Zdeněk Horák: Věda není jen o hledání odpovědí, ale také o přiznání hranic poznání

Věnujete se biomechanice člověka, implantátům a počítačovým simulacím. Co vás na propojení techniky a medicíny fascinuje nejvíc? Překvapil vás někdy výsledek vlastního výzkumu?

Nejvíce mě fascinuje, jak obrovský krok dopředu dnes technika udělala – ať už se bavíme o nových biokompatibilních materiálech, pokročilých počítačových simulacích nebo možnostech umělé inteligence. Jako inženýr a výzkumník si ale musím s velkou pokorou přiznat, že i s tou nejlepší dostupnou technikou se reálnému fungování živých organismů stále jenom přibližujeme. Pořád tvoříme jen více či méně přesné modely.

Co mě ovšem i po letech praxe v biomechanice nepřestává udivovat, je dokonalost samotného lidského těla. Fascinuje mě, jak neuvěřitelně přesně jsou jednotlivé orgány i tělo jako celek přizpůsobené svému účelu. Naprosto unikátní je pak naše přirozená schopnost regenerace a hojení – právě tady ale narážíme na hranice dnešního poznání. I přes veškerý pokrok ve vývoji implantátů a tkáňového inženýrství jsme totiž pořád hodně omezení v tom, jak skutečně plnohodnotně a trvale nahradit živou lidskou tkáň.

Působíte také jako soudní znalec v oblasti forenzní biomechaniky. Jak tato zkušenost ovlivnila váš pohled na vědeckou práci?

V zásadě platí, že výzkum i tvorba znaleckých posudků stojí na stejných principech a postupech. Jako znalec musím vždycky předkládat jen takové závěry, které jsou objektivní, dají se jasně ověřit, jsou důvěryhodné a vycházejí ze současného vědeckého poznání. V tomhle ohledu se forenzní praxe od běžné vědy vlastně vůbec neliší. Znalecká práce má ale jedno specifikum – na některé otázky prostě nejde odpovědět buď vůbec, nebo zcela jednoznačně. Nejčastěji je to proto, že nemáme relevantní vstupní data nebo jsou neúplná.

Někdy jsou zase zkoumané děje natolik složité, že pro ně zatím neumíme vytvořit odpovídající simulace. V takové chvíli je povinností znalce na rovinu říct, že na danou otázku zkrátka objektivně odpovědět neumí.

Ve vašem oboru se pracuje s biologickými a zdravotními daty, jejichž sdílení může být citlivé. Kde podle vás leží hranice mezi otevřeností vědy a potřebou data chránit?

V akademickém výzkumu je dnes důsledná anonymizace naprostým standardem. A pokud pracujeme přímo se zdravotnickou dokumentací, platí pro ochranu osobních údajů ta nejpřísnější pravidla, která bezezbytku a velmi pečlivě dodržujeme. Hranici nám tu jasně vytyčuje platná legislativa a lékařská etika. I v takto přísně regulovaném prostředí se ale dají principy otevřené vědy úspěšně využívat – ovšem jen tehdy, pokud data před sdílením opravdu bezpečně a precizně ošetříme.

Úplně jiná situace ovšem nastává u dat, která se mi dostanou do rukou jako soudnímu znalci. Tady mi mantinely pro nakládání s informacemi určuje přímo zákon a já jsem ze svého znaleckého slibu vázán přísnou mlčenlivostí. Ve forenzní praxi proto principy Open Science už ze samé podstaty věci uplatnit nejdou. Popravdě řečeno, vzhledem k tomu, jak je každý jednotlivý případ naprosto unikátní, by podle mě jakékoliv sdílení takových dat nebylo ani nijak přínosné či relevantní.

VŠPJ má silné propojení s praxí a aplikační sférou. Je otevřenost výzkumných dat v takovém prostředí příležitostí, nebo někdy naopak komplikací, například kvůli ochraně duševního vlastnictví a spolupráci s firmami? ​

Otevřenost výzkumných dat v prostředí, které je tak úzce provázané s praxí, představuje pochopitelně obojí – velkou příležitost, ale i výzvu. Pokud z ní chceme vytěžit maximum, je naprosto klíčové s aplikační sférou jasně a otevřeně komunikovat. Našim partnerům musíme umět ukázat konkrétní přínosy sdílení dat, ale zároveň je musíme jednoznačně ujistit, že tahle otevřenost má své striktní hranice. Ochrana duševního vlastnictví, obchodního tajemství a bezpečnost dat pro nás představují zkrátka nepřekročitelnou linii.

Princip Open Science rozhodně neznamená, že musíme zveřejnit úplně všechno za každou cenu. Abychom tenhle proces zodpovědně uřídili, používáme dnes jasně definované nástroje – ať už jde o vhodné nastavení licencí, důslednou anonymizaci dat nebo třeba využití časových embarg. Když s těmito mechanismy umíme správně pracovat a vhodně je kombinovat, můžeme plně chránit komerční potenciál výzkumu a zároveň si s partnery dál budovat vzájemnou důvěru. 

Jak dnes VŠPJ podporuje své výzkumníky při správě a dlouhodobém uchovávání dat? Co by jim v této oblasti skutečně usnadnilo práci a jakou roli by mohly sehrát služby vznikající v rámci iniciativy EOSC CZ?

Jako veřejná vysoká škola s různorodým oborovým zaměřením dobře víme, že efektivní systém podpory Open Science si musíme ušít přesně na míru našemu prostředí. V současnosti našim výzkumníkům poskytujeme základní metodickou podporu díky nově vytvořené pozici Data Steward Managerky. Tímto krokem vlastně přecházíme od dřívějších „ad hoc“ řešení, která se vázala jen na jednotlivé projekty, ke koncepčnímu celoškolnímu přístupu.

Naším hlavním cílem je vybudovat jasné a přehledné zázemí pro správu výzkumných dat, které naše akademiky zbaví administrativní nejistoty a reálně jim usnadní každodenní práci. K tomu, abychom tento proces plně zavedli, nám zásadně pomůže projekt „Otevřená věda na VŠPJ: Od strategie k praxi“ z výzvy OP JAK Open Science III, který spouštíme v lednu 2027.

Z hlediska dlouhodobé udržitelnosti je pro nás pak velmi důležitá spolupráce s iniciativou EOSC CZ. Pro VŠPJ totiž nedává ekonomicky ani strategicky žádný smysl budovat izolované datové kapacity takzvaně „na zelené louce“. Možnost využít vznikající Národní datovou infrastrukturu (NDI) a sdílet dobrou praxi je pro regionální instituci našeho typu prospěšné. Naši zástupci už dnes aktivně působí v pracovních skupinách EOSC CZ, díky čemuž získáváme cenné know-how z první ruky. V tomto zapojení chceme rozhodně pokračovat, protože právě sdílení zkušeností a racionální přístup nám zaručí, že se otevřená věda stane pro akademiky skutečně užitečným nástrojem, a nejen další administrativní přítěží.

Do svého druhého rektorského období vstupujete mimo jiné s ambicí využívat příležitosti, které přináší AI. Kde vidíte její největší potenciál pro výzkum? A máme podle vás dostatečně kvalitní a dobře spravovaná data, abychom jej dokázali využít?

Potenciál umělé inteligence ve výzkumu je obrovský a vidím ho hned v několika oblastech. Zásadní je určitě zefektivnění práce s vědeckou literaturou – od vyhledávání a tvorby rešerší až po vytahování těch nejdůležitějších informací. To dnes výzkumníkům umožňuje mnohem rychleji zmapovat, co už se v daném oboru ví. Další velkou pomocí je psaní analytických kódů a zpracování dat. Jazykové modely dnes umí neskutečně urychlit statistické analýzy, a to hlavně u vědců, kteří nejsou primárně programátoři.

Velmi slibně vypadá i schopnost AI navrhovat úplně nové hypotézy tím, že propojuje poznatky z naprosto odlišných oborů. A z pohledu inženýra mě pak hodně zajímá koncept automatizovaných laboratoří, kde umělá inteligence řídí roboty, kteří si sami naplánují i udělají experimenty a podle průběžných výsledků si rovnou určí další postup.

Co se týče druhé části vaší otázky – my v českých výzkumných institucích rozhodně nemáme problém s nedostatkem dat. Naším hlavním problémem je jejich roztříštěnost. Data jsou často rozházená mezi různými institucemi, chybí jim pořádná dokumentace a dostat se k nim bývá technicky i administrativně dost složité. I když se legislativa a technologie postupně zlepšují, ten skutečný potenciál umělé inteligence naplno využijeme až ve chvíli, kdy budeme mít spolehlivé a funkční datové repozitáře, a hlavně – kdy se zásadně změní samotná kultura sdílení dat. A to je systematický proces, který si vyžádá ještě pár let práce.

Kdybyste si měl představit VŠPJ v roce 2030, co byste chtěl změnit v jejím přístupu k výzkumu, technologiím a otevřené vědě? ​

V roce 2030 – tedy na úplném konci mého druhého rektorského mandátu – bych chtěl VŠPJ vidět jako instituci, která se ještě výrazněji profiluje v aplikovaném výzkumu. Mým strategickým cílem je prohloubit a pevně ukotvit naše propojení s praxí tak, aby naše vědecké výsledky okamžitě a efektivně odpovídaly na reálné potřeby firem a společnosti.

Dále je pro mě zásadní smysluplné zavádění moderních technologií. Nejde mi přitom jen o jejich využití přímo ve výzkumu, ale o jejich nasazení napříč celou školou, a to včetně administrativy a řízení. Chceme školu maximálně digitalizovat a omezit byrokracii, aby se naši akademici mohli naplno soustředit na svou skutečnou odbornou práci.

A co se týče otevřené vědy, tam je má vize naprosto jasná: v roce 2030 už Open Science zkrátka nesmíme vnímat jako nějaký projekt navíc nebo jako zdlouhavou administrativní povinnost. Její principy se musí stát samozřejmou a přirozenou součástí toho, jak u nás každodenně děláme vědu a výzkum.

A na závěr trochu z jiného soudku: Co je složitější – dobrat se pravdy při posuzování komplikovaného znaleckého případu, nebo přesvědčit akademickou obec, že je potřeba něco změnit?

To je výborná otázka na závěr. Obě tyto roviny vyžadují velkou dávku trpělivosti a systematický přístup. Přesto si myslím, že dobrat se skutečně objektivních závěrů u hodně složitého znaleckého případu bývá často těžší. Přesvědčit akademickou obec o nutnosti strategických změn je pochopitelně také výzva, ale pokud dokážeme dobře a srozumitelně komunikovat racionální argumenty, tak to půjde.