C3.ai anuncia ganhadores do COVID-19 Grand Challenge - DINO
REDWOOD CITY, Califórnia 8/12/2020 –
Combined Diagnostics – Modeling Population Heterogeneity and Personalized COVID Diagnostics. Prediz o status de susceptibilidade e de infecção dos indivíduos e a probabilidade de ter COVID-19. A equipe aplicou o método de Expectativa-maximização estocástica Bayesiana para dados demográficos, características de saúde individual e dados geográficos e comportamentais para fornecer estimativas personalizadas para cada status de susceptibilidade e de infecção. (Freddy Bunbury – Carnegie Institution for Science, Nina Miolane – University of California, Santa Barbara e Claire Donnat – University of Chicago)
"Qualquer voltaànormalidade confia na determinação precisa de quem pode ter a COVID-19. Os dados demográficos, as características de saúde individual e os dados geográficos e comportamentais alteram consideravelmente o risco de alguém pegar, sofrer de e disseminar o vírus", disse Freddy Bunbury, pesquisador pós-doutorando do Carnegie Institution of Science. "Sabendo disso, desenvolvemos um modelo de aprendizagem de máquina que é reativo, granular e, até, personalizado para ajudar indivíduos e, por extensão, a sociedade, a computar com maior precisão a probabilidade de ter COVID-19. Ao combinar de forma inteligente essas fontes de dados díspares, visamos capturar de forma mais robusta a probabilidade individual das pessoas de pegarem e disseminarem a doença, reduzir resultados de teste falsos e informar os modelos de transmissão da doença."
"Este projeto tem grande potencial para causar um impacto imediato na pandemia com sua abordagem para gerar resultados significativos dos testes da COVID", disse Thomas M. Siebel, diretor executivo da C3.ai. "Esta é uma oportunidade sem precedentes para aplicar tomada de decisão informada com base em dados para possibilitar que a vida diária e operações comerciais continuem, ao mesmo tempo em que gerencia os riscos de saúde de maneira efetiva."
Prêmio dos segundos lugares – US$ 25.000 cada
DeepOutbreak: Framework for Forecasting Dynamics of COVID-19 and Co-Evolving Diseases. Modela o progresso da COVID-19 e doenças coevolutivas semelhantesàinfluenza sintomaticamente semelhantes, bem como taxas de hospitalização e de mortalidade. Desenvolvido para otimizar a implantação dos cuidados de saúde, o que é especialmente importante com o ressurgimento das hospitalizações e aumentando a doença dos trabalhadores de cuidados com a saúde. (Alexander Rodriguez, Nikhil Muralidhar, Bijaya Adhikari, Naren Ramakrishnan e B. Aditya Prakash – E.U.A.)
Assessing Conservation Level of Therapeutic and Vaccine Targets of COVID-19. Prediz a eficiência de vacinas e terapêutica por sequência de genoma e prioriza tratamentos relevantes para informar o desenvolvimento de drogas e vacina. (Yuanfang Guan e Manqi Zhou – E.U.A.)
Prêmio dos terceiros lugares – US$ 12.500 cada
Analysis of COVID-19 Policies' Impact on the Population and the Economy. Calcula o impacto das políticas governamentais sobre taxas de infecção da COVID-19, preços dos estoques e a mobilidade da população para informar os governos sobre como a política afeta as pessoas e a economia. (Niti Wattanasirichaigoon, Napat Ratanakul e Apiwat Jaroonpol – EUA, Cingapura e Japão)
COVIDProf: An Intelligent Q&A Chatbot Tuned to Deliver Scientific Research and Data Related to COVID-19 in Natural Language. Faz com que encontrar e entender dados e pesquisas científicas da COVID-19 relevantes seja mais fácil para a pessoa comum através de um chatbot inteligente de perguntas e respostas. (Varsha Rao e Joy Yeh – Cingapura e Japão)
Structural Modeling of COVID Spread in Relation to Human Mobility. Modela os relacionamentos causais entre os indicadores de mobilidade humana (viagens, distância viajada, ficar em casa e distanciamento social) e a disseminação da COVID-19 para informar como os legisladores devem tomar medidas. (Rezwana Rafiq, Tanjeeb Ahmed e Md Yusuf Sarwar Uddin – E.U.A.)
The Center on Stochastic Modeling, Optimization, and Statistics (COSMOS) COVID-19 Ferramenta online para reabrir comunidades que possibilita aos legisladores estudarem cenários hipotéticos para informar o planejamento e protegerem indivíduos de alto risco. (Victoria Chen, Yuan Zhou, Nilabh Ohol, Alireza Fallahi e Amith Viswanatha – E.U.A.)