Владимир Гуляев, стартап-проект eSense: «Сейчас мы работаем на энтузиазме»

Студент второго курса СибГУТИ Владимир Гуляев разработал алгоритм для определения эпилептического припадка с помощью компактных носимых устройств. В ближайший год инноватор планирует усовершенствовать разработку до предсказаний возможных приступов. По словам разработчика, алгоритм поможет человеку избежать травм от падения во время приступа. Его команда уже выиграла грант в миллион рублей на дальнейшую реализацию проекта, однако такой суммы оказалось недостаточно. «Деловой квартал» поговорил с Владимиром Гуляевым и узнал, как интерес к науке становится чем-то большим, какое будущее ждет разработку, а также почему полезное приложение подойдет не всем.

Почему выбрали именно это направление — приложение для людей с эпилепсией?

— Я пообщался с человеком, который страдает от эпилепсии, узнал из первых уст о том, как это бывает. В принципе интересуюсь технологиями, в связи с этим в голове возникла мысль: а что, если создать приложение, которое бы смогло предупреждать человека об приступе заранее? Такая разработка закрыла бы самую главную проблему — травмы от падения человека при эпилепсии. Как я рассказываю в презентации проекта, не все виды эпилепсии поддаются медикаментозному лечению. Грубо говоря, есть ряд случаев, когда люди принимают препараты, и приступы отступают, а бывает, что пациенту ничего не помогает. Мне стала интересна эта тема, захотелось сделать какой-то импакт-проект, который бы помог людям во втором вышеописанном случае. Изучил научную литературу, исследования, и узнал, что подобные идеи приходили не только ко мне — уже существуют определенные наработки. Компилировал, искал людей с опытом для насыщения найденной мной информации.

Сторонние наработки были запатентованы?

— Нет, это исследования, а их обычно не подвергают такой процедуре. Научное сообщество просто проводило эксперимент, систематизировало данные с носимых устройств и обрабатывало алгоритмы. Я нашел людей, которые как раз таки занимаются алгоритмами машинного обучения. Начали смотреть, что люди уже сделали, а что можно усовершенствовать самим. Мы нашли некие недочеты, которые можно исправить, существенно переработали модель, использовали собственное видение. В этом смысле считаемся уникальным стартапом, потому что компаний, которые занимаются подобными вещами, очень мало. Аналогов у нас нет.

Какая методика использовалась в определении признаков эпилепсии?

— В первую очередь нужны данные для понимания, что с организмом человека происходит здесь и сейчас. Работа началась с поиска датасета, а именно — с графика с разными параметрами, например, температуры тела, электрической активности кожи, пульсовой волны. Собранные показатели пациентов с эпилепсией, то есть колебания в момент приступа, а также состояние организма до и после, послужили базой для обучения алгоритма. Первостепенная задача, которая перед нами стояла — определение признаков самой эпилепсии — есть приступ или нет. И с этой бинарной классификацией справились. Предсказание приступа — следующий и при этом очень сложный этап, которым мы сейчас занимаемся. Собственно говоря, на разработку предиктивного (предсказывающего) алгоритма и направлен грант.

Данные, с помощью которых вы обучали алгоритм, находились в открытом доступе или были получены в результате взаимодействия с медицинскими учреждениями? 

— Эта информация находится в открытом доступе — есть разные платформы, которые на некоммерческой основе ей делятся. Что касается взаимодействия с медицинскими учреждениями, я лично связывался с людьми, заведующими клиниками. Общались о перспективности разработки, о степени их заинтересованности в ней. Конечно, не было никакого официального сотрудничества с предоставлением данных, потому что это сложный процесс, требующий согласия самих пациентов. Сейчас мы вышли на российских ученых, которые ведут исследования в этой области. У них есть большой и при том обезличенный датасет, собранный с пациентов. Это то, что нам сейчас нужно для дальнейшего усовершенствования. Конечно же, все это платно.

Мы понимаем, что выигранного гранта недостаточно, это очень маленькая сумма, которой не хватит даже на выплату зарплаты. Сейчас мы работаем на энтузиазме. Если привлекать более опытных людей, — а средняя зарплата человека, который занимается машинным обучением, составляет не менее 150 тыс. руб. по рынку, — за год такому сотруднику нужно выплатить более миллиона рублей, а грант всего миллион. Поэтому нам нужны деньги на зарплаты, покупку данных, аренду серверов, офисные и юридические вопросы.

Что касается работы самого приложения — как и с чем оно будет взаимодействовать?

— Этот алгоритм будет встраиваться в мобильное приложение. Есть разные пути, по которым мы можем пойти. Например, разработать собственное мобильное приложение, и таким образом выпустить продукт для Android или iOS. Либо можем пойти по пути роялти (периодические платежи, которые франчайзи отчисляет франчайзеру).

Если мы выбираем первый вариант, приложение будет выглядеть просто в плане оформления, интерфейса. Это не минус, ведь в визуале ничего не нужно усложнять. Когда человек регистрируется, алгоритм подстраивается под данные в зависимости от пола, роста, возраста и других медицинских показателей. Когда приложение зафиксирует колебания, на телефон придет уведомление о том, чтобы пациент занял удобную позу. Опять же, существует несколько путей развития. Первый вариант заключается в том, что показатели представлены в виде шкалы, графика, который в процентном соотношении определяет вероятность приступа. Второй вариант — предупреждение. Когда человек преступает черту в 80-90%, на мобильный телефон приходит уведомление, что с большой вероятностью в скором времени произойдет приступ. Тут уже нужно смотреть, что по факту будет лучше работать.

Конечно же, само приложение должно быть сопряжено с носимым устройством, в котором, как правило, есть датчик сонограммы. Светодиоды в нем подсвечивают фотодиод, например, как камера записывает движение крови в организме. И вот эта пульсация света, в зависимости от наполненности сосудов, выстраивается уже график, из которого выявляются другие параметры — например, вариабельность сердечного ритма. Опять же, не все устройства подойдут для такого приложения. Скорее всего, дешевый сегмент. Таким образом, нужен список устройств, с которыми приложение могло бы сочетаться, но предполагаю, что он будет обширным — 80-90% устройств на всем рынке должно с этим справиться. Мы не хотим ничего усложнять — в этом наша цель. Планируем использовать только те датчики, которые есть у большинства браслетов, потому что не видим надобности покупать другое устройство, если в самих датчиках нет ничего инновационного, именно в обработке данных. Конечно, мы можем спокойно создать устройство, их отлично штампуют в Китае, однако сейчас для нас это не актуально. Проще скачать приложение по подписке — мы получаем деньги, а пользователь — информацию о состоянии здоровья.

Также планируем разработать функцию отправки геолокации пострадавшего его родным людям. На наш взгляд, такие приложения и существуют для предупреждения. Даже если человек успел занять удобную позу, необходимо поставить близких в известность.

Сейчас говорить о точности определения признаков имеет смысл?

— Мы практически со 100% вероятностью можем определять наличие признаков эпилепсии в моменте (либо да, либо нет). Сейчас у нас есть основания полагать, что наш алгоритм сможет предсказывать приступ заранее, а именно с 90% вероятностью, за минуту до. Это наше предположение, которое мы будем подкреплять фактами в ближайшее время.

Нужно отметить, что тестовые испытания программа проходила только на собранных загруженных данных, не на людях. Мы, конечно же, сделаем этот шаг, но немного позже. Просто сейчас, с бюджетом в миллион рублей, этого не сделать.

Правильно ли я понимаю, что ваше приложение относится к экспертизе, нежели к лечению, а значит, получение медицинского сертификата — не столь важный шаг для проекта?

— На самом деле, пациент может использовать приложение по своему усмотрению. Во всяком случае, это выглядит так, что оно не может навредить человеку. Однако разработка подойдет не всем, так как существуют люди с высокой тревожностью. То есть некоторые будут ждать и бояться — здесь работает сила внушения. Другие же будут относиться к приложению субъективно.

Наша программа заточена под определенную аудиторию, для которой ношение устройства не станет определенным триггером. Соответственно, если это не дополнительный триггер, а способ предупреждения, то это вполне полезно. Таким образом, сертификация для нас не обязательна. Если же говорить о защите интеллектуальности собственности, то, конечно, планируем ее патентовать. Это тоже у нас в планах. Но это дорого.

Елизавета Михайлова