Prejsť na obsah
Verejnosť

Martin Tamajka (26) je vzdelaným informatikom, ktorý so svojím výskumným tímom Vision & Graphics Group úspešne prenikol do sveta medicíny a fenoménu ľudského mozgu. Predikcia postupu zákernej Alzheimerovej choroby vďaka počítačovému videniu a umelej inteligencii? Presne to je Martinov ,,denný chlieb".
Rodáka z Dolných Otrokoviec, ktorý pôsobí stále na Slovensku, sme sa spýtali na úlohu informatiky v modernej medicíne. Porozprával nám aj o svojich výskumných úspechoch a prečo je o jeho prácu taký záujem aj v zahraničí.

Ste doktorandom na FIIT STU v BA a študovali ste tu aj inžinierske štúdium, prečo ste si vybrali práve slovenskú univerzitu?
Rozhodla náhoda, finálne rozhodnutie za mňa spravila nepozornosť - omylom som prehliadol termín podania prihlášky na druhý odbor, ktorý som zvažoval, prekladateľstvo (uvedomil som si to až v posledný deň) a keďže som už mal odoslanú prihlášku na FIIT, nechal som prekladateľstvo tak. Dnes hovorím - našťastie! Informatika je fascinujúci a ohromne široký odbor s veľkou perspektívou. Slovensko bolo jasnou voľbou, pretože v tom čase som bol už v dlhodobom vzťahu.

Študovali ste matematiku a informatiku, kde vznikla myšlienka aplikovať vaše znalosti v medicíne?
Keďže som aj s kolegami v prvom rade hrdý informatík (určite sa nechcem prezentovať ako odborník v medicíne), snažím sa vždy v prvom rade problém z inej domény transformovať na niečo, s čím viem pracovať. V mojom prípade je to analýza a spracovanie dát veľkého objemu. Veľmi teoreticky by som o medicínskom pozadí dát, ktoré analyzujem, nemusel vedieť vôbec nič a bol by som schopný s nimi pracovať. Toto je však podľa mňa nie veľmi šťastný prístup, keďže každý kúsok znalosti, ktorý dokážem zaintegrovať do riešenia problému, môže pomôcť. Koniec koncov, naštudovanie si neinformatickej domény je niečo, čo informatici robia v jednom kuse - pekným príkladom je internetbanking, ten tiež programovali ľudia, ktorí veľmi pravdepodobne pochádzajú z IT oblasti.

Ako vyzerá váš bežný deň?
Každý deň je trochu iný a aj keď mám rozvrh, ani v rámci semestra to nie je úplne stabilné. Ráno začínam ako veľa iných ľudí - dávkou kofeínu. Potom sa buď venujem svojim študentom, ktorí prídu na konzultácie, učím niektorý z predmetov, čítam vedecké články, programujem, navrhujem metódu, na ktorej práve pracujem, alebo diskutujem s kolegami a vedúcou o svojich a ich výsledkoch. Ako výskumná skupina Vision & Graphics Group mávame každý týždeň seminár, na ktorom my, doktorandi, a všetci naši študenti prezentujeme buď svoje výsledky, alebo nejaké zaujímavosti, na ktoré sme narazili. Dá sa to prirovnať k mítingom vo firme. Potom sú tu aktivity, ktoré nie sú pravidelné, ako napríklad opravovanie zadaní študentov alebo písanie oponentských posudkov.

Momentálne pracujete aj s umelou inteligenciou, ktorá vám pomáha analyzovať medicínske dáta, je to tak? Vysvetlite laicky, ako to funguje.
Predstavte si, že chcete malé dieťa naučiť rozpoznávať medzi psom a papagájom. Čo urobíte? Je to jednoduché - budete dieťaťu ukazovať obrázky psa a papagája dovtedy, kým sa ich nenaučí rozlišovať. Dieťa sa následne samo naučí vzory, podľa ktorých papagája a psa rozlíši - papagáj má perie, dve nohy, zobák a krídla, zatiaľ čo pes má ňufák, dve uši a srsť. Teraz si zameňte dieťa za neurónovú sieť, papagája za zdravé mozgové tkanivo a psa za tumor. Čo robíme, je, že neurónovej sieti predkladáme stále dokola tisíce až milióny príkladov rôznych tumorov a zdravých tkanív a necháme ju, aby sa sama naučila identifikovať vzory, ktoré rozlišujú tumor od zdravého tkaniva. Mechanizmus, ktorým sa sieť učí, je trochu zložitejší, ale určite to nie je žiadna čierna mágia. Koniec koncov, aj obrázok, ktorý sa vám zobrazí na displeji, nie je nič iné, ako veľká množina čísiel.

S akým tímom ľudí pracujete?
Mojimi najbližšími spolupracovníkmi sú piati kolegovia - doktorandi a naša spoločná vedúca doc. Benešová. Považujem za veľké privilégium pracovať v takomto tíme, pretože ide o mladých a zapálených ľudí, ktorí robia to, čo ich baví a sú v tom dobrí. Okrem nich ale, samozrejme, diskutujeme s ďalšími ľuďmi na fakulte. Inak, práve kontakt s ľuďmi, akí sa pohybujú na FIIT a kolektív sú jednými z najsilnejších dôvodov, prečo si svoju rolu doktoranda veľmi užívam. Okrem nich spolupracujem so svojimi vlastnými diplomantmi a bakalármi, ktorých si veľmi cením a pokladám ich za úplne rovnocenných kolegov.

Čo zatiaľ považujete za svoj najväčší úspech?
Neviem povedať, čo je ten najväčší úspech. Veľmi si cením tretie miesto v súťaži o najlepšiu IT diplomovku v Česku a na Slovensku, ale rovnako si vážim Cenu dekanky FIIT či vedecké články prezentované na konferenciách.

Analyzujete aj obrazové dáta mozgu z magnetickej rezonancie. Dokážete ich vďaka programu a technike analyzovať lepšie ako lekár?
Nepovedal by som, že lepšie. Skôr sa staviame do úlohy, že vieme lekárovi ponúknuť druhý názor alebo pomocnú ruku. Napríklad teraz sa v rámci našej výskumnej skupiny koncentrujeme na predikciu rozvoja Alzheimerovej choroby. Naším cieľom je povedať o zdravom pacientovi, či a kedy sa u neho choroba rozvinie, čo môže mať veľký vplyv na účinnosť liečby či kvalitu života pacienta. Alzheimerova choroba je špecifická v tom, že ešte neexistuje účinná liečba, ktorá by zvrátila či zastavila ochorenie, dokážeme len zmierniť jeho prejavy. V tomto prípade ale potrebujeme vytypovať zdravých jedincov, u ktorých sa veľmi pravdepodobne rozvinie ochorenie, vďaka čomu môžu byť zaradení do výskumných štúdií. Okrem diagnostiky vieme automatizovať viaceré rutinné úlohy, ktoré síce pre lekára nie sú náročné, ale spotrebujú veľa jeho času. Príkladom je presné vyznačenie nádoru v obraze.

Mozog je ale veľmi komplexný a fascinujúci orgán. Ako naučíte počítač, aby mu lepšie ,,rozumel"?
Súhlasím, ľudský mozog je jedným z najkomplexnejších objektov, aké poznáme. Dokonca ani teraz so všetkou technológiou, ktorú máme k dispozícii, nerozumieme mnohým procesom, ktoré v mozgu prebiehajú. Minimálne nie do detailov. Bolo by veľmi odvážne povedať, že sme schopní naučiť umelú inteligenciu úplne porozumieť mozgu. Napriek tomu, že umelá inteligencia dosiahla v posledných desiatkach rokov fascinujúce výsledky, ešte stále sme veľmi ďaleko od všeobecnej inteligencie. V čom je však umelá inteligencia efektívna, je plnenie veľmi konkrétnych úloh. Napríklad ak máme dostatočné množstvo magnetických rezonancií mozgov ľudí, ktorí sú kognitívne zdraví, a takých, ktorí trpia demenciou, dokážeme s pomocou umelej inteligencie dosiahnuť presnosť rozlišovania medzi týmito skupinami veľmi blízku tej, akú dosahuje človek. Ďalším príkladom je už spomínané vyznačenie tumoru v mozgu, ktoré je dôležité napríklad pri ožarovaní. V tomto prípade dokáže umelá inteligencia dosiahnuť výsledky rovnako dobré ako ľudský expert.

Dokážete vďaka vášmu výskumu lepšie diagnostikovať aj také zákerné choroby ako Alzheimer či postup liečby rakoviny?
To je naším cieľom, ale ešte nie sme tak ďaleko. Okrem toho si myslím, že čisto na základe analýzy obrazových dát, na čo sa my špecializujeme, sa diagnostika urobiť nedá. Lekár väčšinou berie do úvahy celé spektrum vyšetrení a faktorov od krvných testov až po rozhovor s pacientom. Skôr sa staviame do úlohy poradcu - v budúcnosti chceme napríklad lekárovi povedať: ,,Aha, táto časť mozgu (napríklad Hippocampus) je značne zdegenerovaná, čo môže súvisieť s rozvojom Alzheimerovej choroby." Finálne rozhodnutie a stanovenie diagnózy však stále zostáva na pleciach lekára.

Skúmate v tejto súvislosti aj vizuálnu pozornosť človeka?
V kontexte diagnostiky Alzheimerovej choroby nám príde veľmi perspektívne skúmať, ako táto choroba ovplyvňuje vizuálnu pozornosť človeka a či by sme prípadné odchýlky vedeli využiť na včasnú diagnostiku ešte predtým, ako choroba vypukne. Potenciál tu je, pretože výsledky výskumu môjho kolegu ukázali, že napríklad emočný stav človeka ovplyvňuje spôsob, akým skúma prostredie.

O podobné analýzy musí byť veľký záujem aj v zahraničí.
Automatizácia v medicíne je horúca téma a raz za pár mesiacov dostaneme buď ako skupina VGG, alebo ako jednotlivci ponuky. Najčastejšie ide o pracovné ponuky, keďže ľudí, ktorí vedia skĺbiť umelú inteligenciu a analýzu obrazu, nie je veľa. Platovo týmto ponúkam univerzita nemôže konkurovať, ale radšej budem robiť v slobodnom prostredí to, čo ma baví, ako za viac peňazí robiť niečo iné.

Firemné vedecké prostredie ale poznáte...
Áno, okrem doktorandského štúdia pracujem na menší úväzok pre Siemens Healthineers. Podľa mňa je veľmi dobré udržiavať si kontakt s praxou. Okrem toho ako priemyselný partner fakulty aktívne podporujú výskum našej skupiny nielen finančne, ale aj možnosťou konzultácie s naozajstnými expertmi z priemyslu.

S akými inštitúciami spolupracujete?
Momentálne spolupracujeme so Slovenskou akadémiou vied na výskume možnosti aplikácie umelej inteligencie pri diagnostike Alzheimerovej choroby. V minulosti sme mali aj spoluprácu s Technickou univerzitou vo Viedni a viaceré výskumné problémy sme konzultovali s Onkologickým ústavom svätej Alžbety. Na úrovni bakalárskych a diplomových prác zase spolupracujeme s viacerými firmami. Veľmi podobný trend je aj v zahraničí, kde množstvo výskumných problémov je riešených v spolupráci s priemyslom a naša fakulta sa podľa mňa veľmi agilne snaží na túto vlnu naskočiť.

Váš projekt si všímajú aj porotcovia rôznych súťaží. Ktoré ocenenie alebo účasť vás najviac potešila?
Určite to bola súťaž IT Spy 2016 v Prahe, kde bola moja diplomovka vyhodnotená ako tretia najlepšia v Češku a na Slovensku spomedzi viac ako tisíc prác. Okrem toho sme s tímom študentov uspeli v súťaži o najlepší tímový projekt, kde sme súťažili s aplikáciou na kolaboratívnu analýzu medicínskych obrazových dát.

Určite ste počas výskumu a analýz zažili aj situácie, kedy sa proste nedarilo...
Situácie, kedy sa nedarí a najradšej by som vyhodil klávesnicu s myšou, stoličkou a stolom von oknom, sa tiež nájdu. Najčastejšie je to vtedy, keď výsledky nie sú také, ako by som si predstavoval. To je ale výskum - človek takmer nikdy dopredu nevie, či jeho metóda bude fungovať alebo nie. Ťažké obdobia sú potom pravidelne na konci semestra, keď sa toho v škole nakopí veľmi veľa.

Spomínali ste, že sa stretávate so študentmi z celého sveta. Je štúdium na FIIT STU veľmi rozdielne od zahraničia?
Rozdiely tam určite sú, nie však len medzi FIIT a zahraničím, ale aj medzi zahraničnými univerzitami navzájom. Za jeden z najväčších rozdielov pokladám to, že nie všade musia doktorandi učiť - niekde sa naplno venujú iba svojmu výskumu. Osobne to nepovažujem za problém, pretože pri učení sa aj ja sám posúvam vpred vo vedení ľudí (alebo skôr v motivovaní, pretože to je podľa mňa silnejšie ako vedenie), ale viem, že mnohým kolegom by takýto model vyhovoval viac.

Stíhate vôbec aj oddychovať?
S oddychom to býva občas ťažšie, ale myslím, že som v tom lepší ako na inžinierskom štúdiu. Minimálne sa snažím spať aspoň 6 až 7 hodín denne, nepracovať po nociach a v záujme zachovania môjho 11-ročného vzťahu cez víkend pracovať menej ako cez bežný deň. Na druhej strane ma práca veľmi napĺňa a baví, vidím v nej zmysel.
---
Ľudský mozog je Jedným z najkomplexnejších objektov, aké poznáme. Dokonca ani teraz so všetkou technológiou, ktorú máme k dispozícii, nerozumieme mnohým procesom, ktoré v mozgu prebiehajú. Minimálne nie do detailov.
Teraz sa v rámci našej výskumnej skupiny koncentrujeme na predikciu rozvoja Alzheimerovej choroby. Naším cieľom je povedať o zdravom pacientovi, či a kedy sa u neho choroba rozvinie, čo môže mat veľký vplyv na účinnosť liečby či kvalitu života pacienta.

Martin Tamajka
Pochádza z obce Dolné Otrokovce (pri Hlohovci), inžinierske štúdium študoval na Fakulte informatiky a informačných technológií STU v Bratislave, odbor informačné systémy. So svojou diplomovou prácou s názvom Segmentácia anatomických orgánov v medicínskych dátach zožal úspech na súťaži IT Spy 2016 v Prahe, kde sa jeho práca zaradila medzi tri najlepšie IT diplomové práce v Česku a na Slovensku. Momentálne je Martin doktorandom na FIIT STU, kde sa v rámci výskumnej skupiny Vision & Graphics Group venuje výskumu metód počítačového videnia a umelej inteligencie pri analýze medicínskych obrazových dát.