Jueves, 17 de Septiembre de 2020

Establecen plataforma federada para el desarrollo de IA de investigación médica

MELLODY es una iniciativa impulsada por varias compañías farmaceúticas y tecnológicas. El sistema permite la colaboración sin exponer los datos de cada empresa.

En Junio varias empresas farmacéuticas firmaron un acuerdo para el desarrollo de una plataforma en común destinada al entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial.

Para esta iniciativa contaron con el apoyo de varias empresas tecnológicas de renombre, como es el caso de Nvidia y Owkin.

La técnica empleada se conoce como aprendizaje federado y supone el uso de varios dispositivos, sin que exista un nodo central y conservando cada unidad su propia base de datos. Esto permite superar una de las principales barreras para la cooperación en este campo, la necesidad de preservar la propiedad intelectual.

Mejora de tiempos

MELLODY tiene como objetivo el descubrimiento de nuevas drogas y aplicaciones. El proyecto ha alcanzado un primer paso clave, la instalación de la plataforma.

Los desarrolladores esperan que el aprendizaje federado permita acelerar los procesos de investigación.

Se calcula que en la mayoría de los casos las drogas tardan 10 años desde su descubrimiento hasta que llegan al mercado. Las pruebas clínicas suponen por sí mismas unos 6 a 7 años.

Aunque el proceso no es idéntico cabe recordar el trabajo realizado por una supercomputadora japonesa para descubrir drogas potencialmente útiles contra el coronavirus.

Métodos más eficientes en la investigación permitirían responder mejor a las emergencias de salud, como la pandemia, pero tambien, en teoría, deberían abaratar los costos y por tanto los precios de los medicamentos. Aunque esto último no es seguro.

Un proyecto a prueba

Las empresas asociadas han realizado un primer ciclo de pruebas y se encuentran analizando los resultados obtenidos. El proyecto necesita ser exitoso a nivel técnico, pero también en el aspecto económico.

Durante los próximos dos años se espera mejorar los modelos predictivos al exponerlos a una mayor cantidad de datos.

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