SAMI

Spicy Analytics Medical Intelligence

Napjainkban az egyik legnagyobb kihívás a nagy mennyiségű adatból „big data” releváns információt kinyerni. Szinte minden nagyobb vállalatnál, de kiemelten az egészségügyben napi szinten generálódik több százezer adat, ahol egy rekordnak akár több száz leírója létezhet. Így nemcsak a nagy mennyiségű rekord a probléma, hanem a nagy dimenziószám és az értelmezhetőség is.

Ugyanakkor ezekben az adatokban olyan összefüggések tárhatók fel, amelyek limitált mennyiségű adatokon jellemzően nem vizsgálhatóak. Jóllehet a betegségek megértéséhez, azok egymással való összefüggéseinek feltérképezéséhez jóval komplexebb algoritmusokra van szükség, ami nagy feladat elé állítja mind a kutatókat, mind pedig az egészségügyi adatelemzőket.

Mire jó a megoldásunk?

A SAMI data science tudás nélküli, egészségügyi szakembereknek nyújt támogatást az alábbi területeken:

• Leíró paraméterek alapján (betegségek, terápiák, bio-paraméterek) becsülhetünk jövőbeni eseményeket, mint szövődmény, túlélés vagy kezelések mennyisége.
• Indikációkon belül azonosíthatók olyan homogén beteg szegmensek, melyek az adott célhoz leginkább szükségesek. Ilyen lehet a nem kezelt betegek vagy a magas kockázatú betegek csoportja.
• A terápiás különbségek felismerésével a kommunikáció vagy az ajánlás változtatható, tovább erősíthető.
• A betegség progressziójának legfontosabb állomásai felismerhetővé válnak.

Összességében ezek a tudományos értékű elemzések a mindennapi betegellátásban nyújtanak személyre szabott segítséget.

Néhány eddigi és 2018 során megvalósításra kerülő kutatásunk:

• Szívelégtelenséggel diagnosztizált betegek diagnózis előtti és utáni szegmentálása és jellemző betegutak megtalálása.
• Veseelégtelenséggel diagnosztizált betegek diagnózis felállítása előtti és utáni szegmentálása és jellemző betegutak megtalálása.
• Tápláltságból fakadó műtéti kockázat meghatározása.
• Klinikai Kutatásba való sikeres bevonás paramétereinek a meghatározása.
• PCOS betegek (policisztás ovárium szindróma) diagnózis felállítása előtti és utáni szegmentálása és jellemző betegutak megtalálása.
• Akut légúti distressz szindrómában szenvedő betegek diagnózis felállítása előtti és utáni szegmentálása és jellemző betegutak megtalálása.