Ivan Cimrák získal Cenu za vedu a techniku 2024 v kategórii Osobnosť vedy a techniky aj za prínos využitia umelej inteligencie v medicíne.
Prof. Mgr. Ivan Cimrák, Dr., laureát Ceny za vedu a techniku 2024 v kategórii Osobnosť vedy a techniky. Zdroj: CVTI SR
Prof. Mgr. Ivan Cimrák, Dr., je medzinárodne uznávaným odborníkom v oblasti modelovania biomedicínskych procesov (cirkulujúcich rakovinových buniek) a aplikácie strojového učenia v medicíne. Študoval na Fakulte matematiky, fyziky a informatiky Univerzity Komenského v Bratislave. Ako postdoktorand pôsobil na Gentskej univerzite v Belgicku a na Univerzite aplikovaných vied v St. Pöltene v Rakúsku.
V súčasnosti pôsobí ako výskumník a vysokoškolský pedagóg na Fakulte riadenia a informatiky Žilinskej univerzity v Žiline, kde sa venuje aplikovanej matematike a informatike v oblasti modelovania separácie cirkulujúcich rakovinových buniek. Profesor Cimrák sa zameriava aj na obrovský potenciál umelej inteligencie v medicíne a vyvíja model, ktorý dokáže zhodnotiť riziko vzniku agresívnej formy rakoviny prsníka na základe série skríningových vyšetrení.
Laudácio prof. Mgr. Ivana Cimráka, Dr. (.pdf)
V piatok 15. novembra 2024 si profesor Cimrák prevzal ocenenie Cena za vedu a techniku 2024 v kategórii Osobnosť vedy a techniky za prínos v modelovaní a počítačových simuláciách rakovinových buniek vedúcich k ich separovaniu a za vývoj modelov umelej inteligencie v mamografii.
Najviac ma napĺňa pocit, že naša práca má reálny dosah na životy ľudí.
V rozhovore pre portál VEDA NA DOSAH nám okrem iného priblížil, čomu sa venuje vo svojom výskume, prečo je využitie umelej inteligencie v medicíne prelomové, aké predpoklady by mali mať budúce generácie vedkýň a vedcov, prečo sa rozhodol vrátiť na Slovensko a čo ho na práci napĺňa najviac.
Ste odborníkom na aplikovanú matematiku a informatiku a svoje znalosti využívate v oblasti diagnostiky v medicíne. Mohli by ste nám priblížiť, na akých projektoch pracujete v rámci svojho výskumu?
Venujem sa dvom oblastiam: modelovaniu krvných buniek a vývoju modelov umelej inteligencie v medicíne. Prvá oblasť sa zameriava na cirkulujúce rakovinové bunky a ich biomechaniku. Vyvinuli sme výpočtový model buniek, pomocou ktorého simulujeme toky buniek v mikročipoch, presnejšie v mikroskopických kanálikoch. Tieto slúžia napríklad na separáciu rakovinových buniek od červených a bielych krviniek a na ich následnú analýzu.
V druhej oblasti sa zameriavame na mamografiu a histopatológiu. V úzkej spolupráci s onkológmi z Lekárskej fakulty Univerzity Komenského v Bratislave a Onkologického ústavu svätej Alžbety vyvíjame model umelej inteligencie, ktorý bude vedieť zhodnotiť riziko vzniku agresívnej formy rakoviny prsníka na základe série skríningových vyšetrení. S patológmi z Jesseniovej lekárskej fakulty v Martine Univerzity Komenského hodnotíme pomocou umelej inteligencie odobraté patologické vzorky na prítomnosť rakovinových buniek.
Na rozpoznávanie zhubného a nezhubného tkaniva možno použiť siete predtrénované na miliónoch bežných obrázkov.
Vo svojej práci využívate neurónové siete. Na akom princípe pracuje neurónová sieť?
Neurónové siete si môžeme predstaviť ako umelý počítačový mozog, ktorý má učiaci sa algoritmus a je schopný učiť sa na základe veľkého množstva príkladov. Doslova ho kŕmime obrovským počtom dát – napríklad mamografických snímok či histopatologických skenov s rôznymi nálezmi, ktoré sa učí správne klasifikovať a vyhodnocovať. Postupne tak vzniká model, ktorý môže v našom prípade onkológom a patológom pomáhať v klinickej praxi.
Cieľom zavedenia umelej inteligencie do diagnostiky nie je nahradiť lekára strojom, ale spresniť detegovanie ochorenia, a tým zlepšiť zdravotnú starostlivosť. Foto: Betty Burianová/CVTI SR
Na akom množstve údajov treba neurónovú sieť trénovať, aby bol výsledok relevantný?
Rýchla odpoveď je, že väčšinou na obrovskom množstve dát. Napríklad aktuálne veľké jazykové modely ako ChatGPT sa učili na miliónoch príkladov. Menšie siete rozpoznávajúce písmená potrebujú desaťtisíce príkladov. Dobrá vec je, že pre špecifickú úlohu, napríklad rozpoznávanie zhubného a nezhubného tkaniva, možno použiť predtrénované siete. Takéto siete sú predtrénované na miliónoch bežných obrázkov a ich dotrénovanie na histologických skenoch už vyžaduje len niekoľko tisíc príkladov zhubných a nezhubných tkanív na to, aby dosiahli celkom slušnú presnosť.
Odkiaľ pochádzajú dáta, s ktorými pracujete? Sťažuje vám v tomto smere prácu politika GDPR?
Jedným zo zdrojov dát sú verejné databázy dostupné cez internet, napríklad histologických skenov tkanív alebo mamografických snímok. Tieto snímky sú označkované lekármi tak, aby zhubné alebo nezhubné nálezy mohli byť na obrázku lokalizované.
Ďalším zdrojom sú databázy pracovísk lekárov a lekárok, s ktorými spolupracujeme. Veľa lekárskych pracovísk, najmä fakultných, už pri vyšetrení dáva podpisovať pacientom a pacientkam súhlas s použitím ich anonymizovaných dát na vedecké účely. V tomto prípade GDPR nebráni ich použitiu a potom záleží na interných procesoch pracoviska, či dáta budú môcť byť takto použité.
Využitie umelej inteligencie v medicíne
V posledných rokoch sa zameriavate aj na využitie umelej inteligencie v oblasti medicíny. Na umelú inteligenciu mnohí nazerajú skepticky. V medicíne je však veľmi užitočná. V čom spočíva jej prínos?
Umelá inteligencia v medicíne prináša významné zlepšenie presnosti a rýchlosti diagnostiky, čo je kľúčové pri liečbe a prevencii mnohých ochorení. Vďaka umelej inteligencii dokážeme analyzovať obrovské množstvo dát, ktoré by ľudskému odborníkovi mohli uniknúť, či už ide o obrazové záznamy z mamografie, alebo o histopatologické snímky tkanív. Tieto systémy pomáhajú lekárom pri rýchlej identifikácii prípadných problémov a navrhujú ďalšie kroky na základe veľkého množstva porovnávacích údajov, čo môže viesť ku skoršiemu zachyteniu chorôb, ako je rakovina.
Vďaka umelej inteligencii dokážeme analyzovať obrovské množstvo dát, ktoré by ľudskému odborníkovi mohli uniknúť.
Skepsa voči umelej inteligencii je často spojená s obavami o spoľahlivosť a etické otázky, čo je pochopiteľné. Práve preto sa pri vývoji zameriavame na to, aby boli naše modely transparentné a ich výsledky vždy interpretovateľné ľudskými odborníkmi. Nejde o náhradu lekárov, ale o nástroj, ktorý rozširuje ich schopnosti a zlepšuje zdravotnú starostlivosť. Kombinácia ľudských a strojových poznatkov tak môže viesť k výrazne lepšiemu zdraviu populácie, čo je hlavným cieľom každej inovácie v medicíne.
Podľa profesora veda potrebuje nielen odborné znalosti, ale aj ľudskosť a etický prístup k výskumu. Foto: Betty Burianová/CVTI SR
Vyvíjate model umelej inteligencie, ktorý by mal byť schopný zhodnotiť riziko vzniku agresívnej formy rakoviny prsníka. Už sa využíva v praxi?
Na vytvorenie úspešného systému umelej inteligencie je kľúčové získať potrebné dáta na trénovanie modelu umelej inteligencie. Ak napríklad chcete predikovať potenciálny vývoj agresívneho nádoru, potrebujete mať k dispozícii časový vývoj stavu pacienta či pacientky. Takéto dáta však neboli k dispozícii vo forme otvorenej databázy z iných svetových inštitúcií a museli sme si ju vytvoriť sami. Momentálne sme v štádiu vývoja modelu, lenže cesta k využitiu v praxi môže byť ešte dlhá.
Bude aj tak vždy potrebná súčinnosť lekára pri stanovení diagnózy?
Myslím si, že za môjho života to tak bude. Ale ktovie, o štyridsať rokov budú možno plno automatizované systémy také rozšírené a akceptované všade okolo nás, že nás už vôbec nebude vyrušovať to, že vykĺbené rameno alebo nádor na pľúcach nám diagnostikuje umelá inteligencia.
Ocenenia
V roku 2012 získal Ivan Cimrák ocenenie Inovatívny čin roka v kategórii Medzinárodná kooperácia za vývoj regulovateľného mikrofluidického čipu slúžiaceho na izoláciu cirkulujúcich rakovinových buniek zo vzorky krvi. Čip, ktorého vnútro pozostáva z množstva mikrokanálikov, funguje ako miniatúrna pasca, zadržiavajúca rakovinové bunky. V tomto roku bol finalistom ESET Science Award 2024 v kategórii Výnimočná osobnosť vysokoškolského vzdelávania.
Každý deň prináša nové nápady a výzvy
Čo vás na vašej práci napĺňa najviac?
Najviac ma napĺňa pocit, že naša práca má reálny dosah na životy ľudí. Keď pracujeme na vývoji umelej inteligencie pre medicínske účely, uvedomujem si, že nejde len o technológiu, ale aj o nástroj, ktorý môže pomôcť odhaliť choroby skôr, zvýšiť presnosť diagnostiky a zlepšiť výsledky liečby. Tento prínos pre verejné zdravie mi dodáva silu aj v momentoch, keď čelíme výzvam či neúspechom.
Ak náš systém zachráni čo i len jednu pacientku, bude naša misia splnená.
Okrem toho ma teší samotný proces objavovania a riešenia problémov – stále sa učím nové veci a vidím, ako naša práca postupne posúva hranice možností. Napokon, významnou motiváciou je pre mňa spolupráca s talentovanými kolegami a odborníkmi z rôznych oblastí. Každý deň prináša nové nápady a výzvy, ktoré nás nútia rásť a zlepšovať sa, a to považujem za veľkú hodnotu.
Spolupracujete aj s renomovanou Massachusettskou technickou univerzitou, MIT. Nikdy vás nelákalo odísť do zahraničia?
V zahraničí som pôsobil dvanásť rokov. Štyri roky počas mojich doktorandských štúdií na Gentskej univerzite a následne počas postdoktorandských pozícií v Belgicku a Rakúsku. Samozrejme, mohol by som ostať pracovať v zahraničí, boli zaujímavé ponuky. Na návrat na Slovensko som však mal viacero dôvodov. Rodina, počasie v Belgicku. (smiech)
Najdôležitejším faktorom však bol pocit cudzinca, ktorý som v zahraničí mal. A nemyslím to v zlom – ľudia boli veľmi milí, v Belgicku sme mali priateľov, aj Belgičanov. Hoci sme s manželkou dobre ovládali holandčinu, vždy som cítil, že v Belgicku nie som doma. Pri presune na Slovensko som mal, samozrejme, obavy, aký bude môj profesionálny život, či ostanem v akadémii. Mal som šťastie na vtedajšie vedenie fakulty riadenia a informatiky, ktoré mi vytvorilo výborné podmienky na výskum a nezahltilo ma veľkými požiadavkami na učenie.
Profesor Cimrák bol finalistom ocenenia ESET Science Award 2024. Foto: Betty Burianová/CVTI SR
Pôsobíte aj ako pedagóg. Aké osobnostné predpoklady by podľa vás mala mať budúca generácia vedkýň a vedcov?
Budúca generácia vedkýň a vedcov bude musieť čeliť mnohým komplexným výzvam, preto sú kľúčové viaceré osobnostné predpoklady. Myslím si, že najdôležitejšia bude zvedavosť – prirodzená chuť skúmať a objavovať nové možnosti. Vedec musí mať odvahu pýtať sa neľahké otázky a pokúšať sa získať odpovede aj tam, kde sú výsledky neisté. Ďalším dôležitým predpokladom je vytrvalosť, pretože cesta k objavom je často dlhá a plná prekážok. Rovnako podstatná je schopnosť spolupráce, keďže dnešná veda stojí na interdisciplinárnych tímových projektoch, kde každý člen prináša svoju expertízu.
Moderní vedci a vedkyne by mali mať aj otvorený prístup k novým technológiám, ako je umelá inteligencia, a schopnosť kriticky hodnotiť ich možnosti i limity. Empatia a zodpovednosť sú kľúčové pri riešení otázok, ktoré môžu zásadne ovplyvniť spoločnosť. V konečnom dôsledku si myslím, že veda potrebuje nielen odborné znalosti, ale aj ľudskosť a etický prístup k výskumu, ktorý môže mať priamy dosah na životy ľudí. Táto kombinácia nám pomôže vytvoriť svet, ktorý bude nielen technologicky vyspelý, ale aj spravodlivý a ohľaduplný.
Záznam z podujatia odvysiela STVR na Dvojke 23. novembra 2024 o 20.10 hod.
