Ilman Shazhaev, Co-Fondatore & CEO di Acoustery – Serie di Interviste

Ilman Shazhaev, è il Co-Fondatore & CEO di Acoustery, un’azienda di tecnologia sanitaria che sviluppa tecnologie di intelligenza artificiale per il riconoscimento precoce delle malattie respiratorie.

Cosa ti ha inizialmente attratto verso l’informatica e l’ingegneria?

La quantità di dati disponibili oggi è più ampia che mai, e la tecnologia di intelligenza artificiale — che è molto dipendente dai dati — ha fatto enormi progressi negli ultimi anni. È per questo che fare ricerca in questo campo è così emozionante.

Al momento, mi sto concentrando su progetti di Big Data. Durante il COVID-19, ho co-fondato Acoustery: una soluzione completamente automatizzata basata sull’intelligenza artificiale per il monitoraggio della salute in base all’analisi della voce, della tosse e del respiro.

Il passo successivo è stato combinare la ricerca sanitaria e i giochi. Perché? La quantità di dati generata da questo settore è unica; inoltre, i giocatori sono i primi a condividere i loro dati e a contribuire al progresso scientifico. Allo stesso tempo, il numero di trial clinici in corso è basso, il progresso è lento e il settore dei giochi consente un trattamento dei dati molto più dinamico.

Potresti spiegare la storia di genesi dietro Acoustery?

​​Come ho menzionato prima, Acoustery è stato avviato durante la pandemia. Anche se le opportunità commerciali nel 2020 erano relativamente limitate, mi trovavo a Dubai, una delle poche località in cui un progetto poteva operare senza limitazioni molto strette.

Il mio co-fondatore, il dottor Dmitry Mikhaylov, professore all’Università Nazionale di Singapore, e io abbiamo iniziato una nuova sfida: la rilevazione precoce del COVID-19. All’epoca, gli Emirati Arabi Uniti stavano esplorando massicciamente le tecnologie di diagnosi precoce e sostenevano ampiamente i progetti di intelligenza artificiale.

Grazie a ciò, abbiamo avuto accesso a una delle migliori strutture di test negli Emirati Arabi Uniti: l’ospedale militare Sheikh Zayed, dove abbiamo avuto dati di centinaia di pazienti con COVID-19 per addestrare il nostro motore di intelligenza artificiale.

Allo stadio successivo, i test hanno mostrato che la nostra tecnologia era molto precisa e aveva un grande potenziale. I ricercatori hanno pubblicato i loro risultati sulle riviste più importanti del Giappone e degli Stati Uniti e il nostro metodo di test è stato utilizzato in diversi paesi asiatici durante le pandemie come strumento di emergenza.

Quando il COVID-19 è finito, ci siamo concentrati sulla rilevazione dell’asma utilizzando lo stesso approccio. L’Università di Sharjah, che attualmente è leader nella ricerca negli Emirati Arabi Uniti, ha approvato questi test.

Quanto è precisa questo sistema rispetto al PCR, al LFT e ai test degli anticorpi per il COVID-19?

Il valore predittivo positivo di Acoustery nel contesto della screening di massa per il COVID-19 è relativamente alto (81%) rispetto a Xpert MTB/RIF, un nuovo test che sta rivoluzionando la rilevazione e il controllo della tubercolosi contribuendo alla diagnosi rapida della malattia (61%) e ai tamponi PCR (71%).

I nostri risultati hanno mostrato che il software sviluppato da Acoustery può essere utilizzato come strumento di screening primario non di laboratorio per rilevare i casi di COVID-19 e indirizzare i pazienti ai laboratori per il test PCR.

Potresti dirci di più sull’apprendimento automatico utilizzato per addestrare l’intelligenza artificiale?

Abbiamo assunto che per ottenere un tasso di rilevamento accurato del COVID-19, potremmo addestrare reti convolutive e ricorrenti per diagnosticare la malattia analizzando gli spettrogrammi della tosse e del respiro dei pazienti. Uno spettrogramma è un modo visivo di rappresentare la forza del segnale a diverse frequenze. Un certo numero di studi medici ha mostrato differenze significative tra la tosse dei pazienti che avevano il COVID e quelli che non l’avevano, quindi abbiamo addestrato il nostro motore di intelligenza artificiale a riconoscere tali differenze.

Gli sviluppi di Acoustery possono essere utilizzati per diagnosticare l’Alzheimer, che è comunemente percepito come un disturbo neurologico. Come funziona esattamente?

Il nostro studio esplora come le misure del linguaggio possono essere collegate ai profili linguistici dei partecipanti con la malattia di Alzheimer (AD) e come questi profili potrebbero distinguere l’AD dai cambiamenti associati all’invecchiamento normale. Per raggiungere questo obiettivo, il nostro sistema di intelligenza artificiale analizza semplici frasi pronunciate da anziani con e senza AD, dalla percentuale e dal numero di interruzioni della voce alla “shimmer” (quotiente di perturbazione dell’ampiezza) e al rapporto tra rumore e armoniche. La precisione di questa analisi raggiunge il 90%.

In seguito, abbiamo utilizzato lo stesso approccio in Farcana Labs – un’impresa focalizzata sulla raccolta di Big Data generata dai giocatori per la ricerca sulla progressione delle malattie, in particolare quelle mentali.

Quali altre malattie possono essere diagnosticate utilizzando questo metodo?

L’asma è la nostra priorità principale al momento. La tubercolosi è un’altra area di interesse, così come la malattia polmonare ostruttiva cronica (BPCO), la fibrosi polmonare, la polmonite e il cancro ai polmoni.

Quanto grandi sono i set di dati di addestramento per questi casi d’uso?

Abbiamo migliaia di registrazioni di tosse nel nostro database raccolte durante gli ultimi quattro anni.

Qual è la tua visione per il futuro della diagnosi medica in generale?

I dati raccolti dai dispositivi personali svolgeranno un ruolo significativo nella diagnosi precoce delle malattie e nella prevenzione delle pandemie. Anche i nostri telefoni cellulari hanno molti sensori: un microfono è solo uno di questi. Gli accelerometri che possono analizzare le abilità motorie e rilevare numerose malattie sono un altro.

Sebbene queste tecnologie non dovrebbero essere l’unica fonte per la diagnosi, possono aiutare notevolmente a prevedere e prevenire la diffusione di malattie respiratorie altamente infettive — e, di conseguenza, nuove pandemie. Acoustery può anche essere utilizzato nei paesi in via di sviluppo dove l’accesso ai test PCR è limitato.

Sembri avere molti progetti in corso; quali sono alcune altre applicazioni emozionanti che vedi per l’intelligenza artificiale?

Lo spazio dell’intelligenza artificiale è unico. Come ricercatori di intelligenza artificiale, ci concentriamo su nicchie che generano grandi quantità di dati, necessari per qualsiasi ricerca di intelligenza artificiale. Abbiamo bisogno di molti pazienti per compilare set di dati di qualità, quindi abbiamo diversi pezzi di ricerca in corso in parallelo e stiamo esplorando diversi settori commerciali.

Vediamo i giochi come un’area in cui viene generata una grande quantità di dati. Oggi, le persone giocano molti videogiochi, che sono una fonte preziosa di dati per la ricerca sanitaria. La raccolta di dati da dispositivi personali e wearable è un’altra area con un grande potenziale.

Tutto sommato, è emozionante esplorare questa tecnologia ora, e credo che abbia ancora molto potenziale da sfruttare in altri settori.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Acoustery.