COVID-19 오픈 AI 컨소시엄 – 오윈의 Sanjay Budhdeo, MD, 비즈니스 개발 담당자와의 인터뷰

COVID-19 오픈 AI 컨소시엄(COAI)은 COVID-19 팬데믹에 대한 혁신적인 의학적 발견과 행동 가능한 결과를 가져오기 위해 노력하고 있습니다.

COAI는 협력 연구를 증가시키고, COVID-19에 대한 효과적인 치료법의 임상 개발을 가속화하며, 모든 결과를全球 의학 및 과학 커뮤니티와 공유하는 것을 목표로 합니다. COAI는 학술 기관, 연구자, 데이터 과학자, 산업 파트너 등 건강과 기술 분야의 협력자를 하나로 모으고 있습니다. 우리는 특정 연구 분야를 만들고 있으며, 첫 번째 분야는 COVID-19 환자의 심혈관 합병증에 관한 것입니다. 추가 연구 분야도 곧 발표될 예정입니다.

이것은 COAI를 주도하는 주요 리더와의 세 번의 인터뷰 중 첫 번째입니다.

Sanjay Budhdeo는 임상 의사입니다. 그는 옥스포드 대학에서 의학 과학 및 의학 학위를, 케임브리지 대학에서 석사 학위를, 그리고 왕립 의사 협회에서 회원 자격을 가지고 있습니다. Sanjay는 신경 영상, 역학, 디지털 헬스 분야에서 연구 경험을 가지고 있습니다. 오윈에서 파트너십 매니저로 합류하기 전에, 그는 보스턴 컨설팅 그룹에서 데이터 및 디지털 헬스 분야를 담당하는 시니어 어소시에이트였습니다. 그는 왕립 의학 협회에서 환자 안전위원회에 참여하고 있으며, 이전에는 케어 퀄리티 커미션에서 전문가 자문을 맡았습니다.

오윈에 합류한 계기는 무엇인가요?

의사로 일할 때, 우리는 치료할 수 없는 환자들을 많이遇했습니다. 연구자로서, 전통적인 분석 접근 방식에 대한 불만이 있었습니다. 기계 학습은 제가 연구자와 의사로서의 경험을 연결하는 데 도움이 되었습니다. 환자 전체 인구의 진단과 치료에 영향을 미칠 수 있는 개인 수준의 통찰력을 얻을 수 있었습니다.

역학 및 디지털 헬스 분야에서 연구 경험을 가지고 있습니다. 이전에 작업한 프로젝트 중 일부를 공유해 주시겠습니까?

역학 분야에서, 저는 영국의 1946년 출생 코호트 연구에 참여했습니다. 이 연구는 한 주에 태어난 사람들을 일생 동안 추적했습니다. 저는 이 사람들의 ngồi기, 서기, 걷기 능력과 이후의 복잡한 작업 수행 능력 사이의 관련성을 조사했습니다. 저는 또한 이러한 관련성의 이유를 조사했습니다.遺傳적 차이 또는 뇌 구조의 차이가 있는지 확인했습니다. 디지털 헬스 분야에서는 의료 기록의 상호 운용성에 초점을 맞췄습니다. 이는 임상 치료에서 환자 데이터를 공유하는 데 중요합니다.

오윈은 COVID-19 오픈 AI 컨소시엄(COAI)라는 AI驱動 연구 협력을 주도하고 있습니다. 이 프로젝트에 대해 설명해 주시겠습니까?

COAI는 우리의 협력 기관에서 들은 우려에 대한 오윈의 응답입니다. COVID-19에 대한 중요한 임상 질문이 있습니다. 예를 들어, 심각한 질병에 취약한 환자를 어떻게 식별할 수 있나요? 어떤 치료법을 시도할 수 있나요? 우리의 목표는 협력 연구를 증가시키고 모든 결과를全球 의학 및 과학 커뮤니티와 공유하는 것입니다. COAI는 대학, 병원, 스타트업, 제약 회사 등 건강과 기술 분야의 협력자를 하나로 모으고 있습니다. 우리는 특정 연구 분야를 만들고 있으며, 첫 번째 분야는 COVID-19 환자의 심혈관 합병증에 관한 것입니다.

초기 프로젝트 중 하나는 심혈관 합병증을 이해하는 것입니다. COAI에서 어떤 통찰력을 얻으려고 합니까?

우리의 목표는 COVID-19 감염으로 인한 심혈관 합병증의 위험에 대한 임상적으로 유용한 정보를 생산하는 것입니다. 우리는 여러 나라의 다양한 데이터를 사용하여 이 질문을 조사하고 있습니다. 국제적으로 선도적인 임상 연구자와 함께 이러한 질문에 대한 답을 찾는 데 도움이 되고 있습니다.

면역 반응의 예측 및 특성화도 COAI의 한 측면입니다. 어떤 데이터 포인트를 분석해야 하는지에 대해 알려주십시오.

우리의 몸의 방어 시스템은 매우 복잡하고 정교합니다. 여러 유형의 세포가 우리의 면역 반응에 참여합니다. 일부 세포는 직접적으로 외래 침입자를 공격합니다. 다른 세포는 프로炎症 화학물질인 사이토카인을 생성하여 면역 반응을 목표로 합니다. 우리는 특정 사이토카인, 즉 IFN1, IFN 감마, IL-10의 균형이 면역 반응을 조절하는 데 중요하다는 것을 알게 되었습니다. 기계 학습은 이러한 사이토카인과 다른 혈액 마커의 수준을 포함하는 풍부한 데이터 세트를 조사하여 주요 플레이어를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

환자를 치료하여 최상의 환자 결과를 얻는 방법을 이해하는 것은 COAI에서 수행하는 가장 중요한 프로젝트 중 하나입니다. 이를 이해하기 위한 첫 번째 단계는 무엇입니까?

첫 번째 단계는 위험 계층화입니다. 우리는 심각한 질병을 가진 환자를 식별하고 싶습니다. 이는 의사, 병원, 연구자에게 모두 중요합니다. 우리는 환자에게 다른 치료를 제공할 수 있습니다. 병원에서는 치료를 계획할 수 있습니다. 연구자는 특정 환자군을 대상으로 임상 시험을 수행할 수 있습니다. 궁극적으로 우리의 목표는 환자 결과를 개선하는 것입니다.

데이터 과학이 COVID-19와의 싸움에서 इतन 중요한 이유를 설명해 주시겠습니까?

데이터 과학은 COVID-19와의 싸움의 핵심입니다. COVID-19 감염률 모델링에 대한 중요한 질문이 남아 있습니다. 우리는 실제 환자 데이터를 사용하여 COVID-19 환자에게 유용하게 재사용할 수 있는 약물을 식별할 수 있습니다. 우리는 백신을 설계하는 데 도움이 되는 바이러스에 대한 많은 정보를 발견하고 있습니다. 우리는 다양한 데이터, 즉 생화학적, 유전적, 임상적, 휴대폰 데이터를 통해 바이러스에 대해 더 많이 배우고 있습니다.

이 데이터를 분석하는 AI에서 어떤 통찰력을 얻을 수 있나요?

AI는 인구 수준의 데이터에서 개인 수준의 결론을 도출하는 데 도움이 됩니다. 우리는 COVID-19 감염에 대한 치료법을 제공할 수 있습니다. 우리는 지역적으로 COVID-19 감염의 핫스팟이 될 수 있는 지역을 예측할 수 있습니다. 또한 잠재적인 약물 및 백신 후보를 발견하는 데에도 AI가 도움이 될 수 있습니다.

누가 COVID-19 오픈 AI 컨소시엄 프로젝트에 참여해야 합니까?

우리는 의료 분야 내외의 여러 플레이어와 이야기하고 있습니다. 이는 병원, 대학, 제약 회사, 스타트업, NGO, 정책 기관을 포함합니다. 우리는 데이터를 수집하고 분석에 도움을 필요로 하는 임상 의사와 이야기하고 싶습니다.

COAI 프로젝트나 COVID-19에 대해 더 공유하고 싶은 내용이 있나요?

이 프로젝트를 공유하기 위해 매우 흥분합니다! 협력하고 싶다면, 저희와 обсужд기를 원합니다. COAI@owkin.com으로 연락해 주십시오.

훌륭한 인터뷰에 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 COAI 프로젝트에 대한 우리의 기사를 읽어보실 수 있습니다.

이 시리즈의 두 번째 인터뷰는 Stephen Weng 박사와의 인터뷰입니다.

이 시리즈의 세 번째 인터뷰는 Folkert W. Asselbergs 박사와의 인터뷰입니다.

COVID-19 오픈 AI 컨소시엄 웹사이트를 방문해 보십시오.