Predykcyjna analiza danych medycznych wykorzystuje innowacyjne modele sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (np. sztuczne sieci neuronowe, sieci konwolucyjne, XGBoost) do prognozowania ryzyka wystąpienia chorób, powikłań lub zapotrzebowania na opiekę zdrowotną. Systemy analizują dane z elektronicznej dokumentacji medycznej, wyników badań również w formie obrazów i dane pozyskane z wearables, identyfikując pacjentów wysokiego ryzyka. Dzięki temu możliwe jest wczesne wdrożenie działań prewencyjnych, personalizacja terapii i optymalizacja alokacji zasobów szpitalnych. Rozwiązania te zwiększają efektywność opieki medycznej, redukując koszty i poprawiając rokowania pacjentów.

Zakład Uczenia Maszynowego posiada szerokie możliwości w zakresie predykcyjnej analizy danych medycznych, wykorzystując zaawansowane metody sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Stosujemy głębokie sieci neuronowe (DNN), sieci konwolucyjne (CNN) do analizy wielomodalnych danych medycznych, łącząc obrazy z badań np. RTG, zdjęć siatkówki z danymi klinicznymi i parametrami pacjentów. Rozwijamy własne modele oparte na sieciach neuronowych do pracy z danymi, jak również integracji rozproszonych źródeł informacji medycznej. Dysponujemy zespołem mogącym wdrożyć zaawansowane metody interpretowalnej AI (XAI) jak np. SHAP, aby zapewnić transparentność decyzji algorytmów dla personelu medycznego. Możliwe jest wdrożenie rozwiązania computer vision do automatyzacji analizy obrazów histopatologicznych i cytologicznych. Inne kierunki prac mogą obejmować takie zagadnienia, jak wykorzystanie uczenia maszynowego do identyfikacji podgrup pacjentów w badaniach klinicznych.

Nasze rozwiązania będą wdrażane z pełnym uwzględnieniem wymogów RODO i norm cyberbezpieczeństwa w ochronie zdrowia. Jesteśmy zespołem specjalistów z dużym doświadczeniem w analizowaniu danych różnego typu danych więc jesteśmy gotowi do współpracy również w podobnych tematach, które nie zostały wymienione powyżej. Oferujemy pełne wsparcie badawczo-rozwojowe – od analizy potrzeb, przez prototypowanie, po implementację i szkolenia, również w zakresie ubiegania się o dofinansowanie z różnych programów jak np. NCBiR.