Hội đồng AI Mở COVID-19 – Phỏng vấn với Sanjay Budhdeo, MD, Giám đốc Phát triển Kinh doanh của Owkin

Hội đồng AI Mở COVID-19 (COAI) nhằm mục đích đưa ra những khám phá y học đột phá và những phát hiện có thể hành động được trong cuộc chiến chống lại đại dịch COVID-19.

COAI nhằm tăng cường nghiên cứu hợp tác, để đẩy nhanh sự 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, nhà nghiên cứu, nhà khoa học dữ liệu và các đối tác công nghiệp, để chống lại đại dịch COVID-19.

Đây sẽ là phỏng vấn đầu tiên trong số ba phỏng vấn với các nhà lãnh đạo chính đứng sau COAI.

Sanjay Budhdeo là một bác sĩ đang hành nghề. Ông có bằng cấp về Khoa học Y tế và Y học từ Đại học Oxford và bằng Thạc sĩ từ Đại học Cambridge, cũng như là thành viên của Hiệp hội Bác sĩ Hoàng gia. Sanjay có kinh nghiệm nghiên cứu về hình ảnh não, dịch tễ học và sức khỏe số. Trước khi gia nhập Owkin với tư cách là Quản lý Đối tác, ông là một Cộng tác viên cao cấp tại Boston Consulting Group, nơi ông tập trung vào dữ liệu và số hóa trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Ông là thành viên của Ủy ban An toàn Bệnh nhân tại Hiệp hội Y học Hoàng gia và trước đây là một Tư vấn viên chuyên môn tại Ủy ban Chất lượng Chăm sóc.

Điều gì đã thúc đẩy bạn tham gia OWKIN?

Khi hành nghề như một bác sĩ, tôi đã gặp nhiều bệnh nhân có tình trạng mà chúng tôi không thể điều trị bằng thuốc, nơi mà chỉ có thể làm được một số việc nhất định. Là một nhà nghiên cứu, tôi cảm thấy thất vọng với các phương pháp phân tích truyền thống, vào thời điểm mà có thể tiếp cận được nhiều dữ liệu hơn. Việc cố gắng kết nối giữa các lĩnh vực đã phát triển riêng biệt – như dịch tễ học và hình ảnh – đã chứng minh là rất khó khăn. Học máy là một cách để kết nối các điểm từ công việc của tôi như một nhà nghiên cứu và một bác sĩ, có thể đưa ra những thông tin về từng cá nhân có thể ảnh hưởng đến chẩn đoán và điều trị cho toàn bộ dân số bệnh nhân.

Bạn có kinh nghiệm nghiên cứu trong cả dịch tễ học và sức khỏe số. Bạn có thể chia sẻ với chúng tôi một số dự án trước đây mà bạn đã làm việc?

Trong dịch tễ học, tôi đã làm việc về nhóm nghiên cứu sinh năm 1946 của Anh – một nghiên cứu dài hạn đã theo dõi các đối tượng sinh ra trong một tuần nhất định trong suốt cuộc đời của họ. Trong một dự án, tôi đã xem xét khi những đối tượng này bắt đầu học cách ngồi, đứng và đi, và thấy rằng điều này liên quan đến khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn sau này trong cuộc đời. Tôi cũng đã xem xét lý do đằng sau sự liên kết này – liệu có sự khác biệt về di truyền hoặc cấu trúc não? Trong sức khỏe số, trọng tâm của tôi đã tập trung vào khả năng tương tác – các kết nối giữa hồ sơ bệnh án điện tử trong các bệnh viện cho phép chia sẻ dữ liệu về bệnh nhân giữa các bệnh viện. Điều này thực sự quan trọng cho chăm sóc lâm sàng trực tiếp, vì vậy một bác sĩ có thể có ý tưởng hoàn chỉnh về những gì đã xảy ra trước đó, nhưng nó cũng rất quan trọng để cho phép sử dụng các mô hình học máy trong môi trường lâm sàng.

OWKIN đang dẫn đầu một hợp tác nghiên cứu dựa trên AI gọi là Hội đồng AI Mở COVID-19 (COAI). Bạn có thể mô tả dự án này?

COAI là phản ứng của Owkin đối với những lo ngại mà chúng tôi đã nghe từ các cơ sở giáo dục và học thuật của chúng tôi. Rõ ràng là có những câu hỏi lâm sàng quan trọng cần được trả lời cho COVID-19 – ví dụ, làm thế nào chúng ta có thể xác định bệnh nhân có nguy cơ mắc bệnh nặng? Những phương pháp điều trị nào có thể được thử nghiệm chống lại nhiễm COVID-19? Mục tiêu của chúng tôi là tăng cường nghiên cứu hợp tác và chia sẻ tất cả các phát hiện với cộng đồng y tế và khoa học toàn cầu. COAI dựa trên sức mạnh của các cộng tác viên trên toàn không gian sức khỏe và công nghệ – bao gồm các trường đại học, bệnh viện, các công ty khởi nghiệp và các công ty dược phẩm. Chúng tôi đang tạo ra các lĩnh vực nghiên cứu cụ thể, và lĩnh vực đầu tiên chúng tôi đã công bố là về các biến chứng tim mạch ở bệnh nhân COVID-19, với các lĩnh vực nghiên cứu bổ sung sẽ được công bố sớm.

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

Mục tiêu của chúng tôi là sản xuất thông tin lâm sàng hữu ích về nguy cơ biến chứng tim mạch cấp tính từ nhiễm COVID-19. Chúng tôi đang khám phá câu hỏi này từ nhiều góc độ khác nhau, sử dụng các loại dữ liệu khác nhau trên các quốc gia khác nhau. Thực sự tuyệt vời khi làm việc với các nhà nghiên cứu lâm sàng hàng đầu quốc tế để đi đến trái tim của những câu hỏi này.

Dự đoán và đặc trưng hóa phản ứng miễn dịch là một khía cạnh khác của COAI. Những điểm dữ liệu nào bạn tin rằng nên được phân tích để hiểu đầy đủ tại sao một số người có thể xây dựng phản ứng miễn dịch, trong khi những người khác cần hỗ trợ y tế?

Hệ thống phòng thủ của cơ thể chúng ta thật tuyệt vời và phức tạp. Có nhiều loại tế bào tham gia vào phản ứng miễn dịch của chúng ta. Một số tế bào trực tiếp chống lại những kẻ xâm nhập nước ngoài. Các tế bào khác sẽ sản xuất các hóa chất gây viêm gọi là cytokine, hoạt động như tín hiệu định vị để nhắm vào phản ứng miễn dịch, và gắn thẻ các tế bào cụ thể để tiêu diệt. Những gì chúng ta đang học là sự cân bằng của các cytokine cụ thể – bao gồm IFN1, IFN gamma và IL-10 – rất quan trọng trong việc điều hòa phản ứng miễn dịch này. Học máy có thể rất hữu ích trong việc kiểm tra một tập dữ liệu phong phú chứa các mức độ của nhiều cytokine và các dấu hiệu máu khác, và tạo ra những thông tin về những người chơi 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 là có thể là một trong những dự án quan trọng nhất được thực hiện bởi COAI. Theo quan điểm của bạn, những bước đầu tiên cần được thực hiện để hiểu điều này?

Một bước quan trọng đầu tiên là phân tầng nguy cơ. Chúng tôi muốn hiểu những bệnh nhân nào có nguy cơ cao mắc bệnh nặng – bao gồm cả biến chứng phổi như hội chứng suy hô hấp cấp tính, biến chứng tim như viêm cơ tim, và các biến chứng khác của cơ quan hoặc hệ thống. Câu hỏi phân tầng nguy cơ này quan trọng vì nhiều lý do. Thứ nhất, với tư cách là một bác sĩ, bạn có thể muốn theo dõi một bệnh nhân khác nếu bạn biết họ có nguy cơ 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 tích cực và lên kế hoạch theo nhu cầu đó. Thứ ba, nếu bạn là một nhà nghiên cứu hoặc một công ty dược phẩm, bạn có thể bao gồm nhóm bệnh nhân đó trong các thử nghiệm, và điều trị họ sớm để có được phản ứng tối ưu với thuốc của bạn. Trong tất cả các trường hợp, mục tiêu cuối cùng của chúng tôi là cải thiện kết quả cho bệnh nhân

Bạn có thể giải thích tại sao khoa học dữ liệu lại quan trọng đến vậy trong cuộc chiến chống lại COVID-19?

Khoa học dữ liệu, trong ý nghĩa rộng nhất, là trung tâm của cuộc chiến chống lại COVID-19. Còn nhiều câu hỏi quan trọng về việc mô hình hóa tỷ lệ nhiễm COVID-19. Chúng ta có thể sử dụng dữ liệu bệnh nhân thực để xác định các loại thuốc có thể được sử dụng lại để điều trị bệnh nhân COVID-19. Có một lượng thông tin khổng lồ mà chúng ta đang khám phá về virus này, điều này sẽ giúp chúng ta thiết kế vắc-xin tốt hơn. Có rất nhiều điều mà chúng ta không biết về virus, bao gồm cả cách nó ảnh hưởng đến con người, và chúng ta đang học hỏi nhiều hơn và nhiều hơn nhờ vào nhiều loại dữ liệu – sinh hóa, di truyền, lâm sàng và từ điện thoại di động.

Bạn tin rằng những thông tin nào có thể được rút ra từ việc AI phân tích dữ liệu này?

Đối với tôi, điểm ngọt ngào của AI thực sự là giúp đưa ra những kết luận ở cấp độ cá nhân từ dữ liệu cấp độ dân số. Chúng ta có thể nghĩ về những bệnh nhân nào có thể được hưởng lợi từ những liệu pháp nào để chống lại nhiễm COVID-19, hoặc giúp dự đoán những khu vực nào có thể trở thành điểm nóng địa phương cho nhiễm COVID-19. Cũng 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 có thể thực sự giúp chúng ta đưa ra những thông tin sinh học mới một cách nhanh chóng hơn.

Ai nên tham gia dự án Hội đồng AI Mở COVID-19?

Chúng tôi đang nói chuyện với một số người chơi trong và ngoài không gian chăm sóc sức khỏe. Điều này bao gồm các bệnh viện, trường đại học và các công ty dược phẩm, nhưng cũng bao gồm các công ty khởi nghiệp khác, các tổ chức phi chính phủ và các tổ chức chính sách. Chúng tôi đặc biệt hào hứng khi được nghe từ các bác sĩ lâm sàng đã thu thập dữ liệu và muốn được giúp đỡ với phân tích.

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

Tôi thực sự hào hứng khi chia sẻ sáng kiến này với bạn! Nếu bạn muốn hợp tác, chúng tôi sẽ rất vui khi thảo luận – hãy liên hệ với chúng tôi tại COAI@owkin.com

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.

Phỏng vấn thứ hai trong loạt này là với Tiến sĩ Stephen Weng, Điều tra viên chính.

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

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