Gyógyszerfejlesztés ML technológiával: 3D képfeldolgozás

A 2D képek osztályozása immár viszonylag könnyen üzemesíthető feladat gépi tanuló eljárások segítségével. Amennyiben 3D képekkel dolgozunk, a helyzet bonyolultabb, sokkal kevesebb kidolgozott eljárás, csomag áll rendelkezésre.

Egy kutatási projekt keretében a Richter Gedeon és a Starschema együttműködésével idegsejtek 3D mikroszkópos képeit dolgoztuk fel. Célunk az volt, hogy egy megbízható, torzításoktól mentes folyamatot dolgozzunk ki, amely használható a központi idegrendszeri gyógyszerkutatásban.

Előadásunkban bemutatjuk a kutatás során kipróbált módszereket és az eredményül kapott ML modellt, amely hatékonyan és automatikusan képes osztályozni az organellumokat.

Kelemen Kristóf
Biostatistician, Richter Gedeon

Eredeti szakmám az ökológia, de az utóbbi 3 évben preklinikai vizsgálatok értékelésével foglalkoztam. Megtapasztaltam, hogy a lineáris modellek és egyéb gyakran használt eszközök nem képesek jól leírni az összetett biológiai rendszerek mintázatait, belemerültem a gépi tanulásba is.

Windhager-Pokol Eszter
Data Scientist, Starschema

A Starschema adatos csoportjának vezetője vagyok. Üzletfeleink számára adatvizualizáció, mesterséges intelligencia és gépi tanulás segítségével új összefüggéseket tárunk fel, azonosítjuk a mintázatokat, felszínre hozzuk a lehetőségeket és kihívásokat. Fontosnak tartjuk az adatkultúra átadását, amely versenyelőnyt eredményez.