COVIDScholar es un motor de b\u00fasqueda con algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico bajo el cap\u00f3. Cr\u00e9dito: captura de pantalla de The Conversation <\/p>\n
La comunidad cient\u00edfica 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 investigaci\u00f3n emergente es asombroso. Todos los d\u00edas, aparecen cientos de art\u00edculos cient\u00edficos sobre COVID-19, tanto en revistas tradicionales como en preprints no revisados por pares. Ya hay mucho m\u00e1s de lo que cualquier ser humano podr\u00eda seguir, y constantemente surgen m\u00e1s investigaciones. <\/p>\n
Y no se trata solo de nuevas investigaciones. Estimamos que hay hasta 500\u00a0000 art\u00edculos relevantes para COVID-19 que se publicaron antes del brote, incluidos art\u00edculos relacionados con los brotes de SARS en 2002 y MERS en 2012. Cualquiera de estos podr\u00eda contener la informaci\u00f3n clave que conduce a tratamiento o una vacuna para el COVID-19.<\/p>\n
Los m\u00e9todos tradicionales de b\u00fasqueda en la literatura de investigaci\u00f3n ya no son suficientes. Es por eso que nosotros y nuestros colegas en Lawrence Berkeley National Lab estamos utilizando las \u00faltimas t\u00e9cnicas de inteligencia artificial para construir COVIDScholar, un motor de b\u00fasqueda dedicado a COVID-19. COVIDScholar incluye herramientas que recogen pistas sutiles como medicamentos similares o metodolog\u00edas de investigaci\u00f3n para recomendar investigaciones relevantes a los cient\u00edficos. La IA no puede reemplazar a los cient\u00edficos, pero puede ayudarlos a obtener nuevos conocimientos de m\u00e1s art\u00edculos de los que podr\u00edan leer en toda su vida.<\/p>\n
Por qu\u00e9 es importante<\/p>\n
Cuando se trata de encontrar tratamientos efectivos para COVID-19, el tiempo es esencial. Los cient\u00edficos pasan el 23% de su tiempo buscando y leyendo art\u00edculos. Cada segundo que nuestras herramientas de b\u00fasqueda pueden ahorrarles es m\u00e1s tiempo para hacer descubrimientos en el laboratorio y analizar datos.<\/p>\n
La IA puede hacer m\u00e1s que simplemente ahorrarles tiempo a los cient\u00edficos. El trabajo anterior de nuestro grupo mostr\u00f3 que la IA puede capturar el conocimiento cient\u00edfico latente del texto, haciendo conexiones que los humanos no vieron. All\u00ed demostramos que la IA pod\u00eda sugerir nuevos materiales funcionales de vanguardia a\u00f1os antes de que los humanos los descubrieran. La informaci\u00f3n estuvo ah\u00ed todo el tiempo, pero fue necesario combinar la informaci\u00f3n de cientos de miles de art\u00edculos para encontrarla.<\/p>\n
Ahora estamos aplicando las mismas t\u00e9cnicas al COVID-19, para encontrar medicamentos existentes que puedan reutilizarse, v\u00ednculos gen\u00e9ticos que podr\u00edan ayudar a desarrollar una vacuna o reg\u00edmenes de tratamiento efectivos. Tambi\u00e9n estamos comenzando a incorporar nuevas innovaciones, como el uso de estructuras moleculares para ayudar a encontrar qu\u00e9 medicamentos son similares entre s\u00ed, incluidos aquellos que son similares de maneras inesperadas.<\/p>\n
COVIDScholar etiqueta y clasifica alrededor de 250 art\u00edculos de revistas al d\u00eda para ayudar a los investigadores a hacer conexiones que de otro modo podr\u00edan pasar por alto. Cr\u00e9dito: Kevin Cruse y Haoyan Huo, CC BY-ND <\/p>\n
C\u00f3mo hacemos este trabajo<\/p>\n
La parte m\u00e1s importante de nuestro trabajo son los datos. Hemos creado raspadores web que recopilan art\u00edculos nuevos a medida que se publican desde una amplia variedad de fuentes, lo que los pone a disposici\u00f3n en nuestro sitio web dentro de los 15 minutos posteriores a su aparici\u00f3n en l\u00ednea. Tambi\u00e9n limpiamos los datos, corrigiendo errores de formato y comparando el mismo documento de m\u00faltiples fuentes para encontrar la mejor versi\u00f3n. Luego, nuestros algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico se ponen a trabajar en el documento, lo etiquetan con categor\u00edas de temas y marcan el trabajo como importante para el COVID-19.<\/p>\n
Tambi\u00e9n buscamos continuamente expertos en nuevas \u00e1reas. Su entrada y anotaci\u00f3n de datos es lo que nos permite entrenar nuevos modelos de IA.<\/p>\n
Qu\u00e9 sigue<\/p>\n
Hasta ahora, hemos reunido una colecci\u00f3n de m\u00e1s de 60,000 documentos sobre COVID-19, y estamos ampliando la colecci\u00f3n a diario. Tambi\u00e9n creamos herramientas de b\u00fasqueda que agrupan la investigaci\u00f3n en categor\u00edas, sugieren investigaciones relacionadas y permiten a los usuarios encontrar art\u00edculos que conectan diferentes conceptos, como art\u00edculos que conectan un medicamento espec\u00edfico 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 b\u00fasqueda en modelos cuantitativos para estudiar temas como las interacciones de prote\u00ednas. Tambi\u00e9n estamos comenzando a buscar en la literatura anterior para encontrar gemas ocultas.<\/p>\n
Esperamos que muy pronto, los investigadores que usan COVIDScholar comiencen a identificar relaciones que quiz\u00e1s nunca hubieran imaginado, acerc\u00e1ndonos a los tratamientos y un remedio para el COVID-19. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
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Este art\u00edculo se vuelve a publicar de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el art\u00edculo original. <\/p>\n
Cita<\/strong>: La herramienta de inteligencia artificial busca miles de art\u00edculos cient\u00edficos 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 est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" COVIDScholar es un motor de b\u00fasqueda con algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico bajo el cap\u00f3. Cr\u00e9dito: captura de pantalla de The Conversation La comunidad cient\u00edfica 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 investigaci\u00f3n emergente es asombroso. Todos los … Continuar leyendo \u00abLa herramienta de IA busca en miles de art\u00edculos cient\u00edficos para guiar a los investigadores a los conocimientos sobre el coronavirus\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-27263","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27263","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=27263"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27263\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=27263"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=27263"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=27263"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}