COVID-19 Open AI Consortium – Интервью с Санджаем Буддео из Owkin, доктором медицины, по развитию бизнеса

Открытый консорциум искусственного интеллекта Covid-19 (COAI) намерен использовать прорывные медицинские открытия и практические результаты для борьбы с пандемией Covid-19.

COAI стремится увеличить совместные исследования, чтобы ускорить клиническую разработку эффективных методов лечения Covid-19 и поделиться всеми своими выводами с мировым медицинским и научным сообществом. COAI объединит сотрудников: академические учреждения, исследователей, специалистов по данным и промышленных партнеров для борьбы с пандемией Covid-19.

Это будет первый из трех интервью с главными руководителями COAI.

Санджай Буддео является практикующим врачом. Он имеет медицинские и медицинские степени Оксфордского университета и степень магистра Кембриджского университета, а также является членом Королевского колледжа врачей. Санджай имеет опыт исследований в области нейровизуализации, эпидемиологии и цифрового здравоохранения. До прихода в Owkin в качестве менеджера по работе с партнерами он был старшим юристом в Boston Consulting Group, где занимался данными и цифровыми технологиями в здравоохранении. Он входит в состав Комитета по безопасности пациентов Королевского медицинского общества, а ранее был советником-специалистом в Комиссии по качеству ухода.

Что побудило вас присоединиться ОВКИН?

Практикуя как врач, я видел много пациентов, у которых были заболевания, которые мы не могли вылечить с помощью лекарств, и мы могли сделать очень мало. Как исследователя, меня разочаровывали традиционные подходы к анализу в то время, когда существовал доступ ко все большему количеству данных. Попытка установить связь между областями, которые развивались отдельно, такими как эпидемиология и визуализация, оказалась действительно сложной задачей. Машинное обучение было для меня способом соединить воедино результаты моей работы в качестве исследователя и врача, позволив получить информацию на индивидуальном уровне, которая могла бы повлиять на диагностику и лечение всей популяции пациентов.

У вас есть опыт исследований в области эпидемиологии и цифрового здравоохранения. Не могли бы вы поделиться с нами некоторыми из предыдущих проектов, над которыми вы работали?

В области эпидемиологии я работал над когортой родившихся в Великобритании в 1946 году — увлекательное долгосрочное исследование, в котором отслеживались люди, родившиеся в течение одной недели, на протяжении всей их жизни. В одном проекте я наблюдал, когда эти субъекты начали учиться сидеть, стоять и ходить, и увидел, что это было связано с их способностью выполнять более сложные задачи в более позднем возрасте. Я также рассмотрел причины этой ассоциации — были ли различия в генетике или в структуре мозга? В цифровом здравоохранении я сосредоточился на функциональной совместимости — связях между электронными медицинскими записями в больницах, которые позволяют обмениваться данными о пациентах между больницами. Это действительно важно для непосредственной клинической помощи, чтобы у врача было полное представление о том, что с вами происходило раньше, но также очень важно обеспечить возможность использования моделей машинного обучения в клинических условиях.

OWKIN возглавляет исследовательское сотрудничество, основанное на искусственном интеллекте, под названием «Открытый консорциум искусственного интеллекта COVID-19» (COAI). Не могли бы вы описать, что это за проект?

COAI — это ответ Owkin на опасения, которые мы услышали от наших партнерских клинических и академических учреждений. Нам ясно, что есть важные клинические вопросы, на которые необходимо ответить в отношении Covid-19 — например, как мы можем выявить пациентов с риском тяжелого заболевания? Какие потенциальные методы лечения можно опробовать против инфекций COVID-19? Наша цель — расширить совместные исследования и поделиться всеми результатами с мировым медицинским и научным сообществом. COAI опирается на сильные стороны сотрудников в сфере здравоохранения и технологий, включая университеты, больницы, стартапы и биофармацевтические компании. Мы создаем специальные области исследований, и первая область, о которой мы объявили, — это сердечно-сосудистые осложнения у пациентов с Covid-19, а в ближайшее время появятся дополнительные области исследований.

Одним из первых проектов будет изучение сердечно-сосудистых осложнений. Какую информацию мы надеемся получить от COAI?

Наша цель — предоставить клинически полезную информацию о риске острых сердечно-сосудистых осложнений от инфекций Covid-19. Мы изучаем этот вопрос с разных сторон, используя разные типы данных по разным странам. Здорово работать с ведущими международными клиническими исследователями, чтобы разобраться в сути этих вопросов.

Прогнозирование и характеристика иммунных реакций — еще один аспект COAI. Какие данные, по вашему мнению, следует проанализировать, чтобы полностью понять, почему одни люди способны вырабатывать иммунный ответ, а другим требуется медицинская помощь?

Система защиты нашего тела удивительно сложна и запутана. Есть много типов клеток, участвующих в нашем иммунном ответе. Некоторые из ячеек напрямую борются с иноземными захватчиками. Другие клетки будут производить провоспалительные химические вещества, называемые цитокинами, которые действуют как самонаводящиеся сигналы для нацеливания на иммунный ответ и помечают определенные клетки для разрушения. Мы узнаем, что баланс определенных цитокинов, включая IFN1, IFN гамма и IL-10, очень важен для опосредования этого иммунного ответа. Машинное обучение может быть очень полезным для изучения очень богатого набора данных, содержащего уровни многих цитокинов и других маркеров крови, и получения информации о том, какие здесь ключевые игроки, принимая во внимание сложное взаимодействие между различными факторами.

Понимание того, как лечить пациентов для достижения наилучших результатов, возможно, является одним из самых важных проектов, осуществляемых COAI. На ваш взгляд, какие первые шаги необходимо предпринять, чтобы понять это?

Важным первым шагом является стратификация риска. Мы хотим понять, какие пациенты подвергаются наибольшему риску развития тяжелого заболевания, включая легочные осложнения, такие как острый респираторный дистресс-синдром, сердечные осложнения, такие как миокардит, и другие органные или системные последствия. Этот вопрос о стратификации риска важен по нескольким причинам. Во-первых, как врач, вы можете по-другому наблюдать за пациентом, если знаете, что он подвергается более высокому риску компиляции. Во-вторых, как больница, вы хотите иметь возможность прогнозировать потребность в отделениях интенсивной терапии и планировать в соответствии с этой потребностью. В-третьих, если вы исследователь или биофармацевтическая компания, вы можете включить эту подгруппу пациентов в испытания и лечить их на ранней стадии, чтобы получить оптимальный ответ на ваше лекарство. Во всех этих случаях нашей конечной целью является улучшение результатов лечения пациентов.

Можете ли вы объяснить, почему наука о данных так важна для борьбы с COVID-19?

Наука о данных, в самом широком смысле, лежит в основе борьбы с COVID-19. Важные вопросы моделирования темпов распространения COVID-19 остаются нерешёнными. Мы можем использовать данные о реальных пациентах для выявления препаратов, которые можно было бы эффективно использовать для лечения пациентов с COVID-19. Мы узнаём невероятное количество информации о вирусе, которая поможет нам улучшить разработку вакцины. Мы многого не знаем о вирусе, в том числе о том, как он воздействует на людей, и узнаём всё больше благодаря разнообразным данным – биохимическим, генетическим, клиническим, а также данным с мобильных телефонов.

Как вы думаете, какие выводы мы можем извлечь из анализа этих данных ИИ?

Для меня самое приятное место ИИ в том, что он помогает делать выводы на уровне отдельного человека из данных на уровне популяции. Мы можем подумать о том, какие методы лечения инфекции COVID-19 могут принести пользу пациентам, или помочь предсказать, какие районы могут стать локальными очагами инфекции COVID-19. В области открытий также много активности, как с точки зрения потенциальных лекарств, так и с точки зрения кандидатов на вакцины. ИИ действительно может помочь нам гораздо быстрее получать новые биологические знания.

Кто должен присоединиться к проекту Open AI Consortium по COVID-19?

Мы общаемся с представителями различных отраслей здравоохранения и за его пределами. В их число входят больницы, университеты, фармацевтические компании, а также другие стартапы, НКО и политические организации. Мы особенно рады услышать мнение врачей, которые собрали данные и хотели бы получить помощь с анализом.

Есть ли что-нибудь еще, что вы хотели бы рассказать о проекте COAI или COVID-19?

Я очень рада поделиться с вами этой инициативой! Если вы хотите сотрудничать, мы будем рады обсудить — свяжитесь с нами по адресу [электронная почта защищена]

Спасибо за фантастическое интервью. Читатели, желающие узнать больше, можете прочитать нашу статью с описанием проекта COAI.

Второе интервью из этой серии было с Доктор Стивен Венг, главный исследователь.

Третье интервью из этой серии было с Фолкерт В. Ассельбергс, главный исследователь

Вы также можете посетить веб-сайт Открытого консорциума искусственного интеллекта Covid-19.