Institut de l'intelligence artificielle de l'Alberta

L'Alberta se joint à Roche pour former une coalition mondiale contre le COVID-19

Publié

3 avril 2020

Amii prête son expertise en IA à une équipe interdisciplinaire

Alors que le monde continue de s'adapter à la nouvelle normalité des réalités du COVID-19, Amii offre son expertise dans le cadre de la Roche Data Science Coalition.

Hoffmann-La Roche (Roche) s'engage à collaborer avec la communauté internationale pour trouver des solutions aux problèmes posés par la pandémie de COVID-19. Nous avons réuni un groupe d'organisations publiques et privées partageant la même vision et la même mission, afin d'apporter des informations exploitables aux patients, aux prestataires de soins de santé de première ligne, aux institutions, aux chaînes d'approvisionnement et aux gouvernements. Nous nous appelons la Roche Data Science Coalition.

La collaboration est lancée avec le défi défi UNCOVER (United Network for COVID Data Exploration and Research) sur le site Kaggle.com. Ce défi présente une collection d'ensembles de données provenant de 20 sources mondiales et demande aux participants de modéliser des solutions à des questions clés qui ont été développées et évaluées par une ligne de front mondiale de prestataires de soins de santé, d'hôpitaux, de fournisseurs et de décideurs politiques.

"La Roche Data Science Coalition s'est réunie à un moment crucial pour le monde", déclare le PDG d'Amii, Cam Linke. Cam Linke. "La collaboration intersectorielle est essentielle pour développer des solutions pertinentes à l'échelle mondiale, et Amii est impatient de se joindre à d'autres grands esprits pour consolider le rôle de l'Alberta dans la résolution des défis uniques auxquels le monde est confronté aujourd'hui."

Les scientifiques d'Amii représenteront l'Alberta en prêtant leur expertise en matière d'IA et d'apprentissage automatique au groupe de travail de la coalition, aux côtés d'organisations publiques et privées comme NVIDIA, The Vector Institute et ThinkData Works, entre autres. Nos équipes ouvriront également des heures de bureau et des sessions de création d'idées sur tableau blanc aux membres du groupe de travail qui cherchent à mieux comprendre comment intégrer l'IA dans leurs solutions.

La coalition se concentre sur le soutien dans trois domaines clés : le soutien aux patients, la compréhension des problèmes de capacité et l'amélioration de la recherche. Le défi Kaggle est composé de 12 tâches développées et évaluées par des prestataires de soins de santé de première ligne, des hôpitaux, des chaînes d'approvisionnement et des organismes publics :

  1. Quelles sont les populations à risque de contracter le COVID-19 ?

  2. Quelles populations ont contracté le COVID-19 et ont besoin de ventilateurs ?

  3. Quelles sont les populations qui ont contracté le COVID-19 et qui ont besoin de l'unité de soins intensifs ?

  4. Quelles populations de patients passent à côté de COVID-19 ?

  5. Quelles sont les populations évaluées qui doivent rester à la maison et celles qui doivent consulter un médecin ?

  6. Quelles populations de cliniciens et de patients nécessitent un équipement de protection ?

  7. Quelles populations de cliniciens sont les plus susceptibles de contracter le COVID-19 ?

  8. Comment les modèles de soins changent-ils pour les patients actuels (c'est-à-dire les patients atteints de cancer) ?

  9. Quelle est l'évolution du délai d'obtention des valeurs de laboratoire de routine pour les patients en oncologie ?

  10. Quelle est l'incidence de l'infection par le coronavirus chez les patients atteints de cancer ?

  11. Les ressources hospitalières sont-elles détournées de la prestation de soins oncologiques pour soutenir la réponse au COVID-19 ?

  12. Comment la mise en œuvre des stratégies existantes affecte-t-elle les taux d'infection par le COVID-19 ?

La Coalition Roche pour la science des données demande à la communauté de l'IA du monde entier de contribuer à la lutte contre le COVID-19 en partageant leurs solutions modélisées à l'aide des données présentées et, si nécessaire, de leurs propres ensembles de données propriétaires et non propriétaires. 

Ensemble, nous pouvons nous en sortir et nous pouvons innover pour faire la différence. Participez au concours Kaggle dès aujourd'hui.

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