Hirdetés

Sepsiszentgyörgyi tudós hódít a mesterséges intelligenciával – Bedőházi Zsolt új szintre emeli a betegségek felismerését

Bedőházi Zsolt, tuberkolózis

A Bedőházi Zsolt által fejlesztett algoritmus több százalékkal jobban teljesített, mint az eddig használt modellek. Képünk illusztráció

Fotó: Freepik.com

Sepsiszentgyörgyről indult, Budapesten tanult, és mára a mesterséges intelligencia egyik ígéretes kutatója az orvosbiológiai alkalmazások terén. Bedőházi Zsolt fizikus végzettséggel, szoftverfejlesztői tapasztalattal és kutatói kíváncsisággal érte el, hogy algoritmusai képesek tuberkulózist kimutatni mikroszkópos képekből – gyorsabban és pontosabban, mint sok jelenlegi rendszer. Munkája nemcsak tudományos áttörés, hanem valódi eszköz lehet az életmentésben, különösen ott, ahol kevés az orvos és az erőforrás.

Tóth Gödri Iringó

2025. augusztus 30., 09:002025. augusztus 30., 09:00

A mesterséges intelligencia már nemcsak beszélget, képeket generál vagy autókat irányít – ma már képes mikroszkópos képekről betegségeket felismerni, akár a tuberkulózist is, gyorsabban és pontosabban, mint sok hagyományos módszer. Egy új megközelítés gyengén felügyelt tanulással, előre betanított modellekkel és modern neurális hálókkal képes átvizsgálni tízezernyi mintát, tehermentesítve az orvosokat és esélyt adva a korai diagnózisra ott is, ahol kevés a szakember.

Bedőházi Zsolt Sepsiszentgyörgyön nőtt fel, a Mikes Kelemen Líceum matematika-fizika tagozatán érettségizett. Már fiatalon nyilvánvalóvá vált, hogy nem a puszta tények bemagolása érdekli, hanem a mögöttes összefüggések és rendszerek.

Hirdetés

„Mindig jobban vonzott az absztrakt gondolkodás és a logikai modellek világa, mint a tények mechanikus felmondása” – idézte fel.

A matematika és a fizika iránti szenvedélye a budapesti Eötvös Loránd Tudományegyetemre (ELTE-re) vitte, ahol elméleti fizikából szerzett alap- és mesterfokozatot. Az első években az oktatás jelentős része tisztán matematikai jellegű volt – analízis, lineáris algebra, valószínűségszámítás – ami később kulcsfontosságú alapot adott az AI-modellek megértéséhez és fejlesztéséhez. Bár doktori képzésbe is kezdhetett volna, először a szoftverfejlesztés irányába kanyarodott. Három évet dolgozott multinacionális cégeknél, ahol szimulációk, adatfeldolgozó rendszerek és különféle alkalmazások fejlesztésében vett részt. Itt tanulta meg a nagy rendszerekben való gondolkodást, a hatékony kódolást és a gyors problémamegoldást – készségeket, amelyek később az orvosi adatok elemzésénél is felbecsülhetetlenek lettek.

Mégis ott motoszkált benne az érzés, hogy a programozás önmagában nem elég.

„Nem akartam életem végéig pusztán szoftvereket írni – kerestem valami nagyobb értelmet, valami emberközelit” – fogalmazott, rámutatva, hogy ez az iránykeresés vitte el az orvosbiológiai alkalmazások világába, ahol a matematika, a modellezés és a fejlesztés találkozik a humánum igényével.

Bedőházi Zsolt az ELTE-n, Csabai István professzor kutatócsoportjában kezdte a PhD-t, ahol orvosbiológiai adattudományra specializálódott.

A kutatásai fókusza a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás alkalmazása betegségek korai felismerésében, különös tekintettel azokra a helyzetekre, ahol a diagnosztikai lehetőségek korlátozottak. Ez lehet egy vidéki kórház Afrikában, vagy akár egy kis labor Délkelet-Ázsiában – a cél mindenhol ugyanaz: gyorsabb, pontosabb és olcsóbb diagnózis.

Az évek alatt Bedőházi Zsolt több nemzetközi versenyen is részt vett, melyekre olyan modellekkel nevezett be, amik különböző betegségek detektálásában segítenek. Első kiemelkedő sikere az volt, amikor emlőrák stádiumának becslésére fejlesztett AI-modellel ért el első helyezést. A feladat során a daganatos elváltozások mikroszkópos képeit kellett elemezni, és a módszer sikerét az adta, hogy a képek apró, szöveti részleteiből is képes volt következtetni a betegség előrehaladottságára.

Legújabb sikere egy a tuberkulózist detektáló modell, melyen szintén elsöprő sikert aratott, eredményeit azóta már tudományos munkában is publikálta.

A tuberkulózis-projekt egy nemzetközi AI-versenyből indult, ahol 75 ezer mikroszkópos képen kellett felismerni a baktérium jelenlétét. A feladatot nehezítette, hogy a pozitív minták aránya mindössze 5 százalék volt, és a képeken belül nem jelölték be a baktériumok pontos helyét.

A projekt kezdetén alapos kutatást végzett, korábbi tudományos cikkeket nézett át, hogy felmérje, más kutatók hogyan közelítették meg a hasonló problémákat. Meglepődve tapasztalta, hogy a legtöbb munka évek óta nem frissített, elavult modellekre épült, és csak viszonylag kis adathalmazokat használtak.

„Volt egy-két adatbázis, ami ígéretesnek tűnt, de vagy nem működött a letöltési link, vagy a kutatócsoport nem válaszolt a megkeresésre” – mesélte.

Ez azt jelentette, hogy a verseny platformján elérhető 75 ezer képre kellett támaszkodnia, minden más külső forrás nélkül. Ráadásul ezek a képek csak „képszintű” címkékkel rendelkeztek – nem jelölték be, pontosan hol találhatóak rajtuk a baktériumok.

Így az algoritmusnak a teljes képből kellett megtanulnia, milyen jellemzők utalhatnak fertőzésre, ami jóval bonyolultabb feladat, mint egy előre kijelölt régió elemzése.

Bedőházi Zsolt, tuberkolózis Galéria

Fotó: Lukácsi Lehel

Bedőházi Zsolt így teljesen új megközelítést választott.

Módszere több szakaszból áll:

  • Képdarabolás: a nagy felbontású képeket kisebb részekre bontotta
  • Reprezentáció: minden darabot egy előre betanított – bár teljesen más orvosi területről származó – modellel elemzett
  • Döntéshozatal: a képdarabok jellemzőit egy transformer-alapú háló összegezte, majd eldöntötte, hogy a minta pozitív vagy negatív

Ez a gyengén felügyelt tanulásra építő módszer kiemelkedő pontosságot ért el, és Zsolt megnyerte vele a versenyt.

A módszer egyik legnagyobb erőssége az volt, hogy az előtanított modell, amellyel a képdarabokat elemezte, teljesen más orvosi területről származó adatokon tanult.

Ez komoly úgynevezett „domain shift” problémát vetett fel: a tanítóképek és a mikroszkópos felvételek jellemzői jelentősen eltértek egymástól. Ennek ellenére az algoritmus képes volt alkalmazkodni az új feladathoz, ami azt mutatta, hogy a kiválasztott megoldás robusztus és jól általánosítható – ez pedig ritka erény az orvosi AI-modellek világában.

A verseny után a tajvani cég (Wellgen Medical), mely a feladat adatainak tulajdonosa, megkereste, és a saját mikroszkópos rendszerében validálta a modellt. Az eredmények egyértelműek voltak: a Bedőházi Zsolt által fejlesztett algoritmus több százalékkal jobban teljesített, mint a cég akkori megoldása.

Ez a különbség klinikai környezetben hatalmas jelentőségű, főleg olyan országokban, ahol a diagnózis sokszor csak egyetlen mikroszkópos vizsgálaton múlik. Ott, ahol kevés a szakember, az AI nem kiváltja, hanem támogatja az orvos munkáját – előszűri a mintákat, kiemeli a gyanús eseteket, és így rengeteg időt és energiát spórol.

Bedőházi Zsolt célja az volt, hogy a módszert nemzetközi tudományos folyóiratban is publikálja. Ez azonban hosszú és néha frusztráló folyamatnak bizonyult: a cikk négy javítási körön ment keresztül, kilenc hónap telt el az első beküldéstől a megjelenésig, és közben az újság szerkesztői is többször változtak.

Az egyik felülvizsgálat során hiperparaméter-optimalizálást kértek – ami több száz különböző modellkonfiguráció kipróbálását jelentette. Ehhez a tajvani partner biztosított hozzáférést egy rendkívül drága, nagy teljesítményű szerverhez, amely lehetővé tette, hogy Zsolt mindössze 48 óra alatt lefuttassa a számításokat. Az optimalizálás kb. 3 százalékos pontosságnövekedést hozott – ami már 90 százalék feletti alapértékeknél is jelentős ugrás.

A tuberkulózis ma is az egyik vezető fertőző halálok világszerte, évente több mint 1,5 millió ember életét követelve. Sok fejlődő országban a diagnózis kizárólag mikroszkópos vizsgálaton alapul – időigényes, monoton és könnyen hibázható feladat.

Egy jól betanított AI-rendszer képes lenne a teljes folyamatot automatizálni: a minták digitalizálása után az algoritmus néhány másodperc alatt előállítja a diagnózis-javaslatot, amelyet az orvos ellenőriz.

Ez nemcsak az eredményességet növeli, hanem a szakemberek idejét is felszabadítja.

Bedőházi Zsolt szerint a mesterséges intelligencia orvosbiológiai alkalmazásai most élik fénykorukat – a számítási kapacitás és az adatmennyiség soha nem látott lehetőségeket teremt.


szóljon hozzá! Hozzászólások

Hírlevél

Iratkozzon fel hírlevelünkre, hogy elsőként értesüljön a hírekről!

Hirdetés
Hirdetés

Ezek is érdekelhetik

Hirdetés

A rovat további cikkei

2026. április 23., csütörtök

Kitiltják a szerencsejátékgépeket az egyik partiumi megyeszékhely területéről

A lakosság körében tartott online közvélemény-kutatás és közvita nyomán a polgármesteri hivatal határozattervezetet dolgozott ki, amelynek értelmében Aradon betiltják a szerencsejátékgépek működését.

Kitiltják a szerencsejátékgépeket az egyik partiumi megyeszékhely területéről
Hirdetés
2026. április 23., csütörtök

Egy magyar gazdapályázat tapasztalatai: kisgazdák túlélési harca a partiumi földeken

Többéves bizonytalanság után 2025-ben új lendületet kapott a magyar kormány erdélyi gazdaságfejlesztési programja a Partiumban. Videós riportunkban Szatmár megyében jártunk utána, hogyan fogadták a támogatást a helyi termelők.

Egy magyar gazdapályázat tapasztalatai: kisgazdák túlélési harca a partiumi földeken
2026. április 22., szerda

A DNA erdélyi megyei önkormányzatokra csapott le

A korrupcióellenes ügyészség (DNA) ügyészei szerdán 69 helyszínen tartanak házkutatást Bukarestben és négy megyében egy pénzmosási ügyben, amely a Beszterce-Naszód és a Szilágy megyei önkormányzat közbeszerzéseihez kapcsolódik.

A DNA erdélyi megyei önkormányzatokra csapott le
2026. április 22., szerda

Erős szél miatt adtak ki figyelmeztetést, Erdély és a Bánság is érintett

Első- és másodfokú (sárga és narancssárga jelzésű) riasztást adott ki szerdán a heves szél miatt az Országos Meteorológiai Szolgálat az ország több megyéjére.

Erős szél miatt adtak ki figyelmeztetést, Erdély és a Bánság is érintett
Hirdetés
2026. április 21., kedd

Lebutított okosparkolás: az elköltött milliók ellenére sem működik a rendszer

Bár tavaly felszerelték a belvárosi parkolóhelyekre a mintegy 600 szenzort, amelyek egy mobilalkalmazáson keresztül jelezhetnék a szabad helyeket az autósoknak, az úgynevezett okosparkolási rendszer mindmáig inaktív Aradon.

Lebutított okosparkolás: az elköltött milliók ellenére sem működik a rendszer
2026. április 21., kedd

Őrizetbe vették egy erdélyi település magyar polgármesterét

Őrizetbe vették Szék község polgármesterét sikkasztás és hivatali visszaélés gyanújával, miután a nyomozók szerint közpénzből finanszírozott beszerzéseket használt fel saját céljaira.

Őrizetbe vették egy erdélyi település magyar polgármesterét
2026. április 21., kedd

„Ez egy másik mozi”. Kelemen Hunor elárulta a Krónikának, Magyar Péter kérte-e a lemondását

A nagy közös ügyeinkben, nemzet- és szakpolitikai kérdésekben folyamatos lesz a konzultáció az új magyar kormány és az RMDSZ között – nyilatkozta a Krónikának Kelemen Hunor a Magyar Péterrel folytatott megbeszélését követően.

„Ez egy másik mozi”. Kelemen Hunor elárulta a Krónikának, Magyar Péter kérte-e a lemondását
Hirdetés
2026. április 21., kedd

Drága lakhatás, intenzív stressz: helyzetkép az erdélyi magyar egyetemisták közérzetéről, perspektíváiról

A romániai magyar egyetemisták mindennapjait lakhatási és megélhetési gondok, anyagi kiszolgáltatottság és magas stressz jellemzi, ugyanakkor többségük elkötelezett a diplomaszerzés és az Erdélyben maradás mellett – derül ki az OMDSZ felméréséből.

Drága lakhatás, intenzív stressz: helyzetkép az erdélyi magyar egyetemisták közérzetéről, perspektíváiról
2026. április 21., kedd

Tragédia a síneken: fiatalembert gázolt halálra a Kolozsvár–Budapest gyorsvonat

Egy 21 éves fiatalember vesztette életét kedd délelőtt, miután elütötte egy vonat a Kolozsvár Kelet megálló és Apahida közötti vasúti szakaszon. A kincses város irányába tartó vasúti közlekedés már több órája szünetel.

Tragédia a síneken: fiatalembert gázolt halálra a Kolozsvár–Budapest gyorsvonat
2026. április 21., kedd

Europa Nostra-díjas lett a felújított Kolozs megyei válaszúti Bánffy-kastély

Europa Nostra-díjas lett a válaszúti Bánffy-kastély, az elismerés újabb jelentős kulturális és örökségvédelmi siker Kolozs megye számára.

Europa Nostra-díjas lett a felújított Kolozs megyei válaszúti Bánffy-kastély
Hirdetés
Hirdetés