Algorytmy predykcyjne wsparciem dla diagnostyki
Obszar diagnostyki medycznej obejmuje zastosowanie różnych technik i narzędzi w celu identyfikacji, analizy i diagnozowania chorób oraz innych problemów zdrowotnych u pacjentów. Jednym z narzędzi wykorzystywanych w tej dziedzinie są algorytmy predykcyjne, które pomagają przewidywać ryzyko wystąpienia pewnych chorób lub prognozować wyniki leczenia. Na temat rozwoju tego sektora porozmawialiśmy z Pawłem Ciesielką, CTO (Chief Technology Officer) w firmie Proacta.
Jak wygląda rynek badań genetycznych/obszar diagnostyki medycznej w Polsce z perspektywy firmy wspomagającej sektor zdrowia w tym zakresie?
Wraz ze wzrostem świadomości na temat znaczenia genetyki w medycynie, zapotrzebowanie na badania genetyczne stale rośnie. To obejmuje zarówno testy diagnostyczne, jak i predykcyjne, które mogą pomóc w wykrywaniu predyspozycji do określonych chorób. Rozwój technologii, takich jak sekwencjonowanie następnej generacji (NGS), umożliwia przeprowadzanie badań genetycznych szybciej i dokładniej niż kiedykolwiek wcześniej. Polska, jako kraj o silnych tradycjach akademickich i naukowych, jest coraz lepiej przygotowana do wykorzystania tych technologii. Coraz więcej dzieje się również w obszarze regulacji w zakresie wykorzystania AI w analizie danych medycznych w tym danych genetycznych, czego przykładem jest stworzenie przez polską społeczność „Białej księgi AI” do zastosowań w praktyce klinicznej.
W jaki sposób algorytmy predykcyjne oparte na technologii AI znajdują wykorzystanie w medycynie?
Nasze algorytmy są trenowane na rzeczywistych danych medycznych, które pochodzą ze szpitali oraz jednostek medycznych w Polsce oraz za granicą. Dzięki tym informacjom, nasze modele uczą się rozpoznawania schematów, związków i zależności między różnymi parametrami medycznymi. W procesie trenowania, algorytmy poddawane są wielokrotnym iteracjom, co pozwala na optymalizację ich skuteczności oraz dopasowanie do potrzeb pacjentów oraz lekarzy.
Jakie korzyści cechują to rozwiązanie? W jaki sposób mogą one wesprzeć sektor ochrony zdrowia?
Zastosowanie zaawansowanych algorytmów opartych na sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym i sieciach neuronowych może przynieść wiele korzyści zarówno dla pacjentów, jak i lekarzy. Jedną z kluczowych możliwości naszego rozwiązania – platformy Databion jest prognozowanie ewolucji choroby/procesu leczenia pacjenta na podstawie dostępnych danych medycznych. W tym celu, stworzone przez nas modele są w stanie analizować historię medyczną pacjenta, wyniki badań oraz informacje o leczeniu, aby przewidzieć najbardziej prawdopodobny rozwój sytuacji klinicznej.
Czytaj więcej: https://www.medinwestycje.pl/algorytmy-predykcyjne-wsparciem-dla-diagnostyki