Výzkumníci centra RICE zjišťují, jak bojovat umělou inteligencí s koronavirem

Tým výzkumného centra RICE Fakulty elektrotechnické Západočeské univerzity v Plzni stojí v čele mezinárodní skupiny vědců, kteří pracují na usnadnění boje s koronavirovou pandemií. Zabývají se použitím umělé inteligence v diagnostice a léčbě pacientů s COVID-19 a v prestižním impaktovaném časopisu IEEE Access o tom publikovali článek Artificial Intelligence and COVID-19: DeepLearning Approaches for Diagnosis and Treatment (Umělá inteligence a COVID-19: Techniky hlubokého učení pro diagnózu a léčbu). Vědci zkoumali a nadále zkoumají, jak může umělá inteligence pomáhat lékařům a výzkumníkům zahlceným stále se zvětšujícím množstvím dat.

Projekt spojil mezinárodní skupinu vědců z různých oborů - lékařských výzkumníků, lékařů pracujících v terénu a inženýrů z výzkumných center a univerzit z USA, Velké Británie, Austrálie, Kanady, Íránu a Pákistánu.
„Začali jsme hledat nejlepší cesty, jak pomocí umělé inteligence zlepšit léčbu a diagnostiku COVID-19. Hlavní otázkou bylo, jak propojit přístup umělé inteligence a současných lékařských metod,“ říká Mohammad 'Behdad' Jamshidi, doktorand pracující v centru RICE Fakulty elektrotechnické a také hlavní autor článku. Za centrum RICE se s ním na studii podíleli ještě děkan fakulty Zdeněk Peroutka a Jakub Talla.

Umělá inteligence se má za lékaře postarat o zpracování dat, zatímco oni budou díky jejím výsledkům moci efektivněji pomáhat. Tým ke své práci využil osvědčené algoritmy, které už dříve vědcům pomohly objasňovat otázky týkající se lékařského inženýrství nebo biologických systémů. Studie, již zveřejnil IEEE Access, popisuje, jak takové algoritmy dokážou zlepšit konvenční lékařské metody, aniž by lékaři čelili přívalu dat.
DeepLearning neboli hluboké učení, s nímž vědci pracují, je postup, díky kterému se mohou počítače samostatně učit něco nového. „Ve svém výzkumu jsme se inspirovali úspěšným nasazením umělé inteligence například kolegy ze Stanfordu, kteří aplikovali hluboké konvoluční neuronové sítě při diagnostice rakoviny kůže. Náš tým se věnuje především datové syntéze s využitím technik hlubokého učení,“ doplňuje Jakub Talla.

Jednu z největších výzev pro výzkumníky představuje dosud neznámé a relativně složité chování viru. „Významně ovlivňuje proces léčby stejně jako jeho diagnostikování. Máme k dispozici velké množství různorodých dat, v nichž se snažíme hledat řešení, která by pomohla s diagnostikou a případnou léčbou nemoci COVID-19. Zpracování takových dat je velmi složité a umělá inteligence by měla pomoci získat cenný čas v době, kdy i jedna ušetřená hodina může znamenat ušetřené životy na celém světě,“ pokračuje Mohammad Jamshidi.

Zveřejněním studie však projekt neskončil. „Umělá inteligence je důležitým tématem našeho výzkumného programu. Z hlediska její aplikace v boji proti COVID-19 se snažíme vyvinuté metody diagnostiky a léčby dále vylepšovat. Naše výzkumná skupina nyní pomáhá hledat možnosti aplikace umělé inteligence k urychlení objevu léku na COVID-19,“ dodává děkan Fakulty elektrotechnické Zdeněk Peroutka

Odborníci Fakulty elektrotechnické se na boji s COVID-19 podíleli už během nouzového stavu, když spolu s vědci z Českého institutu informatiky, robotiky a kybernetiky ČVUT pracovali na vývoji respirátoru CIIRC RP 95. Pracovníci plzeňské fakulty uplatnili své znalosti při výrobě polymerních částí respirátoru, který díky nim mohl těsně přilehnout k obličeji a efektivně tak bránit průniku virů.