En los últimos meses estamos viendo constantemente noticias sobre las vacunas contra la COVID-19. El machine learning ha sido clave en la creación y desarrollo de una de ellas, la de Janssen. En concreto, tal y como publicó recientemente MIT News, un modelo de machine learning desarrollado en colaboración entre Janssen e investigadores/as de datos del MIT ha tenido un papel fundamental en el proceso de ensayos clínicos de la vacuna de Johnson & Johnson.
Al empezar a investigar para crear una vacuna, personas científicas de Janssen Research & Development comenzaron a trabajar con personas investigadoras de MIT usando Inteligencia Artificial (IA) para orientar la investigación de la compañía. Tal y como explica Najat Khan, directiva principal de ciencia de los datos y dirigente global de estrategia y operaciones para Janssen Research & Development, esta tecnología ha sido fundamental en su contribución a acabar con la COVID-19: “En el caso de Covid-19, estas herramientas eran aún más importantes porque nuestros conocimientos eran bastante limitados. No había ninguna hipótesis en ese momento. Estábamos desarrollando una comprensión imparcial de la enfermedad basada en datos del mundo real utilizando sofisticados algoritmos de IA/ML”.
A través de esta colaboración desarrollaron el modelo DELPHI para predecir la progresión del virus, el estado de infección y de mortalidad. Gracias a las predicciones que aporta este modelo, el equipo pudo aumentar la efectividad de los ensayos clínicos, ya que les posibilitaba escoger sitios en los que la transmisión era muy alta. Además, DELPHI se desarrolló con el objetivo de atender a la diversidad en cuanto a factores biológicos de riesgo, demografía, y muchas otras características. De esta manera, lograron uno de los ensayos clínicos de COVID-19 más diversos. En abril, el equipo recibió el Innovative Applications in Analytics Award del Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS) por su trabajo de gran impacto.
PhD de la Universidad de Wisconsin-Madison