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Ilman Shazhaev, Acoustery์ ๊ณต๋ ์ฐฝ๋ฆฝ์ ๋ฐ CEO – ์ธํฐ๋ทฐ ์๋ฆฌ์ฆ
Ilman Shazhaev는 Acoustery의 공동 창립자 및 CEO로서, 호흡기 질환의 초기 인식에 대한 AI 기술을 개발하는 헬스 테크 회사입니다.
컴퓨터 과학 및 엔지니어링에 처음 관심을 가지게 된 것은 무엇인가?
오늘날 이용 가능한 데이터의 양은 이전보다 훨씬 더 많으며, 데이터에 의존적인 AI 기술은 최근 몇 년 동안 엄청난 발전을 이루었습니다. 이것이 이 분야에서 연구를 하는 것이 इतन 흥미로운 이유입니다.
현재私は Big Data 프로젝트에 집중하고 있습니다. COVID-19 동안에私は Acoustery를 공동 창립했습니다. 이는 목소리, 기침, 호흡의 분석을 기반으로 한 완전 자동화된 AI 기반의 건강 모니터링 솔루션입니다.
다음 단계는 건강 연구와 게임을 결합하는 것이었습니다. 왜냐하면 이 산업에서 생성되는 데이터의 양은 독특하며, 게이머들은 데이터를 공유하고 과학적 진보에 기여할 준비가 되어 있기 때문입니다.同時에進行중인임상시험의수는적고,진보는느리며,게임산업은훨씬더다이나믹한데이터처리를가능하게합니다.
Acoustery의 창립 배경에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까?
前に언급했듯이, Acoustery는 전염병 동안에 시작되었습니다. 비즈니스 기회는 2020년에 상대적으로 제한적이었지만,私は두바이에서 머물고 있었고,이곳은 매우 엄격한 제한 없이 프로젝트를 운영할 수 있는 몇 안 되는 장소 중 하나였습니다.
私の共同창립자 Dr. Dmitry Mikhaylov는 싱가포르 국립 대학의 교수이며, 우리는 새로운 도전을 시작했습니다. COVID-19의 초기 감지입니다. 당시 UAE는 대규모로 초기 진단 기술을 탐색하고 있으며 AI 프로젝트를 대규모로 지원했습니다.
이로 인해 우리는 UAE에서 최고의 테스트 시설 중 하나인 셰이크 자이드 軍事병원에 접근할 수 있었습니다. 여기서 우리는 수백 명의 COVID-19 환자로부터 데이터를 수집하여 우리의 AI 엔진을 훈련시킬 수 있었습니다.
다음 단계에서는 테스트가 우리의 기술이 매우 정확하고巨大的 잠재력을 가지고 있음을 보여주었습니다. 연구자들은 일본과 미국의 최고 등급 저널에 결과를 발표했으며, 우리의 테스트 방법은 아시아 여러 나라에서 전염병 동안 긴급 도구로서 사용되었습니다.
COVID-19가 끝난 후, 우리는 같은 접근 방식을 사용하여 천식의 감지를 중점적으로 연구했습니다. UAE의 연구를 선도하는 샤르자 대학에서 이러한 테스트를 승인했습니다.
COVID-19의 경우, 이 시스템은 PCR, LFT, 항체 테스트와 비교하여 얼마나 정확합니까?
Acoustery의 양성 예측 값은 지역 사회 전반적인 COVID-19 스크리닝의 맥락에서 상대적으로 높습니다 (81%). 이는 결핵 감지 및 통제를 혁신하는 새로운 테스트인 Xpert MTB/RIF (61%) 및 PCR 목구멍 스왑 (71%)에 비해 높습니다.
우리의 연구 결과는 Acoustery에서 개발된 소프트웨어가 주요 비 실험실 스크리닝 도구로서 COVID-19 사례를 감지하고 환자를 실험실에서 PCR 테스트를 받도록 라우팅하는 데 사용될 수 있음을 보여주었습니다.
AI를 훈련시키기 위한 기계 학습에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까?
우리는 COVID-19의 정확한 감지율을 얻기 위해, 기침과 환자의 호흡의 스펙트로그램을 분석하여 질병을 진단할 수 있는 합성 및 반복 네트워크를 훈련시킬 수 있다고 가정했습니다. 스펙트로그램은 다양한 주파수에서 신호 강度를 시각적으로 표현하는 방법입니다. 여러 의학 연구에서 COVID-19 환자의 기침과 그렇지 않은 환자의 기침 사이에显著한 차이가 있음을 보여주었으므로, 우리는 이러한 차이를 인식할 수 있는 우리의 AI 엔진을 훈련시켰습니다.
Acoustery의 개발은 일반적으로 신경계 질환으로 인식되는 알츠하이머병을 진단하는 데 사용될 수 있습니다. 어떻게 작동합니까?
우리의 연구는 언어 프로필이 알츠하이머병 (AD)와 정상 노화의 변화와 어떻게 구별할 수 있는지에 대해 탐구합니다. 이를 달성하기 위해, 우리의 AI는 노인들이 말하는 단순한 문장을 분석하며, 목소리의 중단 비율과 수, 떨림 (진폭 변동 계수) 및 노이즈-조화 비율을 분석합니다. 이 분석의 정확도는 90%에 달합니다.
나중에 우리는 동일한 접근 방식을 Farcana Labs에서 사용했습니다. 이는 질병 진행, 특히 정신 질환을 연구하기 위해 게이머가 생성한 빅데이터를 수집하는 벤처입니다.
이 방법을 사용하여 진단할 수 있는 다른 질병은 무엇입니까?
천식은 현재 우리의 주요重点입니다. 결핵도 또 다른重点이며, 만성 폐쇄성 폐질환 (COPD), 폐섬유증, 폐렴, 폐암도 포함됩니다.
이러한 사용 사례의 훈련 데이터 세트는 얼마나 큰가요?
우리는 지난 4년 동안 수집한 기침 녹음이 수천 개 있습니다.
의료 진단의 미래에 대한 비전은 무엇입니까?
개인 기기로 수집된 데이터는 질병을 초기 단계에서 진단하고 전염병을 예방하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 심지어 우리의 휴대폰에도 여러 센서가 있습니다. 마이크는 그 중 하나입니다. 운동 능력을 분석하고 수많은 질병을 감지할 수 있는 가속도계도 있습니다.
이러한 기술이 진단의 유일한 출처가 되서는 안되지만,它们可以显著地帮助 예측하고 전염성이 높은 호흡기 질병의 확산을 방지할 수 있으며, 그 결과 새로운 전염병도 방지할 수 있습니다. Acoustery는 또한 PCR 테스트에 접근이 제한된 개발 도상국에서 사용될 수 있습니다.
당신은 여러 프로젝트를 진행하고 있는 것으로 보입니다. AI에 대한 다른 흥미로운 사용 사례는 무엇입니까?
AI 공간은 독특합니다. AI 연구자로서, 우리는 빅데이터를 생성하는 니치에 집중합니다. 이는 모든 AI 연구에 필요한 것입니다. 우리는 높은 품질의 데이터 세트를 컴파일하기 위해 많은 환자를 필요로 하므로, 우리는 여러 연구를 병렬로 진행하고 있으며 여러 비즈니스 수직을 탐색하고 있습니다.
우리는 게임을 데이터의 방대한 양을 생성하는 분야로 본다. 오늘날 사람들은 많은 비디오 게임을 하며, 이는 건강 연구를 위한 귀중한 데이터 소스입니다. 개인 기기 및 웨어러블 장치에서 데이터를 수집하는 것도 잠재력이 큰 또 다른 벡터입니다.
전체적으로, 이 기술을 탐색하는 것이 흥미롭고, 나는 여전히 더 많은 잠재력이 있음을 믿습니다. 다른 분야에서도 활용될 수 있습니다.
멋진 인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Acoustery를 방문할 수 있습니다.
