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Ilman Shazhaev는 공동 창립자이자 CEO입니다. 음향학호흡기 질환의 조기인식을 위한 AI 기술을 개발하는 헬스테크 기업입니다.
처음에 컴퓨터 과학 및 공학에 끌린 이유는 무엇입니까?
오늘날 사용 가능한 데이터의 양은 그 어느 때보다 광범위하며 데이터에 매우 의존적인 AI 기술은 지난 몇 년 동안 엄청난 발전을 이루었습니다. 이것이 이 분야에서 연구하는 것이 매우 흥미로운 이유입니다.
지금은 내가 집중하고 있는 빅 데이터 프로젝트. COVID-19 기간 동안 저는 음성, 기침 및 호흡 분석을 기반으로 건강을 모니터링하는 완전 자동화된 AI 기반 솔루션인 Acousery를 공동 설립했습니다.
다음 단계는 건강 연구와 게임을 결합하는 것이었습니다. 왜? 이 산업에서 생성되는 데이터의 양은 고유합니다. 게다가 게이머는 자신의 데이터를 공유하고 과학 발전에 기여할 준비가 된 얼리어답터입니다. 동시에 진행 중인 임상 시험의 수가 적고 진행이 느리며 게임 부문에서 훨씬 더 역동적인 데이터 처리가 가능합니다.
Acoustery의 기원 이야기에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까?
앞서 말씀드린 것처럼 어쿠스터리는 팬데믹 시기에 시작되었습니다. 2020년의 사업 기회는 상대적으로 제한적이었지만 매우 엄격한 제한 없이 프로젝트를 운영할 수 있는 몇 안 되는 지역 중 하나인 두바이에 머물고 있었습니다.
저의 공동 설립자인 싱가포르 국립 대학교의 교수인 Dmitry Mikhaylov 박사와 저는 COVID-19의 초기 단계 탐지라는 새로운 도전을 시작했습니다. 당시 UAE는 조기진단 기술을 대대적으로 발굴하고 AI 사업을 대대적으로 지원했다.
덕분에 우리는 UAE 최고의 검사 시설 중 하나인 Sheikh Zayed 군 병원에 접근할 수 있었습니다. 그곳에서 수백 명의 COVID-19 환자 데이터를 확보하고 AI 엔진을 훈련시켰습니다.
다음 단계에서 테스트는 우리 기술이 매우 정확하고 큰 잠재력을 가지고 있음을 보여주었습니다. 연구원들은 일본과 미국의 최고 등급 저널에 결과를 발표했으며, 우리의 테스트 방법은 전염병 동안 여러 아시아 국가에서 비상 도구로 사용되었습니다.
COVID-19가 끝났을 때 우리는 동일한 접근 방식을 사용하여 천식을 감지하는 데 집중했습니다. 현재 UAE의 연구를 주도하고 있는 Sharjah University는 이러한 테스트를 지상 승인했습니다.
COVID-19의 경우 이 시스템은 PCR, LFT 및 항체 테스트와 비교하여 얼마나 정확합니까?
COVID-19에 대한 지역사회 전체 검사 맥락에서 Acoustery의 긍정적인 예측 가치는 Xpert MTB/RIF에 비해 상대적으로 높습니다(81%). 질병(61%) 및 PCR 인후 면봉(71%).
우리의 연구 결과에 따르면 Acoustery가 개발한 소프트웨어는 COVID-19 사례를 감지하고 PCR 테스트를 위해 환자를 실험실로 안내하는 기본 비실험실 선별 도구로 사용할 수 있습니다.
에 대해 더 자세히 말씀해 주시겠습니까? 기계 학습 AI 훈련에 사용?
우리는 COVID-19의 정확한 탐지율을 얻기 위해 환자의 기침과 호흡의 스펙트로그램을 분석하여 질병을 진단하기 위해 컨벌루션 및 순환 네트워크를 훈련할 수 있다고 가정했습니다. 스펙트로그램은 다양한 주파수에서 신호 강도를 시각적으로 나타내는 방법입니다. 많은 의학 연구에서 COVID에 걸린 환자와 그렇지 않은 환자의 기침 사이에 상당한 차이가 있음을 보여주었고, 우리는 그러한 차이를 인식하도록 AI 엔진을 훈련시켰습니다.
Acoustery의 개발은 일반적으로 신경 장애로 인식되는 알츠하이머 병을 진단하는 데 사용될 수 있습니다. 정확히 어떻게 작동합니까?
우리의 연구는 언어 측정이 알츠하이머병(AD) 참가자의 언어 프로필과 연결될 수 있는 방법과 이러한 프로필이 정상적인 노화와 관련된 변화와 AD를 구별할 수 있는 방법을 탐구합니다. 이를 달성하기 위해 AI는 음성 중단의 백분율 및 수에서 쉬머(진폭 섭동 지수) 및 잡음 대 고조파 비율에 이르기까지 AD가 있거나 없는 노인이 발음하는 간단한 문장을 분석합니다. 이 분석의 정확도는 90percent에 이릅니다.
나중에 우리는 다음에서 동일한 접근 방식을 사용했습니다. 파르카나 연구소 – 게이머가 생성한 빅 데이터를 수집하여 질병, 특히 정신 장애의 진행을 연구하는 데 중점을 둔 벤처.
이 방법으로 진단할 수 있는 다른 질병은 무엇입니까?
천식은 현재 우리의 최우선 과제입니다. 결핵은 만성폐쇄성폐질환(COPD), 폐섬유증, 폐렴, 폐암과 마찬가지로 또 다른 초점입니다.
이러한 사용 사례의 학습 데이터 세트는 얼마나 큽니까?
우리 데이터베이스에는 지난 4년 동안 수집된 수천 건의 기침 기록이 있습니다.
전반적으로 의료 진단의 미래에 대한 비전은 무엇입니까?
개인 기기로 수집된 데이터는 질병을 조기에 진단하고 전염병을 예방하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 휴대폰에도 여러 개의 센서가 있습니다. 마이크는 그 중 하나일 뿐입니다. 운동 능력을 분석하고 수많은 질병을 감지할 수 있는 가속도계는 또 다른 것입니다.
이러한 기술이 진단을 위한 유일한 소스가 되어서는 안 되지만, 전염성이 높은 호흡기 질환의 확산을 예측하고 예방하는 데 크게 도움이 될 수 있습니다. Acoustery는 PCR 테스트에 대한 접근이 제한된 개발도상국에서도 사용할 수 있습니다.
이동 중인 여러 프로젝트가 있는 것 같습니다. AI에 대한 다른 흥미로운 사용 사례는 무엇입니까?
AI 공간은 독특합니다. AI 연구원으로서 우리는 모든 AI 연구에 필요한 빅 데이터를 생성하는 틈새 시장에 집중합니다. 양질의 데이터 세트를 컴파일하려면 많은 환자가 필요하기 때문에 몇 가지 연구를 병행하고 있으며 여러 비즈니스 분야를 탐색하고 있습니다.
우리는 게임을 엄청난 양의 데이터가 생성되는 영역으로 보고 있습니다. 오늘날 사람들은 건강 연구를 위한 귀중한 데이터 소스인 비디오 게임을 많이 합니다. 개인 기기와 웨어러블 기기에서 데이터를 수집하는 것은 상당한 잠재력을 가진 또 다른 벡터입니다.
대체로 지금 이 기술을 탐구하는 것은 신나는 일이며 다른 분야에서 활용될 수 있는 훨씬 더 많은 잠재력이 있다고 생각합니다.
훌륭한 인터뷰 감사합니다. 자세한 내용을 알고 싶은 독자는 방문하세요. 음향학.
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