A Debreceni Egyetem kutatóinak és a GE HealthCare szakembereinek bevonásával végzett 2 éves projekt során olyan korszerű mesterséges intelligencia alapú megoldás született, amely a diagnosztikai képi és szöveges leletek kutatását teszi lehetővé az újonnan fejlesztett magyar nyelvű, természetes nyelvfeldolgozó (Natural Language Processing - NLP) algoritmusok segítségével. Az innovatív informatikai megoldás alkalmazása lehetőséget ad a meghatározott kritériumoknak megfelelő páciensek célzott azonosítására, és ennek eredményeként több beteg bevonására az egészségügyi kutatásokba, amely hozzájárul a hazai és nemzetközi gyógyszerkutatáshoz kapcsolódó klinikai vizsgálatok eredményességéhez.
Lezárult a GE HealthCare és a Debreceni Egyetem 2 éves mesterséges intelligenciára alapúló közös kutatásfejlesztési projektje a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Alap (NKFIA) támogatásával - jelentették be szerdán a felek.
A közel 1,5 milliárd forint összköltségvetésű projekt a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Alap (NKFIA) mintegy 800 millió forintos támogatásával valósult meg, amelyben több mint 50 kutatófejlesztő munkatárs vett részt - olvasható a közleményben.
Az exponenciálisan bővülő egészégügyi adatok szélesebb körű felhasználásához, olyan informatikai megoldásra van szükség, amely lehetővé teszi az egészségügyi intézményekben használt digitális rendszerek összekapcsolását. Az automatizálható, időigényes tevékenységek elvégzésével tehermentesíthetők az egészségügyi dolgozók, összességében javítva a klinikai ellátás, kutatás hatékonyságát. A Debreceni Egyetem kutatóival együttműködésben fejlesztett új megoldás a strukturált adathalmazok létrehozása mellett nemcsak szöveges lelet elemzést tesz lehetővé és elérhetővé, de képes a képalkotó diagnosztikai felvételeket is együttesen értelmezni. Ez a fejlesztés nagyban hozzájárulhat a konkrét gyógyszerkészítmények eredményesebb kutatásához, valamint a betegek pontosabb diagnózisához, segítve az egészségügyi dolgozók, kutatók munkáját.” – mondta Ferenczi Lehel, a GE HealthCare adattudományi és ügyvezető igazgatója.
Szilvássy Zoltán, a Debreceni Egyetem rektora pedig úgy fogalmazott, hogy a mesterséges intelligencia rohamos fejlődésével, a mélytanulás (Deep Learning) módszerrel tanított természetes nyelvfeldolgozó -Natural Language Processing (NLP) megoldások forradalmasíthatják az egészségügyet azáltal, hogy javítják az orvosi leletek elemzésének hatékonyságát. A gyógyszerfejlesztésekhez elengedhetetlen klinikai vizsgálatokhoz világszerte speciális betegcsoportok beazonosítására van szükség, a GE HealthCare-rel közösen fejlesztett, hiánypótló megoldás révén a leletek gyorsabban és szélesebb körben válnak kutathatóvá. Ez lehetőséget teremt arra is, hogy több nemzetközi szintű kutatási projektekbe bevonjuk a hazai pácienseket.
A meglévő, nagy mennyiségű egészségügyi adatok mesterséges intelligencia támogatásával történő feldolgozása, elemzése és eddig ismeretlen összefüggések feltárása megteremtheti a személyre szabott orvoslás feltételeit, pontosabb diagnózishoz, eredményesebb, és hatékonyabb betegellátáshoz vezethet - vélik az érintettek.
A GE HealthCare és a Debreceni Egyetem most lezárt mesterséges intelligenciára épülő, egységes adatkezelési, adatbányászati rendszer kutatás-fejlesztési pályázata is a személyre szabott terápiák megvalósításához viszi egy lépéssel közelebb az egészségügyet - vetítik előre a fejlesztők.
Forrás: portfolio.hu