Опубликовано : Июн 24, 2020

Исследователи разрабатывают базу знаний COVID-19 и инструмент оценки рисков на базе AI

Исследователи создают базу знаний COVID-19 и инструмент оценки рисков на основе AI
Пример скриншота информационной панели базы знаний COVID-19, находящейся в стадии разработки. На экране показаны четыре типа объектов, связанных с COVID-19: вирус (синий), клетка (розовый), ген или геном (зеленый) и заболевание или синдром (красный), а также их взаимосвязь. Все организации имеют единую медицинскую языковую систему (UMLS), совместимую для удобного обмена знаниями. Системы поддерживают 75 типов объектов UMLS. Кредит: Флоридский Атлантический Университет

Исследователи из Колледжа инженерных и компьютерных наук Университета Флориды в сотрудничестве с Медицинским колледжем Шмидта ФАУ получили годовой грант проекта RAPID Национального научного фонда (NSF) в размере 90 000 долларов США на проведение исследований с использованием социальных сетей и машинного обучения. при поддержке молекулярной генетики и вирусной инфекции для моделирования COVID-19 и оценки риска. В рамках проекта будет создана веб-база знаний COVID-19, а также инструмент оценки риска для отдельных лиц для оценки риска заражения в динамичной среде.

«COVID-19 — это развивающаяся эпидемия, и мало что известно о ее вспышках и типах распространения, или о влиянии вирусной эволюции, демографии, социального поведения, культурных различий и карантинной политики в отношении этих вспышек», — сказала Стелла Баталама, Кандидат технических наук, декан факультета инженерных и компьютерных наук ФАУ. «По мере того, как продолжается борьба с COVID-19, создается поток информации. В результате разительные вспышки в отношении различных географических регионов, региональных политик и культурных групп вызывают путаницу, противоречия и несоответствия в моделировании вспышек заболеваний. . «

Проект FAU «RAPID: COVID-19 Coronavirus Testbed и создание базы знаний и персонализированная оценка рисков» будет направлен на устранение этих расхождений путем создания базы знаний COVID-19, чтобы понять взаимосвязи и роли, которые различные факторы играют в прогнозировании распространение вируса. Эта технология приведет к реализации соответствующей политики, направленной на смягчение последствий эпидемии для общественного здравоохранения и общества в целом.

«Академии, информационные агентства и правительства постоянно публикуют достижения в понимании клинической патологии вируса, его последовательностей генома, а также соответствующих административных политик и предпринимаемых действий. Кроме того, общественность также реагирует на изменяющуюся среду посредством социальных медиа-сайты или другие онлайн-источники, которые открывают возможности для социального восприятия в режиме реального времени «, — сказал Ксинцюань (Хилл) Чжу, доктор философии, главный исследователь гранта и профессор кафедры вычислительной техники и электротехники и компьютеров ФАУ. Наука. «Вот почему база знаний COVID-19 с использованием машинного обучения так важна для нас, чтобы моделировать и понимать распространение COVID-19 и, в конечном итоге, смягчать негативные воздействия вируса на здоровье населения, общество и экономику».

Технические цели проекта FAU двояки. Во-первых, исследователи создадут базу знаний, включающую информацию для моделирования вспышки и мутации COVID-19, которая послужит ориентиром для лучшего понимания распространения вируса. Вторая цель проекта заключается в разработке многоцелевого прогнозирующего инструмента на основе глубоких нейронных сетей, объединяющего демографические данные, политики, региональные инфекции и индивидуальную информацию для оценки рисков.

«База знаний COVID-19 использует граф/сеть для представления сущностей и их отношений. Эти сущности полностью совместимы с Единой медицинской языковой системой или стандартом UMLS для удобного обмена знаниями. При поддержке базы знаний общественность будет возможность использовать информацию для оценки уровня риска заражения с помощью социальной и поведенческой информации, такой как размер их семьи, схемы покупок и схемы питания, а также политики местных властей, такие как закрытие школ, ресторанов и кинотеатров и комендантский час в ночное время «. сказал Чжу. «У них также будет доступ к демографической информации, такой как возраст населения, плотность и доход, а также такие состояния здоровья, как заболеваемость сердечно-сосудистыми заболеваниями, распространенность рака и злоупотребление психоактивными веществами. Должностные лица общественного здравоохранения и широкая общественность также смогут получить доступ к региональным вирусным заболеваниям, таким как число случаев заражения в изучаемой области и уровень заражения. «

Со-исследователями гранта FAU NSF RAPID являются Майкл Де Джорджио, кандидат технических наук, доцент кафедры компьютеров, электротехники и компьютерных наук; и Массимо Капути, доктор философии, профессор биомедицинских наук в медицинском колледже Шмидта ФАУ. Caputi разработал новые методы для изучения взаимодействий РНК-РНК-связывающих белков и внес важный вклад в понимание того, как клеточные белки модулируют репликацию генома ВИЧ-1. Он расширил свои исследования за счет совместных грантов на разработку микрофлюидных диагностических устройств для обнаружения нескольких видов вирусов из крови и других биологических жидкостей.

Spread the love

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *