Mesterséges intelligencia: felismeri és biztonságosan adagolja a gyógyszert a pécsi fejlesztésű rendszer

Jelen pillanatban 30 darab szájon át bevehető gyógyszert ismer fel a dr. Ashraf Amir Reza egyetemi tanársegéd és munkatársai által fejlesztett alkalmazás. A pécsi fejlesztés jó példája annak, hogyan lehetséges a mesterséges intelligenciát olyan formában alkalmazni, hogy az ne kiváltsa, hanem segítse az emberek munkáját, másrészt pedig hogyan lehet elérhető célok kitűzése révén a napi gyakorlatban működő alkalmazást készíteni- közölte az egyetem.

Fel kell ismernie több tízezer különböző gyógyszert

Bár a képfelismerő algoritmusok elterjedése nyomán rengeteg próbálkozás történt már az elmúlt évek során különböző gyógyszerfelismerő MI alkalmazások fejlesztésére, ezek mind ugyanabba a csapdába estek: 

Ezzel a problémával kellett szembenéznie dr. Ashraf Amir Rezának is, amikor néhány évvel ezelőtt, PhD tanulmányainak kezdetén a témával kezdett el foglalkozni.

Kiküszöbölni a hibákat

„A Gyógyszerészeti Intézet egyik kutatási témája az illegális gyógyszerforgalmazás, illetve az internetes gyógyszerforgalmazás volt, és mintegy hat évvel ezelőtt el is indultak próbálkozások arra, hogy objektum felismerés révén lehessen megkülönböztetni a valódi és a hamisított gyógyszereket. Az ezzel próbálkozó munkatársaim több száz felvételt készítettek, és az ezeken kiképzett MI modell megfelelő teljesítményt nyújtott, de kiderült, hogy óriási mennyiségű adatot kellene felhasználni, és ez végül lekerült a napirendről. Engem jó ideje foglalkoztat a mesterséges intelligencia, és amikor a témavezetőm, dr. Fittler András megemlítette a korábbi próbálkozást, az felkeltette az érdeklődésemet. Beleástam magam a témába, és elkezdtem dolgozni rajta” – idézi fel dr. Ashraf Amir Reza a kezdeteket.

A kutató már a munka megkezdésekor elhatározta, hogy egy klinikai környezetben használható alkalmazásra koncentrál, aminek két jelentős előnye is akad: egyrészt a kórházakban használt gyógyszerek száma korlátozott, így nem jelent leküzdhetetlen akadályt az összes adat betáplálása, másrészt valódi igény is van egy ilyen alkalmazásra.

Valódi hiánycikk

Az alkalmazás első, kezdetleges változata 10 gyógyszer felismerésére volt képes, amiből kiderült, hogy az elképzelés megvalósítható. Aztán arra is fény derült, hogy jelentős nemzetközi érdeklődés mutatkozik iránta. A következő lépés az algoritmus továbbfejlesztése volt, megháromszorozva az általa ismert gyógyszerek számát, másrészt a lelkes kutató egy mobilalkalmazást fejlesztetett, amit a PTE Klinikai Központjában, a Kaposvári Kaposi Mór Oktató Kórházban és a Komlói Egészségcentrumban is teszteltek.

 Ezt követte egy publikáció a mérvadó Artificial Intelligence in Medicine szakmai folyóiratban, majd a pályázás az egyetemi innovációs pályázaton, amelynek sikere kézzelfogható közelségbe hozta az alkalmazás elkészültét. A 10 milliós forrás dr. Ashraf Amir Reza reményei szerint lehetővé teszi, hogy egyrészt az alkalmazás saját hardvert kaphasson integrált kamerarendszerrel a teljesítmény javítása érdekében, másrészt a modell további képzése, finomhangolása révén közelebb kerüljön a gyakorlati alkalmazhatósághoz. 

„A jelenlegi mobilalkalmazás felhasználóbarát, de a képfelismerés hatékonyságát korlátozza a mobiltelefon kamerája. Most egy 3D nyomtatással készülő, integrált kamerás prototípuson dolgozunk, amibe bele lehet helyezni a vizsgálandó gyógyszereket. Emellett a modellt is továbbfejlesztjük, a cél, hogy a jelenlegi 30 helyett 80 gyógyszert ismerjen fel. Ez már akkora mennyiség, ami megfeleltethető egy kisebb kórházban, osztályon használt gyógyszerlistának, azaz innentől kezdve már valós környezetben tudjuk tovább tesztelni és fejleszteni az alkalmazást.” - mondta a kutató. 

Minderre a tervek szerint 18 hónap áll rendelkezésre, és ezután jöhet a lehetséges ipari, szakmai partnerek felkutatása - közölte az egyetem.