Precyzyjna e-kontrola serca

Szybka i mobilna diagnoza dysfunkcji pracy serca to problem, nad którym od lat pochylają się naukowcy i lekarze. Dr inż. Paweł Pławiak, laureat 15. edycji Konkursu o Nagrodę ABB oraz entuzjasta cyfrowych technologii, opracował innowacyjny system, który może pomóc ten problem rozwiązać.

Czym Pan zajmuje się w swojej pracy naukowej?

Rozwijam metody uczenia maszynowego, bazując na fuzji uczenia zespołowego, głębokiego i obliczeń ewolucyjnych. Stosuję je do analizy danych i przetwarzania sygnałów cyfrowych. Realizowałem różne projekty w tym obszarze, np. opracowałem algorytm na urządzenia mobilne, który rozpoznaje użytkownika po sposobie odblokowywania ekranu smartfona. Choć wpisywany przez użytkownika kod jest za każdym razem ten sam, to każdy robi to inaczej, na swój sposób, co system uczy się rozpoznawać. Jednocześnie pracowałem nad algorytmem do automatycznego diagnozowania dysfunkcji pracy serca na podstawie analizy sygnału EKG za pomocą systemu ewolucyjno- neuronowego. To właśnie ta praca została nagrodzona przez ABB.

Dlaczego zajął się Pan tematem, który dotyczy medycyny?

Medycyna zawsze była mi bliska, a choroby serca i układu krążenia są jednymi z najpoważniejszych na świecie. Jednocześnie badanie EKG jest proste, nieinwazyjne i daje nam bardzo dużo informacji. Na rynku brakuje rozwiązań, które mogłyby automatycznie i precyzyjnie diagnozować zaburzenia pracy serca, a rozwiązania, które już istnieją, są niedoskonałe. Przykładowo badanie metodą Holtera trwa 24 godziny, po czym lekarz analizuje wszystkie zebrane dane. System nie wskazuje lekarzowi fragmentu, który wymaga szczególnej uwagi. Gdyby kardiolog miał do dyspozycji taki algorytm, mógłby szybciej diagnozować pacjentów. Postanowiłem wypełnić tę lukę. Ponadto na rynku przybywa urządzeń, które z coraz większą precyzją mierzą pracę serca. Jest to więc system, który ma duże szanse na komercjalizację.

Co wyróżnia opracowany przez Pana system?

Skoncentrowałem się na tym, by system pracował podobnie jak kardiolog, który analizuje badanie EKG całościowo, na podstawie dłuższego fragmentu niż pojedyncze ewolucje serca. Zastosowałem też nową metodę uczenia maszynowego. Chodzi w niej o to, że sygnał EKG przetwarzany jest przez kilka warstw sieci klasyfikatorów, a system genetycznie selekcjonuje i wybiera tylko właściwe odpowiedzi, czyli poprawnie rozpoznaje dysfunkcje pracy serca. Oczywiście tego rodzaju wynik nie będzie zastępował diagnozy lekarskiej, jednak może być informacją dla pacjenta, by zgłosić się do lekarza. Ponadto system może ułatwić pracę lekarzom, którzy muszą poświęcać wiele czasu na analizowanie całych sygnałów EKG. Jest to także doskonałe rozwiązanie dla osób po operacjach, seniorów, czy nawet młodych, aktywnych ludzi, którzy uprawiają sport, biorą udział w wymagających zawodach wydolnościowych i chcą to robić bezpiecznie.

Jak wyglądała praca „od kuchni” nad takim systemem?

Bazowałem głównie na dostępnych danych i uczyłem się analizowania sygnału EKG z książek dla kardiologów. Konsultowałem się z lekarzami, ale by ukończyć prace nad systemem, kluczowy był obszar informatyczny, czyli rozwijanie metod uczenia maszynowego. Na początku plan był taki, żeby zaprojektować cały system wraz z urządzeniem do rejestracji sygnału EKG, jednak trwałoby to zbyt długo i zahamowałoby rozwój projektu. Postanowiłem więc skupić się na oprogramowaniu MedMachine, które jest uniwersalne i dostępne dla każdego. Stworzony algorytm współpracuje z różnymi typami urządzeń (wystarczy jedno odprowadzenie) i jest przeznaczony dla firm produkujących sprzęt medyczny, lekarzy oraz klientów indywidualnych, do profilaktyki i samokontroli pracy serca. Algorytm oczywiście będzie mógł mieć różną funkcjonalność dostosowaną do wymagań urządzenia bądź klienta.

Czy projekt jest już gotowy, by trafić na rynek?

Od wyników badań naukowych do komercjalizacji jest długa droga, dlatego od ukończenia doktoratu algorytm został znacznie rozwinięty i zmodyfikowany. Został ukończony i wdrożony prototyp oprogramowania, który jest w fazie intensywnego testowania i rozwijania. Aby system dobrze działał w praktyce, prowadzona jest współpraca z lekarzami kardiologami. Chodzi przede wszystkim o to, by algorytm był bezbłędny. Kontaktuję się w tym celu m.in. ze specjalistą z Niemiec. Właśnie wystartowała strona internetowa projektu www.medmachine.io. Oferowane rozwiązanie jest łatwe w integracji, tanie i skuteczne.

Czym Pana system różni się od podobnych rozwiązań, np. mobilnych monitorów EKG i teleholterów?

Większość tych rozwiązań jest stosunkowo nowa, więc wymagają udoskonalenia. Ponadto mają one ograniczony zakres rozpoznawania dysfunkcji pracy serca. Najczęściej sygnalizują tylko prawidłowy rytm zatokowy i fakt wystąpienia zaburzenia. System, który opracowałem, rozpoznaje już 17 zaburzeń, więc działa z większą dokładnością. Chciałbym też, by algorytm współpracował z prostymi i wygodnymi w obsłudze urządzeniami, które nie wymagają od użytkownika precyzyjnego podłączania wielu elektrod, np. pulsometrem do biegania czy zegarkiem.

Co Panu dał udział i wygrana w Konkursie o Nagrodę ABB?

Gdy zgłaszałem się do konkursu, miałem duże nadzieje, ale też zdawałem sobie sprawę z tego, jak prestiżowe jest to wydarzenie i na jakie dziedziny nauki kładzie nacisk. Wiedziałem, że moja praca jest na dobrym poziomie naukowym, ale bardzo zależało mi na ocenie jej aspektu biznesowego. Jeżeli tak doświadczeni specjaliści uznali, że mój projekt ma szansę na komercjalizację, to będę szedł w tym kierunku.

ROZMAWIAŁA AGATA ADAMCZEWSKA

Paweł Pławiak


Konkurs o Nagrodę ABB – edycja 2017/2018

Nagroda główna w wysokości 30 tys. złotych: dr inż. Paweł Pławiak, Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej, praca doktorska „Automatyczne diagnozowanie dysfunkcji mięśnia sercowego na podstawie analizy sygnału elektrokardiograficznego (EKG) przy wykorzystaniu systemu ewolucyjno-neuronowego”.

Dwa równorzędne wyróżnienia po 15 tys. złotych: dr inż. Rafał Miśkiewicz, Instytut Elektrotechniki, praca doktorska „Systemy zasilania bezstykowego z dwukierunkowym przesyłem energii”, oraz dr inż. Piotr Legutko, Politechnika Śląska, Wydział Elektryczny, praca doktorska „Analiza wysokoczęstotliwościowych drajwerów tranzystorów MOSFET mocy stosowanych w falownikach rezonansowych”.

Konkurs organizuje Korporacyjne Centrum Badawcze ABB w Krakowie. Celem wydarzenia jest wyłonienie najlepszych prac inżynierskich, magisterskich i doktorskich z dziedzin takich jak: elektroenergetyka, automatyka, nanotechnologia i informatyka. Do zakończonej w maju br. edycji konkursu zgłosili się uczestnicy z 32 uczelni z kraju i zagranicy.

Kategorie and Tagi
O autorze

Agata Adamczewska

Jestem specjalistką ds. PR oraz zajmuję się copywritingiem jako wolny strzelec. Moja ulubiona tematyka to finanse, edukacja i nowe technologie. Od 2014 r współpracuję z ABB i piszę m.in. do kwartalnika dla klientów „Dzisiaj” oraz magazynu dla pracowników „Flesz”.
Related stories
Skomentuj ten artykuł