SG.hu
Mesterséges intelligenciával segítenek a cukorbeteg terhes nőkön
Az egészségügyi és életmódadatok gépi tanulás útján történő elemzésével minden beteg egyéni igényeire, kockázati profiljára szabott tanácsadáshoz és kezeléshez juthat.
A Fujitsu mesterséges intelligenciával javítja a terhességi cukorbetegség észlelését és kezelését. A fontos életmódbeli tényezőket és vércukorszint-adatokat mobilalkalmazás segítségével követő és mérő projekt lehetővé teszi a kismamák állapotának hatékonyabb figyelését és kezelését. A cég adatintegrációs és -modellezési szolgáltatásokat nyújt, és létrehozza a betegek adatait megjelenítő felhasználói felületet, amely révén az egészségügyi szakemberek személyre szabott kezelést javasolhatnak a betegeknek.
Gesztációs diabétesz akkor alakul ki, ha a szervezet nem képes elegendő inzulint – vércukorszintet szabályozó hormont – előállítani a terhesség során megemelkedett igények kielégítéséhez. Ez az egyébként többnyire tünetmentes állapot koraszüléshez vagy szülési komplikációkhoz vezethet. A projektet a finn CleverHealth Network bonyolítja le, és a HUS Helsinki Egyetemi Kórház koordinálja. A résztvevők gépi tanulás segítségével elemzik az egészségügyi adatokat, ami magas szintű felismeréseket biztosít az egészségügyi szakembereknek az olyan kismamák egészségi állapotáról, akiknél magasabb terhességi cukorbetegség kockázata, és segíti az egyéni szükségletekhez és kockázati profilhoz igazodó tanácsok és kezelés kidolgozását.
A HUS szerint a Finnországra jellemző évi 52 ezer terhességen belül 18% a cukorbetegség aránya, azaz közel 10 ezer terhes nőt diagnosztizálnak évente gesztációs diabétesszel. Mintegy felüknél később 2-es típusú cukorbetegség alakul ki, amelynél a hasnyálmirigy nem termel elegendő inzulint, vagy a szervezet sejtjei nem reagálnak az inzulinra. Ez mintegy 5000 új diabéteszes esetet jelent évente, összesen 28 millió euró kezelési összköltséggel.
A CleverHealth Network projektje a terhességi cukorbetegség figyelését és kezelését kívánja javítani. A projekt résztvevői mobilalkalmazást fejlesztenek a kismamák vércukorszintjével, fizikai aktivitásával, táplálkozásával, pulzusával és napi súlyváltozásával kapcsolatos adatok mérésére és tárolására. Az egészségügyi szakemberek valós időben hozzáférnek ezekhez az adatokhoz.
A Fujitsu által nyújtott adatintegrációs és -modellezési szolgáltatások feladata, hogy gondoskodjanak az adatok kompatibilitásáról a HUS adattavával (data lake) és az egészségügyi adatok finn nemzeti nyilvántartásával (Kanta PHR). A nemzeti adattárban bárki elérheti és kezelheti személyes egészségügyi adatait. A Fujitsu tervezi azt a felhasználói felületet is, amely megkönnyíti az egészségügyi szakemberek számára az információk értelmezését.
„A projektben a Fujitsu által Japánban és Finnországban fejlesztett különféle technológiákat ötvözve hozzuk létre az érzékelőadatokat és az analitikát hasznosító, új szolgáltatási platformot. A felismerések kinyerésén túl az is fontos, hogy értelmes, világos módon tudjuk megjeleníteni az adatokat, és a gyakorlatban is hasznosítható analitikai eredményekkel szolgáljunk az egészségügyi szakembereknek. Ezért olyan felületet tervezünk, amely azon túl, hogy egyetlen pillantással áttekintést ad a fontos adatokról, az anomáliákat is azonnal, egyértelműen jelzi” – mutatott rá Mikko Lampinen, a vállalat helyi állami szektorbeli és egészségügyi értékesítésért felelős vezetője.
A projekt gépi tanulás segítségével, személyes kockázati profil alapján biztosít a beteg egyéni szükségleteire szabott tanácsokat és kezelést. Az AI alkalmazása révén a rendszer korábban elképzelhetetlen módon előre tudja jelezni az édesanya és gyermeke egészségnek további alakulását. Az AI-vezérelt felismerésekkel prognosztizálható például a kismama vércukorszintjének jövőbeni alakulása, valamint a magzat várható születési súlya és testtömeg-indexe (BMI), ami lehetővé teszi, hogy nagyon célzott megelőző tanácsadást nyújtsanak az édesanyának az életmód és a táplálkozás terén.
A Fujitsu mesterséges intelligenciával javítja a terhességi cukorbetegség észlelését és kezelését. A fontos életmódbeli tényezőket és vércukorszint-adatokat mobilalkalmazás segítségével követő és mérő projekt lehetővé teszi a kismamák állapotának hatékonyabb figyelését és kezelését. A cég adatintegrációs és -modellezési szolgáltatásokat nyújt, és létrehozza a betegek adatait megjelenítő felhasználói felületet, amely révén az egészségügyi szakemberek személyre szabott kezelést javasolhatnak a betegeknek.
Gesztációs diabétesz akkor alakul ki, ha a szervezet nem képes elegendő inzulint – vércukorszintet szabályozó hormont – előállítani a terhesség során megemelkedett igények kielégítéséhez. Ez az egyébként többnyire tünetmentes állapot koraszüléshez vagy szülési komplikációkhoz vezethet. A projektet a finn CleverHealth Network bonyolítja le, és a HUS Helsinki Egyetemi Kórház koordinálja. A résztvevők gépi tanulás segítségével elemzik az egészségügyi adatokat, ami magas szintű felismeréseket biztosít az egészségügyi szakembereknek az olyan kismamák egészségi állapotáról, akiknél magasabb terhességi cukorbetegség kockázata, és segíti az egyéni szükségletekhez és kockázati profilhoz igazodó tanácsok és kezelés kidolgozását.
A HUS szerint a Finnországra jellemző évi 52 ezer terhességen belül 18% a cukorbetegség aránya, azaz közel 10 ezer terhes nőt diagnosztizálnak évente gesztációs diabétesszel. Mintegy felüknél később 2-es típusú cukorbetegség alakul ki, amelynél a hasnyálmirigy nem termel elegendő inzulint, vagy a szervezet sejtjei nem reagálnak az inzulinra. Ez mintegy 5000 új diabéteszes esetet jelent évente, összesen 28 millió euró kezelési összköltséggel.
A CleverHealth Network projektje a terhességi cukorbetegség figyelését és kezelését kívánja javítani. A projekt résztvevői mobilalkalmazást fejlesztenek a kismamák vércukorszintjével, fizikai aktivitásával, táplálkozásával, pulzusával és napi súlyváltozásával kapcsolatos adatok mérésére és tárolására. Az egészségügyi szakemberek valós időben hozzáférnek ezekhez az adatokhoz.
A Fujitsu által nyújtott adatintegrációs és -modellezési szolgáltatások feladata, hogy gondoskodjanak az adatok kompatibilitásáról a HUS adattavával (data lake) és az egészségügyi adatok finn nemzeti nyilvántartásával (Kanta PHR). A nemzeti adattárban bárki elérheti és kezelheti személyes egészségügyi adatait. A Fujitsu tervezi azt a felhasználói felületet is, amely megkönnyíti az egészségügyi szakemberek számára az információk értelmezését.
„A projektben a Fujitsu által Japánban és Finnországban fejlesztett különféle technológiákat ötvözve hozzuk létre az érzékelőadatokat és az analitikát hasznosító, új szolgáltatási platformot. A felismerések kinyerésén túl az is fontos, hogy értelmes, világos módon tudjuk megjeleníteni az adatokat, és a gyakorlatban is hasznosítható analitikai eredményekkel szolgáljunk az egészségügyi szakembereknek. Ezért olyan felületet tervezünk, amely azon túl, hogy egyetlen pillantással áttekintést ad a fontos adatokról, az anomáliákat is azonnal, egyértelműen jelzi” – mutatott rá Mikko Lampinen, a vállalat helyi állami szektorbeli és egészségügyi értékesítésért felelős vezetője.
A projekt gépi tanulás segítségével, személyes kockázati profil alapján biztosít a beteg egyéni szükségleteire szabott tanácsokat és kezelést. Az AI alkalmazása révén a rendszer korábban elképzelhetetlen módon előre tudja jelezni az édesanya és gyermeke egészségnek további alakulását. Az AI-vezérelt felismerésekkel prognosztizálható például a kismama vércukorszintjének jövőbeni alakulása, valamint a magzat várható születési súlya és testtömeg-indexe (BMI), ami lehetővé teszi, hogy nagyon célzott megelőző tanácsadást nyújtsanak az édesanyának az életmód és a táplálkozás terén.