Warning: session_start(): open(/var/cpanel/php/sessions/ea-php54/sess_r5pfve2gp5injhcvvsbb2bq3e1, O_RDWR) failed: No space left on device (28) in /home/itextreme/public_html/index.php on line 3
IT-Extreme - A Fujitsu AI-technológiája hatékonyabbá teszi a klinikai döntéshozatalt

Lap tetejére
Hirek Tesztek RSS facebook
IT-Extreme hírportál
Szerver/Üzlet
Sulaki - 2016-11-22

A Fujitsu Laboratories of Europe új HIKARI fejlett klinikai kutatási információs rendszere magasabb szintre emeli a klinikai döntéshozatalt

Amadridi San Carlos Klinikai Kórházban sikeresen tesztelt új Fujitsu-megoldás javítja a klinikai döntéshozatalt. A megoldás azokra a mélyreható kutatásokra épül, amelyek során a Fujitsu Laboratories a fejlett adatanalitika egészségügyi alkalmazásának lehetőségeit vizsgálta. Ennek során a vállalat szorosan együttműködött a San Carlos Klinikai Kórház egészségügyi szakembereivel, és a közös, kreatív munka, a „co-creation” elveit követve teremtett kézzelfogható értéket a mentálhigiéné terén. A rendszer a Fujitsu Laboratories fejlett adatanonimizáló technológiáit és a Fujitsu adatanalitikai technológiáit hasznosítva teljesíti a spanyol egészségügyi szektor speciális követelményeit. Ez lesz az alapja annak az új egészségügyi
API
-nak, amelyet a jövőben a Fujitsu felhőjében vagy helyben, privát fürtben vagy felhőben lehet majd használni.

 

Kunio Suzuki, a Fujitsu spanyolországi innovációs igazgatója szerint az új megoldás fontos lépést jelent a fejlett egészségügyi megoldások bevezetéséhez vezető úton: „A San Carlos Klinikai Kórház orvosaival folytatott együttműködés rávilágított, milyen fontos új utakat keresni a klinikai döntéshozatali folyamat támogatására. A jövőben az új egészségügyi
API
azonnali hozzáférést biztosít majd az orvosok számára a klinikai és külső adatforrásokból gyűjtött aggregált és integrált adatokhoz. Korábban ez az információ csak papíron, több forrásból, többféle formátumban volt elérhető. A próbaüzem során bebizonyosodott, hogy megoldásunk több mint duplájára tudja gyorsítani a betegadatok előszűrését, így az orvosok jóval több időt tudnak magukkal a betegekkel tölteni. Nagyon izgalmas fejlesztésről van szó, sokféle alkalmazási lehetőséggel, például az új orvosok képzése terén.”


 

A fél éves próbaüzem a San Carlos Klinikai Kórházban zajlott, mentális betegekkel foglalkozó gyakorlott orvosok részvételével, egy több mint 36 ezer anonim betegadatot tartalmazó alap-adatbázis felhasználásával. A Fujitsu ennek az adatbázisnak a felhasználásával dolgozta ki fejlett klinikai kutatási információs rendszerét, amely a vállalat mesterséges intelligencia, azon belül az adatanalitika és a szemantikai modellezés terén felhalmozott szakértelmére épül. A próbaüzem során a klinikai szakemberek az alapdiagnózis, a komoribiditás, a potenciáIis öngyilkossági kockázat, a kábítószerrel és alkohollal való visszaélés kérdéseivel, és a betegek egészségügyi rendszer igénybevételével kapcsolatos előtörténetével foglalkoztak. A Fujitsu rendszere rendkívül nagy pontosságot ért el a kockázatértékelésben, és felgyorsította illetve szisztematikusabbá tette a fontos klinikai adatok ellenőrzését és a fennálló klinikai problémák azonosítását. Több mint 85%-os pontossággal azonosította az öngyilkosság és a kábítószerrel való visszaélés kockázatát.

 

Dr. Julio Mayol, a San Carlos klinikai kórház orvosi és innovációs vezérigazgató-helyettese szerint a Fujitsu egészségügyi API-ja forradalmasíthatja a klinika döntéshozatal folyamatát. „A Fujitsuval közösen végrehajtott projekt eredményeként kézzelfogható értékhez jutottunk, jelenleg pedig azon dolgozunk, hogy a megoldást skálázva és kiterjesztve, még több pszichiáter számára tegyük elérhetővé a rendszer képességeit a kórházban. A megfelelő kezelés előírásához fontos, hogy a klinikai szakemberek tisztában legyenek az egyes betegek egészségügyi kockázataival. Ehhez figyelembe kell venniük a beteg egészségügyi előtörténetét, jelenlegi helyzetét, amihez átfogó egészségügyi kockázat- és diagnózisértékelésre van szükség. Ezt a kritikus tevékenységet több mint 250 ezer klinikai orvos végzi naponta Spanyolországban. A különböző részlegektől – pl. az ügyeletről, a kórházi fekvőbeteg-osztályokról és a pszichiátriai részlegről – származó adatok integrálásának képessége például azonnal teljes képet ad a betegről. Ráadásul a korábban jellemző órák helyett másodperceken belül, így az amúgy is túlterhelt orvosoknak több idejük jut a tényleges gyógyító tevékenységre.”

 

A nyílt innováció és a „co-creation” alapvető szerepet játszanak a Fujitsu azon célkitűzésében, hogy fejlett analitika alkalmazásával valóban integrált egészségügyi megoldást hozzon létre. „A San Carlos Klinikai Kórházzal folytatott együttműködés révén felgyorsíthattuk az innovációs folyamatokat, fontos eredményeket érhettünk el, és sokkal gyorsabban és eredményesebben meg tudtunk oldani valós problémákat, A próbaüzem sikere kulcsszerepet játszott az új egészségügyi API kidolgozásában, bemutatva, hogyan lehet a K+F és innovációs folyamatot rövid időn belül kézzelfogható üzleti megoldássá alakítani. Tovább dolgozunk az egészségügyi API technológiájának tökéletesítésén, hogy igazoljuk, fejlett AI-szakértelmünket a társadalom javára váló, korszerű megoldásokban lehet hasznosítani” – nyilatkozta Dr. Tsuneo Nakata, a Fujitsu Laboratories of Europe vezérigazgatója.

 

San Carlos Klinikai Kórház

 

Egészségügyi API

Fujitsu-felhő

Adatfeldolgozó motor

AI-motor

Adatanonimizáló motor

 

A nemzeti egészségügyi rendszerből, a betegnyilvántartásból, a járóbeteg-ellátásból, az egynapos sebészeti ellátásból stb. származó betegadatok

 

Múltbeli klinikai adatok

PubMed (egészségügyi kutatási anyagok adatbázisa)

ICD-9/10 (a betegségek nemzetközi osztályozási rendszere)

SNOMED (Systematized Nomenclature of MEDicine orvosi kódrendszer)

 

Nyílt egészségügyi adatok

 

 

 

 

 

 

A HIKARI fejlett klinikai kutatási információs rendszerről

Az orvosi kutatásokban használt nagy kapacitású preklinikai és klinikai eszközök óriási adattömeget generálnak. Sikeres hasznosítás esetén ezek az adatok rengeteg információval szolgálnak az orvosok számára, és lehetővé teszik a minták és az összefüggések azonosítását. Ennek nyomán pedig a fejlett egészségügyi szolgáltatások új generációjának bevezetésére nyílik lehetőség.

 

A Fujitsu Laboratories of Europe erre a kihívásra reagálva fejlesztette ki a HIKARI fejlett klinikai kutatási információs rendszert. A HIKARI betűszó a „Health Informatics for Knowledge fusion in Advanced Research Innovations” rövidítése. A rendszer az élvonalbeli pszichiátria, a szemantikai technológiák és az adatanalitika legfrissebb vívmányait hasznosítja. A japánul „könnyűt” jelentő HIKARI fejlett mikroszolgáltatásaival a klinikai szakemberek értékes tudáshoz jutnak, és több, a beteg egészségi állapota szempontjából releváns adatforráson végezhetnek elemzéseket.

 

A HIKARI segítségével az orvosok teljesen új nézőpontból vizsgálhatják a betegadatokat. A különböző kórházi osztályok elszigetelt rendszereiben található, zavaró „zajjal” teli nyers adatokat a HIKARI megalapozott klinikai döntéshozatalhoz felhasználható, világos és érthető tudássá alakítja. Így az orvosok hatékonyabb és eredményesebb háttérkutatást végezhetnek, és jóval több időt fordíthatnak betegeik kezelésére. A HIKARI a szervezetirányítás szempontjából is tartogat előnyöket, hiszen segít megérteni, hogyan járulnak hozzá a különböző erőforrások és szabályzatok a beteg egészségi állapotához.

 

A HIKARI-rendszer a Fujitsu emberközpontú AI-kezdeményezése, a Zinrai keretében létrejött digitális megoldások és szolgáltatások része. A Zinrai a komponenstechnológiák (pl. a gépi tanulás, a mélytanulás és a vizuális felismerés) átfogó keretrendszerét biztosítja az új megoldások kidolgozáshoz.


Warning: Unknown: open(/var/cpanel/php/sessions/ea-php54/sess_r5pfve2gp5injhcvvsbb2bq3e1, O_RDWR) failed: No space left on device (28) in Unknown on line 0

Warning: Unknown: Failed to write session data (files). Please verify that the current setting of session.save_path is correct (/var/cpanel/php/sessions/ea-php54) in Unknown on line 0