НА ФТН ПРОЈЕКАТ ОБРАДЕ БИОМЕДИЦИНСКИХ СИГНАЛА „AI4NICU” Дигитални алати у неонаталној интензивној нези

С тим у вези, јавила се потреба за развојем алата подршке потпомогнутим вештачком интелигенцијом, чија намена није да замене лекаре, већ да им буде од велике користи приликом дијагностике. Истраживања у тој бранши су покренута, а на Факултету техничких наука Универзитета у Новом Саду, на Катедри за телекомуникације и обраду сигнала, у току је пројекат „аи4ницу”, који је првенствено оријентисан на обраду биомедицинских сигнала снимљених на неонаталној интензивној нези.

Како је за „Дневник” појашњава ванредни професор на ФТН и заменик руководиоца пројекта Тамара Шкорић, циљ пројекта је да се окупи група мултидисциплинарних стручњака, укључујући медицинске експерте, клиничаре и техничке инжињере, а суштински је идеја да се алати машинског учења користе за унапређење интензивне неге новорођенчади. На нивоу Србије, тренутно се у овом пројекту сарађују са Медицинским факултетом у Новом Саду, под руководством проф. др Слободана Спасојевића, а укључени су и клиничари са Института за здравствену заштиту деце и омладине Војводине (Дечја болница), који прикупљају податке и достављају их Факултету. На основу тих података, развијају се алати базирани на машинском учењу.

– Правимо „machine леарнинг” алате (алате машинског учења), који би требало да ураде предикцију новорођенчади са хипоксичном-исхемијском енцефалопатијом (ХИЕ), за које се очекује да ће имати понављање напада после дванаестог сата од почетка снимања електроенцефалограмом - објашњава Тамар Шкорић.

Такмичењем до најбољег решења

По речима Тамаре Шкорић, у оквиру пројекта се организују и такмичења, како би добили најбоља решења за проблеме које посматрају, бар на нивоу Европе. На последњем такмичењу које је расписано 2022. године, у организацији „Инфант” центра из Ирске, иначе водећег истраживачког центра у свету из области примене вештачке интелигенције у неонатологији, пристигло је 187 пријава из читаве Европе. Прво место освојили су учесници са Универзитета у Хелсинкију из Финске, друго место истраживачи са Универзитета у Корку из Ирске, док је треће место освојила Тамара Шкорић испред Факултета техничких наука Универзитета у Новом Саду.

Пројекат окупља Паневропску мрежу мултидисциплинарних експерата, укључујићи представнике из скоро свих земаља Европе, од Белгије и Италије, преко Пољске и Шпаније, Србије, БиХ, Ирске. Наша саговорница каже да је за то потребан одређени вид међународне сарадње и увођење стандарда за прикупљање података, као и стандарда за оцену алгоритама, који се често објављују у научним радовима. Свако од истраживача самостално бира метрике за оцену успешности развијених метода за базе података различитих величина, што отежава компаративно поређење метода у савременој литератури.

– Крајњи резултат пројекта је да организујемо мрежу стручњака који ће сарађивати у будућности, у виду креирања стандарда у прикупљању података и оцењивању успешности алата које смо постигли. Проблем код истраживања јесу мале базе података, а за развој и валидацију позданих алата подржаним машинским учењем потребне су велике базе. Зато покушавамо стандардизовати наше и њихове алгоритме, како бисмо сви радили по сличним протоколима, а да ти резултати које објављујемо у научним радовима буду упоредиви – прича наша саговорница.

Посматрано кроз ширу слику, пројекат има за циљ стандардизацију и прикупљање података, као и усвајање критеријума које ће сви у Европи моћи да користе за оцену предложених алгоритама. Такође, важно је напоменути да је идеја и испитати који су то све проблеми у примени академских прототипова, у неким стварним индустријским клиничким окружењима.

Пројекат „аи4ницу” започео је пре три године, а финанисра га Европска Унија до 2025. године.

И. Бакмаз