Két magyar fejlesztő ért el első helyezést az amerikai, a Children’s Tumor Foundation és az MIT Hacking Medicine által szervezett világversenyen.
A támogatók között volt többek között a COVID-19 vakcináról ismert AstraZeneca, a Philadelphiai Gyermekkórház vagy a genetikus adatokkal dolgozó Varsome is. A verseny célja ritka betegségek gyógyítását vagy felismerését elősegítő IT-megoldások kidolgozása volt.
A csapat tagjai dr. Ország-Krisz Axel és dr. Vécsey Richárd Ádám, akik az I. típusú neurofibromatózis elleni küzdelmet választották. Mivel ez egy ritka betegség, nagyon kevés vizsgálati adat érhető el az orvosok és a kutatók számára, ami megnehezíti a betegség elleni küzdelmet. A megoldás célja, hogy mesterséges intelligencia segítségével állítsanak elő szintetikus teljes testes MRI felvételeket.
A jó minőségű végeredményért két egymással versengő neurális hálózat felel. Az egyik elkészíti a képeket, míg a másik a minőséget ellenőrzi. Bármely eleme hibázik a rendszernek, abból mindkét mesterséges elme tanul. Az új megoldásnak köszönhetően a képek könnyedén továbbíthatók akár országok között is, mivel nem betegektől származnak, így nem sérülnek sem egészségügyi, sem védett adatok. A megoldás segít más fejlesztőknek is abban, hogy nagyobb adathalmazon tudjanak mesterségesintelligencia-alapú rendszereket tanítani. Az ötlet az orvosok számára is hasznos, hiszen ők is többféle képen tudják vizsgálni ezt a ritka betegséget, elősegítve ezzel a korai diagnózist.
[+]
A verseny különdíjaként a csapat egy inkubációs lehetőséget is kapott a Johns Hopkins Medicine által létrehozott Neurofibromatosis Therapeutic Acceleration Programtól. A fejlesztési és kutatási időszakban a fő cél az, hogy jobb minőségű MRI képeket hozzanak létre irányítottan, különböző előre meghatározott tulajdonságok alapján. Ilyen az, hogy a gép hova helyezzen el tumort, a tumorok körülbelül mekkora méretűen legyenek vagy például mekkora zajszintet generáljon a képre a számítógép. Előzetesen összesen 11 darab különböző szempont került meghatározásra, hogy teljesen egyedi igényekre szabott MRI képeket lehessen készíteni a szoftverrel.
A csapatnak nem ez az első nemzetközi sikere. Több nemzetközi versenyen is értek már el első helyezést, illetve kiemelkedő eredményt, tavaly például bejutottak az Amerikai Űrkutatási Hivatal versenyének döntősei közé is.
Technikai háttér
Az egészségügyi kutatások során már használnak mesterségesen létrehozott adatokat, legyen szó genetikus adatokról, vagy agyi MRI képekről. A megoldás az úgynevezett FCC-GAN eljárással készül, amelynek lényege, hogy két egymással versengő hálózat segít a végeredmény kidolgozásában. A generátor hálózat képeket készít, míg az ellenőrző hálózat véleményezi azt. Amikor a generátor képes olyan minőségű képet készíteni, amellyel elhiteti az ellenőrzővel, hogy ez egy valós kép, akkor utóbbi tévedése miatt büntetésben részesül. Ha valamiért a generátor nem tudja elhitetni, hogy ez valós kép, akkor ő kap büntetést és újra kell próbálkoznia. A hosszú folyamat végén a hálózatok egyre többet tanulnak abból, hogy folyamatosan megpróbálják egymást túlszárnyalni.
