OpenAI Foundation ogłosiła program Data for Public Health, który finansuje tworzenie wysokiej jakości zbiorów danych naukowych mających przyspieszyć postępy AI w medycynie. W pierwszej rundzie przyznała 40 milionów dolarów na zbieranie danych dotyczących innowacyjnych szczepionek przeciwko rakowi na Uniwersytecie North Carolina, a także wspiera konkursy badawcze w projekcie OpenAdmet.
Initjatywa ma również sfinansować ideę Ruxandry Teslo, analityczki polityki badań klinicznych, która zaproponowała kupowanie dokumentów bankrutujących firm biotechnologicznych. Te materiały zawierają zwykle tajne regulacyjne dokumenty, strategie produkcji i dane bezpieczeństwa leków - informacje zwykle niedostępne publicznie. Teslo określiła je mianem "zaginionych archiwów biotech" i twierdzi, że mogą posłużyć do trenowania AI wspierających proces zatwierdzania leków.
Dane to kluczowy problem w stosowaniu AI do biologii i medycyny. Eksperci, tacy jak Morgan Levine, były wiceprzewodniczący ds. obliczeń w Altos Labs, podkreślają, że dostęp do danych to największe wąskie gardło w praktycznym zastosowaniu sztucznej inteligencji w biologii. Bez znacznie większych zbiorów informacji modele AI nie będą w stanie dokonywać przełomowych odkryć w leczeniu chorób.