COVID-19 开放 AI 联盟 – 采访斯蒂芬·温格博士，首席研究员

COVID-19 开放 AI 联盟（COAI）旨在将突破性的医疗发现和可行的研究成果带到对抗 COVID-19 大流行的战场上。 COAI 致力于增加 协同研究，加速 COVID-19 有效治疗的临床开发，并与全球医疗和科学界分享所有研究成果。 COAI 将团结来自学术机构、研究人员、数据科学家和工业合作伙伴的协作者，共同对抗 COVID-19 大流行。 这是与 COAI 背后首席领导人进行的三次采访中的 第二 次。第一次采访是与 Owkin 的 Sanjay Budhdeo, MD, 业务开发。 斯蒂芬·温格 是一名集成流行病学和数据科学助理教授，他领导了 初级医疗分层医学研究小组 内的数据科学研究。 他将传统的流行病学方法和研究设计与新的信息学方法相结合，利用电子医疗记录中的 “大健康数据” 进行风险预测建模、慢性疾病表型、数据科学方法研究和初级医疗分层医学的转化。 您最近加入了 COVID-19 开放 AI 联盟（COAI）作为首席研究员。您能否讨论一下是什么让您加入这个项目的? 我已经与 Owkin 和欧洲合作伙伴合作了一年，旨在改善急性冠状动脉综合征的二级预防。当 Owkin 启动了 COVID-19 开放 AI 联盟，利用他们的技术、专业知识和我们的基础设施为全球对抗 COVID-19 做出贡献时，这是一个明显的选择，也是自然地加入了这个联盟。我们在之前的联盟中有优秀的合作伙伴，他们是欧洲领先的心脏病学家。利用这些资源和专业知识，我们可以快速行动，并在几周内启动这个联盟，最终提高我们对疾病进展、潜在病因和人群风险因素的理解。 COVID-19 患者中有一部分人表现出心血管损害的迹象。正在观察到什么样的心脏相关问题? 有证据表明，心血管风险因素和心血管疾病是疾病严重程度的主要贡献因素。最近对 17000 例需要住院的 COVID-19 病例进行的分析发现，心脏病存在于 29% 的所有住院病例中。潜在的心血管风险因素，包括年龄增长、血压升高、肥胖、高血压和 2 型糖尿病，对疾病严重程度做出了重大贡献。 您是否认为我们目前对 COVID-19 引起的心脏损害有任何了解? 关于 COVID-19 的流行病学，特别是关于心脏病患者的疾病进展和严重程度，还有很多问题需要回答。心脏病患者面临更严重的疾病风险，这可能需要在重症监护室中进行心肺支持。COVID-19 的严重程度和进展到严重结果的可能性是由对心血管系统的直接损伤驱动的，这可能是急性的。需要进一步调查 COVID-19 患者中的确切心脏损伤类型。 您在 COAI 中的角色是什么? 我是一名流行病学家和数据科学家，研究重点是心血管结果的预后。我的大部分工作都是深入研究非常大的数据集，以回答这些临床问题。在我的角色中，我不仅直接尝试通过利用我访问大型人群数据集的能力来回答一些重要的研究问题，而且我还试图促进其他学者和同事为我们的联盟做出贡献。 为了最大限度地提高 COAI 项目的有效性，我们需要什么样的人员加入该项目? 不仅需要更多的科学家和临床同事贡献数据，而且我们还需要增加数据资源的多样性。我们知道 COVID-19 有一个从无症状个体到非常严重的疾病（导致死亡）的广泛严重程度谱系。需要不同类型的数据来回答这些关于疾病进展和严重程度的问题，数据来自从初级到次级医疗的各个医疗保健环境。 您目前是诺丁汉大学初级医疗分层医学研究小组的集成流行病学和数据科学助理教授。您能否讨论大数据如何利用当前的信息来针对 COVID-19? 我们有一些主要的大数据集可以利用。最近对数据链接的投资已经付诸行动，我们开始看到这些倡议带来的重大成果。事实上，我们正在尝试获取已链接到初级医疗、医院记录、死亡登记和 COVID-19 测试数据的大型人群队列。此外，这些数据有机会研究基因对 COVID-19 结果的影响。这些链接仅有可能通过大数据链接和大型人群生物库的兴起。由于数据和变量的数量，Owkin 开发和完善的 AI 模型确实非常有用，可以快速高效地分析数据并得出有意义的见解。 我们需要收集什么信息才能使精准医学成为治疗 COVID-19 患者的有效工具? 更多样化的数据类型，包括图像、基因、生物标志物以及临床特征和患者人口统计学。 在理想世界中，应该从 COVID-19 患者那里收集什么类型的数据? 在像 COVID-19 这样的新疾病中，我不认为有最大限度的数据需求。有一个术语 “我们不知道我们还不知道什么”，所以我们现在可以收集的数据类型和信息越多，可能在未来会有用。例如，我们已经经历了多少基因进步，因为我们能够对数据进行序列化并使其对生物库中的研究人员可访问？我认为这在 COVID-19 中也会发生。如果我们现在创建一个多样化和庞大的数据资源，我毫无疑问未来会出现新的发现，以帮助我们更好地理解。 我们也应该收集对 COVID-19 免疫的人群的数据，以更好地了解是什么使他们免疫? 在流行病学中，比较组的选择非常重要。风险在很多方面是相对的。如果我们的基线从入院开始，那么我们只会了解那些表现出更严重症状的疾病病因。我认为更好地了解无症状个体以及他们为什么对 COVID-19 无症状是绝对必要的。有多少治疗方法是由于调查功能获得或功能丧失的自然突变而开发的。 感谢您这次精彩的采访。希望了解更多的读者，可以阅读我们的文章，介绍 COAI 项目。 本系列的第一篇采访是与 Owkin 的 Sanjay Budhdeo, MD, 业务开发。 本系列的第三篇采访是与 Folkert W. Asselbergs, 首席研究员 您也可以访问 COVID-19 开放 AI 联盟网站。