STAznanost

S strojnim učenjem do zgodnjega zaznavanja bolezni

Ljubljana, 19. marca - V okviru cikla dogodkov Znanost med knjigami je pred dnevi potekal pogovor z raziskovalcem na Odseku za tehnologije znanja Instituta Jožef Stefan Bernardom Ženkom. Spregovoril je o rešitvi, s katero so zmagali na tekmovanju evropske vesoljske agencije, predstavil pa je tudi nov projekt, v katerem poskušajo strojno učenje uporabiti za zgodnje zaznavanje bolezni.

Ženko z raziskovalci namreč trenutno dela tudi na velikem evropskem projektu Human Brain Project, ki se je začel leta 2013 in bo trajal 10 let, v njem pa sodeluje 116 partnerjev. Kot je pojasnil, se projekt "ukvarja z vsem, kar je vsaj na daleč povezano s človeškimi možgani".

Slovenski raziskovalci sodelujejo v podprojektu medicinske informatike, v okviru katerega želijo povezati vse podatke o pacientih, ki se vsakodnevno zbirajo v bolnišnicah. Na ta način bi po besedah Ženka dobili ogromno število podatkov o velikem številu pacientov, "kar bi pomenilo velik preskok v kvaliteti modelov, ki jih lahko s strojnim učenjem na osnovi teh podatkov dobimo".

Nalog, ki jih lahko s strojnim učenjem rešujejo, je namreč precej. Ena od njih, s katero se slovenski raziskovalci že ukvarjajo, je zgodnje zaznavanje Alzheimerjeve bolezni. To bolezen namreč pogosto odkrijejo zelo pozno, zaradi česar zdravljenje ni tako učinkovito. "Ideja je, da bi s pomočjo strojnega učenja razvili model, ki bo za nekoga znal napovedati, kdaj bo zbolel".

Ženko je poudaril tudi, da če bi slovensko zdravstvo imelo enoten informacijski sistem, potem bi lahko z dostopom do vseh podatkov iz zdravstvenih kartonov vzpostavili preventivne modele. "Ti bi nam pomagali identificirati skupine ljudi, ki so bolj dovzetni za določene bolezni. Tem osebam pa bi lahko priporočili dodatne raziskave z namenom zgodnejšega odkrivanja bolezni," je pojasnil.

Ob tem je izpostavil pomen zavedanja, da so zdravstveni podatki osebni podatki. "Treba je paziti, da ostanejo zaupni in da informacije ne pridejo v javnost. V prvi vrsti je pomembna dobra zakonodaja, vse tehnologije, ki omogočajo analizo teh podatkov, pa morajo upoštevati vsa zakonska določila in skrbeti za varstvo in zasebnost podatkov."

Na IJS razvili najboljšo idejo za podaljšanje delovanja sonde Mars Express

Ženko je v predavanju spregovoril tudi o zmagovalni rešitvi, s katero so lani z raziskovalci IJS zmagali na tekmovanju Evropske vesoljske agencije (ESA). V okviru tekmovanja je bilo treba izdelati model za napovedovanje porabe električne energije na vesoljski sondi Mars Express. Slovenski raziskovalci so predlagali najboljši približek potrebne energije za ogrevanje sonde.

Sonda je bila sicer izstreljena že leta 2003, a še vedno deluje. Eden večjih problemov pri nadaljevanju delovanja pa je iztrošenost baterije, zato je ESA želela dobiti model, ki bi omogočal čim bolj točno napovedovanje potrebne energije za ogrevanje sonde ter s tem posredno določitev energije, ki je na voljo za znanstvena opazovanja.

Kot je pojasnil Ženko, različni sistemi, ki so na sondo nameščeni, delujejo pri različnih temperaturah. Sondo je treba včasih ogrevati, spet drugič, ko je neposredno izpostavljena Soncu, ohlajati. "Želja agencije je bila, da bi razvili model, ki bi omogočal napovedovanje, koliko elektrike vsak od 33 grelcev na sondi porabi za vzdrževanje posameznih komponent sonde."

Ženko predvideva, da bo ESA njihovo rešitev preučila ter sama zgradila podoben model za napovedovanje. Nepreverjenih modelov namreč po mnenju Ženka na agenciji ne bi uporabili. "Vse ukaze, ki jih pošljejo, namreč temeljito preverijo in poskrbijo, da je možnost kakršnekoli napake zalo majhna."

Doc. dr. Bernard Ženko je znanstveni sodelavec na Odseku za tehnologije znanja Instituta Jožef Stefan. Ukvarja se z raziskavami na področju umetne inteligence, strojnega učenja in podatkovnega rudarjenja. Rezultate svojih raziskav uporablja tudi za reševanje praktičnih problemov v ekologiji, biologi, medicini in tehniki.

Znanost med verzi

V okviru dogodka so podelili tudi nagrade zmagovalcem natečaja Znanost v verzih. Prvo nagrado je prejela Hana Zupan za pesem Znanstvena očala, drugo mesto si je s pesmijo Obraz dveh lepot prislužila Ana Rakovec, tretji pa je bil Borut Terpina s pesmijo Kdaj je ljubezen brezpogojna?