Owkin, COVID-19 Açık AI Konsorsiyumunu (COAI) Başlattı

Taze bir finansman turunun ardından Owkin, Covid-19 Açık AI Konsorsiyumunu (COAI) başlattı. Bu konsorsiyum, gelişmiş işbirliği araştırmalarını mümkün kılacak ve COVID-19 ile enfekte hastalar için etkili tedavilerin klinik gelişimini hızlandıracaktır.

Projenin ilk aşaması, COVID-19 hastalarında kardiyovasküler komplikasyonları tamamen anlamak ve tedavi etmek olacak, bu da CAPACITY ile işbirliği içinde gerçekleştirilecek, CAPACITY dünya çapında 50’den fazla merkez ile çalışan uluslararası bir kayıt sistemidir. Araştırmanın diğer alanları, hasta sonuçları ve triyajı, bağışıklık yanıtının öngörüsü ve karakterizasyonu olacaktır.

Owkin’in manifestosu, şirketin vizyonunu mükemmel bir şekilde ifade ediyor:

“Bu yeni alanda, ilaç geliştirmeyi ve hasta sonuçlarını iyileştirmeyi hedefliyoruz. 2016 yılında kurulan Owkin, hızlı bir şekilde sağlık endüstrisinde Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) teknolojilerini getiren bir lider olarak ortaya çıktı. Çözümlerimiz, geleneksel tıbbi araştırma paradigmasını, önce hasta mahremiyetini önceleyen yenilikçi ve işbirliği içinde bir sistem haline getirerek değiştiriyor.”

Dağıtılmış Öğrenme

Owkin’in modelini anlamak için, Dağıtılmış Öğrenme olarak adlandırılan yeni bir teknolojiyi tamamen anlamak gerekiyor. Dağıtılmış öğrenme, işletmelerin, merkezi olmayan büyük ölçekli tıbbi kurumlar arasında dağıtılan verilere dayanarak makine öğrenimi modellerini eğitmelerine olanak tanıyan bir çerçeve sunar. Bunun faydaları iki katına çıkıyor, hasta mahremiyeti kaybolmuyor çünkü veriler doğrudan herhangi bir hastaya bağlı değil ve veriler, bu verileri toplayan sağlık kurumunda korunuyor.

Dağıtılmış Öğrenme’nin kullanılması, herhangi bir tek kuruluşun sahip olduğundan çok daha geniş bir veri yelpazesi sunuyor. Bu, Dağıtılmış Öğrenme’yi kullanan araştırmacıların, mevcut olan kadar çok veriye erişebilecekleri anlamına geliyor ve bir makine öğrenimi sisteminin sahip olduğu büyük veri ne kadar çoksa, AI o kadar doğru oluyor.

Şu anda COVID-19 ile mücadele için Yapay Zeka kullanma konusunda birçok ulusal çaba var. Bu ulusal ve dağınık çabaların sorunu, verilerin bir ülkeye özgü olmasıdır. Tek bir bölgeden veri toplamak, çevre unsurlarına maruz kalma, etnik yapı, genetik, yaş ve cinsiyetin bu hastalıkta oynadığı önemli rolleri tam olarak anlamayı engelleyebilir. İşte bu yüzden işbirliği çok önemli ve birden fazla yargı bölgesinden veri toplamak daha da önemli.

Owkin’in açıklamasına göre, aşağıdaki amaçlar için Dağıtılmış Öğrenme’yi kullanmayı amaçlıyorlar:

“Hastalara neden ilaç etkinliği değiştiğini anlamalarına yardımcı olmak, ilaç geliştirme sürecini geliştirmek ve doğru ilacı, doğru hastaya, doğru zamanda tanımlamak, tedavi sonuçlarını iyileştirmek.”

Kardiyovasküler sağlık sorunlarını anlamak ve tedavi etmek, Owkin’in üstleneceği ilk zorluk olacak. Veri ne kadar önemli olursa olsun, bu çabayı önde gelen araştırmacılar ve katkıda bulunanlar daha da önemli kılar. Bu nedenle Unite.AI, COAI projesine katkıda bulunan araştırmacılarla üç röportaj yayınlamaya hazırlanıyor.

Röportajlar

Sanjay Budhdeo, MD, İş Geliştirme:

Sanjay, bir uygulamalı doktor. Oxford Üniversitesi’nden Tıp Bilimleri ve Tıp derecelerine ve Cambridge Üniversitesi’nden Yüksek Lisans derecesine sahip. Sanjay, nörogörüntüleme, epidemiyoloji ve dijital sağlık konularında araştırma deneyimine sahip. Owkin’e Ortaklık Müdürü olarak katılmadan önce, Boston Consulting Group’ta Sağlık Hizmetleri’nde Veri ve Dijital konularına odaklanan bir Senior Associate’ydi. Kraliyet Tıp Derneği’nde Hasta Güvenliği Komitesi’nde görev yapıyor ve daha önce Care Quality Commission’da Uzman Danışman olarak görev yaptı.

Sanjay ile röportajı okumak için buraya tıklayın.

Dr. Stephen Weng, Baş Araştırıcı:

Stephen, Entegre Epidemiyoloji ve Veri Bilimi Yardımcı Profesörü ve Birinci Basamak Stratifye Tıp Araştırma Grubu bünyesindeki veri bilimi araştırmalarını yürütüyor.

Geleneksel epidemiyolojik yöntemleri ve çalışma tasarımlarını, elektronik sağlık kayıtlarından “büyük sağlık verileri”ni sorgulamak ve risk öngörüsü modellemesi, kronik hastalıkların fenotiplendirilmesi, veri bilimi yöntemi araştırmaları ve birincil bakımın stratifye tıbbını çevirisi için yeni informatics-tabanlı yaklaşımlarla birleştiriyor.

Stephen ile röportajı okumak için buraya tıklayın.

Folkert W. Asselbergs, Baş Araştırmacı

Folkert, UCL Enstitüsü’nde kalp hastalıklarında precisyon tıbbı profesörü, UCLH’de NIHR BRC Klinik Araştırma Enformasyon Birimi müdürü, University Medical Center Utrecht’te kalp hastalıkları genetiği ve kardiyoloji uzmanı ve Hollanda Kalp Enstitüsü’nün Durrer Merkezi’nin baş bilim insanı. Prof. Asselbergs 275’den fazla bilimsel makale yayınladı ve leDucq vakfı, İngiliz ve Hollanda Kalp Vakfı, AB (FP7, ERA-CVD, IMI, BBMRI) ve RO1 Ulusal Sağlık Enstitüleri’nden fon aldı.

Folkert ile röportajı okumak için buraya tıklayın.

Umutlarımız

Unite.AI’nin umudu, biyomedikal görüntüler, genetik ve klinik verileri kullanarak hastalıklarla ve tedavi sonuçlarıyla ilişkili biyobelirteçleri ve mekanizmaları keşfetmek ve bu sayede COVID-19 ile mücadele için bir sonraki tedavi neslini ilerletmektir. Bu önemli projeye, bu önemli küresel çabanın arkasındaki kişilikleri vurgulayarak katkıda bulunmayı amaçlıyoruz.