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Most cancers AI Alliance une experiencia médica y tecnológica con 40 millones de dólares para colaborar en la atención de próxima generación

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Un grupo de importantes instituciones médicas especializadas en la atención del cáncer ha formado una asociación para aprovechar mejor el potencial de la IA para avanzar en el espacio. Con 40 millones de dólares en efectivo y recursos de grandes patrocinadores tecnológicos, el Alianza de IA contra el cáncer (CAIA) Podría ser un gran paso adelante en la medicina de precisión.

Los miembros de la alianza son Fred Hutchinson, que coordinará el nuevo esfuerzo, Johns Hopkins, Dana Farber y Sloan Kettering (para ser precisos, las ramas de investigación del cáncer de estas organizaciones).

Como dijo el presidente y director de Fred Hutch, Tom Lynch, en el escenario de la Cumbre de Aplicaciones Inteligentes en Seattle, donde tiene su sede el instituto, “creemos que esto tiene el potencial de ser transformador. Esto representa una capacidad sin precedentes… para acordar que trabajar juntos permitirá el progreso”.

Dio el ejemplo de un paciente con un cáncer pediátrico poco común que va a un centro, pero el conocimiento científico para tratarlo mejor está aislado en otro centro, envuelto en métodos y protocolos de manejo patentados. Quizás dentro de diez años ese conocimiento se filtre a través de la literatura científica, pero como señaló, el niño con una leucemia que no responde no tiene tanto tiempo.

La IA no hace milagros, por supuesto, y el tirón en la fibra smart no implica que este problema pueda resolverse rápida y fácilmente mediante algún modelo hipotético de búsqueda de tratamiento. Pero si un tratamiento o estudio que podría ayudar a avanzar no es seen entre estas organizaciones, se ralentiza todo el campo.

El problema es que compartir datos entre organizaciones médicas no es sencillo debido a regulaciones, consideraciones de seguridad y discrepancias entre formatos y bases de datos. Incluso si el estudio para ayudar a ese niño con leucemia en Sloan Kettering está presente en Johns Hopkins, no hay garantía de que esté presente de una manera que pueda compartirse de manera authorized y técnicamente factible.

La nueva organización pretende resolver esto mediante el aprendizaje federado, un tipo de colaboración de datos segura donde los datos sin procesar permanecen privados, pero pueden usarse con el fin de entrenar IA y otros sistemas computacionales.

Si las organizaciones de investigación pueden contribuir a un objetivo compartido, como entrenar un modelo de descubrimiento de fármacos o de diagnóstico para un cáncer que todos saben que existe, cumpliendo al mismo tiempo con HIPAA y otros controles de datos, lo harán con gusto. Crear un sistema colaborativo bajo este modelo es el objetivo de CAIA, pero aún queda una salida, según Jeff Leek, vicepresidente y director de datos de Fred Hutch.

Ciertamente es posible, explicó, pero es un problema difícil desde el punto de vista tecnológico que sólo puede abordarse una vez que se cuenta con los principales participantes. Alinear estos centros de investigación del cáncer y vincularlos con el dinero y la experiencia de Microsoft, AWS, Nvidia y Deloitte fue el primer paso necesario, y no trivial. Ahora la infraestructura compartida, los estándares y los objetivos específicos reales (como buscar un modelo para un cáncer o tratamiento específico) pueden comenzar a tomar forma.

Los $40 millones son una combinación de efectivo operativo, servicios e intangibles de las cuatro compañías mencionadas, y se implementarán en un cronograma no especificado, excepto que CAIA espera estar operativo a fines de este año. La iniciativa debería estar “produciendo sus primeros conocimientos” a finales de 2025.

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