AI Ready en Equitable Atlas voor diabetesinzichten (AI-READI)

Het Artificial Intelligence Ready and Equitable Atlas for Diabetes Insights (AI-READI)-project streeft naar het creëren van een vlaggenschip van ethisch verantwoorde dataset om toekomstige generaties van onderzoek naar kunstmatige intelligentie/machine learning (AI/ML) in staat te stellen kritische inzichten te verschaffen in diabetes mellitus type 2 (T2DM), inclusief salutogene routes om weer gezond te worden. Het vermogen om het beloop van complexe, multi-orgaanziekten zoals T2DM te begrijpen en te beïnvloeden, werd beperkt door een gebrek aan goed ontworpen, hoogwaardige, grote en inclusieve multimodale datasets. Het AI-READI-onderzoeksteam zal ernaar streven een transversale dataset van 4.000 mensen en longitudinale gegevens van 10% van het studiecohort in de VS te verzamelen. Het studiecohort zal worden uitgebalanceerd voor zelfgerapporteerd ras/etniciteit, geslacht en diabetesziektestadium. De gegevensverzameling zal specifiek worden ontworpen om stroomafwaartse pseudo-tijd-multiple analyse mogelijk te maken, een benadering die wordt gebruikt om ziektetrajecten te voorspellen door het verzamelen en leren van complexe, multimodale gegevens van deelnemers met verschillende ziekte-ernst (normaal tot insulineafhankelijke T2DM). De langetermijndoelstelling van dit project is het ontwikkelen van een fundamentele dataset in T2DM, agnostisch voor bestaande classificatiecriteria of vooroordelen, die kan worden gebruikt om een ​​temporele atlas te reconstrueren van T2DM-ontwikkeling en omkering naar gezondheid (d.w.z. salutogenese). Zes interdisciplinaire projectmodules waarbij teams uit acht instellingen betrokken zijn, zullen samenwerken om deze vlaggenschipdataset te ontwikkelen. Gegevens worden geoptimaliseerd voor downstream AI/ML-onderzoek en openbaar gemaakt. Dit project zal ook een routekaart creëren voor ethisch en rechtvaardig onderzoek dat zich richt op de diversiteit van de onderzoeksdeelnemers en het personeel dat betrokken is in alle stadia van het onderzoeksproces (onderzoeksontwerp en gegevensverzameling, curatie, analyse en delen en samenwerking).