TWOJE ZDROWIE
JEST NASZYM
PRIORYTETEM
Nasz zespół badaczy opracował oprogramowanie które po udostępnieniu
klientom da możliwość automatycznej diagnozy.
TWOJE ZDROWIE
JEST NASZYM
PRIORYTETEM
Nasz zespół badaczy opracował oprogramowanie które po udostępnieniu klientom da możliwość automatycznej diagnozy.
O PROJEKCIE
Przeprowadziliśmy prace badawczo-rozwojowe, mające na celu stworzenie algorytmu służącego do detekcji choroby Alzheimera za pomocą analizy dźwięku i ruchu gałek ocznych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji”
Detekcja choroby Alzheimera z wykorzystaniem analizy dźwięku oraz detekcji ruchu gałek ocznych pacjenta, z użyciem systemu sztucznej inteligencji pozwali na wsparcie lekarza neurologa lub geriatry w trakcie wykonywania badania, stanowi innowację na skalę międzynarodową.
W wyniku opracowania oprogramowania w projekcie B+R, potencjalnym
klientom udostępnione zostają funkcjonalności automatycznej
diagnozy dla wskazanych chorób, na podstawie łatwo dostępnych
sygnałów dźwiękowych i monitoringu ruchu gałek ocznych.
ALZHEIMER...
Choroba Alzheimera polega na neurodegeneracji – czyli na stopniowej utracie komórek nerwowych. Jest najczęstszą przyczyną otępienia i zaniku pamięci u osób starszych. Choroba rozwija się przez wiele lat, powoduje nieodwracalne zmiany w mózgu, przez co prowadzi do niemożności samodzielnego funkcjonowania. Projekt badawczy pozwolił nam opracować system, który wykrywa chorobę poprzez wczesną diagnozę i szybkie rozpoczęcie leczenia.
Początki choroby Alzheimera są często niezauważalne lub bagatelizowane przez chorych lub ich rodziny. Wczesne objawy często trudno zweryfikować, ponieważ epizody zaniku pamięci mogą przytrafiać się każdemu. Najczęściej do wykrycia choroby stosuje się MRI lub testy psychotyczne. Jest to jednak długa droga do diagnozy. Znaleźliśmy na to szybkie rozwiązanie, które daje 100% pewności w postawieniu diagnozy.
JAK TO DZIAŁA...?
Badanie OCT polega na wykonywaniu skanów badanego obszaru oka. Jest badaniem całkowicie bezbolesnym i nieinwazyjnym, trwającym kilka minut. Tomografia ta nie wymaga od pacjenta właściwie żadnych przygotowań.
MODUŁ TESTU
W ramach modułu Testu zostały opracowane, we współpracy z neurologiem, scenariusze przeprowadzanych testów mowy oraz obrazu. Wykonanie poszczególnych kroków testów wyzwala odpowiednie reakcje głosowe i ruchy gałek ocznych, które są celem badania i analizy. Przygotowane zadania (np. opis wyświetlonego obrazka) jest monitorowane przez moduły Eye Tracking Data oraz Voice Tracking Data, a dane funkcjonalności są agregowane w jeden system.
EYE TRACKING DATA
Moduł Eye Tracking Data pozwala na interpretację danych, które zostają zarejestrowane urządzeniem do śledzenia wzroku. Moduł ten pozwala zwizualizować zachowanie ruchu gałek ocznych Pacjenta, a następnie zebrany sygnał poddać interpretacji przez sztuczną inteligencję. Moduł pozwala na wykonanie ilościowych pomiarów zdarzeń ruchu gałek ocznych i ich parametrów.
VOICE TRACKING DATA
Moduł ma na celu wyodrębnienie cech głosu i mowy Pacjenta w celu jego wykorzystania przez Moduł Sztucznej Inteligencji.
Zaprojektowana aplikacja pozwala na uruchomienie badań na pacjentach z podejrzeniem choroby Alzheimera.
Dane do projektu zostały pozyskane od partnera zewnętrznego. Aktualnie prowadzone są rozmowy z polskimi i międzynarodowymi stowarzyszeniami zajmującymi się pomocą i wsparciem leczenia dla osób chorych na Alzheimera.
Pozyskane dane dźwiękowe oraz optyczne zostały przeanalizowane przez algorytm sztucznej inteligencji i służą do zidentyfikowania objawów choroby Alzheimera.
W celu opracowania modelu sztucznej inteligencji nabyliśmy klasyfikujące próbki dźwiękowe oraz wizualne posiadające cechy choroby Alzhaimera oraz ich dane referencyjne nieposiadające tych cech.
Opracowując metody, przygotowane narzędzia i zadania do pozyskiwania danych pozwala na zakup pierwszej partii próbek. Zbieranie danych odbywa się w sposób iteracyjny, tak by każda kolejna seria danych mogła zostać zweryfikowana i ewentualnie poprawione metody gromadzenia danych i badania pacjentów. Po otrzymaniu pierwszej serii próbek, zostają one poddane wstępnej analizie, wizualizacji, ekstrakcji cech i opracowania prototypów algorytmów uczenia maszynowego.
Zostały przetestowane i zbadane urządzenia do śledzenia ruchu gałek ocznych, zdefiniowane zostały parametry niezbędne do przeprowadzenia badania (wykonania ćwiczeń), oraz porównane zostały mikrofony wbudowane w urządzenia, na których przeprowadzono ćwiczenia z zewnętrznymi mikrofonami, w celu oceny i doboru optymalnego rozwiązania.
Dołączone do danych dźwiękowych dane z analizy ruchu gałek ocznych pozwoliły na skorelowanie oraz zbadanie oznak upośledzenia wzroku, rozproszenia, fiksacji czy ruchów kaskadowych. Zadbano o pełny zapis przebiegu badania pacjenta, zsynchronizowany z nagraniami audio oraz ruchami gałek ocznych, co umożliwiło pełniejszą analizę pozyskanych danych oraz wyodrębnienie większej ilości skorelowanych ze sobą cech, dających oznaki choroby Alzheimera.
W ramach prac badawczo-rozwojowych i wytworzonych algorytmów uczenia maszynowego porównano osoby zdrowe do chorych oraz do osób z lekkimi oznakami choroby. Zmierzono wydajność oraz skuteczność klasyfikacji do oceny jakości systemu.
Szacowana liczba zebranych próbek do uczenia maszynowego to 1000, w tym 400 próbek od osób ze diagnozowaną chorobą Alzheimera i 600 od osób bez takiej diagnozy.
B2C
System wsparcia diagnostyki może być udostępniany użytkownikom końcowym (lekarzom) bezpośrednio np. w formie aplikacji mobilnych do diagnozy i wspierania terapii danej choroby.
FORMY UDOSTĘPNIANIA SYSTEMU
B2B
Usługa gotowa do integracji ze sprzętem lub oprogramowaniem klienta.
KORZYŚCI Z BADAŃ
Zrewolucjonizowanie system diagnostyki daje nam czas oraz możliwości szybszej pomocy pacjentowi . Oprócz przyśpieszenia i nieomylności systemu, skraca on drogę diagnozy konwencjonalnymi środkami oraz przyśpieszy proces pomocy osobom chorym w każdym stadium tej choroby.
Technologie inteligentnego rozpoznawania cech charakterystycznych chorób na podstawie analizy wizyjnej i sygnałowej (gdzie sygnałem jest zarówno dźwięk, jak i analiza ruchu gałek ocznych) są przedmiotem zainteresowań jednostek naukowych od przeszło dekady.
Szybsze leczenie wydłuży komfort życia pacjenta
Projekt powstał dzięki POLISH VENTURE FUND firmie inwestującej w projekty badawczo-rozwojowe z obszaru technologii medycznych
