Чем занимается инженер-исследователь? На это не всегда легко ответить, но когда ваши родители спрашивают, вы определенно хотите дать хороший ответ

Дорогие мама и папа,

Мне всегда интересно, как вы представляете себе мою повседневную работу в Центре электронных наук Нидерландов. Наверное, вы представляете, как я целыми днями сижу за компьютером. Я думаю, вы уже знаете, что я также иногда разговариваю с учеными, в основном из области здравоохранения. Чтобы дать вам лучшее представление о том, чем я занимаюсь, я решил написать вам о своем опыте участия в проекте Автоматизированная видеооценка двигательных расстройств.

Автоматизированная видеооценка двигательных расстройств… Это полный рот слов. Позвольте мне попытаться объяснить, что я сделал в этом проекте.

Этот проект осуществляется в сотрудничестве с Helga Haberfehlner и ее коллегами, работающими в отделении реабилитационной медицины UMC Амстердама. Хельга — добрый, энергичный и увлеченный исследователь, который пытается улучшить диагностику и лечение двигательных расстройств у детей.

Одна из проблем, с которыми они сталкиваются в клинике, заключается в том, как объективно определить, насколько тяжелым является такое двигательное расстройство и как оно прогрессирует с течением времени. Это важно знать, потому что это помогает врачам выбрать правильное лечение или дать им представление о том, работает ли лечение. В одном из таких методов записывается видео пациента. Затем видео просматривает врач, обученный внимательно следить за движениями тела. Врач дает оценку от 0 до 4, чтобы определить, насколько серьезен тот или иной набор симптомов в той или иной части тела. Например, врач может оценить симптомы в левом предплечье на 3 балла. Если, например, через год лечения этот балл достигает 1, это указывает на то, что лечение работает.

Теперь проблема в том, что довольно сложно забить симптомы пациента. Разные врачи смотрят на разные вещи. Даже один и тот же врач, просматривая одно и то же видео, может поставить низкий балл в оптимистичный день и высокий балл в пессимистичный день. Кроме того, врачам требуется много времени, чтобы сделать это правильно, время, которое лучше потратить на уход за пациентами, а не на просмотр видео. Таким образом, врачам было бы очень полезно, если бы компьютер мог автоматически оценивать эти видеоролики. Вместе с моими коллегами из eScience Center Флорианом Хубером и Соней Георгиевской мы решили помочь Хельге и ее коллегам из UMC в Амстердаме.

В большинстве проектов eScience Center мы создаем компьютерные программы с участием ученых, с которыми мы работаем вместе. Это длительные проекты, занимающие не менее 2 лет. Но в этом проекте (так называемый проект маломасштабного инициативного машинного обучения) у нас было всего полгода, в течение которых мы в основном давали советы по действиям, которые исследователи выполняют сами. Хорошо, что это именно то, что нужно Хельге: технологическая экспертиза. И, выполняя проекты таким образом, мы могли бы помочь не только Хельге и ее коллегам, но и 11 другим подобным проектам из самых разных научных дисциплин.

Как мы помогли Хельге и ее коллегам? В основном мы давали советы по технике под названием Машинное обучение. Это технология, которая учит компьютер, как выполнять задачу, показывая ему примеры того, как это сделать. В нашем случае компьютер должен был научиться давать оценку от 0 до 4, указывающую, насколько серьезны симптомы двигательного расстройства у пациента на видео. Нам удалось научить компьютер делать это достаточно хорошо, хотя еще предстоит проделать определенную работу, прежде чем врачи смогут начать использовать эту технику. Вы можете увидеть наши результаты в нашем репозитории Github (подробнее о Github я расскажу в другом письме 😉). Мы также работаем над тем, чтобы изложить наши выводы в научной статье (@dad я надеюсь, что мы получим столько же внимания, сколько вы получили во славу своего периода почвоведения).

Что мне больше всего понравилось в этом проекте, так это плодотворное сотрудничество, которое у нас было. Я думаю, что Хельга и ее коллеги многому научились благодаря нашему технологическому опыту. Хельга даже начала (успешно) заниматься программированием сама. Но, наоборот, мы многое узнали о том, как применять методы машинного обучения в клинических условиях. Мы даже устроили экскурсию по отделению Хельги, где она показала нам все устройства, которые они используют для исследования двигательных расстройств.

Я надеюсь, что это дало вам некоторое представление о том, чем я занимаюсь в Центре электронных наук Нидерландов.

С любовью,

Свен