InnoHealth DataLake 2021 Szimpózium - Egészségügyi adathasznosítás a COVID-19 tükrében

2021.05.25.

Az InnoHealth DataLake projektben nagyon változatos egészségügyi adatforrásokon fejlesztett megoldásokat alakítottunk ki. Az esemény vendégei számára bemutattuk az E-Group és a Pécsi Tudományegyetem együttműködésében létrejött egészségügyi adattudományi és innovációs projekt, az InnoHealth DataLake eddigi eredményeit és jövőképét. Az alábbi videó betekintést ad az elhangzottakról.
Amennyiben felkeltettük az érdeklődését keressen minket az innohealth21@egroup.hu email címen.

InnoHealth DataLake projekt összefoglaló

A projekt 2018-ban az E-Group ICT Software Zrt. és a Pécsi Tudományegyetem konzorciális együttműködésével indult útjára. Jelentős szellemi kapacitás bevonásával kezdődött meg a közös munka: nemzetközi hírű orvosok, biológusok, fizikusok, farmakológusok, és egészségügyi szakértők mellett informatikusok, matematikusok, mérnökök és adattudósok megfeszített munkájának köszönhető a projekt sikeres előrehaladása.

Az InnoHealth DataLake projekt célkitűzése egy csúcstechnológián alapuló, az egészségügyi ellátást, megelőzés és kutatást támogató, egységes folyamatokon alapuló standardjainak és akkreditációs rendszerének kialakítása, továbbá az adatgyűjtés, adatreprezentáció, adattárolás, adatfelhasználás, adatkezelés, adatfeldolgozás, és adatmodell kialakítása, az adatbiztonság technológiai és jogi kereteinek tisztázása. Az InnoHealth DataLake projekt során kialakításra került egy innovatív informatikai ún. adattó rendszer, mely lehetővé teszi az egészségügyi adatok hasznosítását az egészségügyi szolgáltatás és ellátás színvonalának javítása érdekében (pl. betegút rövidítés, költség-optimalizálás), illetve a lehetővé váló adatfelhasználás és -elemzés új területeket nyit meg a gyógyítás és megelőzés számára. Új összefüggésekre mutat rá a diagnosztika és a terápia vonatkozásában egészséggazdasági szempontok alapján, továbbá az egészségügyi, gyógyszeripari kutatás és innováció területein kínál új lehetőségeket.

Összefoglalva elmondható, hogy hazai viszonylatban a InnoHealth DataLake projekt egyedülálló kezdeményezés, mely középtávon mintaként és prototípusként szolgálhat a nemzeti, de akár más országok egészségügyi rendszerei számára.

A létrejött informatikai és technológiai termék széleskörben alkalmazható akár további egészségügyi innovációra, akár az adatvezérelt kormányzati döntéshozatalban, pénzügyi, energetikai és más szektorokban. A megoldás képes az adatokat költséghatékonyan és megbízhatóan kinyerni a különböző rendszerekben tárolt, ún. silózott adatforrásokból, ezen eltérő formátumú adatokat egységesen kezelni, és a legfejlettebb mesterséges intelligencia módszereket alkalmazását lehetővé tenni rajtuk. A rendszer az elemzési célok függvényében dinamikusan összerendeli az információkat, ily módon az emberi „szem” számára nem érzékelhető összefüggések is napvilágra kerülnek (pl. egészségügyi adatokból következtethetünk rejtett betegségek előfordulási valószínűségére, azok lefolyására).

Ez a digitális adattó az adattudósok munkáját jelentősen egyszerűsíti, és új perspektívákat nyit meg a döntéshozók számára egy adatintenzív vállalati működés kialakítására. Mindkettő különösen fontos, hiszen nagymértékben támogatja a világszínvonalú kutatói munkát, lehetőséget biztosít az egyetemek és kórházak számára a nemzetközi gyógyszerkutatásban való részvételre, és fontos tényező lehet az egyetemek nemzetközi besorolásában is.

Alprojekt összefoglaló

Egy ilyen, ambiciózus projekt, mint az InnoHealth DataLake kivitelezése rendkívül összetett feladat, ezért a célkitűzéseink kisebb egységekként, ún. alprojektekként kerültek megfogalmazásra. Ezen alprojektek demonstrálják az adattechnológiai, humántechnológiai, orvosszakmai modellezés és jogi aspektusok sokszínűségét, fontosságát, és az InnoHealth adattó létjogosultságát. Természetesen az alprojektek célkitűzéseinek fontos eleme, hogy önmagukban is javítsák az egészségügyi szolgáltatás színvonalát, kutatási, diagnosztikai vagy terápiás eredményekkel szolgáljanak.

Alprojektek

Cím:
Gyógyszer-repozíció (repositioning) real-word alapú kiértékeléssel
Alcím:
Az adatalapú gyógyszer-repozíció lehetőségei és perspektivája a COVID-19 és onkológiai gyógyszerterápia tükrében
Alprojekt vezető:
Mátyus Péter PhD, MTA doktora. Okl vegyészmérnök, gyógyszervegyész szakmérnök (BME). Gyógyszerkutató Intézet munkatársa (1975-1997); SE Szerves Vegytani Intézet igazgatója 19 éven át, majd EKK egyetemi tanára; E-Group projektvezetője. Külföldi egyetemeken visiting professor. Tiszteletbeli doktor (Univ. Cagliari); c. egy. tanár (PTE). Szakmai területe szerves és gyógyszerkémia; gyógyszerinnováció. Szakmai munkásságát számos szakmai kitüntetéssel, köztük Gábor Dénes-Díjjal ismerték el.
Összegzés:
A gyógyszer-repozíció a már elfogadott gyógyszerszerek alkalmazása új terápiás célokra. Ezzel jelentősen csökken a fejlesztési költség és a kockázat a tradicionális innovációhoz képest. Így például vonzó megközelítéssé vált a relatíve szerény piaci potenciált jelentő ritka betegségek kezelésére alkalmas gyógyszerek innovációjára. Prepozíciós projektünkben a gyógyszerjelöltek azonosítása két úton és azok egyesítésével történik. Az egyik úton sokféle releváns biomedicinális és kémiai adatok hasznosítása történik informatikai analitikai eszközökkel, míg a másik úton az intuitív kutatói megközelítés érvényesülhet; célunk ennek a két útnak az egyesítése azok előnyeinek érvényesítése, gyors és költséghatékony gyógyszer-repozíció érdekében. Eddigi eredményeink: fázis II humán klinikai vizsgálat indult egy új gyógyszerjelölttel onkológiai területen, illetve folyamatban van egy a gyógyszer-repozíciót adat-alapon támogatni képes IT platform kidolgozása.
Cím:
RWD Modul
Alcím:
Hogyan finomíthatók a nyers klinikai adatok kutatási célú elemzések érdekében? Tapasztalatok daganatos megbetegedések vizsgálata alapján
Alprojekt vezető:
Zemplényi Antal (MSc, PhD) közgazdász, és okleveles egészségpolitikai szakértő. 2016-ban szerzett PhD fokozatot egészséggazdaságtan témakörben. 2007-2018 között a Pécsi Tudományegyetem Klinikai Központjának gazdálkodását irányította. 2018 óta a Pécsi Tudományegyetem Egészségügyi Technológiaértékelő Központját vezeti. Munkája során egészség-gazdaságtani elemzésekkel és az egészségügyi adatok kutatási célú felhasználásával foglalkozik.
Összegzés:
Az egészségügy egyik leginkább részletgazdag adatforrása a betegellátás során rutinszerűen gyűjtött adatok halmaza, melynek feldolgozása ugyanakkor sok kihívást jelent a strukturálatlan szöveges dokumentáció, az adatok torzítása és hiányossága miatt. Az RWD (valós-életbeli adatok) alprojektben olyan módszereket fejlesztünk, amivel az orvosi dokumentációból kinyerhetővé és elemezhetővé tesszük a klinikai kutatások szempontjából releváns adatokat. A prosztatadaganat területén készített referencia elemzésünkben a betegek klinikai jellemzőiről és a betegség kimeneteleiről olyan információkat tudtunk előállítani, ami biztosítói adatbázisból jelenleg nem lenne lehetséges. Ez segítheti a valós-életbeli klinikai vizsgálatok megvalósítását, jobb és költséghatékonyabb terápiás döntések meghozatalát, és végeredményben a betegek eredményesebb gyógyulását.
Cím:
Modern sugárterápia és az onkológiai ellátás hatékonyságának felmérése
Alcím:
Az onkológiai adatgyűjtés tanulságai, és a további terveink
Alprojekt vezető:
Prof. Dr. Mangel László Csaba a Semmelweis Orvostudományi Egyetemen szerzett általános orvosi diplomát, pszichiáter, sugárterápiás, klinikai onkológiai szakorvos, egészségügyi menedzseri és palliatív orvoslás licence vizsgával rendelkezik. A Pécsi Tudományegyetem Onkoterápiás Intézetének igazgatója. Fő érdeklődési területei a modern sugárterápia, kombinált kezelési modalitások és onkológiai minőségbiztosítás. A Magyar Érdemrend Lovagkereszt és a Krompecher díj birtokosa. Nős, 3 gyermek édesapja.
Összegzés:
Az onkológiai diagnosztika és terápia látványos fejlődése, továbbá a daganatos betegségek sokfélesége miatt az onkológiában is egyre nagyobb jelentősége van az úgynevezett valós életbeli egészségügyi adatok gyűjtésének, hiszen így komoly többlet információt nyerhetünk az egyes onkológiai betegségek viselkedéséről, illetve a különböző daganatellenes kezelések valós eredményességéről. Persze ezen legfontosabb szemponton túlmenően az egészségügyi adatok áttekintésével képet nyerhetünk a saját munkánk szervezettségéről, vagy éppen az egészségügyi rendszer hatékonyságáról is. Mindezen okok miatt, és a daganatos betegek ellátásának óhatatlan fejlesztése céljából tartjuk különösen fontosnak, hogy a rendelkezésünkre álló egészségügyi adatvagyon kutatásának a része lehessen az onkológiai adatgyűjtés, természetesen maximálisan megtartva a jogszabályokat és az adatvédelmi törvényeket.
Cím:
Roham predikciós rendszer fejlesztése szenzoriális adatok monitorizálásával
Alcím:
Roham predikciós rendszer fejlesztése- releváns szenzoriális adatok egyedi komplex monitorizálásával epilepsziával élőkben és migrénben szenvedőkben
Alprojekt vezető:
Dóczi Tamás Péter, MTA rendes tagja. Sebész- és idegsebész szakorvos. Privatdozent/Oberarzt, Universitätsspital, Zürich, 1990-1992. PTE Idegsebészeti Klinika igazgató, 1992-2014. Ügyvezető igazgató, Pécsi Diagnosztikai Központ/NeuroCT Kft. (2015-től), MTA/ELKH-PTE Klinikai Idegtudományi Képalkotó Kutatócsoport vezetője, 2012-2019. Nemzeti Agykutatási Program 1.0 és 2.0 klinikai pillér és más pályázatok vezetője. Szakterülete: klinikai idegtudomány, idegsebészet.
Összegzés:
Az alprogram hipotézise, hogy a vegetatív idegrendszer működésének szenzoriális hosszabb távú monitorizálása olyan új adatokat eredményezhet migrénben szenvedőkben és epilepsziával élőkben, amelyek rohamjelző biomarker(ek)ként szolgálhatnak. Korábbi kutatási eredményeink alapján e hipotézis tesztelésére a legkézenfekvőbb módszer a mérési adatok mobil eszközzel való gyűjtése, és az EKG felvételek szívfrekvencia analízise (HRV). A vizsgálati alanyok bevonása folyamatos, ez idáig 34 migrénes alany került bevonásra és 26 epilepsziás monitorozott beteg felvételeivel dolgozunk. A nagy mennyiségű szenzoriális adat feldolgozására, illetve a vizsgálati alanyok hatékonyabb kikérdezése érdekében saját fejlesztésű szoftverek készülnek.
Cím:
Digitális ellátás támogatási rendszer az agysérülések megelőzésére és kezelésére
Alcím:
Digitális ellátás támogatási rendszer az agysérülések megelőzésére és kezelésére (Idegsebészeti Klinika)
Alprojekt vezető:
Prof. Dr. Büki András idegsebész, klinikai onkológus szakorvos, MTA Doktora, a PTE Idegsebészeti Klinika igazgatója. Számos nemzetközi, hazai pályázat fő kutatója. Több, mint 200 tudományos közlemény szerzője, 4000 feletti független idézettel. Évente több száz idegsebészeti műtétet végez, szakterülete a koponyaalapi endoszkópos sebészet, neuroonkológia és a neurotraumatológia. A Neurotrauma Világtársaság korábbi elnöke, többek között elnyerte az Aesculap Nagydíjat és az NIH Fogarty Ösztöndíját.
Összegzés:
A koponya/agysérülések az első négy életévtizedben a vezető halálokot képezik. Az agysérültek ellátásában a legnagyobb kihívás a kimenetelt döntően meghatározó másodlagos agykárosodás idejekorán történő felismerése és eredményes kezelése. Ennek legfontosabb eszköze a korszerű neuromonitorozás: az agy nyomásának, keringésének, keringésszabályozási képességének, oxigenizációjának, hőmérsékletének, elektromos tevékenységének és anyagcsere-folyamatainak folyamatos ellenőrzése. A PTE KK Idegsebészeti Klinikán korábbi kutatási programokból megvalósított, világszínvonalú neuromonitorozási rendszer adatainak szinkronizálásával, azoknak a DataLake programban létrehozott adattóba kanalizálásával, és mind ehhez a betegek ápolási adatainak szinkronizálásával a betegek multiparametrikus monitorozását szolgáló, egyedülállóan összehangolt monitorrendszer kialakítása mellett egy korszerű online döntéstámogatási rendszer alapjai jöttek létre. Meggyőződésünk, hogy a XXI. század legfontosabb egészségügyi problémáinak egyikét, a korszerű monitorokból származó kezelhetetlen méretű adattömegnek a valódi döntések szolgálatába állítását érhetjük el a jelen projekt segítségével.
Cím:
Stroke súlyosságának prehospitális értékelése video applikáció útján
Alcím:

A nagyérelzáródás jelentősége és korai detektálásának lehetőségei akut ischaemiás stroke prehospitális ellátása során

Alprojekt vezető:
1993-ban végzett a Pécsi Orvostudományi Egyetemen summa cum laude minősítéssel. Ph.D fokozatot 2004-ben ért el. 2004-ben a Neurológiai Klinika stroke profiljának irányításával bízták meg.. 2011-ben habilitált. 2012-ben egyetemi docensi kinevezést kapott. A Magyar Stroke és Neurológia Társaság vezetőségi tagja. Jelenleg a Janus Pannónius Klinikai tömbben működő stroke Tanszék vezetője. 2016 óta a Magyar Stroke Társaság Elnöke. Az MTA klinikai idegtudományok bizottságának tagja.
Összegzés:

Hazánkban évente közel 30.000 akut agyi érelzáródás fordul elő, melynek sikeres kezelését az érmegnyitó kezelések biztosítják, e kezelések katéteres vérrög eltávolításos formája hazánkban csak limitált számú központban érhető el. A stroke prehospitális fázisában nemcsak a stroke felismerésének, hanem a súlyosság megítélésnek is döntő jelentősége van, hiszen ez alapján határozható meg a beteg számára ideális stroke centrum típusa. A stroke alprojekt lényege egy, a már helyszíni betegellátás során alkalmazható video-applikáció kifejlesztése, melynek során a felvett videót egy stroke call-centerbe juttatva biztosítható, hogy a központ szakértői a felvétel alapján értékeljék a stroke súlyosságát, kiszűrjék az agyi nagy-érelzáródásra gyanús és emiatt katéteres beavatkozásra jelölt eseteket, azaz a prehospitális döntéshozatalt elősegítsék, a betegellátás optimális útját meghatározzák.  

Cím:
Klinikai és szakmapolitikai döntéstámogatás
Alcím:
Adatalapú döntéstámogatás
Alprojekt vezető:
Prof. Dr. Boncz Imre, kapcsolati dékánhelyettes, intézetigazgató, Pécsi Tudományegyetem, Egészségbiztosítási Intézet
Összegzés:
Klinikai és szakmapolitikai döntéstámogatással foglalkozó alprojekt a Pécsi Tudományegyetem Klinikai Központjában felhalmozódott adatvagyon hasznosítását tűzte ki célul. Célja közvetlenül és valós időben segíteni az intézményi menedzsment munkáját, és a helyi, illetve az ágazati szakmapolitikai döntéstámogatást. A rendszer segítségével magasabb kihasználtság érhető el például a kórházi ágyak esetében is.

Add meg itt a címsor szövegét

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.