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Des experts de l’OHSU sélectionnés pour l’initiative nationale sur l’intelligence artificielle

Aujourd’hui, la communauté de la recherche biomédicale génère une mine de données ; cependant, comme les données sont générées pour être analysées à l’aide d’autres outils informatiques et statistiques, la plupart ne conviennent pas à l’apprentissage automatique. Le programme Bridge2AI rassemble des experts en IA et biomédicaux pour résoudre ces problèmes de manière collaborative. (Getty Images)

Les National Institutes of Health, ou NIH, aujourd’hui financement annoncé pour trois projets avec des dirigeants de l’Oregon Health & Science University qui utiliseront des données pour améliorer les résultats en matière de santé. Le fonds commun des NIH Programme Bridge2AI soutient l’adoption généralisée de l’intelligence artificielle, ou IA, dans la recherche biomédicale pour répondre aux questions ambitieuses auxquelles les chercheurs sont confrontés aujourd’hui.

L’un des principaux objectifs du programme est de générer de nouveaux ensembles de données «de base» et les meilleures pratiques pour l’analyse de l’apprentissage automatique. L’apprentissage automatique est un type d’IA qui donne aux machines, comme les ordinateurs, la capacité d’apprendre et de s’améliorer automatiquement à partir de leurs expériences. Aujourd’hui, la communauté de la recherche biomédicale génère une mine de données ; cependant, comme les données sont générées pour être analysées à l’aide d’autres outils informatiques et statistiques, la plupart ne conviennent pas à l’apprentissage automatique. Le programme Bridge2AI rassemble des experts en IA et biomédicaux pour résoudre ces problèmes de manière collaborative.

développement d’outils

Shannon McWeeney, Ph.D., est dans un couloir.

Shannon McWeeney, Ph.D. (OHSU)

Shannon McWeeney, Ph.D., directeur des données à l’OHSU Knight Cancer Institute, codirigera le développement d’outils pour soutenir l’un des projets “grand défi” du programme Bridge2AI, visant à générer de nouveaux ensembles de données biomédicales et comportementales d’origine éthique, fiables et réussies. . défini et accessible. L’équipe collaborative tirera parti d’un financement de 7,8 millions de dollars la première année pour développer des logiciels et des normes afin d’unifier les attributs de données sur plusieurs sources et types de données.

“Faire progresser le domaine de l’IA est essentiel pour aider à détecter et à traiter les maladies passées telles que les maladies cardiovasculaires, le diabète et le cancer”, déclare McWeeney, professeur et chef de la division de bioinformatique et de biologie computationnelle à la faculté de médecine de l’OHSU. « La capacité de comprendre et d’influer sur l’évolution de maladies complexes et multisystémiques a été limitée par le manque d’ensembles de données multimodaux bien conçus, de haute qualité, volumineux et inclusifs. Nous avons besoin de transparence sur la manière dont les données sont générées par rapport à tout biais ou incertitude et de garantir qu’elles proviennent de sources éthiques. Nous devons également abaisser la barrière afin que les chercheurs puissent utiliser des outils basés sur l’IA dans leurs futures recherches.

McWeeney codirige ces efforts avec des dirigeants de l’École de médecine de l’OHSU et du Casey Eye Institute. Michelle Hribar, Ph.D.professeur agrégé d’informatique médicale et d’épidémiologie clinique (DMICE), et Hiroshi Ishikawa, M.D.professeur d’ophtalmologie.

En plus de l’OHSU, d’autres institutions collaborant au projet de génération de données comprennent : l’Université de Washington, le California Medical Innovations Institute, l’Université Johns Hopkins, l’Université de Californie à San Diego, l’Université de Pennsylvanie, l’Université de Stanford, le Native BioData Consortium, l’Université d’Alabama à Birmingham , University of Mississippi Medical Center, Henry Ford Health System et Microsoft.

Ce projet de génération de données Bridge2AI, déclare McWeeney, est une extension naturelle de la collaboration d’OHSU avec Microsoft sur Initiative de découverte de données Cascadiaqui se concentre sur la collaboration, le partage de données et la recherche axée sur les données.

Développement des compétences/de la main-d’œuvre

David Dorr, MD, MS (OHSU) se tient à l'extérieur du 3030 Moody Building à OHSU.

David Dorr, MD, MS (OHSU)

David Dorr, MD, MSdirecteur de l’information sur la recherche et professeur d’informatique médicale et d’épidémiologie clinique à la faculté de médecine de l’OHSU, codirigera un autre des grands projets de défi, “Développement des compétences et de la main-d’œuvre”, avec une équipe de l’Université de Washington à St. Louis.

Ce module se concentrera sur la mise en commun des connaissances entre les personnes dans les domaines de la recherche biomédicale et comportementale pour développer une main-d’œuvre de recherche en IA/apprentissage automatique. Dorr dit que ce projet est conçu pour améliorer le développement des compétences et attirer et développer une main-d’œuvre qualifiée. En particulier, dit-il, le projet se concentre sur l’ajout de la voix en tant que biomarqueur aux modèles d’IA.

“Les variations dans la production de sons par nos cordes vocales, résonateurs et articulateurs et les processus cognitifs sous-jacents qui nous aident à produire le langage peuvent aider à diagnostiquer une grande variété de maladies, y compris le cancer du larynx, les troubles neurologiques tels que la maladie de Parkinson, l’humeur, la dépression et la schizophrénie et les différences de parole et de langage dans l’enfance, y compris les conditions neurodiverses comme l’autisme », explique Dorr. “Nous viserons à créer une base de données éthique de diverses voix humaines, protégeant la vie privée des patients.”

Le projet de génération de données « Voice as a Health Biomarker », codirigé par Yaël Bensoussan, MD, de l’Université de Floride du Sud et Olivier Elemento, Ph.D., de Weill Cornell Medicine, devrait recevoir 3,8 millions de dollars au cours de la première année du projet NIH Bridge2AI. À l’aide de ces données, Dorr affirme que des modèles d’apprentissage automatique seront formés pour détecter les troubles de la voix humaine, ce qui pourrait donner aux cliniciens un outil de diagnostic à faible coût à utiliser avec d’autres méthodes cliniques.

Les contributeurs de l’OHSU à ce module comprennent deux dirigeants de DMICE : professeur et président de DMICE William Hersh, M.D., qui aidera à co-créer le programme et à établir un cadre de compétences ; et professeur agrégé Steven Bedrick, Ph.D.qui concentrera ses contributions sur l’éducation autour de l’apprentissage automatique et de l’IA, et apportera également au projet des connaissances informatiques sur les troubles de la parole et du langage.

Bridge Center : Optimisation des outils

Kyle Ellrott, Ph.D.  (OHSU) est situé à l'extérieur du bâtiment du Knight Cancer Institute à l'OHSU.

Kyle Ellrott, Ph.D. (OHSU)

Kyle Ellrott, Ph.D., professeur adjoint de génie biomédical à l’École de médecine de l’OHSU, fait partie du Bridge Center, qui coordonnera les activités de tous les projets à haut défi du programme Bridge2AI. Le noyau d’optimisation des outils travaillera pour soutenir le développement d’outils ouverts et coordonnés au sein et au-delà de Bridge2AI. Le travail d’Ellrott se concentrera sur la garantie que les outils développés pour les grands défis sont reproductibles et évolutifs pour l’infrastructure cloud.

“Les méthodes d’IA les plus innovantes et les plus avancées sont inutiles si elles ne peuvent pas être reproduites”, déclare Ellrott. . Qu’il s’agisse de maladies cardiaques, d’Alzheimer ou de cancer, ces problèmes sont constants. Notre travail développera des systèmes qui permettront à tous les producteurs de données Bridge2AI de travailler de manière efficace et reproductible. ”

OHSU travaillera avec des équipes de l’UCLA et de Sage Bionetworks pour prendre en charge ce vaste écosystème de sources de données d’IA. Ce groupe devrait recevoir plus de 9,9 millions de dollars américains au cours des quatre prochaines années. Cette équipe s’appuiera sur le succès des défis Dialogue sur les méthodes d’évaluation et d’ingénierie inverse (DREAM). Ces efforts de benchmarking, établis en 2006, ont identifié les meilleurs

méthodes d’analyse biomédicale, permettant à tous les membres de la communauté de la recherche de participer à des évaluations impartiales et ouvertes.

Ces projets sont soutenus par les numéros de récompense des National Institutes of Health : OT2OD032644, OT2OD032720 et U54HG012517. Plus d’informations sur le programme Bridge2AI : https://commonfund.nih.gov/bridge2ai/faqs

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