La herramienta de IA busca en miles de artículos científicos para guiar a los investigadores a los conocimientos sobre el coronavirus

COVIDScholar es un motor de búsqueda con algoritmos de aprendizaje automático bajo el capó. Crédito: captura de pantalla de The Conversation

La comunidad científica de todo el mundo se ha movilizado a una velocidad sin precedentes para hacer frente a la pandemia de COVID-19, y el resultado de la investigación emergente es asombroso. Todos los días, aparecen cientos de artículos científicos sobre COVID-19, tanto en revistas tradicionales como en preprints no revisados por pares. Ya hay mucho más de lo que cualquier ser humano podría seguir, y constantemente surgen más investigaciones.

Y no se trata solo de nuevas investigaciones. Estimamos que hay hasta 500 000 artículos relevantes para COVID-19 que se publicaron antes del brote, incluidos artículos relacionados con los brotes de SARS en 2002 y MERS en 2012. Cualquiera de estos podría contener la información clave que conduce a tratamiento o una vacuna para el COVID-19.

Los métodos tradicionales de búsqueda en la literatura de investigación ya no son suficientes. Es por eso que nosotros y nuestros colegas en Lawrence Berkeley National Lab estamos utilizando las últimas técnicas de inteligencia artificial para construir COVIDScholar, un motor de búsqueda dedicado a COVID-19. COVIDScholar incluye herramientas que recogen pistas sutiles como medicamentos similares o metodologías de investigación para recomendar investigaciones relevantes a los científicos. La IA no puede reemplazar a los científicos, pero puede ayudarlos a obtener nuevos conocimientos de más artículos de los que podrían leer en toda su vida.

Por qué es importante

Cuando se trata de encontrar tratamientos efectivos para COVID-19, el tiempo es esencial. Los científicos pasan el 23% de su tiempo buscando y leyendo artículos. Cada segundo que nuestras herramientas de búsqueda pueden ahorrarles es más tiempo para hacer descubrimientos en el laboratorio y analizar datos.

La IA puede hacer más que simplemente ahorrarles tiempo a los científicos. El trabajo anterior de nuestro grupo mostró que la IA puede capturar el conocimiento científico latente del texto, haciendo conexiones que los humanos no vieron. Allí demostramos que la IA podía sugerir nuevos materiales funcionales de vanguardia años antes de que los humanos los descubrieran. La información estuvo ahí todo el tiempo, pero fue necesario combinar la información de cientos de miles de artículos para encontrarla.

Ahora estamos aplicando las mismas técnicas al COVID-19, para encontrar medicamentos existentes que puedan reutilizarse, vínculos genéticos que podrían ayudar a desarrollar una vacuna o regímenes de tratamiento efectivos. También estamos comenzando a incorporar nuevas innovaciones, como el uso de estructuras moleculares para ayudar a encontrar qué medicamentos son similares entre sí, incluidos aquellos que son similares de maneras inesperadas.

COVIDScholar etiqueta y clasifica alrededor de 250 artículos de revistas al día para ayudar a los investigadores a hacer conexiones que de otro modo podrían pasar por alto. Crédito: Kevin Cruse y Haoyan Huo, CC BY-ND

Cómo hacemos este trabajo

La parte más importante de nuestro trabajo son los datos. Hemos creado raspadores web que recopilan artículos nuevos a medida que se publican desde una amplia variedad de fuentes, lo que los pone a disposición en nuestro sitio web dentro de los 15 minutos posteriores a su aparición en línea. También limpiamos los datos, corrigiendo errores de formato y comparando el mismo documento de múltiples fuentes para encontrar la mejor versión. Luego, nuestros algoritmos de aprendizaje automático se ponen a trabajar en el documento, lo etiquetan con categorías de temas y marcan el trabajo como importante para el COVID-19.

También buscamos continuamente expertos en nuevas áreas. Su entrada y anotación de datos es lo que nos permite entrenar nuevos modelos de IA.

Qué sigue

Hasta ahora, hemos reunido una colección de más de 60,000 documentos sobre COVID-19, y estamos ampliando la colección a diario. También creamos herramientas de búsqueda que agrupan la investigación en categorías, sugieren investigaciones relacionadas y permiten a los usuarios encontrar artículos que conectan diferentes conceptos, como artículos que conectan un medicamento específico con las enfermedades que se han usado para tratar en el pasado. Ahora estamos construyendo algoritmos de IA que permiten a los investigadores conectar los resultados de búsqueda en modelos cuantitativos para estudiar temas como las interacciones de proteínas. También estamos comenzando a buscar en la literatura anterior para encontrar gemas ocultas.

Esperamos que muy pronto, los investigadores que usan COVIDScholar comiencen a identificar relaciones que quizás nunca hubieran imaginado, acercándonos a los tratamientos y un remedio para el COVID-19.

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Este artículo se vuelve a publicar de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original.

Cita: La herramienta de inteligencia artificial busca miles de artículos científicos para guiar a los investigadores a los conocimientos sobre el coronavirus (2020, 12 de mayo) consultado el 31 de agosto de 2022 en https://medicalxpress.com/news/2020-05 -ai-tool-thousands-scientific-papers.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.