イルマン・シャザエフ、アコーステリーの共同創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

イルマン・シャザエフは、アコーステリーの共同創設者兼CEOです。アコーステリーは、呼吸器疾患の早期認識のためのAI技術を開発するヘルスケアテクノロジー企業です。

コンピューターサイエンスとエンジニアリングに最初に惹かれたのは何ですか?

今日利用可能なデータの量は以前よりも多く、データに依存するAI技術は過去数年で大きな進歩を遂げてきました。この分野での研究は非常に興奮するものです。

現在、私はビッグデータプロジェクトに焦点を当てています。COVID-19の間に、アコーステリーを共同創設しました。アコーステリーは、声、咳、呼吸の分析に基づいて健康状態を監視するための完全に自動化されたAI駆動ソリューションです。

次のステップは、健康研究とゲームを組み合わせることでした。なぜなら、この業界ではユニークなデータが生成され、ゲーマーはデータを共有し、科学的進歩に貢献するための早期採用者だからです。また、進行中の臨床試験は少なく、進歩は遅いですが、ゲーム業界ではよりダイナミックなデータ処理が可能です。

アコーステリーの創設ストーリーについて詳しくお話しください。

前述したように、アコーステリーはパンデミックの間に創設されました。2020年のビジネス機会は比較的限られていましたが、私はドバイに滞在していました。ドバイは、プロジェクトを非常に厳格な制限なしで運営できる数少ない場所の1つでした。

私の共同創設者であるドミトリー・ミハイロフ博士（シンガポール国立大学教授）と私は、新しい挑戦に取り組みました。COVID-19の早期段階での検出でした。当時、UAEは早期診断技術を積極的に探索しており、AIプロジェクトを大規模に支援していました。

その結果、私たちはUAEの最も優れたテスト施設の1つであるシェイク・ザイード軍事病院にアクセスでき、そこでは数百人のCOVID-19患者からのデータを使用して私たちのAIエンジンをトレーニングすることができました。

次のステージでは、テスト結果は私たちの技術が非常に正確で、大きな潜在性を持っていることを示しました。研究者は、日本と米国のトップレベルのジャーナルに結果を発表し、私たちのテスト方法はアジアのいくつかの国でパンデミック時の緊急ツールとして使用されました。

COVID-19が終わった後、私たちは同じアプローチを使用して、喘息を検出することに焦点を当てました。シャージャ大学（現在、UAEの研究を牽引している）は、これらのテストを承認しました。

COVID-19の場合、このシステムはPCR、LFT、抗体テストと比較してどのくらい正確ですか?

コミュニティ全体でのCOVID-19のスクリーニングにおけるアコーステリーの陽性予測値は比較的高い（81%）です。これは、結核の検出と管理を革命的にする新しいテストであるXpert MTB/RIF（61%）やPCR咽頭スワブ（71%）と比較して高い値です。

私たちの研究結果は、アコーステリーによって開発されたソフトウェアが、COVID-19のケースを検出して患者をPCR検査のための研究室にルーティングするための主要な非研究室スクリーニングツールとして使用できることを示しています。

AIをトレーニングするために使用される機械学習についてさらに詳しくお話しください。

私たちは、COVID-19の正確な検出率を得るために、咳と呼吸のスペクトログラムを分析することで、畳み込みネットワークと再帰ネットワークをトレーニングできるという仮定を行いました。スペクトログラムは、さまざまな周波数での信号の強度を視覚的に表現する方法です。いくつかの医療研究は、COVID-19を患っている患者と患っていない患者との間で咳の違いが大きいことを示しており、私たちのAIエンジンはこれらの違いを認識するようにトレーニングされています。

アコーステリーの開発は、一般的に神経系疾患と認識されているアルツハイマー病の診断にも使用できます。どうやって機能するのですか?

私たちの研究では、アルツハイマー病（AD）患者の言語プロファイルとの関連性と、正常な老化の変化とADを区別する可能性について調査しています。私たちのAIは、声のブレーキの割合や数、シマー（振幅変動係数）やノイズと調和波の比率など、老年者が発声する単純な文章を分析します。この分析の精度は90%に達します。

その後、私たちは同じアプローチを使用して、Farcana Labsというベンチャーを立ち上げました。Farcana Labsは、病気の進行、特に精神疾患について研究するために、ゲーマーによって生成されるビッグデータを収集することに焦点を当てています。

この方法で診断できる他の疾患は何ですか?

現在、私たちの主な焦点は喘息です。結核、慢性閉塞性肺疾患（COPD）、肺線維症、肺炎、肺癌も注目しています。

これらのユースケースのトレーニングデータセットはどのくらい大きいですか?

私たちのデータベースには、過去4年間で収集された数千の咳の録音があります。

医療診断の将来についてはどう考えますか?

パーソナルデバイスによって収集されたデータは、疾患を早期に診断し、パンデミックを防ぐ上で重要な役割を果たすことになります。私たちの携帯電話にはマイクを含む複数のセンサーがあります。加速度計は運動能力を分析し、多くの疾患を検出することができます。

これらの技術は診断の唯一の情報源となるべきではありませんが、感染力の強い呼吸器疾患の予測と予防、そして新しいパンデミックの防止に大きな助けとなります。アコーステリーは、PCR検査にアクセスが限られている開発途上国でも使用できます。

あなたには複数のプロジェクトがあります。AIの他の興奮するユースケースについて教えてください。

AIの分野はユニークです。AI研究者として、私たちはビッグデータを生成するニッチに焦点を当てています。質の高いデータセットをコンパイルするには多くの患者が必要です。したがって、私たちは並行して複数の研究を行っており、複数のビジネス分野を探索しています。

私たちは、ゲームをデータの豊富な分野として見ています。今日、多くの人がビデオゲームをプレイしており、これは健康研究のための貴重なデータソースです。パーソナルデバイスやウェアラブルからのデータの収集も大きな潜在性を持っています。

全体として、私たちはこのテクノロジーを今探索していることについて興奮しています。私は、これにはまだ他の分野で活用できる多くの潜在性があると信じています。

素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者はアコーステリーを訪問してください。