Studentská grantová soutěž - předchozí roky

Zpracování a pokročilá analýza biomedicínských dat VII

SP2022/77

Kudělka Miloš doc. Mgr., Ph.D.

01. 01. 2022 - 31. 12. 2022

Předmět výzkumu Aktuální trendy v analýze biomedicínských dat jsou založeny na interdisciplinární spolupráci, v níž své role hrají lékaři, pracovníci v laboratořích a informatici. Lékaři přinášejí do této spolupráce vzorky pro zpracování v laboratořích a správu lékařských záznamů sloužících jako dlouhodobý a vyvíjející se zdroj dat o pacientovi (v podobě tzv. EHR – Electronic Health Record neboli elektronická karta pacienta), laboratoře vzorky zpracovávají do hrubé datové podoby a jejich pracovníci provádějí základní statistické zpracování, informatici pak zajišťují další hlubší analýzu s využitím metod strojového učení a umělé inteligence. V oblasti analýzy biomedicínských dat dochází v několika poslední letech k novému pohledu na budoucnost reálného nebo potencionálního pacienta. Tento nový pohled se promítá do nových oblastí, tzv. Precision Medicine (léčba vycházející z přesných dat o pacientovi.) a Precision Health (Péče o zdraví vycházející z přesných dat o (pacientovi.). Data je nutno chápat jako velmi komplexní, a to zejména jako heterogenní a temporální (jak svou podstatou, tak zdrojů, ze kterých pocházejí) a je potřebné věnovat velké úsilí jejich čištění, předzpracování a transformaci do podoby, ve které je možno aplikovat metody strojového učení a umělé inteligence. Mimořádnou pozornost je pak nutné věnovat tzv. explainability a interpretability výstupů a výsledků. Cílovou skupinou, která využívá výsledky analýz, jsou zejména lékaři, kteří potřebují znát důvody proč a jak výsledky vznikají (explainability - vysvětlitelnost) a musí mít nástroje k takové prezentaci výsledků, které rozumějí (interpretovatelnost). Proto mohou být některé z metod sice úspěšné (např. neuronové sítě), ale výsledky nemusí být přijímány lékaři pro obtížnou pochopitelnost výsledků. Je tedy třeba hledat cesty, jak kvalitu a srozumitelnost analytických a vizualizačních metod vyvážit. Díky současným moderním laboratorním zařízením v nemocnicích a na lékařských fakultách je získáváno nebývalé množství dále zpracovatelných dat. Tato data jsou díky novým technologiím na jedné straně velmi přesná, na druhé straně se výzkumníci potýkají s různými problémy spojenými s nečistotami způsobenými zejména lidským faktorem. Mezi tyto problémy biomedicínských dat často patří jejich neúplnost a nepřesnost. Proto jsou používány relativně komplikované metodologie zahrnující hybridní „ensemble“ přístupy. Při všech těchto přístupech je často potřeba zohlednit jak mimořádně velký rozsah zpracovávaných dat (např. sekvence DNA), tak jejich komplexnost (genetické a klinické profily pacientů spojené s vývojem v čase, se signálovými daty jako je EEG apod.), což často vyžaduje paralelní a distribuované přístupy a specifické sekvence použití metod v přesně definovaných procesech (pipelines). Projekt bude zaměřen na výzkum a vývoj ve dvou oblastech: • První oblastí Precision Medicine a Precision Health. Na nové metodologie, metody, přístupy a softwarové komponenty (např. pro systémy pro podporu rozhodování lékaře CDSS – Clinical Decision Support System) při analýze biomedicínských dat a bude soustředěn na

Ing. Michal Radecký, Ph.D., MBA
doc. Ing. Petr Gajdoš, Ph.D.
Ing. Marek Běhálek, Ph.D.
Ing. Michal Vašinek, Ph.D.
RNDr. Ing. Martin Radvanský, Ph.D.
Ing. Jan Janoušek
RNDr. Eliška Ochodková, Ph.D.
doc. Mgr. Miloš Kudělka, Ph.D.
Ing. Jakub Plesník
Ing. Vít Doleží
Ing. Tomáš Anlauf
Bc. Adam Gaura
Ing. Lukáš Papík
Ing. Tereza Škutová
Ing. Jan Patschka
Ing. Dominik Stacha
Bc. Jakub Čačka
Bc. Patrik Kubiš
Bc. Blanka Chamrádová
Bc. Ondřej Kotásek
Bc. Daniel Loziňak
Mgr. Ondřej Janča
Ing. Emanuel Dopater
Ing. Rostislav Hřivňák
Ing. Markéta Vašinková, Ph.D.
Ing. Kristýna Kubíková
Ing. Petr Ptáček
Ing. Martin Radvanský
Bc. Daniel Šimek

Specifikace cílů a výstupů
Cílem projektu je navázat na předcházející projekty a pokračovat tak ve výzkumu a vývoji
metod pro získávání skrytých informací z biomedicínských dat. Projekt bude zacílen zejména
na vysokou míru interdisciplinarity kombinující informatiku, lidskou medicínu a biologii zaměřenou zejména na genetiku.
Výzkum bude směřovat do oblasti vývoje, experimentálního ověření a aplikace moderních, a
menší míře také návrhu nových, postupů pro získávání informací a znalostí z dat. Tyto postupy vycházejí z metod v oblasti výpočetní inteligence (bio-inspirované výpočty, analýza signálů, komplexních sítí apod.) a využívají se ke zpracování komplexních dat, tedy dat s nepravidelnou a obtížně popsatelnou strukturou. Vyvinuté metody, metodologie a algoritmy budou konfrontovány s výsledky tradičních přístupů a budou podrobeny exaktnímu vyhodnocení. Metody vyvinuté v předchozích projektech budou využity a doplněny v rámci tohoto
projektu.
Řešitelský tým bude pracovat na specifických úkolech ve skupinách zajišťujících vysokou odbornost a synergii při výzkumně vývojových a experimentálních pracích. Tyto skupiny budou
vedeny garanty z řad zaměstnanců a budou zahrnovat studenty zejména z doktorských a
magisterských programů, dále budou spolupracovat s týmem z Lékařské fakulty v Olomouci
(lékaři, laboratorní pracovníci a studenti). Zapojení magisterských, případně také bakalářských studentů a studentů z jiné školy je velmi žádoucí, neboť vede uplatnění jejich znalostí a
schopností, a tedy k motivaci studentů pro vědu a další studium na naší fakultě. Neopomenutelným cílem je také zapojení studentů do odborné komunity v rámci možnosti publikování
výsledků na konferencích a vědeckých fórech. Zde je možnost zpracovávání reálných biomedicínských dat velmi silným motivačním faktorem, neboť přináší velké množství nepředvídatelných, ale o to zajímavějších problémů a výzev.