Un mundo de diferencia: revisión asistida por tecnología en la lucha contra COVID-19

Using Continuous Active Learning® (CAL®) Technology-Assisted Review (TAR) — a supervised machine learning approach that Professors Grossman and Cormack originally developed to expedite the review of documents in high-stakes legal cases — they have now applied this same method to automate literature searches in massive databases containing health-related studies for systematic reviews.

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Nota del editor: Es bueno que las tecnologías y protocolos avanzados de eDiscovery se puedan aplicar a los esfuerzos de auditoría, investigación y litigios para aumentar la eficacia y eficiencia del descubrimiento. Sin embargo, es una gran cosa cuando estas mismas tecnologías y protocolos pueden ser aplicados para ayudar a los investigadores médicos y clínicos a ahorrar tiempo en la identificación y evaluación de la información que puede ayudar en el desarrollo de las políticas y tratamientos de COVID-19. En los dos siguientes extractos de artículos de la Universidad de Waterloo, Maura Grossman y Gordon Cormack en apoyo de investigadores, médicos y funcionarios de salud pública a través de la aplicación experta de la Revisión Asistida por Tecnología (TAR) con Aprendizaje Activo Continuo® (CAL®) se proporciona como ejemplo de un gran uso de tecnologías y protocolos avanzados de eDiscovery.

Uso de la Revisión Asistida por Tecnología para Encontrar Tratamientos y Procedimientos Efectivos para Mitigar COVID-19

Un extracto de un artículo publicado por la Universidad de Waterloo (Cerion School of Computer Science)

Desde que comenzó la pandemia del COVID-19, investigadores y clínicos se han apresurado a comprender los tratamientos y procedimientos disponibles para mitigar esta amenaza de rápido crecimiento para la salud humana. El gran volumen de estudios publicados sobre el COVID-19 —en países de todo el mundo—, así como las lecciones aprendidas de epidemias y pandemias anteriores, simplemente no pueden recopilarse y evaluarse con la suficiente rapidez utilizando métodos manuales tradicionales durante esta época de crisis.

La urgencia de la pandemia del COVID-19 ha requerido una transformación en la colaboración interdisciplinaria, así como en el proceso de realización de revisiones sistemáticas para la medicina basada en la evidencia, de modo que las revisiones que antes tomaban a los investigadores muchos meses para completarlas ahora pueden realizarse en cuestión de días o semanas.

Para guiar las decisiones de los proveedores de salud en la primera línea de la crisis sanitaria, los profesores Maura R. Grossman y Gordon V. Cormack de la Escuela de Ciencias de la Computación de Cheriton han estado trabajando con el equipo de síntesis del conocimiento en el Hospital St. Michael's de Toronto, en nombre de la Canadian Frailty Network y Health Canada, para automatizar estas búsquedas bibliográficas. El objetivo de sus esfuerzos es ayudar al equipo a identificar rápidamente los estudios clínicos que han evaluado la efectividad y seguridad de diversas medidas para mantener seguros los centros de atención de enfermería, así como los tratamientos para pacientes con COVID-19. Los resultados de estas revisiones sistemáticas se utilizan a continuación para apoyar las decisiones de tratamiento y políticas. Es importante destacar que las nuevas pruebas deben interpretarse a la luz de las lecciones aprendidas de los estudios realizados durante epidemias y pandemias anteriores, como el síndrome respiratorio agudo severo (SRAS), que causó un brote de enfermedad a partir de 2002, y el síndrome respiratorio de Oriente Medio (MERS), que causó una enfermedad brote que comenzó en 2012.

Utilizando Continuous Active Learning® (CAL®) Technology-Assisted Review (TAR), un enfoque de aprendizaje automático supervisado que los profesores Grossman y Cormack desarrollaron originalmente para agilizar la revisión de documentos en casos legales de alto riesgo, ahora han aplicado este mismo método para automatizar las búsquedas de literatura en bases de datos masivas que contienen estudios relacionados con la salud para revisiones sistemáticas.

Lea el artículo completo sobre Uso de la Revisión Asistida por Tecnología para Encontrar Tratamientos y Procedimientos Efectivos para Mitigar COVID-19

AI ayudando a los médicos y a los responsables políticos a obtener la información COVID-19 que necesitan

Extracto de un artículo publicado por la Universidad de Waterloo (Relaciones con los Medios)

Se está utilizando una nueva herramienta de inteligencia artificial para ayudar a los investigadores médicos de un hospital del área de Toronto a ahorrar meses el tiempo que necesitan para identificar los estudios clínicos disponibles para ayudar a los médicos a tratar a los pacientes con COVID-19.

En la construcción de la herramienta de búsqueda impulsada por IA, los investigadores de la Universidad de Waterloo utilizaron un enfoque de aprendizaje automático desarrollado originalmente para acelerar la revisión de documentos en litigios de alto riesgo, para ayudar a los investigadores a extraer rápidamente miles de nuevos estudios sobre COVID-19.

«La búsqueda y búsqueda de estudios para revisiones sistemáticas ha sido tradicionalmente un proceso laborioso y laborioso que utiliza la búsqueda de palabras clave», dijo Maura Grossman, profesora de investigación en ciencias de la computación de la Universidad de Waterloo. «Es un proceso largo que implica el cribado manual de resúmenes, y finalmente trabajos completos». Grossman trabajó con el desarrollador principal de la herramienta, compañero profesor de informática en la Universidad de Waterloo, Gordon Cormack. La herramienta se está desplegando junto con el equipo de síntesis de conocimientos del Hospital St. Michael's en nombre de Health Canada, que encargó la revisión sistemática.

Lea el artículo completo AI ayudando a los médicos, los responsables políticos a obtener la información COVID-19 que necesitan

Lectura adicional

¿Es todo relativo? Encuesta sobre tecnologías y protocolos de codificación predictiva - Resultados de primavera de 2020

PDF de Aprendizaje Activo Continuo® para TAR (Maura Grossman y Gordon Cormack)

Fuente: ComplexDiscovery

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