Искусственный интеллект поможет выбрать нужную информацию из опубликованных статей и исследований

Британская компания-стартап Causaly разрабатывает программное решение для автоматизированного "машинного чтения", позволяющее обработать обширную массу документов по биомедицине и извлечь из нее нужную информацию. Некоторое время назад компания получила для этого инвестиции в размере $1 млн. Разработка решения ведется в партнерстве с фармацевтической компанией Novartis и Гарвардским университетом.

Предполагается, что программное обеспечение Causaly будет перерабатывать миллионы документов, соединять между собой релевантные запросу данные и отвечать на относительно простые вопросы в форме графиков, характеризующих причинно-следственные связи.

Для примера, рассмотрим случай, когда исследователь ищет причины ожирения, связанные с риском рака, он, вероятнее всего, должен "перелопатить" информацию из различных областей и журналов. Вместо этого, алгоритмы семантического поиска Causaly и встроенная в решение аналитика позволяют обеспечить практически мгновенный сбор доказательств такой гипотезы, просмотрев множество документов из сферы фармацевтики, экономики здравоохранения и фармаконадзора.

Программная платформа разработана с целью деконструкции и превращения текста в графики, а также для прогнозирования любых недостающих звеньев в механизмах заболеваний. На сегодняшний день система, по словам разработчиков, уже выделила более 100 млн ассоциаций и соотношений между терминами из опубликованной академической литературы.

По словам основателя Causaly Яниса Киакополуса,

Получение ответа на вопрос, как и почему вещи работают таким образом, лежит в основе всех гипотез и решений. Это именно то, что может помочь сделать наша система.