NeuroFlex × Dius.ai
Posúdenie technického fit-u pre analýzu behaviorálnych dát – príprava na spoluprácu s Jarvis.
Určené pre:
Dius.ai
Pracovný slogan:
„Snapshots diagnose. Trajectories explain.“
Cieľ tejto prezentácie
Technické posúdenie, nie rozhodnutie
Nejde o rozhodnutie na mieste – cieľom prezentácie je pomenovať fit medzi Jarvisom a našou úlohou.
Dáta a úloha
Ukázať presne, aké dáta by NeuroFlex generoval a akú konkrétnu analytickú úlohu riešime.
Fit
Zistiť, či je toto niečo, čo Jarvis vie – dnes alebo s úpravami – pokryť.
Program
Problém → dáta → metodológia → rola AI → technické požiadavky → návrh spolupráce.
Prečo na tom pracujeme
Alzheimerova choroba sa klinicky diagnostikuje často až roky po tom, čo sa v mozgu začne neurodegenerácia.
Existujúce biomarkery (amyloid, tau, neuroimaging) sú presné, ale nákladné a nedostupné v preventívnej starostlivosti.
NeuroFlex je výskumná platforma skúmajúca digitálne behaviorálne biomarkery – signály z každodenných digitálnych interakcií, merateľné dlhodobo a v širokom meradle.
Táto téma je pre mňa aj osobná – moja stará mama aj mama zomreli na Alzheimerovu chorobu.
Android aplikácia je prvý user-facing nástroj platformy – nie jej cieľ. NeuroFlex ako platforma je širší výskumný projekt, appka je jeden zdroj dát.
J.A.R.V.I.S. pomáhal Tonymu Starkovi premieňať obrovské množstvo dát na rýchle, zrozumiteľné rozhodnutia v reálnom čase. Presne o to isté sa snažíme aj my – v našom prípade ide o skoré signály Alzheimerovej choroby.
Kde presne sme teraz
Fáza 1 – MVP aplikácia
Prvá user-facing Android aplikácia, ktorá testuje základný denný flow, hry a Today's Moments.
Zatiaľ žiadny reálny dataset
Nemáme žiadny dataset skutočného používateľského správania.
Finálna verzia event schémy je WIP
Event taxonómia, granularita a výstupné metriky sú rozpracované; táto prezentácia ukazuje smer, nie uzamknutý finálny štandard.
Ukázať navrhovanú architektúru a analytickú úlohu – nie hotové dáta.
Aké dáta plánujeme zbierať
10 úrovní behaviorálnej event-architektúry
Každá interakcia v appke sa zapisuje ako štruktúrovaný event na jednej z 10 úrovní taxonómie.
Príklad jedného eventu
Nikdy neukladať len finálne skóre. Ukladať proces.
Čo z dát vieme odvodiť
Ako plánujeme dáta zbierať a validovať
Diagnostikovaní jedinci
Kohorta s existujúcou AD/MCI diagnózou.
Rizikoví príbuzní
Bez diagnózy, zvýšené genetické/rodinné riziko.
Biomarker-pozitívni
Bez klinickej diagnózy, pozitívny biomarker.
Bežná populácia
Baseline kohorta, dáta navyše.
Zber širokých behaviorálnych dát
Naprieč všetkými aktivitami a kohortami.
Charakterizácia trajektórií
Modelovanie zmeny voči vlastnému baseline.
Asociácia s výsledkami
Prepojenie na anamnézu a klinické dáta.
Nezávislá validácia
Overenie mimo pôvodnej vzorky.
Prečo nejde o jednorazový test
Jeden meraný bod je šum. Trajektória v čase je signál.
Otázka nie je „ako táto osoba dnes performovala“, ale „ako sa táto osoba zmenila za posledné 2 roky“.
Klasické skórovanie – jeden test, jeden deň – na zodpovedanie tejto otázky štrukturálne nestačí.
Hľadáme analytický prístup postavený na dlhodobých sekvenciách, nie na jednorazovej klasifikácii.
Snapshots diagnose. Trajectories explain.
Od eventov k trajektórii: definovaný, auditovateľný protokol
V tejto prezentácii nechceme otvárať predikčné modely ani čiernu skrinku. Prvý problém je metodologický: ako z raw eventov spraviť stabilnú, vysvetliteľnú trajektóriu.
Potrebujeme presne definovať cestu event → denná metrika → osobný baseline → zmena v čase → bezpečná interpretácia.
Úloha pre Jarvis je pomôcť tento protokol spresniť, dokumentovať, kontrolovať jeho konzistentnosť a pripraviť ho tak, aby bol neskôr obhájiteľný pred vedeckými aj klinickými partnermi.
Čo nechceme
Predčasné sľuby o automatickej predikcii, diagnóze alebo modeli, ktorý nie je vysvetliteľný a spätne auditovateľný.
Čo chceme namiesto toho
Jarvis ako metodologický partner: pomôže čistiť definície, hľadať slabé miesta v schéme a prekladať výsledky do bezpečného jazyka.
Najprv potrebujeme pevný analytický protokol. Až potom má zmysel riešiť pokročilejšie automatizované vrstvy.
Kde vidíme priestor pre Jarvis – šesť úloh
Metodologický review protokolu
Kontrola, či je cesta event → metrika → baseline → interpretácia logická, vysvetliteľná a obhájiteľná.
Event schema review
Pomoc pri pomenovaní eventov, payloadov, granularít a edge-case pravidiel pred finálnou verziou schémy.
Kontrola konzistentnosti
Odhaľovanie rozporov medzi definíciami metrík, interpretáciami a safe-language pravidlami.
Práca so self-report vrstvou
Pomoc pri štruktúrovaní kategórií Today's Moments, traitov a používateľsky zrozumiteľných vysvetlení.
Research copilot
Prirodzené jazykové rozhranie pre výskumníkov nad datasetom.
Syntéza medzi kohortami
Zrozumiteľný report pre klinických partnerov.
Autonómia nie je to, čo potrebujeme
Pôvodná predstava: AI interpretuje dáta úplne samostatne, bez presného zadania.
Odborná konzultácia (prof. Žilka): bez definovanej metodológie sú výstupy AI ťažko overiteľné a obhájiteľné – „rogue“ analýza.
Potrebujeme, aby AI vykonávala presne definovaný interpretačný protokol – nie aby si sama určovala, čo je dôležité.
Dôsledok: aj štatistická a interpretačná vrstva ostáva v súlade s týmto princípom – Jarvis pomáha vykonávať a kontrolovať definovanú metodológiu, nerozhoduje sám, čo je dôležité.
Nepotrebujeme AI, ktorá rozhoduje, čo je dôležité. Potrebujeme AI, ktorá presne vykoná zadanú metodológiu – nech je jej rozsah akokoľvek široký.
Zjednotená verzia: Jarvis pomáha metodológiu spresniť a vykonať
Raw behaviorálne events
Surové signály z appky – navigácia, hry, rutina, Today's Moments a reakčné časy.
Event schema review
Jarvis pomáha kontrolovať, či schéma zachytáva správne signály a či sú payloady jednoznačné.
Definovaný analytický protokol
NeuroFlex určí výpočet metrík, baseline, trendov a pravidlá safe-language interpretácie.
Jarvis kontroluje a interpretuje
Pomáha nájsť nejasnosti, testovať logiku protokolu a pripraviť zrozumiteľný report.
Zrozumiteľný report
Pre výskumníkov a klinických partnerov.
Modré kroky = navrhovaný rozsah práce pre Jarvis. Jadrom nie je predikčný model, ale metodologická presnosť, auditovateľnosť a bezpečná interpretácia.
Čo potrebujeme vedieť o Jarvise
Práca s definovaným protokolom
Vie Jarvis dôsledne pracovať s presne zadanou event schémou, metrikami, baseline pravidlami a safe-language mantinelmi?
Nasadenie
Je možné self-hosted / on-prem nasadenie (GDPR, citlivosť zdravotných dát)?
Kontext
Aká je dĺžka kontextu pre dlhé behaviorálne sekvencie a interpretačné protokoly?
Jazyk
Funguje spoľahlivo v slovenčine aj angličtine?
Doménová adaptácia
Je možný fine-tuning na zdravotnícky a výskumný kontext?
Vysvetliteľnosť
Ako vieme zabezpečiť vysvetliteľnosť výstupov pre vedecké a etické review?
Čo presne navrhujeme
Jedna konkrétna spolupráca: metodologický a interpretačný review behaviorálneho event enginu v režime „guided interpretation“.
Forma spolupráce – konzultácia, malý PoC na syntetických dátach, alebo neskoršia integrácia naviazaná na Fázu 2 – je otvorená na diskusiu.
Prvý krok
Review finálnej WIP event schémy, doménovej matice a pravidiel interpretácie.
Druhý krok
Malý PoC na syntetických sekvenciách: či Jarvis vie držať protokol a safe-language bez odchýlok.
Nehľadáme produkčné nasadenie hneď. Hľadáme, či smerujeme rovnakým smerom.
Otázky pre diskusiu
Práca s protokolom
Vie Jarvis dôsledne držať event schému, baseline pravidlá a safe-language mantinely bez toho, aby pridával vlastné závery?
Vykonanie protokolu
Vie Jarvis dôsledne vykonávať zadaný interpretačný protokol aj bez plnej autonómie? Čo by to vyžadovalo technicky?
Formát
Aký formát dát / protokolu by bol pre Jarvis najvhodnejší?
Obmedzenia
Aké obmedzenia – dátové, technické, kapacitné – vidíte z vašej strany?
Prvý krok
Aký by mohol byť realistický prvý krok?