Integrált, egységes egészségügyi adatbányászati platform létrehozása

A projekt címe: Integrált, egységes egészségügyi adatbányászati platform létrehozása

A projekt azonosító száma: 2020-1.1.2-PIACI-KFI-2020-00223

A szerződött támogatás összege: 799 531 795 Ft

A támogatás intenzitása: 55,00%

A projekt időtartama: 2021.10.01. - 2023.09.30.

Konzorcium vezető: GE Healthcare Magyarország Korlátolt Felelősségű Társaság

Konzorciumi partner: Debreceni Egyetem

Klinikai vizsgálatok szervezésének hatékony támogatásához fejlesztünk integrált, egységes adatbányászati platformot. A pályázatban „klinikai vizsgálat” alatt azokat a randomizált klinikai vizsgálatokat értjük, amiket új terápiás eljárások vagy gyógyszerek hatásosságának és biztonságosságának felmérése miatt végeznek a gyógyszercégek, orvosi eszközgyártók vagy kutatóhelyek.

Hazánkban a gyógyszercégek évente 110 milliárd forintnyi értékű vizsgálatot indítanak. Magyarország kifejezetten vonzó helyszíne a klinikai vizsgálatoknak, de a verseny a régió országaival és az ázsiai térséggel egyre jelentősebb. Kifejleszthetőnek tartunk egy olyan prediktív analitikai platformot, ami megfelelő algoritmusok felhasználásával alkalmas a potenciális vizsgálati alanyok automatikus jelzésére és a megfelelő klinikai vizsgálatokhoz való rendelésre. A klinikai vizsgálatba történő beválogatás hasznos a betegnek, mert így esélye van arra, hogy a legújabb terápiás eljárásban részesülhessenek, amire akár egyéb módon még nem is érhető el elterjedt gyógymód. Hasznos a klinikai vizsgálati helynek, mert új szakmai tapasztalatot szerez, illetve jelentős anyagi kompenzáció révén a pénzügyi helyzete javul. Hasznos az orvostudománynak, mert ez az út vezet a még megoldatlan egészségügyi kihívások megoldásához.

Az integrált platform létrehozásának előfeltételei, illetve a projekt során leküzdendő bizonytalanságok:

  • az analitikai platform és a kórházi heterogén adatbázisok közötti kapcsolat kialakítása;
  • nem strukturált kórházi leletekből természetes nyelvi elemzéssel (NLP) strukturált információ kinyerése;
  • gyors keresőmotor fejlesztése, ami képes az évi több millió kezelés adatainak feldolgozására;
  • mesterséges intelligencia megoldások, amik összekapcsolják a betegcsoportokat a kívánt klinikai vizsgálattal
  • képi és nem képi klinikai információk együttes gépi elemzése.

A platform használatával a betegek kiválasztására fordított idő harmadával csökkenthető, figyelembe vehetők az újabb klinikai vizsgálatok magas fokú komplexitása.

A 2019-ben indult koronavírus pandémia egyértelműen rámutatott arra, hogy olyan egészségügyi informatikai megoldásokra van szükség, amik lehetővé teszik a rendszerek összekapcsolását, az adatok távoli megosztását, mindeközben biztonságos megoldást nyújtanak az érzékeny egészségügyi adatok kezelésére. A túlterhelt személyzet munkáját hatékonyabbá teszik az automatizálható feladatok átvállalásával.

A klinikai gyógyszervizsgálatok költsége rendkívül magas (161 millió USD-2,6 milliárd USD), illetve az időtartamuk is meglehetőségen hosszú (7,5-12 év). Hazánkban jelenleg 513 olyan vizsgálat folyik, ami aktív betegtoborzási fázisban van. Minden egyes megtakarított nap dollármilliókban kifejezhető összeget jelent.

A mesterséges intelligencia (MI) egészségügyi alkalmazása jelentős növekedés előtt áll. Ezen alkalmazások használata jelentősen csökkentheti az egészségügyi kiadásokat, ezért indokolt feltárni azon lehetőségeket, ahol ezek a legnagyobb eredményt hozva bevezethetőek.

A projektmegvalósításban a Debreceni Egyetem részéről az Informatikai Kar vesz részt.

Szakmai vezető: Prof. Dr. Hajdú András

logo

 

Legutóbbi frissítés: 2023. 11. 30. 09:09