COVID-19 Open AI Consortium – Phỏng vấn Sanjay Budhdeo, MD, Phát triển kinh doanh của Owkin

Covid-19 Open AI Consortium (COAI) dự định mang đến những khám phá y tế đột phá và những phát hiện có thể hành động trong cuộc chiến chống lại đại dịch Covid-19.

COAI đặt mục tiêu tăng Nghiên cứu hợp tác, để đẩy nhanh quá trình phát triển lâm sàng các phương pháp điều trị hiệu quả cho Covid-19 và chia sẻ tất cả những phát hiện của nó với cộng đồng khoa học và y tế toàn cầu. COAI sẽ đoàn kết các cộng tác viên: tổ chức học thuật, nhà nghiên cứu, nhà khoa học dữ liệu và đối tác công nghiệp, để chống lại đại dịch Covid-19.

Đây sẽ là Thành phố điện khí hóa phía tây dãy núi Rocky đầu tiên trong ba cuộc phỏng vấn với các nhà lãnh đạo chính đằng sau COAI.

Sanjay Budhdeo là bác sĩ hành nghề. Ông có bằng Khoa học Y tế và Y khoa của Đại học Oxford và bằng Thạc sĩ của Đại học Cambridge, đồng thời là Thành viên của Đại học Bác sĩ Hoàng gia. Sanjay có kinh nghiệm nghiên cứu về hình ảnh thần kinh, dịch tễ học và sức khỏe kỹ thuật số. Trước khi gia nhập Owkin với tư cách là Giám đốc đối tác, anh ấy là Cộng tác viên cấp cao tại Boston Consulting Group, nơi anh ấy tập trung vào dữ liệu và kỹ thuật số trong chăm sóc sức khỏe. Ông là thành viên của Ủy ban An toàn Bệnh nhân tại Hiệp hội Y khoa Hoàng gia và trước đây là Cố vấn Chuyên gia tại Ủy ban Chất lượng Chăm sóc.

Điều gì đã thôi thúc bạn tham gia OWKIN?

Khi hành nghề bác sĩ, tôi đã thấy nhiều bệnh nhân mắc các bệnh mà chúng tôi không thể điều trị bằng thuốc, trong khi chúng tôi chỉ có thể làm được rất nhiều điều. Là một nhà nghiên cứu, tôi cảm thấy thất vọng với các phương pháp phân tích truyền thống, vào thời điểm mà ngày càng có nhiều dữ liệu được truy cập. Việc cố gắng tạo ra mối liên hệ giữa các lĩnh vực đã phát triển riêng biệt - chẳng hạn như dịch tễ học và hình ảnh - tỏ ra thực sự khó khăn. Đối với tôi, học máy là một cách để kết nối các điểm trong công việc của tôi với tư cách là nhà nghiên cứu và bác sĩ, để có thể rút ra những hiểu biết sâu sắc ở cấp độ cá nhân có thể tác động đến việc chẩn đoán và điều trị cho toàn bộ bệnh nhân.

Bạn có kinh nghiệm nghiên cứu về cả dịch tễ học và sức khỏe kỹ thuật số. Bạn có thể chia sẻ với chúng tôi một số dự án trước đây mà bạn đã thực hiện không?

Về dịch tễ học, tôi đã làm việc trên nhóm sinh năm 1946 của Vương quốc Anh - một nghiên cứu dài hạn hấp dẫn đã theo dõi các đối tượng sinh trong một tuần trong suốt cuộc đời của họ. Trong một dự án, tôi đã xem xét thời điểm các đối tượng này bắt đầu học ngồi, đứng và đi và thấy rằng điều này có liên quan đến khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn sau này của họ trong cuộc sống. Tôi cũng xem xét liệu những lý do đằng sau mối liên hệ này - có sự khác biệt về di truyền hoặc cấu trúc não không? Trong lĩnh vực y tế kỹ thuật số, tôi tập trung vào khả năng tương tác — kết nối giữa các hồ sơ y tế điện tử trong bệnh viện cho phép chia sẻ dữ liệu về bệnh nhân giữa các bệnh viện. Điều này thực sự quan trọng đối với chăm sóc lâm sàng trực tiếp, vì vậy bác sĩ có ý tưởng hoàn chỉnh về những gì đã xảy ra với bạn trước đây, nhưng điều thực sự quan trọng là cho phép sử dụng các mô hình học máy trong môi trường lâm sàng.

OWKIN đang dẫn đầu một sự hợp tác nghiên cứu dựa trên AI có tên là Hiệp hội AI mở COVID-19 (COAI). Bạn có thể mô tả dự án này là gì không?

COAI là phản hồi của Owkin đối với những lo ngại mà chúng tôi đã nghe được từ các tổ chức học thuật và lâm sàng đối tác của chúng tôi. Rõ ràng với chúng tôi rằng có những câu hỏi lâm sàng quan trọng cần được trả lời đối với Covid-19 — ví dụ: làm thế nào chúng tôi có thể xác định bệnh nhân có nguy cơ mắc bệnh nghiêm trọng? Các phương pháp điều trị tiềm năng có thể được thử nghiệm đối với nhiễm trùng COVID-19 là gì? Mục đích của chúng tôi là tăng cường hợp tác nghiên cứu và chia sẻ tất cả những phát hiện với cộng đồng khoa học và y tế toàn cầu. COAI dựa trên thế mạnh của các cộng tác viên trong lĩnh vực y tế và công nghệ — bao gồm các trường đại học, bệnh viện, công ty khởi nghiệp và công ty dược phẩm sinh học. Chúng tôi đang tạo ra các lĩnh vực nghiên cứu cụ thể và lĩnh vực đầu tiên chúng tôi đã công bố là biến chứng tim mạch ở bệnh nhân Covid-19, với các lĩnh vực nghiên cứu bổ sung sẽ sớm ra mắt.

Một trong những dự án ban đầu sẽ là tìm hiểu các biến chứng tim mạch. Loại thông tin chi tiết nào chúng tôi hy vọng thu được từ COAI?

Mục đích của chúng tôi là tạo ra thông tin hữu ích về mặt lâm sàng về nguy cơ biến chứng tim mạch cấp tính do nhiễm trùng Covid-19. Chúng tôi đang khám phá câu hỏi này từ nhiều góc độ, sử dụng các loại dữ liệu khác nhau ở các quốc gia khác nhau. Thật tuyệt khi được làm việc với các nhà nghiên cứu lâm sàng hàng đầu quốc tế để giải đáp những thắc mắc này.

Dự đoán và mô tả đặc điểm của các phản ứng miễn dịch là một khía cạnh khác của COAI. Bạn cho rằng nên phân tích một số điểm dữ liệu nào để hiểu đầy đủ lý do tại sao một số người có khả năng tạo ra phản ứng miễn dịch, trong khi những người khác cần hỗ trợ y tế?

Hệ thống phòng thủ của cơ thể chúng ta phức tạp và phức tạp đến kinh ngạc. Có nhiều loại tế bào tham gia vào phản ứng miễn dịch của chúng ta. Một số chi bộ trực tiếp chống giặc ngoại xâm. Các tế bào khác sẽ tạo ra các hóa chất gây viêm được gọi là cytokine, đóng vai trò là tín hiệu dẫn đường để nhắm mục tiêu phản ứng miễn dịch và gắn thẻ các tế bào cụ thể để tiêu diệt. Những gì chúng tôi đang tìm hiểu là sự cân bằng của các cytokine cụ thể – bao gồm IFN1, IFN gamma và IL-10 – là rất quan trọng trong việc điều hòa phản ứng miễn dịch này. Học máy có thể rất hữu ích để kiểm tra một tập dữ liệu rất phong phú chứa mức độ của nhiều cytokine và các chất đánh dấu máu khác, đồng thời tạo ra thông tin chi tiết về những nhân tố chính ở đây, đồng thời tính đến sự tương tác phức tạp giữa các yếu tố khác nhau.

Hiểu cách điều trị bệnh nhân để đạt được kết quả tốt nhất cho bệnh nhân, có thể là một trong những dự án quan trọng nhất do COAI thực hiện. Theo bạn, những bước đầu tiên cần được thực hiện để hiểu điều này là gì?

Một bước quan trọng đầu tiên là phân tầng rủi ro. Chúng tôi muốn biết những bệnh nhân nào có nguy cơ mắc bệnh nghiêm trọng cao nhất — bao gồm các biến chứng về phổi như hội chứng suy hô hấp cấp tính, các biến chứng về tim như viêm cơ tim và các di chứng cụ thể của cơ quan hoặc hệ thống khác. Câu hỏi phân tầng rủi ro này rất quan trọng vì nhiều lý do. Đầu tiên, với tư cách là một bác sĩ, bạn có thể muốn theo dõi bệnh nhân theo cách khác nếu bạn biết họ có nguy cơ mắc bệnh tổng hợp cao hơn. Thứ hai, với tư cách là một bệnh viện, bạn muốn có thể dự đoán nhu cầu về các cơ sở chăm sóc đặc biệt và lập kế hoạch theo nhu cầu đó. Thứ ba, nếu bạn là nhà nghiên cứu hoặc công ty dược phẩm sinh học, bạn có thể đưa nhóm bệnh nhân đó vào thử nghiệm, điều trị sớm cho họ để nhận được phản ứng tối ưu với thuốc của bạn. Trong tất cả các trường hợp đó, mục đích cuối cùng của chúng tôi là cải thiện kết quả của bệnh nhân

Bạn có thể giải thích tại sao khoa học dữ liệu lại quan trọng như vậy để chống lại COVID-19 không?

Khoa học dữ liệu, theo nghĩa rộng nhất, là trọng tâm của cuộc chiến chống COVID-19. Vẫn còn những câu hỏi quan trọng về mô hình hóa tỷ lệ nhiễm COVID-19. Chúng ta có thể sử dụng dữ liệu bệnh nhân thực tế để xác định các loại thuốc có thể được tái sử dụng một cách hữu ích để điều trị bệnh nhân COVID-19. Chúng ta đang khám phá ra một lượng thông tin đáng kinh ngạc về loại virus này, điều này sẽ giúp chúng ta thiết kế vắc-xin tốt hơn. Có rất nhiều điều chúng ta chưa biết về loại virus này, bao gồm cả cách nó ảnh hưởng đến con người, và chúng ta đang ngày càng học hỏi được nhiều hơn nhờ vào nhiều loại dữ liệu khác nhau – sinh hóa, di truyền, lâm sàng và từ điện thoại di động.

Bạn tin rằng một số thông tin chi tiết mà chúng ta có thể học được từ AI phân tích dữ liệu này là gì?

Đối với tôi, điểm hấp dẫn của AI thực sự là giúp đưa ra kết luận ở cấp độ cá nhân từ dữ liệu cấp độ dân số. Chúng tôi có thể nghĩ về những bệnh nhân nào có thể hưởng lợi từ liệu pháp nào để chống lại sự lây nhiễm COVID-19 hoặc giúp dự đoán những khu vực nào có thể trở thành điểm nóng lây nhiễm COVID-19 tại địa phương. Ngoài ra còn có rất nhiều hoạt động trong không gian khám phá, cả về các loại thuốc tiềm năng và các ứng cử viên vắc-xin. AI thực sự có thể giúp chúng ta cung cấp những hiểu biết sinh học mới nhanh hơn nhiều.

Ai nên tham gia dự án COVID-19 Open AI Consortium?

Chúng tôi đang trao đổi với nhiều bên liên quan trong và ngoài lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Bao gồm các bệnh viện, trường đại học và công ty dược phẩm, cũng như các công ty khởi nghiệp, tổ chức phi chính phủ và tổ chức chính sách khác. Chúng tôi đặc biệt mong muốn được lắng nghe ý kiến ​​từ các bác sĩ lâm sàng đã thu thập dữ liệu và muốn được hỗ trợ phân tích.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về dự án COAI hoặc COVID-19 không?

Tôi thực sự vui mừng được chia sẻ sáng kiến ​​này với bạn! Nếu bạn muốn cộng tác, chúng tôi rất sẵn lòng thảo luận — hãy liên lạc tại [email được bảo vệ]

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

Cuộc phỏng vấn thứ hai trong loạt bài này là với Tiến sĩ Stephen Weng, Nghiên cứu viên chính.

Cuộc phỏng vấn thứ ba trong loạt bài này là với Folkert W. Asselbergs, Điều tra viên chính

Bạn cũng có thể truy cập trang web Covid-19 Open AI Consortium.