 요소라는 증거가 있습니다. 영국에서 17,000건의 Covid-19 사례를 분석한 결과, 심장 질환이 모든 입원 사례의 29%에서 발견되는 것으로 나타났습니다. 나이, 고혈압, 비만, 고혈압, 및 제2형 당뇨병을 포함한 심장 질환 위험 요인이 질병 심각성에 크게 기여합니다.
Covid-19가 이러한 종류의 심장 손상을 gây하는 이유를 현재 이해하고 있습니까?
Covid-19의 역학 및 진행, 특히 심장 질환 환자에서 여전히 많은 질문이 남아 있습니다. 심장 질환이 있는 환자는 심각한 질병을 경험할 위험이 증가하며, 이는 심장호흡 지원이 필요한 중환자실에 입원할 수 있습니다. Covid-19의 심각성 및 심각한 결과로의 진행은 심장계에 대한 직접적인 손상에 의해 유발될 가능성이 있습니다. 그러나 정확한 유형의 심장 손상은 추가 조사를 필요로 합니다.
COAI에서您的 역할은 무엇입니까?
저는 심장 질환 예후에 대한 연구에 중점을 둔 역학자이자 데이터 과학자입니다. 저의 많은 연구는 매우 큰 데이터 세트를 사용하여 임상 질문에 답변하는 것입니다. 저의 역할에서는 이러한 중요한 연구 질문에 답변하기 위해 데이터 세트에 접근할 수 있는 저의 능력을 활용하는 것 외에도, 저는 또한 컨소시엄에 기여하기 위해 다른 학자와 동료们을 지원하려고 합니다.
COAI 프로젝트의 효ิภาพ을 최대화하기 위해 어떤 종류의 사람들이 프로젝트에 합류해야 합니까?
과학자와 임상 동료들이 데이터를 기여하기 위해 더 큰 숫자를 얻는 것이 중요하지만, 우리는 또한 데이터 자원의 다양성을 증가시켜야 합니다. 우리는 Covid-19가 무증상 개인부터 매우 심각한 질병에 이르기까지 다양한 심각성의 스펙트럼을 가지고 있다는 것을 알고 있습니다. 질병 진행과 심각성에 대한 질문에 답변하기 위해 1차에서 2차 의료 설정에 이르기까지 다양한 유형의 데이터가 필요합니다.
현재 노팅엄 대학교의 Primary Care Stratified Medicine Research Group에서 데이터 과학 연구를 이끌고 계신데, 빅데이터를 사용하여 Covid-19를 대상으로 할 수 있는 가능한 방법에 대해 논의해 주시겠습니까?
우리는 몇 가지 주요 빅데이터 세트를 활용할 수 있습니다. 최근 데이터 연결에 대한 투자가 실제로 작동하고 있으며, 이러한 이니셔티브가 주요 성과를 거두고 있음을 우리는 보고 있습니다. 실제로, 우리는 1차 의료, 병원 기록, 사망 등록, 및 Covid-19 테스트 데이터와 연결된 큰 인구 집단에 대한 접근을 얻는 것을 시작했습니다. 또한, 이러한 데이터는 Covid-19 결과에 대한 유전적 영향에 대한 조사 기회를 제공합니다. 이러한 연결은 빅데이터 연결 및 큰 인구 비오뱅크의 출현으로 가능해졌습니다. 데이터의 양과 변수가 수집되므로, Owkin이 개발하고 완벽하게 만든 AI 모델은 데이터를 효율적으로 분석하여 유의미한 통찰력을 얻는 데 매우 유용합니다.
Covid-19 환자 치료에 정밀 의학을 효과적인 도구로 만드는 데 필요한 정보는 무엇입니까?
이미징, 유전적, 생체 지표 및 임상 특성 및 환자 인구 통계와 함께 더 다양한 유형의 데이터입니다.
理想的な 世界では, Covid-19 환자로부터 수집되어야 하는 데이터 유형은 무엇입니까?
이러한 새로운 질병인 Covid-19에서는, 아직 모르는 것이 무엇인지 정확히 알 수 없습니다. 따라서, 현재 수집할 수 있는 데이터 유형과 정보가 많을수록, 미래에 유용할 것입니다. 예를 들어, 바이오 뱅크에 저장된 데이터를 시퀀싱하고 접근 가능하게 함으로써, 우리는 얼마나 많은 유전학적 발전에 도달했는지 모릅니다. 이는 Covid-19에서도 발생할 것입니다. 우리는 현재 다양한하고 큰 데이터 자원을 생성하면, 미래에 우리의 이해를 도와줄 새로운 발견이 나타날 것이라고 확신합니다.
Covid-19에 면역인 인구 세분의 데이터도 수집해야 합니까?
역학에서, 비교군의 선택은 매우 중요합니다. 많은 경우에, 위험은 상대적입니다. 만약 우리의 기준이 병원에 입원한 환자라면, 우리는 더 심각한 증상을 나타내는 질병의 병인만을 이해하고 있습니다. 무증상 개인과 그들이 Covid-19에 대해 무증상인 이유를 이해하는 것은 절대적으로 필요합니다. 몇몇 치료법은 인구에서 자연적으로 발생하는 기능 상실 또는 기능 획득 돌연변이를 조사함으로써 개발되었습니다.
멋진 인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 COAI 프로젝트를 설명하는 우리의 기사를 읽을 수 있습니다.
이 시리즈의 첫 번째 인터뷰는 Owkin의 Sanjay Budhdeo, MD, 비즈니스 개발과 함께였습니다.
이 시리즈의 세 번째 인터뷰는 Folkert W. Asselbergs, Principal Investigator와 함께였습니다.
Covid-19 Open AI Consortium 웹사이트를 방문할 수도 있습니다.
