19 մարտի 2020 - 21:23 AMT
ՀՈԴՎԱԾ
Կորոնավիրուսը՝ համակարգչի «աչքերով»
Հայերը բժշկի գործը թեթևացնող գործիք են ստեղծում
Արհեստական բանականության միջոցով տեխնոլոգիաների զարգացմամբ զբաղվող հայկական SmartClick ընկերությունը մշակել է նոր ալգորիթմ, որը կորոնավիրուսի հետևանքով առաջացող թոքաբորբը կարող է ախտորոշել վայրկյանների ընթացքում:

Նոր ալգորիթմի լիարժեք գործարկման պարագայում՝ հնարավոր է հասնել մինչև 95% ճշգրտությամբ ախտորոշման ու միաժամանակ հետազոտել մի քանի տասնյակ պացիենտների:

PanARMENIAN.Net-ը զրուցել է ՀՀ-ում հիմանդրված ու այստեղ գործող SmartClick ընկերության ղեկավար Ռեմ Դարբինյանի հետ՝ պարզելու ալգորիթմի աշխատանքի մանրամասներն ու կորոնավիրոսի ախտորոշման հավանականությունը:

SmartClick՝ արհեստական բանականությամբ

Աշխատում ենք արհեստական բանականությամբ տեխնոլոգիաները զարգացնելու ուղղությամբ: Ուզում ենք աշխարհին ցույց տալ, որ արհեստական բանականությունը կարող է լինել նաև հայկական, և մեր նպատակն է, որ այն աշխարհում իր տեղը գրավի:

Այս պահի դրությամբ աշխատում ենք երկու ուղղությամբ: Առաջինը՝ Computer Vision-ն է, այսինքն՝ սովորեցնում ենք տեխնոլոգիային աշխարհը տեսնել մարդու աչքերով՝ բացատրելով, թե շրջապատող առարկաներից որը ինչ է, և Face recognition-ը, երբ սովորեցնում ենք ճանաչել մարդկանց:

Երկրորդ ուղղությունն արհեստական բանականությունն է, որը ենթադրում է մեծ տվյալների վերլուծություն, big data-ների հետ աշխատելու փորձառություն:

Big data-ի կապը կորոնավիրուսի հետ. SmartClick՝ թոքաբորբի ախտորոշման համար

Թոքաբորբի ախտանիշերը բացահայտող նախագծի մտադրություն կար դեռ 2019-ից, այժմ սկսեցինք ավելի մեծ ուժեր կենտրոնացնել դրա վրա: Ընդհանրապես, կորոնավիրուսի բարդություններից մեկն այն է, որ այն հանգեցնում է թոքաբորբի: Դա նշանակում է, որ ախտորոշման համար բժիշկը պետք է ռենտգեն, համակարգչային տոմոգրաֆիա իրականացնի, գործ ունենա հարյուրավոր նկարների հետ, դրանցից յուրաքանչյուրը նայելու համար ծախսի 15-30 րոպե: Նման տեմպը նորմալ է, երբ օրվա ընթացքում բժիշկը կարող է հետազոտել մի քանի հիվանդի, իսկ երբ ախտորոշման համար արված նկարների թիվը մի քանի տասնյակից անցնում ու հարյուրների է հասնում, դա արդեն երկար ժամանակ ու ռեսուրս է պահանջվում: Հենց այստեղ է, որ օգնության կարող է գալ արհեստական բանականությունը:

Մենք առաջարկում ենք, որ բժշկի կատարած աշխատանքն այս դեպքում անի արհեստական բանականությունը: Այս պահին այդ նույն գործողությունն արհեստական բանականությունը կարող է կատարել 80% ճշտությամբ և 20 վայրկյանում: Համակարգը կարող է միաժամանակ մի քանի տասնյակ հիվանդների առողջական վիճակի մասին ինֆորմացիա տալ:

Համաճարակի պայմաններում, երբ մարդիկ սկսում են ավելի արագ հիվանդանալ, համակարգը հնարավորություն կտա ավելի հեշտ հասկանալ պացիենտի վիճակը և դրա հետագա զարգացումը, տարբերակել առաջին բուժօգնության կարիք ունեցողին, ինքնամեկուսացման ենթակա պացիենտից:

Արհեստական բանականությունը կարող է վերլուծել հիվանդի թոքերի նկարները՝ հնարավորություն տալով հասկանալու առողջական վիճակի փոփոխության դինամիկան:

Կորոնավիրուս ախտորոշելու համար ալգորիթմին «կորոնավիրուս է պետք»

Վերլուծական թվային համակարգը դեռ անցյալ տարի էինք ուզում գործարկել, սակայն բարդությունն այն էր, որ ոչ մի բժշկական հաստատություն լիցեզնիա չէր տրամադրում: Այն չէր կարող բուժման գործընթացի մասնակցել, այլ՝ կարող էր միայն օժանդակող գործիք դառնալ, ինչը բիզնես տեսանկյունից նպատակահարմար չէր:

Այս պահի դրությամբ նախագծի վրա չենք աշխատում այն վաճառելու համար, ամբողջ թիմը կենտրոնացած է դրա վրա, քանի որ ցանկանում ենք կորոնավիրուսի դեմ պայքարի գործիք ունենալ: Սովորաբար, նմանատիպ նախագծերը տարիներ են տևում, հենց դա է պատճառը, որ էֆեկտիվության 80% ունենք միայն, սակայն լրացուցիչ աշխատանքի դեպքում այն կարող է մինչև 95 և ավելի տոկոս ճշտությամբ ախորոշում անել:

Իսկ այդ ճշտությունը կարող է բարձրանալ, եթե մենք համակարգին «սովորեցնենք», թե որ վիրուսն է դա: Նման քայլի համար շատ անալիզներ են պետք. վիրուսի մեծ տարածվածություն ունեցող երկրներում՝ Իրանում, Չինաստանում, Իտալիայում կա այդ հնարավորությունը, պացիենտներն ու հիվանդության մասին ինֆորմացիան շատ է: Մեր դեպքում ինֆորմացիայի պակաս կա: Այս պարագայում, նույնիսկ լավագույն ալգորիթմներն ու բժիշկները չեն կարող առանց ինֆորմացիայի հիվանդությունը ճանաչել ու գործել ճշտորեն:

Ինչպես է իրեն զգում ալգորիթմն այժմ

Մեր տեսանկյունից այժմ փորձում ենք 2 ուղղությամբ զարգացնել ալգորիթմը՝ օգնել արդեն հիվանդ մարդուն հասկանալու, թե ինչ բարդություն ունի նա, և վերուծել ինֆորմացիան՝ հասկանալու համար, թե ինչպես կարելի է կանխել վիրուսի տարածումը:

Սակայն, հիմա ՀՀ-ում կորոնավիրուսով վարակված միայն 2 պացիենտ կա, որոնք թոքաբորբ են տանում. սա նշանակում է, որ ալգորիթմը զարգացնելու համար անհրաժեշտ մեծ տվյալները չկան: Այժմ փորձում ենք դրանք ձեռք բերելու ուղիներ գտնել: Չինաստանում, օրինակ, այլ կերպ էին աշխատել ախտորոշման վրա. նրանք օգտագործել էին դիմաճանաչման ֆունկցիան, քանի որ իրենց քաղաքներում ամենուր տեսախցիկներ են:

Նման մեթոդով փորձում ենք տարածության վրա ջերմաչափում անել, նոր ալգորիթմ է մշակվում, որպեսզի շնչառությունից հասկանանք վիրուսի գոյության մասին: Ժամկետները սուղ են, բայց մենք անում ենք հնարավոր ամենը՝ արագ արդյունքի հասնելու:

SmartClick նախագծի մասին տեղյակ են նաև ՀՀ բարձր տեխնոլոգիաների նախարարությունում, վերջինս, իր հերթին, տեղեկացրել է Առողջապահության նախարարությանը: Ընկերությունը գերատեսչությունների հետ կապի մեջ է: