В Минске прошёл первый «Научный хакатон», организованный при поддержке лаборатории EPAM Garage и Парка высоких технологий. Учёные и ИТ-специалисты два дня совместно трудились над задачами, чтобы по итогу создать тренажёр для мимической гимнастики, сервис для подбора лекарственных средств, систему синтеза искусственных генов и другие прототипы инновационных устройств.
Митапы, научные задачи и учёные в роли Product Owner
«SciHackathon трансформировался из «Научного ринга» — первого в Беларуси проекта в формате научных боёв, где учёные со сцены презентовали свои исследования, — рассказывает организатор мероприятия, старший UX-дизайнер EPAM Systems Елена Полякова. — После него мы решили объединить людей науки и ИТ-специалистов на хакатоне».
Задачи, предложенные учёными, были адаптированы под требования индустрии: новизна, инновационность и технологическая составляющая для разработчиков. По словам организатора, авторы задач выступали в новых для них ролях — Product Owner, и это давалась им нелегко. Поэтому на митапах специалисты в области маркетинга обучали их бизнесу и работе с целевой аудиторией.
«Я беседовал с каждым учёным и направлял их в нужное русло: мировая новизна, продукт актуален для всего мира, просил забыть фразы «импортозамещение», «будет востребовано в Беларуси» и т.п. Либо востребовано везде, либо не нужно вообще. Задавал вопрос, кому будет нужно решение твоей задачи кроме тебя самого. Если никому — придумай что-то фантастическое с вау-эффектом» — говорит куратор задач Сергей Бесараб.
По его словам, адаптация научных задач под требования индустрии особых трудностей не представляла. «Часто достаточно взять решение и приложить его к другой области знаний — и появляется проект», — добавляет организатор.
По словам Сергея Бесараба, в критерии отбора задач входило: научный/математический бэкграунд (даже если идея взята из книги с фантастическими историями), решение конкретной проблемы без привязки к определённой территории, возможность сегментации идеи на подзадачи.
В итоге на хакатон прошли 11 задач в области медицины, химии, ботаники, генетики и фармакогенетики. За каждой — закреплялся один или несколько руководителей, к которому по желанию присоединялись ИТ-специалисты.
При выставлении оценок жюри учитывало технологическое решение задачи (рабочий прототип), наукоёмкость (научное решение), актуальность и качество презентации.
Первое место: спектрометр для определения наркотиков в домашних условиях
По результатам голосования первое место досталось команде Lab-in-fiber, которая разрабатывает мобильный спектрометр для определения наркотических веществ в организме человека.
«Для того, чтобы провести анализ на наркотики в домашних условиях, необходимо надеть насадку на смартфон и запустить программу. Затем снять спектр и по его форме определить результат: положительный или отрицательный», — рассказывает физик Андрей Андреевский.
На хакатоне Lab-in-fiber успела сделать MVP продукта на 3D-принтере и научила девайс отличать спиртные напитки от воды.
По словам лидера команды, аналогов мобильного спектрометра с плазмонным сенсором в мире пока нет. Конкуренцию могут составить одноразовые тест-полоски, но, как уверяет автор идеи, многоразовая насадка выгоднее.
Команда планирует открыть центр разработки в Беларуси, а головной офис в Западной Европе. Монетизировать проект она будет через реализацию устройств, продажу франшизы и подписку (сервис, консультации).
Второе место: тренажёр для мимической гимнастики
Второе место жюри присудило команде Mimica, которая работает над тренажёром для реабилитации пациентов с лицевым параличом.
Автор задачи — аспирант кафедры пластической хирургии и комбустиологии БелМАПО, врач-хирург Халид Рустамов рассказал dev.by, что пришёл на хакатон, потому что интересуется новыми технологиями и ИТ-отраслью.
После питчинга идей к нему присоединились три iOS-разработчика и один продукт-менеджер. Этим составом команда создала интерактивное мобильное приложение, которое помогает пациентам проводить мимическую гимнастику.
Тренажёр использует алгоритм машинного зрения и фронтальную камеру, чтобы распознавать здоровые участки лица от парализованных и контролировать реабилитацию с помощью систематических снимков. Для пациентов и врачей команда планирует создать разный интерфейс. Со стороны пациента — чат с врачом, список рекомендаций для упражнений, графические подсказки направления движений, дневник, выполняющий функцию «умных напоминаний». Со стороны врача — список пациентов с фотоальбомом (до/после операции, в разные сроки реабилитации). Врач будет анализировать портфолио и поддерживать связь с пациентом.
В дальнейшем команда планирует выпустить Android-версию продукта и привязать оба приложения (iOS и Android) к веб-странице. И по возможности внедрить элементы дополненной реальности.
Третье место: сервис для подбора лекарств по генетическим данным в психиатрии
Третье место досталось команде PsychoPharmaGen, которая помогает врачам подбирать лекарства на основе генетических данных пациента.
Куратор проекта, ведущий биохимик Центра Молекулярного и структурного анализа, ИБОХ НАН Беларуси Ирина Гайдукевич пояснила, что не все антидепрессанты одинаково влияют на пациентов, у большинства из них имеются побочные эффекты.
По её словам, в 90% случаях эффект психиатрических лекарств зависит от генетики. Биохимик считает, что врачи не используют генетические данные при назначении лекарств, потому что не могут самостоятельно их интерпретировать. А PsychoPharmaGen поможет это сделать.
В Беларуси конкурентов у продукта нет, в мире — все компании и лаборатории, специализирующиеся на «развлекательной генетике». «Данные наших мировых конкурентов могут сказать, насколько вы неандерталец и кроманьонец. Но с точки зрения медицины и назначения лекарств их невозможно нигде применить», — говорит Ирина.
Алгоритм сервиса обрабатывает полученные после сдачи анализа данные и выдаёт медицинское заключение — информацию о том, какие лекарства можно назначать пациенту, а какие нет. При таком подходе, по мнению стартапа, эффективность лечения в психиатрии достигает 95%.
Сейчас продукт находится на стадии имплементации в медицину. Как утверждает команда, алгоритм, заложенный в его основу, утверждён Минздравом Беларуси и «валидирован на европейской популяции».
На закуску: нейротрекер, синтез генов и распознавание пестицидов в корнеплодах
Приз зрительских симпатий достался команде Throw it Now, которая создаёт сервис оценки вероятности рака лёгких у курильщиков. Коэффициент рассчитывается на основе генетического паспорта, который пациент загружает на сайт. После его анализа пользователь получает пул «индивидуальных рекомендаций» и советов по избавлению от курения.
Мобильное приложение «Ханами» определяет наличие полезных свойств корнеплодов по внешнему виду и распознаёт пестициды в растениях по спектру поглощения и отражения. В основе системы лежит алгоритм Random Forest. По словам представителя команды, корректность распознавания плохой/хороший корнеплод достигает 81%.
Команда студентов представила проект Docsters, который решает вопрос дозировки лекарств в зависимости от метаболизма человека. Алгоритм продукта сопоставляет генетические данные пациента с дозировкой препарата. Затем эти данные интерпретируются в код и отображаются в веб-странице. Весь сервис создан при помощи связки: Flask, Python, html и MySQL.
Разработчики проекта HyperEye поставили себе задачу — дать пользователю функции гиперспектральной съёмки на обычном смартфоне. В качестве примера применения технологии команда создала мобильное приложение, которое на основе гиперспектральной съёмки измеряет артериальное давление.
Специалисты в белковой инженерии и биоорганической химии создают автоматизированную систему синтеза искусственных генов AutoGene. Устройство, над которым работает команда, необходимо для создания новых лекарств и форм жизни, а также для лечения наследственных заболеваний. Решение довольно громоздкое и состоит из аппаратной платформы (оборудования для комбинаторного синтеза), embedded-системы (интерфейса, одноплатного и аппаратного компьютера) и web-приложения.
Бытовой прибор регистрации биоэлектрической активности головного мозга показала команда Neurotracker. Проект состоит из нейрогарнитуры, адаптивного нейроинтерфейса и единой база данных электроэнцефалограмм. Стартап считает, что его потенциальными клиентами могут быть пациенты, страдающие эпилепсией, люди с нарушениями головного мозга (после травм) и те, у кого выявлены расстройства сна, или те, кому вовсе спать не нужно — например, диспетчеры.
Фото: Диана Васильева, Андрей Ковалёв, EPAM Systems
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.