Привет, друзья!
На связи Ира Евдокимова. В последнее время не получалось много писать тут, потому что я и часть нашей команды были вовлечены в организацию хакатона Hackaging, посвященного ИИ-агентам и долголетию. Хакатон закончился в субботу, рассказываю, что там было
Когда я познакомилась с Витой Степановой и узнала, что она готовит международный хакатон по ИИ-агентам и долголетию, то, конечно сразу же влезла со своим предложением — сделать трек по female longevity.
Вита сказала, что если мне хочется, то можно этим и заняться) Так мы с командой пустились в поиски спонсора челленджей, доменных экспертов в теме старения яичников и ИИ, а потом уже как партнер (у нас есть международная ветка Femtech Real Money Talks) стали помогать команде со всей организацией целиком
Всего в хакатоне было 10 челленджей, 3 из которых были посвящены female longevity:
— Инструмент для предсказания симптомов менопаузы с использованием биомаркеров
— Количественная оценка стоимости для экономики замедления старения яичников (т.н. отложенной менопаузы)
— Инструмент, который поможет исследователям и разработчикам в сфере female longevity
Хочу поделиться результатами хакатона:
1. Нам удалось привлечь 2 спонсоров для этого хакатона: Athena DAO (поддерживает фундаментальные исследования женского здоровья) предоставила 3 приза по $3000, а LifeAhead (стартап развивает предиктивную модель менопаузы) — $2500
2. Мы получили более 900 заявок на хакатон, 55 команд загрузили свое решение и из них 12 (!!!) были в сфере female longevity
3. Менторами стали: Rebecca Aghomon из Athena DAO, Nich Gentry из LifeAhead, Дима Сергеев, который лидирует ML-команду в OURA и Алина Акбашева — психиатр, ученая и авторка Femtech Force
4. Грустная новость заключается в том, что есть очень мало открытых дата-сетов, которые бы помогли участникам. Например, чтобы купить доступ к UK Biobank, нужно отправить сложную заявку за несколько месяцев
Победители female longevity челленджей:
💸 Команда BioForsee создала платформу MenoBalance, которая объединяет данные о гормонах, образе жизни, носимых устройствах и генетике и определяет стадию менопаузы, прогнозирует её наступление и оценивает выраженность симптомов
💸 Команда FightAgingLab создала SWAN Predictor, который объединяет данные дата-сетов NHANES и SWAN для моделирования времени наступления менопаузы и рисков симптомов. На основе биомаркеров крови он прогнозирует уровень АМГ и оценивает возраст менопаузы с доверительным интервалом и вероятность симптомов — приливов, изменений настроения и сна
💸 Команда Optimal Rationalization создала медико-экономическую модель Menopauselater, оценивающую эффект 5-летней отсрочки менопаузы у женщин до и после 45 лет. С помощью ИИ-агента они проанализировали 1 655 метаанализов и выделил 584 показателя рисков. И на основе 8 ключевых рисков рассчитаны изменения в заболеваемости и прямые и косвенные расходы, масштабированные на годовую и общую популяции
💸 А команда Jug Jug Jeeyo создала AegisCycle — AI-ассистента для продления репродуктивного здоровья. Он анализирует данные менструальных трекеров, носимых устройств и лабораторных тестов, чтобы выявлять ранние риски СПКЯ и эндометриоза, предлагать рекомендации и формировать отчёт для врача при тревожных сигналах
❤️ Горжусь всей командой хакатона и хочу поблагодарить за участие Соню Абросимову, Сашу Шляхову, Аню Аббакумову, Алину Акбашеву, Настю Демину, Дашу Медведеву, а также своих коллег Машу Фомину и Олю Пучкову