Un monde de différence : un examen assisté par la technologie dans la lutte contre la 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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Note de l'éditeur : C'est une bonne chose que les technologies et protocoles avancés de découverte électronique puissent être appliqués aux efforts d'audit, d'enquête et de contentieux afin d'accroître l'efficacité et l'efficience de la découverte. Cependant, c'est une excellente chose que l'on puisse appliquer ces mêmes technologies et protocoles pour aider les chercheurs en médecine et les cliniciens à gagner du temps en identifiant et en évaluant l'information susceptible d'aider à élaborer des politiques et des traitements de la COVID-19. Dans les deux extraits de l'article qui suivent de l'Université de Waterloo, Maura Grossman et Gordon Cormack pour soutenir les chercheurs, les cliniciens et les responsables de la santé publique par le biais de l'application experte de la révision assistée par la technologie (TAR) avec l'apprentissage actif continu® (CAL®) est fourni à titre d'exemple de une grande utilisation des technologies et protocoles eDiscovery avancés.

Utiliser l'examen assisté par la technologie pour trouver des traitements et des procédures efficaces pour atténuer la COVID-19

Extrait d'un article publié par l'Université de Waterloo (Cheriton School of Computer Science)

Depuis le début de la pandémie de COVID-19, les chercheurs et les cliniciens se sont empressés de comprendre les traitements et les procédures disponibles pour atténuer cette menace croissante pour la santé humaine. Le volume d'études publiées sur le COVID-19 — dans des pays du monde entier — ainsi que les enseignements tirés des épidémies et pandémies antérieures ne peuvent tout simplement pas être rassemblés et évalués assez rapidement à l'aide de méthodes manuelles traditionnelles en cette période de crise.

L'urgence de la pandémie COVID-19 a nécessité une transformation de la collaboration interdisciplinaire, ainsi que du processus d'examen systématique de la médecine fondée sur des données probantes, de sorte que les examens qui prenaient auparavant de nombreux mois aux chercheurs puissent maintenant être effectués en quelques jours ou semaines.

Pour orienter les décisions des fournisseurs de soins de santé sur les premières lignes de la crise des soins de santé, Maura R. Grossman et Gordon V. Cormack ont travaillé avec l'équipe de synthèse des connaissances de l'Hôpital St. Michael's de Toronto, au nom du Réseau canadien sur la fragilité et Santé Canada, pour automatiser ces recherches documentaires. L'objectif de leurs efforts est d'aider l'équipe à identifier rapidement les études cliniques qui ont évalué l'efficacité et l'innocuité de diverses mesures visant à assurer la sécurité des établissements de soins infirmiers, ainsi que les traitements pour les patients atteints de COVID-19. Les résultats de ces examens systématiques sont ensuite utilisés pour appuyer les décisions en matière de traitement et de politique. Fait important, les nouvelles données doivent être interprétées à la lumière des leçons tirées des études menées au cours d'épidémies et de pandémies antérieures, comme le syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS), qui a provoqué une éclosion de maladie à partir de 2002, et le syndrome respiratoire du Moyen-Orient (MERS), qui a causé une maladie éclosion débutant en 2012.

En utilisant l'apprentissage actif continu® (CAL®) Technology-Assisted Review (TAR) — une approche d'apprentissage automatique supervisée que les professeurs Grossman et Cormack ont initialement développé pour accélérer l'examen des documents dans les affaires juridiques à fort enjeu — ils ont maintenant appliqué cette même méthode pour automatiser les recherches documentaires dans bases de données massives contenant des études sur la santé en vue d'examens systématiques.

Lire l'article complet sur l'utilisation de l'évaluation assistée par la technologie pour trouver des traitements et des procédures efficaces pour atténuer la COVID-19

L'IA aide les médecins et les décideurs à obtenir l'information dont ils ont besoin

Extrait d'un article publié par l'Université de Waterloo (Relations avec les médias)

Un nouvel outil d'intelligence artificielle est utilisé pour aider les chercheurs médicaux d'un hôpital de la région de Toronto à raser des mois de congé pour déterminer les études cliniques disponibles pour aider les médecins à traiter les patients atteints de COVID-19.

En élaborant l'outil de recherche axé sur l'IA, les chercheurs de l'Université de Waterloo ont utilisé une approche d'apprentissage automatique élaborée à l'origine pour accélérer l'examen des documents dans le cadre de litiges à enjeux élevés, afin d'aider les chercheurs à explorer rapidement des milliers de nouvelles études sur le COVID-19.

« La recherche et la recherche d'études pour des examens systématiques a toujours été un processus fastidieux et laborieux qui utilise la recherche par mots clés », a déclaré Maura Grossman, professeure de recherche en informatique à l'Université de Waterloo. « C'est un long processus qui implique la sélection manuelle des résumés et, enfin, des documents complets. » Grossman a travaillé avec le principal développeur de l'outil, professeur d'informatique à l'Université de Waterloo, Gordon Cormack. L'outil est déployé conjointement avec l'équipe de synthèse des connaissances de l'Hôpital St. Michael's au nom de Santé Canada, qui a commandé l'examen systématique.

Lire l'article complet AI Aider les médecins et les décideurs à obtenir les renseignements dont ils ont besoin

Lecture supplémentaire

Est-ce que c'est relatif ? Enquête sur les technologies et protocoles de codage prédictif - Résultats du printemps 2020

Apprentissage actif continu® pour TAR (Maura Grossman et Gordon Cormack) PDF

Source : ComplexDiscovery

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