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

Ilman Shazhaev, Acoustery’nin kurucu ortağı ve CEO’sudur. Acoustery, solunum hastalıklarının erken tanınması için AI teknolojisini geliştiren bir sağlık teknolojisi şirketidir.

Sizleri bilgisayar bilimi ve mühendisliğine ilk olarak什么 çekmiştir?

Bugün mevcut olan veri miktarı daha önce hiç olmadığı kadar fazladır ve AI teknolojisi – ki bu çok veri bağımlısı – son birkaç yılda büyük ilerleme kaydetmiştir. Bu nedenle bu alanda araştırma yapmak çok heyecan verici.

Şu anda büyük veri projeleriyle ilgileniyorum. COVID-19 sırasında Acoustery’yi kurduk: ses, öksürük ve nefes analizi temelinde sağlık durumunuzu izlemek için tamamen otomatik bir AI güçlü çözüm.

Sonraki adım, sağlık araştırmaları ile oyunları birleştirmekti. Neden? Bu endüstrinin ürettiği veri miktarı benzersizdir; ayrıca oyuncular, verilerini paylaşmaya ve bilimsel ilerlemeye katkıda bulunmaya hazır erken benimseyicilerdir. 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 tương đối sınırlı olmasına rağmen, ben Dubai’de kalıyordum ve burada bir proje zonder çok katı sınırlamalar olmadan çalışabilirdi.

Kurucu ortaklarım Dr. Dmitry Mikhaylov, Singapura Ulusal Üniversitesi’nden bir profesör ve ben, yeni bir challenge’ye giriştik: COVID-19’un erken teşhisi. O zaman, BAE, erken tanı teknolojilerini büyük ölçüde keşfediyordu ve AI projelerine geniş destek veriyordu.

Bu sayede, BAE’deki en iyi test tesislerinden birine, Şeyh Zayed Askeri Hastanesi’ne erişimimiz oldu ve burada COVID-19 hastalarından alınan verilere dayanarak AI motorumuzu eğitebildik.

Sonraki aşamada, testler bizim teknolojinin çok doğru ve büyük potansiyele sahip olduğunu gösterdi. Araştırmacılar, sonuçlarını Japonya ve ABD’deki üst düzey dergilerde yayınladılar ve test metodumuz, pandemi sırasında birkaç Asya ülkesinde acil bir araç olarak kullanıldı.

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

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

Acoustery’nin toplu COVID-19 taraması bağlamındaki pozitif öngörme değeri (81%) Xpert MTB/RIF’ye (61%) ve PCR boğaz sürüntüleri testine (71%) göre tương đối yüksektir.

Buluntularımız, Acoustery tarafından geliştirilen yazılımın, laboratuvar testi için hastaları yönlendirmek amacıyla birincil non-laboratuvar tarama aracı olarak COVID-19 vakalarını tespit etmek için kullanılabileceğini gösterdi.

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

COVID-19’u doğru bir şekilde teşhis edebilmek için, hasta öksürük ve nefeslerinin spektrogramlarını analiz ederek konvolüsyonel ve tekrar eden ağları eğitebileceğimizi varsaydık. Bir spektrogram, sinyal gücünü çeşitli frekanslarda görsel olarak temsil eder. Birçok tıbbi çalışma, COVID-19’u olan ve olmayan hastaların öksürüğünde önemli farklılıklar gösterdi, bu nedenle AI motorumuzu bu farklılıkları tanımaya eğittik.

Acoustery’nin geliştirmeleri, genellikle nörolojik bir bozukluk olarak algılanan Alzheimer hastalığını teşhis etmek için nasıl kullanılır?

Çalışmamız, konuşma ölçümlerinin Alzheimer hastalığı (AD) olan ve olmayan kişilerdeki dil profilleriyle nasıl ilişkili olabileceğini ve bu profillerin AD’yi normal yaşlanmayla ilişkili değişikliklerden ayırt edebileceğini araştırıyor. Bunu gerçekleştirmek için, AI’miz yaşlı yetişkinlerin basit cümlelerini analiz ediyor, ses kesilmelerinin yüzdesinden ve sayısından, shimmer (genlik pertürbasyon katsayısı) ve gürültü-harmonik oranına kadar. Bu analizin doğruluğu %90’a ulaşıyor.

Daha sonra, aynı yaklaşımı Farcana Labs’ta kullandık – hastalığın ilerlemesini, özellikle de mental bozuklukları araştırmak için oyunculardan büyük veri toplamakla ilgili bir girişimdir.

Bu yöntem hangi diğer hastalıkları teşhis edebilir?

Şu anda öncelikli olarak astım üzerinde çalışıyoruz. Tüberküloz, kronik obstrüktif akciğer hastalığı (KOAH), pulmoner fibroz, pnömoni ve akciğer kanseri de diğer odak noktalarımız.

Bu kullanım durumları için eğitim veri kümeleri ne kadar büyük?

Veri tabanımızda son dört yıl içinde toplanan binlerce öksürük kaydı bulunuyor.

Tıbbi teşhisin geleceği hakkında vizyonunuz nedir?

Kişisel cihazlardan toplanan veriler, hastalıkların erken teşhisinde ve salgınların önlenmesinde önemli bir rol oynayacak. Hatta cep telefonlarımızda birden fazla sensör var: mikrofon sadece bunlardan biri. Hareket becerilerini analiz edebilen ve birçok hastalığı tespit edebilen ivmeölçerler başka bir örnek.

Bu teknolojiler, teşhis için tek kaynak olmamalıdır, ancak bulaşıcı solunum hastalıklarının yayılmasını öngörme ve önleme konusunda önemli bir katkı sağlayabilir. Acoustery, ayrıca PCR testlerine erişim sınırlı olan gelişmekte olan ülkelerde de kullanılabilir.

Görünüşe göre birçok projeniz var; AI için diğer heyecan verici kullanım durumları nelerdir?

AI alanı benzersiz. AI araştırmacıları olarak, büyük veri üreten nişlere odaklanıyoruz, ki bu herhangi bir AI araştırması için gerekli. Kaliteli veri setleri derlemek için çok fazla hasta gerekiyor, bu nedenle birkaç paralel araştırma yürütüyor ve birkaç iş dikeyini araştırıyoruz.

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 başka bir önemli potansiyeli temsil ediyor.

Hepsi bir araya geldiğinde, bu teknolojiyi şimdi keşfetmek heyecan verici ve diğer sektörlerde daha fazla potansiyel olduğuna inanıyorum.

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