Owkin lansează Consorțiul Deschis de Inteligență Artificială COVID-19 (COAI)

După o nouă rundă de finanțare, Owkin a lansat recent Consorțiul Deschis de Inteligență Artificială COVID-19 (COAI). Acest consorțiu va permite cercetarea colaborativă avansată și va accelera dezvoltarea clinică a tratamentelor eficiente pentru pacienții infectați cu COVID-19.

Prima etapă a proiectului se axează pe înțelegerea și tratarea complicațiilor cardiovasculare la pacienții cu COVID-19, ceea ce se va realiza în colaborare cu CAPACITY, un registru internațional care lucrează cu peste 50 de centre din întreaga lume. Alte domenii de cercetare vor include rezultatele pacienților și triajul, precum și predicția și caracterizarea răspunsului imun.

Manifestul Owkin afirmă perfect viziunea companiei:

“Suntem pe deplin implicați în această nouă frontieră, cu scopul de a îmbunătăți dezvoltarea medicamentelor și rezultatele pacienților. Fondată în 2016, Owkin a devenit rapid un lider în aducerea tehnologiilor de Inteligență Artificială (IA) și Învățare Automată (ML) în industria sănătății. Soluțiile noastre îmbunătățesc paradigmele tradiționale de cercetare medicală, transformând un sistem anterior izolat și fragmentat într-unul inovator și colaborativ, care, mai presus de toate, pune accentul pe confidențialitatea pacienților.”

Învățarea Federată

Pentru a înțelege modelul pe care Owkin îl adoptă, trebuie să înțelegem o nouă tehnologie numită Învățare Federată. Învățarea federată oferă un cadru pentru dezvoltarea inteligenței artificiale care permite întreprinderilor să antreneze modele de învățare automată pe date distribuite la scară largă în multiple instituții medicale, fără a centraliza datele. Beneficiile sunt duble: nu există nicio pierdere a confidențialității, deoarece datele nu sunt direct legate de un anumit pacient, iar datele sunt menținute la instituția de sănătate care le colectează.

Folosirea Învățării Federate permite, astfel, un spectru mult mai larg de date decât cel pe care orice organizație îl deține în mod normal. Ceea ce înseamnă că, prin utilizarea Învățării Federate, cercetătorii au acces la toate datele disponibile, iar cu cât sistemul de învățare automată dispune de mai multe date, cu atât inteligența artificială devine mai precisă.

Există în prezent multiple eforturi naționale de a utiliza inteligența artificială pentru a combate COVID-19. Problema cu multe dintre aceste eforturi naționaliste și fragmentate este că datele sunt specifice unei singure țări. Colectarea datelor dintr-o singură regiune poate să nu dezvăluie informații importante care ar permite cercetătorilor să înțeleagă pe deplin cum expunerea la elemente de mediu, structura etnică, genetica, vârsta și sexul pot juca roluri importante în înțelegerea acestei boli. De aceea, colaborarea este atât de importantă, iar colectarea datelor din multiple jurisdicții este și mai importantă.

După cum afirmă Owkin, ei își propun să utilizeze Învățarea Federată pentru:

“Ne propunem să ajutăm la înțelegerea de ce eficacitatea medicamentelor variază de la un pacient la altul, să îmbunătățim procesul de dezvoltare a medicamentelor și să identificăm cel mai bun medicament pentru pacientul potrivit la momentul potrivit, pentru a îmbunătăți rezultatele tratamentului.”

Înțelegerea și abordarea problemelor de sănătate cardiovasculară va fi prima provocare pe care Owkin o va aborda. La fel de importantă ca datele este și munca cercetătorilor și a contribuitorilor care conduc acest efort. De aceea, Unite.AI va publica trei interviuri cu cercetători care contribuie la proiectul COAI.

Interviurile

Sanjay Budhdeo, MD, Dezvoltare de Afaceri:

Sanjay este medic practician. El are diplome în științe medicale și medicină de la Universitatea Oxford și un master de la Universitatea Cambridge. Sanjay are experiență în neuroimagine, epidemiologie și sănătate digitală. Înainte de a se alătura Owkin ca manager de parteneriat, el a fost asociat senior la Boston Consulting Group, unde s-a axat pe date și digital în sănătate. El face parte din Comitetul pentru Siguranța Pacienților de la Royal Society of Medicine și a fost anterior consilier special la Comisia pentru Calitatea Îngrijirii.

Citește aici interviul cu Sanjay.

Dr. Stephen Weng, Cercetător Principal:

Stephen este asistent universitar de epidemiologie integrată și știință a datelor, care conduce cercetarea științifică a datelor în cadrul Grupului de Cercetare a Medicinei Stratificate în Îngrijirea Primară.

El combină metodele epidemiologice tradiționale și proiectarea studiului cu abordări informatice noi, valorificând și interrogând “datele mari de sănătate” din registrele medicale electronice în scopul modelării predicției riscului, fenotipării bolilor cronice, cercetării metodelor științei datelor și traducerii medicinei stratificate în îngrijirea primară.

Citește aici interviul cu Stephen

Folkert W. Asselbergs, Investigator Principal

Folkert este profesor de medicină personalizată în bolile cardiovasculare la Institutul de Științe Cardiovasculare, UCL, director al Unității de Informatică Clinică a Centrului de Cercetare Biomedicală NIHR BRC la UCLH, profesor de genetică cardiovasculară și cardiolog la departamentul de cardiologie al Universității Medicale Utrecht și ofițer științific principal al Centrului de Cercetare Cardiovasculară Durrer, Institutul Olandez de Sănătate a Inimii. Prof. Asselbergs a publicat peste 275 de articole științifice și a obținut finanțare de la Fundația leDucq, Fundația Britanică și Olandeză a Inimii, UE (FP7, ERA-CVD, IMI, BBMRI) și RO1 Institutul Național de Sănătate.

Citește aici interviul cu Folkert

Speranța noastră

Speranța Unite.AI este ca, prin utilizarea imaginilor biomedicale, genomicii și datelor clinice pentru a descoperi biomarkeri și mecanisme asociate cu bolile și rezultatele tratamentului, aceasta va propulsa următoarea generație de tratamente pentru a combate COVID-19. Noi contribuim la acest proiect important prin sublinierea personalităților din spatele acestui efort global important.