Двухлетняя годовщина исследования WellAI инструментов искусственного интеллекта для борьбы с COVID-19
Ровно два года назад в этот день, в разгар пандемии COVID, ученые WellAI совместно с всемирно известными медицинскими исследователями опубликовали самый первый обзорный документ об инструментах и технологиях ИИ для борьбы с COVID-19:
В частности, как мы объясняем в статье, аналитический инструмент машинного обучения WellAI для медицинских исследователей, доступный в открытом доступе по адресу https://wellai.health/covid, предоставил научный выбор для медицинских исследователей из многих областей медицины, а не только инфекционных заболеваний. экспертов по болезням, чтобы сузить сферу своих исследований, сосредоточив внимание на борьбе с COVID-19 или любой другой проблеме со здоровьем. Это единственный инструмент, который считывает и обобщает рецензируемые исследования по всем 69 медицинским категориям UMLS. Используя синонимы и связанные понятия, WellAI создал базу данных из 4 224 512 медицинских понятий, 60 892 из которых используются специально для исследований COVID.
Так что же такого особенного в движке WellAI и последующих исследованиях?
WellAI — единственный механизм машинного обучения, который знает междисциплинарные отношения между каждым из примерно 5 миллионов медицинских терминов — симптомами, болезнями, лекарствами, медицинскими тестами, генами, белками, витаминами и т. д. — а не только отношениями 1-к-1, но 2-к-1, 2-к-2 и любая комбинация медицинских терминов до 20-к-20. Мы говорим о сотнях триллионов медицинских отношений!
Уникальность технологии WellAI заключается в том, как мы связываем медицинские термины. В то время как NIH группирует медицину по 69 категориям UMLS, мы, специалисты по данным, не видим заранее определенных категорий. Для нас нет границ. Два медицинских исследования из разных категорий могут иметь более высокую корреляцию, чем две статьи из одной категории.
Подумайте об анализе главных компонентов (PCA). Он не видит заранее определенных категорий или определений. PCA использует собственные векторы в заданном наборе данных для построения основных компонентов, удовлетворяющих определенным критериям. Система WellAI применила аналогичный подход в НЛП, используя проприетарные встраивания слов и сверточные сети.
Большинство исследователей сосредотачивают свои исследования на очень узкой области. Если вы специалист по геномам, вы можете всю свою карьеру исследовать 3–4 гена или генные мутации. Тем не менее, технология WellAI помогает расширить границы их исследований и направить исследователей в направлении, на котором они не думали сосредоточиться, но которое потенциально может гораздо более эффективно решать рассматриваемую проблему здравоохранения.
Хронология была невероятной, и она выглядела примерно так:
➡️ 16 марта 2020 года Белый дом объявил «Призыв к действию к техническому сообществу в отношении нового машиночитаемого набора данных COVID-19» (CORD-19).
➡️ 7 апреля 2020 г. WellAI выпускает свой Аналитический инструмент машинного обучения для медицинских исследователей.
➡️ Вскоре после этого группа международных ученых и медицинских исследователей начала работу над первой в истории статьей, в которой анализируется применение ИИ в борьбе с COVID-19. К концу апреля 2020 года первый черновик был завершен и отправлен в журнал Международной федерации клинической химии и лабораторной медицины (IFCC). Движок искусственного интеллекта WellAI был в центре исследования.
➡️ Понимая важность и срочность исследования, редакторы и рецензенты в рекордные сроки переделали статью. Исследование было опубликовано 2 июня 2020 года.
➡️ В январе 2021 года родилась Рабочая группа по искусственному интеллекту и геномной диагностике (WG-AIGD). Группа является лидером мирового медицинского сообщества в оценке роли ИИ в геномных тестах для выявления COVID-19 и разработке рекомендаций/наилучших практик для клинических лабораторий, проверяющих и оценивающих диагностические и прогностические методы на основе ИИ.
Какой невероятный и ускоренный график для такого уровня исследований. В работе участвовало очень много людей: специалисты по данным, программисты, инженеры, специалисты по молекулярной диагностике, исследователи генома, редакторы и рецензенты.
Наше текущее исследование сосредоточено на этичном ИИ и передовом опыте использования ИИ в здравоохранении. Это очень важная тема, в которой, опять же, наша работа в WellAI находится в центре внимания. Мы внимательно изучаем академические исследования и связываем их с практическими последствиями технологии WellAI. Ждите публикации… 😊
