Inteligența artificială, utilizată pentru a prezice progresul translațional al cercetărilor științifice

Descris recent în revista medicală PLOS Biology, un model de inteligență artificială ce poate prezice progresul translațional al cercetărilor a fost dezvoltat prin colaborarea oamenilor de știință de la Institutele Naționale de Sănătate din Statele Unite. Cu ajutorul acestui model vor putea fi prezise progresele științifice care pot să determine apariția unor tratamente clinice. Scopul acestei lucrări este acela de reducere a intervalului de timp existent de la descoperirea științifică și până la apariția unui tratament clinic. În anumite situații, această perioadă poate fi mai lungă de zece ani. Metoda descoperită de cercetători poate, de asemenea, să determine probabilitatea ca o lucrare științifică să fie utilizată în viitoare studii clinice.

Ian Hutchins, principalul dezvoltator al modelului de inteligență artificială descris, împreună cu colegii săi, au cuantificat predicțiile actuale, de altfel extrem de exacte, ca o nouă metrică numită „aproximativ potențial de tradus”, abreviat APT. Metoda ATP poate accelera progresul biomedical, modelele care calculează valorile metrice realizând predicții pe baza conținutului articolelor de cercetare și a articolelor care le citează. Valorile APT pot fi utilizate de către cercetători, cât și de către orice alți factori de decizie, pentru a-și concentra atenția asupra domeniilor științei importante din punct de vedere al potențialului translațional.

Una dintre problemele cu care se confruntă specialiștii este aceea a necesității existenței unui acord pentru citirea datelor din cadrul anumitor cercetări, multe dintre lucrările științifice fiind restrictive și adesea costisitoare. Pentru a depăși acest impediment și pentru a putea crește transparența, Oficiul de analiză a portofoliului a acumulat datele de citare din resursele disponibile publicului și a creat propria colecție de articole științifice. Denumită NIH-OCC, această colecție cuprinde în prezent peste 420 de milioane de citări, numărul urmând să crească. Datele de citare din NIH-OCC sunt utilizate pentru calcularea valorilor APT și a relațiilor relative de citare (măsură a influenței științifice la nivel de articol).

sursa: Science Daily