Se lanza la red de investigación médica más grande que utiliza la IA
Por el equipo editorial de HospiMedica en español Actualizado el 02 Jan 2019 |
La recientemente lanzada Red en Bucle OWKIN (Nueva York, NY, EUA), que incluye más de 30 hospitales internacionales e instituciones de investigación líderes en los Estados Unidos y Europa, ha sido diseñada para ayudar a los investigadores a capacitar modelos predictivos en datos del mundo real a escala, y transferir el conocimiento acumulado a una inteligencia colectiva. Los miembros incluyen la Clínica Cleveland (OH, EUA), el Hospital Monte Sinaí (Nueva York, NY, EUA) y Groupe AP-HP, un grupo de 39 hospitales en Francia, entre otros.
La Red en Bucle crea un ecosistema que comparte el conocimiento colectivo, beneficiando a las organizaciones de investigación, hospitales asociados y compañías farmacéuticas para avanzar en la investigación y el desarrollo de enfermedades oncológicas, cardiovasculares, neurodegenerativas y autoinmunes. Los proyectos emprendidos por la red incluyen el entrenamiento de un modelo predictivo que identifica nuevos biomarcadores cuantitativos asociados con el pronóstico en un cáncer raro, la predicción de la edad cerebral a partir de imágenes de resonancia magnética (RM) y la predicción de los perfiles de expresión génica a partir de imágenes de láminas como un marcador de respuesta a la inmunoterapia.
“El acceso a los datos de los pacientes es fundamental para mejorar la investigación médica, pero el sistema actual de intermediación de datos de pacientes dificulta el intercambio de conocimientos y pone en riesgo la privacidad de los datos de los pacientes, con el resultado de generar silos de conocimiento en hospitales individuales”, dijo Thomas Clozel, MD, cofundador y director ejecutivo de OWKIN. “Si podemos transformar los datos clínicos del mundo en un conocimiento de investigación ampliamente accesible, creemos que podemos avanzar fundamentalmente en la investigación médica y tener un impacto increíblemente poderoso en la solución de los desafíos médicos más importantes”.
“Estamos muy contentos de trabajar con OWKIN para aplicar algoritmos de inteligencia artificial a los datos clínicos para la investigación del mesotelioma”, dijo Françoise Galateau-Sallé, MD, investigadora principal del Centro Léon Bérard (Lyon, Francia). “Los modelos de IA identificaron un subgrupo nuevo de pacientes que responden mal a la atención estándar y son buenos candidatos potenciales para la inmunoterapia”.
Enlace relacionado:
OWKIN
Centro Léon Bérard
La Red en Bucle crea un ecosistema que comparte el conocimiento colectivo, beneficiando a las organizaciones de investigación, hospitales asociados y compañías farmacéuticas para avanzar en la investigación y el desarrollo de enfermedades oncológicas, cardiovasculares, neurodegenerativas y autoinmunes. Los proyectos emprendidos por la red incluyen el entrenamiento de un modelo predictivo que identifica nuevos biomarcadores cuantitativos asociados con el pronóstico en un cáncer raro, la predicción de la edad cerebral a partir de imágenes de resonancia magnética (RM) y la predicción de los perfiles de expresión génica a partir de imágenes de láminas como un marcador de respuesta a la inmunoterapia.
“El acceso a los datos de los pacientes es fundamental para mejorar la investigación médica, pero el sistema actual de intermediación de datos de pacientes dificulta el intercambio de conocimientos y pone en riesgo la privacidad de los datos de los pacientes, con el resultado de generar silos de conocimiento en hospitales individuales”, dijo Thomas Clozel, MD, cofundador y director ejecutivo de OWKIN. “Si podemos transformar los datos clínicos del mundo en un conocimiento de investigación ampliamente accesible, creemos que podemos avanzar fundamentalmente en la investigación médica y tener un impacto increíblemente poderoso en la solución de los desafíos médicos más importantes”.
“Estamos muy contentos de trabajar con OWKIN para aplicar algoritmos de inteligencia artificial a los datos clínicos para la investigación del mesotelioma”, dijo Françoise Galateau-Sallé, MD, investigadora principal del Centro Léon Bérard (Lyon, Francia). “Los modelos de IA identificaron un subgrupo nuevo de pacientes que responden mal a la atención estándar y son buenos candidatos potenciales para la inmunoterapia”.
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