Herramienta nueva dirigida con IA busca tratamientos y vacunas nuevos en las investigaciones sobre la COVID-19

Un entorno de análisis de texto visual gratuito utiliza inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para buscar rápidamente decenas de miles de artículos de investigación sobre la COVID-19 y entregar respuestas que pueden salvar vidas a los científicos que trabajan para nuevos tratamientos y vacunas.

La Búsqueda de Literatura Científica y Análisis de Texto COVID-19 fue desarrollada por la empresa de análisis SAS (Cary, NC, EUA). Los principales grupos de investigación han reunido y publicado al público más de 50.000 artículos de investigación científica de texto completo sobre la COVID-19 y otros coronavirus a través del Conjunto de Datos de Investigación Abierta COVID-19 (CORD-19). Los artículos incluyen estudios sobre la efectividad de los tratamientos, el desarrollo de vacunas, los esfuerzos de mitigación, el análisis genético, el impacto económico y más. Con tanta literatura científica disponible, no es práctico, sino más bien imposible, analizarlo todo manualmente.

Con base en la IA, el procesamiento de lenguaje natural, reglas lingüísticas y técnicas de modelado sofisticadas, el entorno de búsqueda de literatura científica y análisis de texto COVID-19 de SAS permite la extracción rápida e inteligente de texto relevante y datos numéricos de CORD-19. El entorno gratuito y disponible al público tiene como objetivo conectar de manera rápida y eficiente la comunidad de investigación global con la literatura científica más relevante a través de su sistema autoguiado, basado en la nube. Con el nuevo entorno de análisis de texto visual de SAS, los usuarios pueden explorar de manera interactiva investigaciones relevantes sobre temas de coronavirus, como el período de incubación, las variaciones genéticas, la evaluación de riesgos y más. También pueden visualizar palabras clave extraídas y datos cuantitativos resumidos, identificar rápidamente las citas compartidas y la autoridad de los documentos mediante la visualización de análisis de red y buscar términos clave en textos libres.

SAS Viya potencia el entorno interactivo a través de análisis avanzados y métodos de IA que ayudan a los investigadores a explorar el conjunto de datos CORD-19. Utilizando SAS Visual Text Analytics y SAS Visual Data Mining and Machine Learning, SAS aumenta el conjunto de datos con modelos desarrollados por lingüistas y expertos en ciencias de la salud y biológicas. Los investigadores pueden explorar temas como la efectividad de los EPP, la eficacia del distanciamiento social y el entorno de transmisión. Los modelos también extraen y visualizan datos cuantitativos, como el período de incubación y el número de reproducción de la COVID-19.

Como parte de su respuesta COVID-19, SAS también lanzó el Análisis de Escenario Epidemiológico COVID-19, un entorno interactivo que se basa en modelos de optimización de recursos médicos. Estos modelos ejecutan diferentes escenarios de proyección de virus para predecir el impacto de un brote de enfermedad y cuantificar la efectividad de las estrategias de mitigación de salud pública. Además, el Centro de Recursos de Análisis de Datos COVID-19 dedicado, de SAS, incluye modelos analíticos gratuitos, un tablero público para monitorizar la propagación de la pandemia, un entorno de descubrimiento de datos construido en SAS Viya y acceso a capacitación gratuita.

“SAS se compromete a utilizar tecnología avanzada de formas innovadoras para ayudar a los clientes de todas las industrias a combatir la pandemia”, dijo Bryan Harris, vicepresidente senior de ingeniería de SAS. “Nuestro nuevo entorno impulsado por inteligencia artificial va más allá de las ofertas actuales en el mercado y proporciona una forma intuitiva y visual de encontrar conexiones complejas en la investigación. Porque no solo confiamos en el aprendizaje automático, sino también en los enfoques humanos en el circuito, los usuarios pueden ver diferentes segmentos de datos para encontrar exactamente lo que necesitan para respaldar sus propios requerimientos de investigación”.

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