C3.ai, proveedor líder de software de inteligencia artificial (Artificial Intelligence, AI) empresarial para acelerar la transformación digital, anunció hoy a los ganadores del C3.ai™ COVID-19 Grand Challenge (Gran desafío de la COVID-19 de C3.ai). Lanzada el 15 de septiembre, la competencia global alentó a los desarrolladores, los científicos de datos, los estudiantes y las mentes creativas a diseñar técnicas y estrategias de ciencia de datos de clase mundial que aceleren la investigación del nuevo virus de la COVID-19 e impulsen la toma de decisiones inteligente y segura. El desafío C3.ai COVID-19 Grand Challenge representa una oportunidad para brindar información a los responsables de tomar decisiones a nivel local, estatal y federal y para transformar la forma en que el mundo enfrenta esta pandemia.
Después de un riguroso proceso de revisión, el panel de jueces seleccionó siete proyectos de investigación para su reconocimiento. Los jueces evaluaron qué tan bien los proyectos inscriptos aprovecharon las técnicas de la ciencia de datos para obtener información que antes no era evidente. Los jueces eligieron las presentaciones que tenían más probabilidades de generar importantes beneficios económicos y de salud pública.
Se otorgará un total de 200 000 USD en premios en efectivo a estos equipos de investigación. Cada uno ha desarrollado aportes valiosos basados en datos que ayudarán a la comunidad global a comprender y reducir no solo la propagación de la COVID-19, sino también a preparar al mundo para luchar contra futuras pandemias, mejorar la capacidad de respuesta de la comunidad médica y ayudar a los legisladores a tomar decisiones sobre la COVID-19.
Ganadores del premio C3.ai Grand Challenge:
Gran premio: 100 000 USD
- Combined Diagnostics – Modeling Population Heterogeneity and Personalized COVID Diagnostics (Diagnósticos combinados: cómo modelar la heterogeneidad poblacional y los diagnósticos de la COVID personalizados). Predice el estado contagioso y de susceptibilidad de un individuo y la probabilidad de tener COVID-19. El equipo aplicó el método de expectativa-maximización estocástico bayesiano a la demografía, las características de salud individuales y los datos de comportamiento y geográficos para brindar estimaciones personalizadas para los estados contagiosos y de susceptibilidad de cada individuo. (Freddy Bunbury – Carnegie Institution for Science; Nina Miolane – University of California, Santa Barbara; y Claire Donnat – University of Chicago)
“Cualquier regreso a la normalidad se basa en determinar con precisión quién podría tener COVID-19. La demografía, las características de salud individuales y los datos de comportamiento y geográficos alteran considerablemente el riesgo de contraer, sufrir y propagar el virus”, expresó Freddy Bunbury, investigador postdoctoral de Carnegie Institution for Science. “Al considerar esto, desarrollamos un modelo de aprendizaje automático que es reactivo, granular e incluso personalizado para ayudar a las personas y, por extensión, a la sociedad, a calcular con mayor precisión la probabilidad de tener COVID-19. Al combinar de manera inteligente estas fuentes de datos dispares, nuestro objetivo es capturar de manera más sólida la probabilidad individual de las personas de tener y propagar la enfermedad, reducir los resultados falsos de las pruebas e informar los modelos de transmisión de enfermedades”.
“Este proyecto tiene un enorme potencial para causar un impacto inmediato en la pandemia con su enfoque para generar resultados significativos a partir de las pruebas de COVID”, indicó Thomas M. Siebel, director ejecutivo de C3.ai. “Esta es una oportunidad sin precedentes para aplicar la toma de decisiones informada basada en datos para permitir que la vida diaria y las operaciones comerciales continúen y, a su vez, se gestionen eficazmente los riesgos para la salud”.
Premios al segundo lugar: 25 000 USD para cada uno
- DeepOutbreak: Framework for Forecasting Dynamics of COVID-19 and Co-Evolving Diseases (DeepOutbreak: Marco para predecir la dinámica de la COVID-19 y las enfermedades que evolucionan conjuntamente). Modela la progresión de la COVID-19 y las enfermedades similares a la gripe que evolucionan conjuntamente de forma sintomática, así como las tasas de internación y mortalidad. Está diseñado para optimizar la implementación de la atención médica, que es particularmente importante con el resurgimiento de las internaciones y el personal de la salud cada vez más enfermo. (Alexander Rodriguez, Nikhil Muralidhar, Bijaya Adhikari, Naren Ramakrishnan y B. Aditya Prakash – Estados Unidos)
- Assessing Conservation Level of Therapeutic and Vaccine Targets of COVID-19 (Evaluación del nivel de conservación de los objetivos terapéuticos y de vacunación de la COVID-19). Predice la efectividad de las vacunas y la terapéutica por secuencias del genoma y prioriza los tratamientos relevantes para informar el desarrollo de medicamentos y vacunas. (Yuanfang Guan y Manqi Zhou – Estados Unidos)
Premios al tercer lugar: 12 500 USD para cada uno
- Analysis of COVID-19 Policies’ Impact on the Population and the Economy (Análisis del impacto de las políticas de la COVID-19 en la población y la economía). Calcula el impacto de las políticas gubernamentales en las tasas de infección por COVID-19, los precios de las acciones y la movilidad de la población para informar a los gobiernos sobre cómo las políticas afectan a las personas y la economía. (Niti Wattanasirichaigoon, Napat Ratanakul y Apiwat Jaroonpol – Estados Unidos, Singapur y Japón)
- COVIDProf: An Intelligent Q&A Chatbot Tuned to Deliver Scientific Research and Data Related to COVID-19 in Natural Language (COVIDProf: Un chatbot inteligente de preguntas y respuestas adaptado para ofrecer información sobre investigaciones científicas y datos relacionados con la COVID-19 en idioma natural). Facilita la búsqueda y comprensión de datos e investigaciones científicas relevantes sobre la COVID-19 para la persona promedio a través de un chatbot inteligente de preguntas y respuestas. (Varsha Rao y Joy Yeh – Singapur y Japón)
- Structural Modeling of COVID Spread in Relation to Human Mobility (Modelado estructural de la propagación de la COVID en relación con la movilidad humana). Modela las relaciones causales entre los indicadores de movilidad humana (viajes, distancia recorrida, permanencia en casa y distanciamiento social) y la propagación de la COVID-19 para informar a los legisladores sobre cómo deben tomar medidas. (Rezwana Rafiq, Tanjeeb Ahmed y Md Yusuf Sarwar Uddin – Estados Unidos)
- The Center on Stochastic Modeling, Optimization, and Statistics (COSMOS) COVID-19 Linear Programming (Programación lineal para la COVID-19 del Centro de Modelado, Optimización y Estadísticas Estocásticas [COSMOS]). Herramienta en línea para reabrir comunidades que permite a los responsables de tomar decisiones estudiar situaciones hipotéticas para informar la planificación y proteger a las personas de alto riesgo. (Victoria Chen, Yuan Zhou, Nilabh Ohol, Alireza Fallahi y Amith Viswanatha – Estados Unidos)
Criterios de selección
Los proyectos se revisaron sobre la base de su mérito científico, el uso de AI, aprendizaje automático u otras técnicas de ciencia de datos en el proyecto, y la incorporación de al menos dos fuentes de datos del C3 AI® COVID-19 Data Lake.
Además, el proceso de evaluación consideró hasta qué punto los conocimientos derivados de la ciencia de datos, si se implementan a escala, darán como resultado un beneficio económico y de salud pública significativo.
Para obtener más información sobre el C3.ai COVID-19 Grand Challenge, ingrese a https://c3.ai/c3-ai-covid-19-grand-challenge/.
Acerca de C3.ai
C3.ai es un proveedor de software de inteligencia artificial líder en la aceleración de la transformación digital. C3.ai brinda C3 AI Suite para el desarrollo, la implementación y la operación de la AI a gran escala, los análisis predictivos y las aplicaciones de Internet de las Cosas (Internet of Things, IoT), además de una cartera cada vez más amplia de aplicaciones de AI listas para usar. El aspecto central de la oferta de C3.ai es una arquitectura patentada de AI basada en modelos que mejora considerablemente la ciencia de datos y el desarrollo de aplicaciones.
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