Ilman Shazhaev, spoluzakladatel a CEO Acoustery – rozhovor

Ilman Shazhaev je spoluzakladatel a CEO Acoustery, společnosti zdravotnických technologií, která vyvíjí technologii umělé inteligence pro časnou detekci respiračních onemocnění.

Co vás původně přitáhlo k počítačovým vědám a inženýrství?

Dnes je k dispozici více dat než kdykoli předtím a technologie umělé inteligence, která je velmi závislá na datech, udělala obrovský pokrok v posledních letech. Právě proto je výzkum v tomto oboru tak zajímavý.

V současné době se zaměřuji na projekty Big Data. Během COVID-19 jsem spoluzaložil Acoustery: plně automatizované řešení umělé inteligence pro monitorování zdraví na základě analýzy hlasu, kašle a dechu.

Dalším krokem bylo spojit výzkum zdravotnictví a herní průmysl. Proč? Herní průmysl generuje jedinečné množství dat; navíc jsou hráči ochotni sdílet svá data a přispívat k vědeckému pokroku. Současně je počet probíhajících klinických studií nízký, pokrok je pomalý a herní průmysl umožňuje mnohem dynamičtější zpracování dat.

Můžete nám říci více o vzniku Acoustery?

Jako jsem již zmínil, Acoustery bylo založeno během pandemie. I když byly v roce 2020 obchodní příležitosti relativně omezené, jsem byl v Dubaji, jedné z mála lokalit, kde mohl projekt fungovat bez příliš přísných omezení.

Můj spoluzakladatel Dr. Dmitrij Mikhajlov, profesor na Singapurské národní univerzitě, a já jsme se pustili do nové výzvy: časná detekce COVID-19. V té době Spojené arabské emiráty intenzivně zkoumaly technologie pro časnou diagnózu a široce podporovaly projekty umělé inteligence.

Díky tomu jsme získali přístup k jedné z nejlepších testovacích zařízení ve Spojených arabských emirátech: vojenské nemocnici Šejka Zájeda, kde jsme měli data od stovek pacientů s COVID-19 pro výcvik našeho motoru umělé inteligence.

V další fázi testy ukázaly, že naše technologie je velmi přesná a má velký potenciál. Výzkumníci zveřejnili své výsledky v předních časopisech v Japonsku a USA a naše testovací metoda byla použita v několika asijských zemích během pandemie jako nouzový nástroj.

Po skončení COVID-19 jsme se zaměřili na detekci astmatu pomocí stejného přístupu. Univerzita Šarja, která je v současné době lídrem ve výzkumu ve Spojených arabských emirátech, schválila tyto testy.

Jak přesná je tato soustava pro COVID-19 ve srovnání s PCR, LFT a testy protilátek?

Pozitivní prediktivní hodnota Acoustery v kontextu komunitního screeningu COVID-19 je relativně vysoká (81 %) ve srovnání s Xpert MTB/RIF, novým testem, který revolucionalizuje detekci a kontrolu tuberkulózy tím, že přispívá k rychlé diagnostice onemocnění (61 %) a PCR testy z krku (71 %).

Naše zjištění ukázala, že software vyvinutý Acoustery lze použít jako primární nelaboratorní screeningový nástroj pro detekci případů COVID-19 a směrování pacientů do laboratoří pro PCR testy.

Můžete nám říci více o strojovém učení, které se používá k výcviku umělé inteligence?

Předpokládali jsme, že pro získání přesné detekční míry COVID-19 můžeme vyškolit konvoluční a rekurentní sítě, aby diagnostikovaly onemocnění analýzou spektrogramů kašle a dechu pacientů. Spektrogram je způsob vizuální reprezentace síly signálu na různých frekvencích. Číslo lékařských studií ukázalo významné rozdíly mezi kašlem pacientů, kteří měli COVID, a těmi, kteří jej neměli, takže jsme vyškolili náš motor umělé inteligence, aby rozpoznal tyto rozdíly.

Vývoj Acoustery lze použít k diagnostice Alzheimerovy choroby, která je obecně považována za neurologické onemocnění. Jak přesně to funguje?

Naše studie zkoumá, jak mohou být měření řeči spojena s jazykovými profily u účastníků s Alzheimerovou chorobou (AD) a jak tyto profily mohou odlišit AD od změn spojených se stárnutím. K tomu naše umělé inteligence analyzuje jednoduché věty vyslovené staršími dospělými s a bez AD, od procenta a počtu přestávek v řeči po chvění (amplitudový perturbační kvocient) a poměr šumu k harmonickým frekvencím. Přesnost této analýzy dosahuje 90 %.

Později jsme použili stejný přístup v Farcana Labs – projektu zaměřeném na sběr velkých dat generovaných hráči pro výzkum progrese onemocnění, zejména duševních poruch.

Jaká další onemocnění lze diagnostikovat pomocí této metody?

Astmatický záchvat je našim hlavním cílem nyní. Tuberkulóza je další oblastí zájmu, stejně jako chronické obstrukční plicní onemocnění (COPD), plicní fibróza, pneumonie a plicní rakovina.

Jak velké jsou trénovací datové sady pro tyto použití?

Máme tisíce nahrávek kašle v naší databázi, které jsme shromáždili během posledních čtyř let.

Jaký je váš výhled do budoucnosti lékařské diagnostiky obecně?

Data shromážděná z osobních zařízení budou hrát významnou roli v diagnostice onemocnění v raném stádiu a prevenci pandemií. I naše mobilní telefony mají několik senzorů: mikrofon je pouze jeden z nich. Akcelerometry, které mohou analyzovat motorické dovednosti a detekovat řadu onemocnění, jsou další.

Although tyto technologie by neměly být jediným zdrojem pro diagnostiku, mohou významně pomoci předpovídat a předcházet šíření vysoce nakažlivých respiračních onemocnění — a následně novým pandemiím. Acoustery lze také použít v rozvojových zemích, kde je přístup k PCR testům omezen.

Zdá se, že máte několik projektů v běhu; jaké jsou některé další zajímavé použití, které vidíte pro umělou inteligenci?

Prostor umělé inteligence je jedinečný. Jako výzkumníci umělé inteligence se zaměřujeme na oblasti, které generují velká data, která jsou nezbytná pro jakýkoli výzkum umělé inteligence. Potřebujeme mnoho pacientů, aby jsme mohli sestavit kvalitní datové sady, takže máme několik výzkumných projektů, které běží paralelně, a zkoumáme několik obchodních vertikál.

Vidíme herní průmysl jako oblast, kde je generováno obrovské množství dat. Dnes lidé hrají mnoho videoher, což je cenný zdroj dat pro výzkum zdravotnictví. Sběr dat z osobních zařízení a nositelných zařízení je další vektor s významným potenciálem.

Obecně je zajímavé zkoumat tuto technologii nyní a věřím, že má ještě více potenciálu, který lze využít v dalších odvětvích.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Acoustery.