伊尔曼·沙扎耶夫，Acoustery联合创始人兼CEO – 采访系列

伊尔曼·沙扎耶夫，是Acoustery的联合创始人兼CEO，Acoustery是一家开发人工智能技术用于早期识别呼吸系统疾病的健康技术公司。

最初是什么吸引你进入计算机科学和工程领域？

如今可用的数据量比以往任何时候都大，人工智能技术——它非常依赖于数据——在过去的几年中取得了巨大的进步。这就是为什么在这个领域进行研究如此令人兴奋的原因。

目前，我专注于大数据项目。在COVID-19期间，我联合创立了Acoustery：一个基于对个人的声音、咳嗽和呼吸分析的全自动人工智能驱动的健康监测解决方案。

下一步是将健康研究和游戏结合起来。为什么？这个行业产生的数据量是独特的；此外，游戏玩家是早期采用者，愿意分享他们的数据并为科学进步做出贡献。同时，正在进行的临床试验数量很少，进展缓慢，游戏行业可以进行更动态的数据处理。

您能详细讲述Acoustery的创立故事吗？

如我之前提到的，Acoustery是在疫情期间创立的。尽管2020年的商业机会相对有限，但我当时住在迪拜，这是少数几个可以在没有非常严格限制的情况下运营项目的地点之一。

我的联合创始人，新加坡国立大学教授德米特里·米哈伊洛夫博士和我，开始了一个新的挑战：早期检测COVID-19。当时，阿联酋正在大规模探索早期诊断技术，并大量支持人工智能项目。

由于此，我们获得了阿联酋最好的测试设施之一：谢赫扎耶德军事医院的数据，我们可以使用数百名COVID-19患者的数据来训练我们的人工智能引擎。

在下一个阶段，测试表明我们的技术非常准确，具有很大的潜力。研究人员在日本和美国的顶级期刊上发表了他们的研究结果，我们的测试方法在亚洲几个国家的疫情期间被用作紧急工具。

COVID-19结束后，我们专注于使用相同的方法检测哮喘。目前在阿联酋领先的研究机构——沙迦大学，批准了这些测试。

对于COVID-19，Acoustery的系统与PCR、LFT和抗体测试相比，准确率如何？

在社区范围内对COVID-19进行筛查的背景下，Acoustery的阳性预测值相对较高（81%），与Xpert MTB/RIF（一种革命性的结核病检测和控制测试，通过快速诊断该疾病为61%）和PCR咽喉拭子（71%）相比。

我们的研究结果表明，Acoustery开发的软件可以用作初步的非实验室筛查工具来检测COVID-19病例，并将患者转介到实验室进行PCR测试。

您能告诉我们更多关于用于训练人工智能的机器学习吗？

我们假设，要获得COVID-19的准确检测率，我们可以训练卷积和递归网络来通过分析患者的咳嗽和呼吸的声谱图来诊断该疾病。声谱图是一种以视觉方式表示信号在不同频率下的强度的方法。多项医学研究表明，COVID-19患者的咳嗽与没有COVID-19患者的咳嗽之间存在显著差异，因此我们训练了我们的人工智能引擎来识别这些差异。

Acoustery的开发可以用来诊断阿尔茨海默病，这通常被认为是一种神经系统疾病。它的工作原理是什么？

我们的研究探讨了语言测量可能与阿尔茨海默病（AD）患者的语言特征之间的关系，以及这些特征如何将AD与正常老化相关的变化区分开来。为了实现这一点，我们的AI分析了老年人（无论是否患有AD）发音的简单句子，从语音中断的百分比和数量到颤抖（幅度扰动商）和噪声与谐波比率。这种分析的准确率达到90%。

后来，我们在Farcana Labs中使用了相同的方法——一个专注于收集游戏玩家产生的大数据以研究疾病进展（尤其是精神疾病）的项目。

除了COVID-19和哮喘外，还有哪些疾病可以使用这种方法来诊断？

哮喘是我们目前的主要重点。结核病也是我们的重点之一，另外还有慢性阻塞性肺疾病（COPD）、肺纤维化、肺炎和肺癌。

这些用例的训练数据集有多大？

我们在数据库中有数千条咳嗽录音，这些录音是在过去四年中收集的。

您对整个医疗诊断领域的未来有什么展望？

个人设备收集的数据将在早期诊断疾病和预防流行病方面发挥重要作用。即使我们的移动电话都有多个传感器：麦克风只是其中之一。可以分析运动技能和检测多种疾病的加速度计是另一个。

尽管这些技术不应成为诊断的唯一来源，但它们可以在预测和预防高传染性呼吸系统疾病的传播方面提供巨大的帮助——从而预防新的流行病。Acoustery还可以在PCR检测受限的发展中国家使用。

您似乎有多个项目正在进行；您还看到人工智能的其他什么令人兴奋的用例？

人工智能领域是独特的。作为人工智能研究人员，我们专注于产生大量数据的领域，这对于任何人工智能研究都是必要的。我们需要大量患者来编译高质量的数据集，因此我们有几个研究项目同时进行，并正在探索多个商业领域。

我们认为游戏是一个产生大量数据的领域。今天，人们玩很多视频游戏，这是健康研究的宝贵数据来源。从个人设备和可穿戴设备中收集数据是另一个具有巨大潜力的方向。

总的来说，能够在这个时候探索这项技术真是令人兴奋，我相信它在其他领域还有更多的潜力等待被开发。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问Acoustery。