Hội đồng mở AI COVID-19 – Phỏng vấn với Tiến sĩ Stephen Weng, Điều tra viên chính

Hội đồng mở AI COVID-19 (COAI) nhằm mục đích đưa ra những khám phá y học đột phá và những phát hiện có thể thực hiện được để chống lại đại dịch COVID-19.

COAI nhằm tăng cường nghiên cứu hợp tác, để đẩy nhanh phát triển lâm sàng của các phương pháp điều trị hiệu quả cho COVID-19, và để chia sẻ tất cả các phát hiện của mình với cộng đồng y tế và khoa học toàn cầu. COAI sẽ đoàn kết các cộng tác viên: các cơ sở giáo dục, các nhà nghiên cứu, các nhà khoa học dữ liệu và các đối tác công nghiệp, để chống lại đại dịch COVID-19.

Đây là phần thứ hai trong số ba cuộc phỏng vấn với các nhà lãnh đạo chính đằng sau COAI. Cuộc phỏng vấn đầu tiên là với Owkin’s Sanjay Budhdeo, MD, Business Development.

Stephen Weng là một Giảng viên trợ lý về Dịch tễ học tích hợp và Khoa học dữ liệu, người đứng đầu nghiên cứu khoa học dữ liệu trong Nhóm nghiên cứu Y học phân tầng chăm sóc chính.

Ông kết hợp các phương pháp dịch tễ học truyền thống và thiết kế nghiên cứu với các phương pháp dựa trên thông tin mới, khai thác và thẩm vấn “dữ liệu chăm sóc sức khỏe lớn” từ hồ sơ bệnh án điện tử để mục đích xây dựng mô hình dự đoán rủi ro, phân loại bệnh mãn tính, nghiên cứu phương pháp khoa học dữ liệu và chuyển đổi y học phân tầng vào chăm sóc chính.

Gần đây bạn đã tham gia Hội đồng mở AI COVID-19 (COAI) với tư cách là điều tra viên chính. Bạn có thể thảo luận về những gì đã thúc đẩy bạn tham gia dự án này?

Tôi đã hợp tác với Owkin và các đối tác châu Âu trong các dự án nhằm cải thiện phòng ngừa thứ cấp cho hội chứng động mạch vành cấp trong hơn một năm. Khi Owkin ra mắt Hội đồng mở AI COVID-19 để tận dụng công nghệ, chuyên môn và cơ sở hạ tầng của chúng tôi để đóng góp vào cuộc chiến toàn cầu chống lại COVID-19, đây là một lựa chọn rõ ràng và phù hợp tự nhiên để tham gia liên minh. Chúng tôi có những đối tác xuất sắc là các bác sĩ tim mạch hàng đầu trên khắp châu Âu trong nhóm điều tra viên của chúng tôi từ các liên minh trước đó. Sử dụng những nguồn lực và chuyên môn này, chúng tôi có thể di chuyển rất nhanh và với tốc độ để ra mắt liên minh này trong vòng vài tuần và cuối cùng cải thiện sự hiểu biết của chúng tôi về tiến triển bệnh, nguyên nhân cơ bản và các yếu tố rủi ro trong dân số của chúng tôi.

Một tỷ lệ phần trăm dân số bị ảnh hưởng bởi COVID-19 cho thấy dấu hiệu của tổn thương tim mạch. Loại vấn đề về tim nào đang được nhìn thấy?

Có bằng chứng cho thấy rằng các yếu tố rủi ro tim mạch và bệnh tim mạch là một yếu tố quan trọng góp phần vào mức độ nghiêm trọng của bệnh. Một phân tích gần đây của 17.000 trường hợp COVID-19 yêu cầu nhập viện tại Anh đã xác định rằng bệnh tim có mặt ở 29% tất cả các trường hợp nhập viện. Các yếu tố rủi ro tim mạch cơ bản bao gồm tuổi tác tăng, huyết áp cao, béo phì, tăng huyết áp và tiểu đường loại 2 góp phần đáng kể vào mức độ nghiêm trọng của bệnh.

Bạn có tin rằng chúng ta hiện có bất kỳ loại hiểu biết nào về lý do tại sao COVID-19 gây ra loại tổn thương tim này?

Vẫn còn nhiều câu hỏi cần được trả lời xung quanh dịch tễ học về tiến triển và mức độ nghiêm trọng của COVID-19, đặc biệt là liên quan đến bệnh nhân bị bệnh tim. Bệnh nhân bị bệnh tim có nguy cơ cao hơn bị bệnh nghiêm trọng có thể yêu cầu hỗ trợ tim phổi trong đơn vị chăm sóc tích cực. Mức độ nghiêm trọng của COVID-19 và tiến triển hacia các kết quả nghiêm trọng có thể được thúc đẩy bởi một số tổn thương trực tiếp đến hệ thống tim mạch, có thể là cấp tính. Loại tổn thương tim chính xác ở bệnh nhân COVID-19 cần được điều tra thêm.

Vai trò của bạn với COAI sẽ là gì?

Tôi là một dịch tễ học và nhà khoa học dữ liệu với trọng tâm nghiên cứu về dự đoán kết quả tim mạch. Phần lớn công việc của tôi là một cuộc điều tra sâu vào các tập dữ liệu rất lớn để trả lời những câu hỏi lâm sàng này. Trong vai trò của mình, cũng như cố gắng trả lời một số câu hỏi nghiên cứu quan trọng này bằng cách tận dụng khả năng của tôi để truy cập vào các tập dữ liệu dân số lớn, tôi cũng đang cố gắng tạo điều kiện cho các học giả và đồng nghiệp khác đóng góp vào liên minh của chúng tôi.

Loại người nào chúng ta cần tham gia dự án COAI để tối đa hóa hiệu quả của nó?

Không chỉ quan trọng là phải có được số lượng lớn hơn từ nhiều nhà khoa học và đồng nghiệp lâm sàng đóng góp dữ liệu, mà còn cần tăng đa dạng hóa nguồn lực dữ liệu của chúng tôi. Chúng tôi biết rằng COVID-19 có một phổ rộng về mức độ nghiêm trọng, từ các cá nhân không có triệu chứng đến bệnh rất nghiêm trọng dẫn đến tử vong. Các loại dữ liệu khác nhau trên phổ của các cài đặt chăm sóc sức khỏe, từ chăm sóc chính đến chăm sóc thứ cấp, là cần thiết để trả lời những câu hỏi này về tiến triển và mức độ nghiêm trọng của bệnh.

Bạn hiện là Giảng viên trợ lý về Dịch tễ học tích hợp và Khoa học dữ liệu, người đứng đầu nghiên cứu khoa học dữ liệu trong Nhóm nghiên cứu Y học phân tầng chăm sóc chính của Đại học Nottingham. Bạn có thể thảo luận về các cách mà dữ liệu lớn có thể được sử dụng để nhắm vào COVID-19 với thông tin hiện có của chúng ta?

Chúng tôi có một số tập dữ liệu lớn mà chúng tôi có thể tận dụng. Những thành công lớn đã được đầu tư vào liên kết dữ liệu đã thực sự được đưa vào hoạt động và chúng tôi đang bắt đầu thấy những sáng kiến này mang lại thành quả lớn. Trên thực tế, chúng tôi đang bắt đầu truy cập vào các tập dữ liệu dân số lớn đã được liên kết với chăm sóc chính, hồ sơ bệnh viện, sổ đăng ký tử vong và dữ liệu thử nghiệm COVID-19. Hơn nữa, những dữ liệu này có cơ hội để điều tra các ảnh hưởng di truyền đến kết quả COVID-19. Những liên kết này chỉ có thể thực hiện được với sự xuất hiện của liên kết dữ liệu lớn và các ngân hàng sinh học dân số lớn. Do số lượng dữ liệu và biến số được thu thập, các mô hình AI mà Owkin đã phát triển và hoàn thiện thực sự rất hữu ích để phân tích dữ liệu một cách hiệu quả để đưa ra những hiểu biết có ý nghĩa.

Thông tin nào chúng ta cần thu thập để làm cho y học chính xác trở thành một công cụ hiệu quả trong điều trị bệnh nhân COVID-19?

Một loạt các loại dữ liệu đa dạng hơn, bao gồm hình ảnh, di truyền, dấu ấn sinh học cùng với các đặc điểm lâm sàng và thông tin nhân khẩu học của bệnh nhân.

Trong một thế giới lý tưởng, loại dữ liệu nào nên được thu thập từ bệnh nhân COVID-19?

Trong một bệnh mới như COVID-19, tôi không nghĩ có một giới hạn tối đa về dữ liệu cần thiết. Có một cụm từ “chúng ta không biết những gì chúng ta không biết”, vì vậy nhiều loại dữ liệu và thông tin chúng ta có thể thu thập bây giờ sẽ có thể hữu ích trong tương lai. Ví dụ, bao nhiêu tiến bộ về kiến thức di truyền chúng ta đã trải qua vì chúng ta có thể giải trình tự dữ liệu và giữ nó có sẵn cho các nhà nghiên cứu trong các ngân hàng sinh học? Tôi thấy điều này xảy ra với COVID-19. Nếu chúng ta tạo ra một nguồn lực dữ liệu đa dạng và lớn bây giờ, tôi không nghi ngờ rằng sẽ có những phát hiện mới xuất hiện để giúp chúng ta hiểu rõ hơn trong tương lai.

Chúng ta cũng nên thu thập dữ liệu từ phân khúc dân số miễn dịch với COVID-19, để hiểu rõ hơn về những gì làm cho họ miễn dịch?

Trong dịch tễ học, việc lựa chọn nhóm đối chứng là cực kỳ quan trọng. Rủi ro theo nhiều nghĩa là tương đối. Nếu cơ sở của chúng tôi bắt đầu từ nhập viện, thì chúng tôi chỉ hiểu được bệnh lý trong những người có triệu chứng nghiêm trọng hơn. Tôi nghĩ rằng việc hiểu rõ hơn về các cá nhân không có triệu chứng và những gì làm cho họ không có triệu chứng đối với COVID-19 là hoàn toàn cần thiết. Bao nhiêu liệu pháp được phát triển do điều tra các đột biến chức năng hoặc mất chức năng xảy ra tự nhiên trong dân số.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời. Những người đọc muốn tìm hiểu thêm, có thể đọc bài viết của chúng tôi mô tả dự án COAI.

CUộc phỏng vấn đầu tiên trong loạt này là với Owkin’s Sanjay Budhdeo, MD, Business Development.

CUộc phỏng vấn thứ ba trong loạt này là với Folkert W. Asselbergs, Principal Investigator

Bạn cũng có thể truy cập trang web của Hội đồng mở AI COVID-19.