Owkin spúšťa spoločné konzorcium COVID-19 Open AI Consortium (COAI)

Po a nové kolo financovania, Owkin nedávno spustil Covid-19 Open AI Consortium (COAI). Toto konzorcium umožní pokročilý spoločný výskum a urýchli klinický vývoj účinných liečebných postupov pre pacientov infikovaných COVID-19.

Prvá etapa projektu je zameraná na úplné pochopenie a liečbu kardiovaskulárnych komplikácií u pacientov s COVID-19, bude prebiehať v spolupráci s KAPACITA, medzinárodný register spolupracujúci s viac ako 50 centrami po celom svete. Ďalšie oblasti výskumu budú zahŕňať výsledky a triedenie pacientov a predikciu a charakterizáciu imunitnej odpovede.

Owkinov manifest dokonale vyjadruje víziu spoločnosti:

„Sme plne zapojení do tejto novej hranice s cieľom zlepšenie vývoja liekov a výsledkov pacientov. Spoločnosť Owkin bola založená v roku 2016 a rýchlo sa stala lídrom v oblasti prinášať technológie umelej inteligencie (AI) a strojového učenia (ML) do odvetvia zdravotníctva. Naše riešenia zlepšujú tradičnú paradigmu lekárskeho výskumu tým, že premieňajú predtým oddelený systém na inovatívny a spolupracujúci, ktorý predovšetkým kladie súkromie pacientov na prvé miesto.

Federatívne vzdelávanie

Aby sme pochopili model, ktorý Owkin využíva, musíme plne porozumieť novej technológii, ktorá sa nazýva Federatívne vzdelávanie. Federované vzdelávanie ponúka rámec pre vývoj AI, ktorý umožňuje podnikom trénovať modely strojového učenia na údajoch, ktoré sú distribuované vo veľkom rozsahu vo viacerých zdravotníckych zariadeniach bez centralizácie údajov. Výhody sú dvojaké, nedochádza k strate súkromia, keďže údaje nie sú priamo spojené so žiadnym konkrétnym pacientom a údaje sa uchovávajú v zdravotníckom zariadení, ktoré tieto údaje zhromažďuje.

Použitie federatívneho vzdelávania tak umožňuje podstatne širší rozsah údajov, než aké má ktorákoľvek organizácia interne. To znamená, že výskumníci z Federated Learning majú prístup k čo najväčšiemu počtu dostupných údajov a čím viac veľkých údajov má systém strojového učenia, tým presnejšia je AI.

V súčasnosti existuje viacero národných snáh o využitie AI na boj proti COVID-19. Problémom mnohých z týchto nacionalistických nesúrodých snáh je, že údaje sú špecifické pre jednu krajinu. Zhromažďovanie údajov z jedného regiónu nemusí odhaliť dôležité informácie, ktoré by výskumníkom umožnili plne pochopiť, ako môže expozícia environmentálnym prvkom, etnickému zloženiu, genetike, veku a pohlaviu zohrávať dôležitú úlohu pri pochopení tejto choroby. To je dôvod, prečo je spolupráca taká dôležitá a prečo je zhromažďovanie údajov z viacerých jurisdikcií ešte dôležitejšie.

Ako opísal Owkin, snažia sa použiť federatívne učenie na nasledujúce účely:

"Naším cieľom je pomôcť im pochopiť, prečo sa účinnosť liekov líši od pacienta k pacientovi, zlepšiť proces vývoja lieku a identifikovať najlepší liek pre správneho pacienta v správnom čase, aby sa zlepšili výsledky liečby."

Prvou výzvou, ktorej sa Owkin podujme, bude pochopenie a zvládnutie kardiovaskulárnych zdravotných problémov. Akokoľvek sú dáta dôležité, ešte dôležitejšie je úsilie výskumníkov a prispievateľov, ktorí sú na čele tohto úsilia. To je dôvod, prečo Unite.AI zverejní tri rozhovory s výskumníkmi, ktorí prispievajú k projektu COAI.

Rozhovory

Sanjay Budhdeo, MD, obchodný rozvoj:

Sanjay je praktický lekár. Má tituly z lekárskych vied a medicíny z Oxfordskej univerzity a magisterský titul z Cambridgeskej univerzity. Sanjay má skúsenosti s výskumom v oblasti neurozobrazovania, epidemiológie a digitálneho zdravia. Pred nástupom do spoločnosti Owkin ako partnerský manažér bol Senior Associate v Boston Consulting Group, kde sa zameral na dáta a digitál v zdravotníctve. Sedí vo Výbore pre bezpečnosť pacientov Kráľovskej lekárskej spoločnosti a predtým bol odborným poradcom v Komisii pre kvalitu starostlivosti.

Kliknite sem a prečítajte si rozhovor so Sanjayom.

Dr. Stephen Weng, hlavný výskumník:

Stephen je odborným asistentom integrovanej epidemiológie a dátovej vedy, ktorý vedie výskum dátovej vedy v rámci spoločnosti Primárna starostlivosť Stratified Medicine Research Group.

Integruje tradičné epidemiologické metódy a dizajn štúdií s novými prístupmi založenými na informatike, využíva a skúma „veľké údaje o zdravotnej starostlivosti“ z elektronických lekárskych záznamov na účely modelovania predikcie rizika, fenotypizácie chronických chorôb, výskumu metód vedy o údajoch a prekladu stratifikovanej medicíny. do primárnej starostlivosti.

Kliknite sem a prečítajte si rozhovor so Stephenom

Folkert W. Asselbergs, hlavný riešiteľ

Folkert je profesorom presnej medicíny pri kardiovaskulárnych ochoreniach na Inštitúte kardiovaskulárnych vied, UCL, riaditeľom NIHR BRC Clinical Research Informatic Unit na UCLH, profesorom kardiovaskulárnej genetiky a konzultantom kardiológa na Katedre kardiológie, University Medical Center Utrecht a vedúcim vedeckým pracovníkom Durrerovo centrum pre kardiovaskulárny výskum, Holandský srdcový inštitút. Profesor Asselbergs publikoval viac ako 275 vedeckých prác a získal finančné prostriedky od nadácie leDucq, British and Dutch Heart Foundation, EÚ (FP7, ERA-CVD, IMI, BBMRI) a RO1 National Institutes of Health.

Kliknite sem a prečítajte si rozhovor s Folkertom

Naša nádej

Unite.AI dúfa, že pomocou biomedicínskych snímok, genomiky a klinických údajov na objavenie biomarkerov a mechanizmov spojených s chorobami a výsledkami liečby to poháňa ďalšiu generáciu liečby na boj proti COVID-19. Prispievame k tomuto dôležitému projektu zdôrazňovaním osobností, ktoré stoja za týmto dôležitým globálnym úsilím.