Ilman Shazhaev, Co-Fondator & CEO al Acoustery – Seria de Interviuri

Ilman Shazhaev, este Co-Fondator & CEO al Acoustery, o companie de tehnologie a sănătății care dezvoltă tehnologie AI pentru recunoașterea timpurie a bolilor respiratorii.

Ce v-a atras inițial către știința calculatoarelor și inginerie?

Cantitatea de date disponibile astăzi este mai extinsă ca niciodată, iar tehnologia AI — care este foarte dependentă de date — a făcut progrese uriașe în ultimii ani. De aceea, efectuarea de cercetări în acest domeniu este atât de interesantă.

În prezent, mă concentrez pe proiecte de Big Data. În timpul COVID-19, am co-fondat Acoustery: o soluție complet automatizată bazată pe AI pentru monitorizarea stării de sănătate pe baza analizei vocii, tusei și respirației.

Următorul pas a fost să combinăm cercetarea medicală și jocurile. De ce? Cantitatea de date generate de această industrie este unică; mai mult, jucătorii sunt adoptatori timpurii dispuși să împărtășească datele lor și să contribuie la progresul științific. În același timp, numărul de studii clinice în desfășurare este scăzut, progresul este lent, iar sectorul jocurilor permite o procesare a datelor mult mai dinamică.

Puteți să ne explicați povestea de origine din spatele Acoustery?

​​​Așa cum am menționat anterior, Acoustery a fost fondată în timpul pandemiei. Chiar dacă oportunitățile de afaceri în 2020 erau relativ limitate, eu eram în Dubai, una dintre puținele locații unde un proiect putea funcționa fără restricții foarte stricte.

Co-fondatorul meu, Dr. Dmitry Mikhaylov, profesor la Universitatea Națională din Singapore, și eu am început o nouă provocare: detectarea la stadiu incipient a COVID-19. La acea vreme, UAE explora în mod masiv tehnologiile de diagnosticare precoce și sprijinea în mare măsură proiectele de inteligență artificială.

Mulțumită acestui fapt, am avut acces la una dintre cele mai bune facilități de testare din UAE: spitalul militar Sheikh Zayed, unde am avut date de la sute de pacienți cu COVID-19 pentru a antrena motorul nostru de inteligență artificială.

La următoarea etapă, testele au arătat că tehnologia noastră era foarte precisă și avea un potențial uriaș. Cercetătorii au publicat rezultatele lor în reviste de top din Japonia și SUA, iar metoda noastră de testare a fost utilizată în mai multe țări asiatice în timpul pandemiei ca instrument de urgență.

Când COVID-19 s-a încheiat, ne-am concentrat pe detectarea astmului utilizând aceeași abordare. Universitatea Sharjah, care conduce în prezent cercetarea din UAE, a aprobat aceste teste.

Cât de precisă este acest sistem comparativ cu PCR, LFT și teste de anticorpi pentru COVID-19?

Valoarea predictivă pozitivă a Acoustery în contextul screeningului comunitar pentru COVID-19 este relativ ridicată (81%) comparativ cu Xpert MTB/RIF, un nou test care revoluționează detectarea și controlul tuberculozei prin contribuția la diagnosticarea rapidă a bolii (61%) și tamponul PCR din gât (71%).

Rezultatele noastre au arătat că software-ul dezvoltat de Acoustery poate fi utilizat ca instrument de screening primar non-laborator pentru a detecta cazurile de COVID-19 și a trimite pacienții către laboratoare pentru testarea PCR.

Puteți să ne spuneți mai multe despre învățarea automată utilizată pentru a antrena inteligența artificială?

Am presupus că, pentru a obține o rată de detectare precisă a COVID-19, am putea antrena rețele convoluționale și recurente pentru a diagnostica boala prin analiza spectrogramelor tusei și respirației pacienților. Un spectrogramă este o modalitate vizuală de reprezentare a puterii semnalului la diverse frecvențe. Un număr de studii medicale au arătat diferențe semnificative între tusele pacienților care aveau COVID și cei care nu aveau, așa că am antrenat motorul nostru de inteligență artificială pentru a recunoaște astfel de diferențe.

Dezvoltările Acoustery pot fi utilizate pentru a diagnostica Alzheimer, care este considerat în general o tulburare neurologică. Cum funcționează exact?

Studiul nostru explorează modul în care măsurătorile vocale pot fi legate de profilurile lingvistice ale participanților cu boala Alzheimer (AD) și modul în care aceste profile pot distinge AD de modificările asociate cu îmbătrânirea normală. Pentru a realiza acest lucru, inteligența noastră artificială analizează propoziții simple pronunțate de adulții mai în vârstă cu și fără AD, de la procentul și numărul de întreruperi vocale până la shimmer (coeficient de perturbație a amplitudinii) și raportul zgomot-harmonici. Precizia acestei analize ajunge la 90%.

Mai târziu, am utilizat aceeași abordare în Farcana Labs – o întreprindere axată pe colectarea de Big Data generate de jucători pentru a cerceta progresia bolilor, în special a tulburărilor mintale.

Care sunt alte boli care pot fi diagnosticate utilizând această metodă?

Astmul este prioritatea noastră cheie în prezent. Tuberculoza este o altă direcție, precum și boala pulmonară obstructivă cronică (BPOC), fibroza pulmonară, pneumonia și cancerul pulmonar.

Cât de mari sunt seturile de date de antrenament pentru aceste cazuri de utilizare?

Avem mii de înregistrări de tuse în baza noastră de date colectate în ultimii patru ani.

Care este viziunea dvs. asupra viitorului diagnosticării medicale în general?

Datele colectate de dispozitivele personale vor juca un rol semnificativ în diagnosticarea bolilor la stadiu incipient și prevenirea pandemiilor. Chiar și telefoanele noastre mobile au multiple senzori: un microfon este doar unul dintre aceștia. Accelerometrele care pot analiza abilitățile motorii și pot detecta numeroase boli sunt altul.

Deși aceste tehnologii nu ar trebui să fie singura sursă pentru diagnosticare, ele pot ajuta semnificativ la predicția și prevenirea răspândirii bolilor respiratorii foarte contagioase — și, în consecință, a noilor pandemii. Acoustery poate fi utilizat și în țările în curs de dezvoltare unde accesul la testele PCR este limitat.

Păreați să aveți multiple proiecte în desfășurare; care sunt alte cazuri de utilizare interesante pe care le vedeți pentru AI?

Spațiul AI este unic. Ca cercetători AI, ne concentrăm pe nișe care generează Big Data, care este necesar pentru orice cercetare AI. Avem nevoie de mulți pacienți pentru a compila seturi de date de calitate, așa că avem câteva piese de cercetare care se desfășoară în paralel și explorăm mai multe verticale de afaceri.

Vedem jocurile ca o zonă în care se generează o cantitate masivă de date. Oamenii joacă multe jocuri video, ceea ce este o sursă valoroasă de date pentru cercetarea medicală. Colectarea de date de la dispozitivele personale și purtabile este un alt vector cu potențial semnificativ.

În general, este interesant să explorăm această tehnologie acum, și cred că are mult mai mult potențial care urmează să fie valorificat în alte sectoare.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Acoustery.