Ilman Shazhaev, Acoustery’nin Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

Ilman Shazhaev, sağlık teknolojileri şirketlerinden biri olan Acoustery’nin Kurucu Ortağı ve CEO’sudur. Acoustery, solunum hastalıklarının erken tanınması için AI teknolojisini geliştirmektedir.

İlk olarak bilgisayar bilimi ve mühendisliğine ilgi duymaya ne sebep oldu?

Bugün mevcut olan veri miktarı daha önce hiç olmadığı kadar fazla ve AI teknolojisi — ki bu çok veri bağımlı — son birkaç yılda büyük ilerleme kaydetti. Bu nedenle bu alanda araştırma yapmak çok heyecan verici.

Şu anda, Büyük Veri projelerine odaklanıyorum. COVID-19 sırasında, ses, öksürük ve nefes analizi temelinde sağlık izleme için tamamen otomatik bir AI güçlendirilmiş çözüm olan Acoustery’yi kurucu ortaklarından biri olarak görev yaptım.

Sonraki adım, sağlık araştırmaları ile oyun sektörünü birleştirmek oldu. Neden? Bu endüstrinin ürettiği veri miktarı benzersiz; ayrıca oyuncular, verilerini paylaşmaya ve bilimsel ilerlemeye katkıda bulunmaya hazır erken benimseyiciler. Aynı zamanda, devam eden klinik çalışmaların sayısı düşük, ilerleme yavaş ve oyun sektörü çok daha dinamik veri işleme olanakları sunuyor.

Acoustery’nin köken hikayesini biraz daha açıklar mısınız?

Önce de bahsettiğim gibi, Acoustery pandemi sırasında kuruldu. 2020’de iş fırsatları nispeten sınırlı olmasına rağmen, ben Dubai’de kalıyordum, burada bir proje çok严格 olmayan sınırlamalar olmadan işletilebiliyordu.

Kurucu ortaklarım Dr. Dmitry Mikhaylov, Singapur Ulusal Üniversitesi’nden bir profesör ve ben, yeni bir zorluğun peşinden gittik: COVID-19’un erken safha tanısı. O zaman, BAE, erken tanı teknolojilerini büyük ölçüde keşfediyor ve AI projelerine大量 destek veriyordu.

Bunun sayesinde, BAE’deki en iyi test tesislerinden biri olan Şeyh Zayed Askeri Hastanesi’ne erişimimiz oldu, burada yüzlerce COVID-19 hastasından alınan veriyle AI motorumuzu eğitebildik.

Sonraki aşamada, testler bizim teknolojinin çok doğru ve büyük potansiyeli olduğunu gösterdi. Araştırmacılar, sonuçlarını Japonya ve ABD’deki üst düzey dergilerde yayınladılar ve test yöntemimiz, Asya’daki beberapa ülkede pandemi sırasında acil bir araç olarak kullanıldı.

COVID-19 bittikten sonra, aynı yaklaşımı kullanarak astım tanısı üzerinde odaklandık. Şu an UAE’de araştırma lideri olan Şarika Üniversitesi, bu testleri onayladı.

COVID-19 için bu sistem, PCR, LFT ve antikor testlerine kıyasla ne kadar doğru?

Toplumsal çapta COVID-19 taraması bağlamında Acoustery’nin pozitif öngörme değeri nispeten yüksektir (81%) ve Xpert MTB/RIF, bir dizi yeni testi devrimleştirerek hastalığın hızlı tanısına katkıda bulunarak tüberküloz tanısını ve kontrolünü devrimleştiriyor (61%) ve PCR boğaz sürüntüleri (71%) ile karşılaştırıldığında.

Buluntularımız, Acoustery tarafından geliştirilen yazılımın COVID-19 vakalarını tespit etmek ve hastaları laboratuvar testleri için yönlendirmek için birincil olmayan laboratuvar tarama aracı olarak kullanılabileceğini gösterdi.

Bu AI’yi eğitmek için kullanılan makine öğreniminden biraz daha bahseder misiniz?

COVID-19’u doğru bir şekilde tespit edebilmek için, hasta öksürük ve nefeslerinin spektrogramlarını analiz ederek konvolüsyonel ve tekrar eden ağları eğitebileceğimizi varsaydık. Bir spektrogram, çeşitli frekanslarda sinyal gücünün görsel bir şekilde temsil edilmesidir. Bir dizi tıbbi çalışma, COVID-19’u olan ve olmayan hastaların öksürüğü arasında önemli farklılıklar olduğunu gösterdi, bu nedenle AI motorumuzu bu farklılıkları tanımaya eğittik.

Acoustery’nin gelişmeleri, genellikle nörolojik bir bozukluk olarak algılanan Alzheimer hastalığını teşhis etmek için kullanılabilir. Nasıl çalışıyor?

Çalışmamız, konuşma ölçütlerinin Alzheimer hastalığı (AD) olan ve olmayan yaşlı yetişkinlerin dil profilleriyle nasıl ilişkili olabileceğini ve bu profillerin AD’yi normal yaşlanmayla ilgili değişikliklerden ayırt edilip edilemeyeceğini araştırıyor. Bunu başarmak için, AI’miz yaşlı yetişkinlerin ve AD’si olanların söylediği basit cümleleri analiz ediyor, ses kesilmelerinin yüzdesinden ve sayısından, shimmer (amplitüd pertürbasyon katsayısı) ve gürültü-harmonik oranına kadar. Bu analizin doğruluğu %90’a ulaşıyor.

Daha sonra, aynı yaklaşımı Farcana Labs‘te kullandık — bir girişimdir ve hastalığın ilerlemesini, özellikle zihinsel bozukluklarla ilgili olarak, oyunculardan gelen Büyük Verileri toplamak için odaklanmaktadır.

Bu yöntem kullanılarak teşhis edilebilecek diğer hastalıklar nelerdir?

Asthma şu anda bizim öncelikli odak noktamız. Tüberküloz, kronik obstrüktif akciğer hastalığı (KOAH), pulmoner fibroz, pnömoni ve akciğer kanseri de diğer odak noktalarımız.

Bu kullanım örnekleri için eğitim veri kümeleri ne kadar büyük?

Veritabanımızda son dört yıl içinde toplanan binlerce öksürük kaydı bulunuyor.

Tıbbi teşhisin geleceği hakkında vizyonunuz nedir?

Kişisel cihazlar tarafından toplanan veriler, hastalıkların erken safhada teşhis edilmesinde ve salgınların önlenmesinde önemli bir rol oynayacak. Hatta cep telefonlarımızda bile birden fazla sensör var: mikrofon sadece bunlardan biri. Hareket becerilerini analiz eden ve birçok hastalığı tespit eden ivme ölçerler bir diğeri.

Bu teknolojilerin tek başına teşhis için tek kaynak olmamasına rağmen, yüksek bulaşıcı solunum hastalıklarının yayılmasını öngörme ve önleme konusunda ve dolayısıyla yeni salgınların ortaya çıkmasını önlemede önemli ölçüde yardımcı olabilir. Acoustery, PCR testlerine erişim sınırlı olan gelişmekte olan ülkelerde de kullanılabilir.

Görünüşe göre birden fazla projeniz var; AI için bazı diğer heyecan verici kullanım örnekleri nelerdir?

AI alanı benzersiz. AI araştırmacıları olarak, büyük veri üreten nişlere odaklanıyoruz, ki bu herhangi bir AI araştırması için gerekli. Kaliteli veri kümeleri derlemek için çok sayıda hasta gerekiyor, bu nedenle birkaç parçada araştırmalara paralel olarak devam ediyoruz ve birkaç iş dikeyini keşfediyoruz.

Oyun sektörünü, büyük miktarda veri üreten bir alan olarak görüyoruz. Bugün insanlar çok fazla video oyunu oynuyor, bu da sağlık araştırmaları için değerli bir veri kaynağıdır. Kişisel cihazlardan ve giyilebilir cihazlardan veri toplamak da önemli bir potansiyele sahip başka bir vektör.

Hepsi bir arada, bu teknolojiyi şimdi keşfetmek heyecan verici ve diğer sektörlerde hala daha fazla potansiyelin harnessed edilmesi gerektiğini düşünüyorum.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Acoustery’yi ziyaret edebilir.