Bude sa Parkinsonova choroba diagnostikovať cez aplikáciu?

V rozhovore pre Pravdu Msc. Róbert Barcík hovorí o svojom výskume realizovanom na Dalarne University vo Švédsku, pri ktorom použil novodobú metódu založenú na technologických opatreniach s využitím automatizácie. Výhodou tak môže byť vyššia presnosť monitorovania Parkinsonovej choroby a ľahšia dostupnosť pre pacientov.

Diagnostika neurodegenera­tívneho ochorenia Parkinsonovej choroby si vyžaduje veľmi presné a citlivé metódy. Vyvinuli sa rôzne stupne a testy (UPDRS – medzinárodné označenie pre hodnotiacu stupnicu), ktoré vyhodnocujú lekári. Zavádzajú sa tiež nové technologické opatrenia. Čo prinášajú a zahŕňajú?

Róbert Barcík nepoužívať Róbert Barcík

Myslím si, že v posledných rokoch je práca s dátami v popredí technických záujmov. Rovnako ako pred dvadsiatimi rokmi, keď sa tvorilo prostredie internetu, v súčasnosti sa formuje prostredie práce s dátami. Tento fakt sa, samozrejme, nevyhol ani medicíne, pričom výskumné projekty sa snažia zlepšiť zaužívané praktiky, a to pomocou zbierania dát a využívania algoritmov umelej inteligencie.

Z technického hľadiska je vcelku jednoduché predpovedať počet návštevníkov nemocnice, rozvoj chrípkovej epidémie alebo nahradiť algoritmom diagnostiku pacienta. O niekoľko rokov, možno desaťročí, nám už všetky tieto praktiky prídu ako úplná samozrejmosť. S najväčšou pravdepodobnosťou sa namiesto bežnej návštevy lekára posadíme pred kameru s mikrofónom a o jednoduché vyšetrenie sa postará umelá inteligencia. Výskum sa taktiež bude v omnoho väčšej miere spoliehať na „syntetických“ kolegov. Momentálne je však tento rozvoj spomaľovaný opatrnosťou práce najmä s osobnými dátami, ale veľakrát aj organizačným „inertiom“.

Pracovali ste na výskume, v ktorom ste použili novodobú metódu diagnostikovania Parkinsonovej choroby a jej príznakov. Môžete ju stručne charakterizovať?

Vzhľadom na to, že toto ochorenie nie je zatiaľ liečiteľné, to najlepšie, čo môže medicína pre pacientov urobiť, je zvýšiť im komfort života s touto chorobou. A práve na to sme sa zamerali. Pacient potrebuje, aby vážnosť jeho stavu bola pravidelne vyhodnotená, podľa čoho je následne upravená aj jeho liečba. Toto je ale náročné, pretože zväčša ide o starších ľudí, ktorí majú ťažkosti prísť k lekárovi.

Naša metóda použila krátke videozáznamy, ktoré zachytili pacienta pri chôdzi. Tieto videá sme následne analyzovali a pokúsili sa identifikovať charakteristiky chôdze chorých. Následne sme vytvorili model umelej inteligencie, ktorý sa snažil napodobniť lekára, diagnostikujúceho tieto videozáznamy. Algoritmus teda po vytrénovaní dokázal nielen určiť, či subjekt na videozázname má alebo nemá Parkinsonovu chorobu, ale aj prípadnú závažnosť tohto ochorenia.

Medzi štyri hlavné črty tohto ochorenia sa považujú tremor, rigidita, bradykinéza a posturálna nestabilita. Niektoré podobné príznaky sú často súčasťou normálneho starnutia. Ako sa vám pomocou vizuálnych údajov podarilo napríklad rozpoznať niekoľko charakteristík chôdze?

Parkinsonova choroba je stredom pozornosti rôznych výskumníkov už desaťročia, a mnohým sa už podarilo identifikovať charakteristiky, ktoré ju, aspoň čiastočne, dokážu odlíšiť od starnutia. Ale ľudské oko a myseľ sú v mnohých ohľadoch voči algoritmom vo veľkej nevýhode. Pri našom výskume sme objavili niekoľko jednoduchých charakteristík chôdze, ktoré dokážu Parkinsonovu chorobu spoľahlivo identifikovať a sú kvantifikovateľné. Jednou z nich je napríklad úroveň predkláňania a zakláňania sa pacienta pri chôdzi. Tento pohyb sa ľudskému oku zdá nevýrazný, ale vizuálna rekognícia a umelá inteligencia dokážu vďaka takejto minoritnej charakteristike spoľahlivo identifikovať Parkinsonovu chorobu.

Samotné vytváranie takýchto charakteristík bol však namáhavý, niekoľkomesačný proces, pri ktorom matematika zohrala hlavnú úlohu. Moja predstavivosť mi dovolila nájsť viac než 70 charakteristík chôdze, pričom významných sa ukázalo len sedem z nich.

Bežné techniky na monitorovanie chôdze vyžadujú aplikácie markerov tela a sú dostupné iba v laboratórnom prostredí. Vy ste vyvinuli metódu, vďaka ktorej pacient môže zostať v pohodlí svojho domova. Za akých dostupných podmienok?

Ešte predtým než som sa dostal do odvetvia matematiky a dátovej analýzy, som strávil roky v oblasti obchodu a marketingu. Preto som od začiatku výskumu mal v mysli aplikovateľnosť a použiteľnosť v praxi. Metódy ako aplikovanie telových markerov preto pre mňa neboli veľmi zaujímavé. Ak sa prípadne vyvinutá metóda dostane do praxe, jediné, čo bude potrebné, je, aby pacient umiestnil vo vhodnej pozícií kameru (napríklad smartfón) a pätnásť sekúnd sa prechádzal pred kamerou. Výsledkom by bola základná diagnostika jeho ochorenia, prípadne odvodená aj úprava liečby.

Ako spomínate, pracuje sa momentálne na rôznych metódach. Zaujímavou je z môjho pohľadu napríklad mobilná aplikácia, ktorá podobne diagnostikuje Parkinsonovu chorobu pomocou toho, že zadá pacientovi obkresliť prstom tvar po obrazovke a vyhodnocuje jeho úspešnosť.

V rámci výskumu sa uskutočnila aj klinická štúdia v nemocnici v Uppsale vo Švédsku. Koľko osôb sa na nej zúčastnilo a prebiehala v súlade s etickými normami?

V roku 2015 sa na Uppsala University uskutočnila niekoľkodňová štúdia pre zozbieranie dát pre výskum Parkinsonovej choroby. Išlo o desiatky motorických, ako aj nemotorických testov, na ktorých sa zúčastnilo viac než 40 pacientov. Kvôli vedeckej korektnosti boli prizvaní aj ľudia netrpiaci týmto ochorením, aby sa dáta mohli porovnávať.

Aj keď sú takéto štúdie veľmi nákladné, považujem ich za veľmi prínosné vzhľadom na to, že niekoľko medicínskych alebo technických projektov z nich môže roky profitovať. Vo Švédsku sa etická korektnosť berie veľmi vážne a na akýkoľvek výskum musí dať súhlas regionálna Komisia pre etickú kontrolu v súlade s Helsinskou deklaráciou. Napríklad aj môj výskum dostal od tejto komisie obmedzenie – ja sám som videozáznamy nemohol vidieť, len ich anonymizovanú podobu.

Používali ste počas procesu klasifikácie aj umelú neurónovú sieť? O čo ide?

Neurónová sieť je jeden z algoritmov umelej inteligencie. Často sa stretávam s tým, že ľudia pojem umelá inteligencia trochu preceňujú – predstavia si napríklad film Terminátor. V skutočnosti je to ale veda, ktorá sa ako každá iná dotýka našich životov, práve pomocou algoritmov, ako sú neurónové siete. Algoritmus ako tento je len veľmi dobre vytvorená zbierka matematických úkonov, pričom výskumníci alebo rôzne firmy ich využívajú na pochopenie správania ľudí, trhov alebo predpovedania budúcnosti.

Neurónové siete sú pozoruhodné vzhľadom na to, že štruktúra tohto algoritmu sa snaží imitovať fungovanie ľudského mozgu. Sú výskumníci, ktorí tvrdia, že práve tento typ algoritmov v budúcnosti dovolí ľudstvu urobiť významný pokrok a prísť s novými objavmi, formou takzvaného Deep Learningu. Voči tomuto tvrdeniu som osobne veľmi skeptický, ale možno nám naozaj neuróny a synapsy vyjadrené pomocou matematiky dovolia pokročiť.

Kde bolo možné uskutočniť takýto výskum a kto všetko vám s ním pomohol?

Tento výskum sa uskutočnil na Dalarna University vo Švédsku, ktorej sa v posledných rokoch darí úspešne rozvíjať vzdelávacie aj výskumné programy, týkajúce sa práce s dátami. Samozrejme by tento výskum nebol možný bez spolupráce so Švédskou národnou nadáciou pre Parkinsonovu chorobu, ako aj Uppsala University, kde sa dáta pre výskum zozbierali.

Čo vás viedlo k tomu, aby ste ako matematik venovali svoje znalosti do služieb zdravotníctva, a prispeli tak ku skvalitneniu života chorých a starších osôb?

Keď sa rozhodnem niečomu venovať energiu, snažím sa, aby to malo reálny a pozitívny dosah na životy ľudí – či už sú to blízki ľudia v mojom okolí, študenti matematiky alebo pacienti parkinsonici. Podľa tejto zásady som sa riadil pri výbere výskumu, ktorému som sa venoval pol roka. Rozhodol som sa pre odvetvie, v ktorom reálne môžem použiť dáta a algoritmy tak, aby to bolo pre niekoho prospešné. Následne som po ukončení výskumu dostal niekoľko ponúk z farmaceutického priemyslu, aby som na tento výskum nadviazal, prípadne jeho výsledky vo forme produktu patentoval. Chvíľu som váhal, ale nakoniec som sa rozhodol, aby bolo z výskumu vytvorených niekoľko publikácií a rozšíril sa tak jeho možný pozitívny dosah. Myslím si, že spomenuté farmaceutické firmy si už tie publikácie nájdu.

(Autorka je spolupracovníčka Pravdy.)