Zmiany wywoływane stresem badane przy użyciu metod uczenia maszynowego – to tematyka doktoratu wdrożeniowego realizowanego na Politechnice Wrocławskiej i w Sieci Badawczej Łukasiewicz PORT. Interdyscyplinarny projekt został najwyżej oceniony w kolejnej edycji programu Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego.
„Doktorat wdrożeniowy” to program Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego skierowany do osób, które chcą łączyć rozwój kariery naukowej z pracą zawodową poza uczelnią. Głównym założeniem jest przygotowanie rozprawy, w efekcie której rozwiązany zostaje problem (niekoniecznie technologiczny), z jakim zmaga się dane przedsiębiorstwo. Dlatego doktorat w tej wersji powstaje pod okiem dwóch promotorów: naukowego i wskazanego przez pracodawcę oraz w dwóch miejscach: na uczelni lub instytucie i w firmie. Jego autor otrzymuje również podwójną pensję: z ministerialnego stypendium (początkowo 3450 zł, a po pozytywnej ocenie śródokresowej 4450 zł) i z etatu w firmie. Rozprawa musi powstać w ciągu czterech lat.
W tegorocznej, ósmej, edycji napłynęło w sumie 406 aplikacji, z których 157 zarekomendowano do sfinansowania. Najwyższą ocenę spośród wszystkich wniosków zdobyła propozycja Martyny Skuły ze Szkoły Doktorskiej Politechniki Wrocławskiej. We współpracy z Siecią Badawczą Łukasiewicz – PORT realizować będzie interdyscyplinarny projekt „Metody uczenia maszynowego dla zadania zintegrowanej analizy dyskretnych neurofizjologicznych i behawioralnych symptomów chronicznego stresu w badaniach przedklinicznych”.
Chroniczny stres jest czynnikiem ryzyka wielu zaburzeń psychicznych, m.in. depresji, której leczenie pozostaje wyzwaniem medycznym. Tylko w Polsce depresja dotyka ok. 1,5 mln osób. Na świecie cierpi na nią ponad 300 mln ludzi, przy czym 1/3 pacjentów jest opornych na leczenie. Projekt doktorantki PWr ma pomóc rozwinąć metody głębokiego uczenia maszynowego, które będą miały zastosowanie w analizie neurofizjologicznych i behawioralnych symptomów chronicznego stresu.
W mojej pracy zdecydowałam się na zaadaptowanie nowej funkcji, czyli bezprzewodowej rejestracji sygnału EEG, do już istniejącego w Łukasiewicz – PORT i opartego na wideorejestracji systemu analizującego zachowania zwierząt – wyjaśnia Martyna Skuła. – Pozwoli to zdalnie monitorować okołodobowy rytm stanu mózgu, a także architekturę snu. Wykluczamy tutaj kontakt ze śpiącym zwierzęciem, który mógłby wpływać na uzyskiwane wyniki.
Zastosowanie metod uczenia maszynowego do zintegrowanej analizy danych pozwoli na identyfikację zmian wywoływanych stresem oraz określenie zdolności leków przeciwdepresyjnych do ich modyfikacji.
Moim zdaniem w przyszłości taka unikatowa platforma i algorytmy precyzyjnego fenotypowania będą mogły być stosowane zarówno w projektach badawczych, jak i komercyjnych – dodaje doktorantka.
Jej interdyscyplinarny doktorat łączy ze sobą elementy medycyny, a konkretniej psychiatrii, a także sztucznej inteligencji.
Ten projekt to fascynujące, zwłaszcza z mojego punktu widzenia: naukowczyni i lekarki, połączenie sił informatycznych i nowoczesnych technologii ze złożonością neurobiologii na rzecz rozwoju terapii w psychiatrii – mówi promotorka prof. Joanna Rymaszewska, kierująca Katedrą Neuronauki Klinicznej na Wydziale Medycznym PWr.
Według lekarki z PWr to też idealny przykład psychiatrycznego from bench to bedside.
Badania translacyjne w psychiatrii mogą być realizowane, gdy medycyna spotyka się z nowoczesną technologią, co ma miejsce w tym pomyśle badawczym – wyjaśnia prof. Rymaszewska. – Wspólnie zaproponujemy model do testowania na poziomie badań przedklinicznych nowych leków i urządzeń w leczeniu zaburzeń psychicznych, w tym m.in. depresji.
Model uwzględnia subtelne zmiany neurofizjologiczne oraz behawioralne i opiera się na konwolucyjnych sieciach neuronowych oraz modelach transformatorowych.
Z kolei zdaniem drugiego promotora, prof. Tomasza Kajdanowicza z Wydziału Informatyki i Telekomunikacji PW, rozprawa doktorska przedstawia unikatowe połączenie sztucznej inteligencji z medycyną, przełamując tradycyjne granice między dyscyplinami naukowymi.
Wyjątkowość polega na integracji sygnałów EEG rejestrowanych w różnych sytuacjach, od snu i spoczynku do konkretnych zadań w jednym modelu, co otwiera nowe możliwości w identyfikacji biomarkerów oraz dyskretnych fenotypów związanych z chronicznym stresem i zaburzeniami depresyjnymi – opowiada prof. Tomasz Kajdanowicz, kierujący Katedrą Sztucznej Inteligencji. – Dzięki temu projekt przyczyni się do lepszego zrozumienia mechanizmów tych zaburzeń oraz efektywności terapii farmakologicznych.
Część pracy związana ze sztuczną inteligencją poświęcona będzie rozwojowi metod analitycznych, projektowaniu architektury modelu oraz implementacją mechanizmów umożliwiających integrację i fuzję danych z różnych modalności.
Tegoroczne doktoraty wdrożeniowe będą realizowane w 43 uczelniach i instytutach, najwięcej: na Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie (16), Politechnice Warszawskiej (13), Politechnice Śląskiej (12), Politechnice Wrocławskiej (11) i Politechnice Poznańskiej (11).
Z alternatywnej ścieżki uzyskania stopnia doktora skorzystało już blisko 3 tys. osób. Program uruchomiono w maju 2017 roku w odpowiedzi na zapotrzebowanie firm na kadrę naukową zaangażowaną w projekty badawczo-rozwojowe. Składa się z trzech modułów: podstawowego; dodatkowego („Doktorat wdrożeniowy II – sztuczna inteligencja”), w ramach którego wspierane jest przygotowywanie rozpraw doktorskich przez doktorantów prowadzących działalność naukową w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji w procesach technologicznych lub społecznych, w tym związanych z cyberbezpieczeństwem; oraz kolejnego, wprowadzonego w ub.r. – „Doktorat wdrożeniowy III – metrologia”, który dotyczy rozpraw w zakresie wykorzystania metrologii w procesach technologicznych i społecznych, w tym związanych z rozwojem technologii cyfrowych oraz najnowszych technologii w obszarach zdrowia, środowiska, energii i zaawansowanych technik pomiarowych.
MK, źródło: PWr
"Rozprawa musi powstać w ciągu czterech lat."
Totalnie antynaukowy absurd. Planowanie czasu odkryć i wdrożeń. No chyba, że doktorat jest na coś już opracowanego ale niewdrożonego, wtedy jak najbardziej, można.
Dla mnie doktoraty wdrożeniowe to półnauka, bo publikacji z nich zbyt wielu nie ma. Mam nadzieję, że w tym przypadku będzie inaczej.