Wsparcie szpitali jednoimiennych - Narodowe Centrum Badań i Rozwoju

 

Samodzielny Publiczny Wojewódzki Szpital Zespolony w Szczecinie w konsorcjum z Pomorskim Uniwersytetem Medycznym w Szczecinie realizuje projekt pn. „Opracowanie nowoczesnych technologii laboratoryjnych, informatycznych i bioinformatycznych dedykowanych diagnostyce i prewencji zakażeń SARS CoV-2.”

Kierownik projektu: prof. dr hab. n. med. Miłosz Parczewski

 

Projekt finansowany przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju w ramach programu pn.

„Wsparcie szpitali jednoimiennych w walce z rozprzestrzenianiem się zakażenia wirusem SARS-CoV-2 oraz w leczeniu COVID-19”.

Głównym celem Przedsięwzięcia jest wdrożenie metod prewencji rozprzestrzeniania się zakażenia lub zwalczania zakażenia wirusem SARS-CoV-2 lub choroby COVID-19 będącej przyczyną ogłoszenia stanu epidemii.

 

Ponadto Przedsięwzięcie ma na celu:

• Opracowanie terapii lekowych i nielekowych dedykowanych COVID-19 oraz schematów leczniczych i procedur medycznych;
• Opracowanie nowych rozwiązań i technologii w zakresie ograniczania rozprzestrzeniania się wirusa SARS-CoV-2 oraz diagnostyki COVID-19;
• Stworzenie odpowiednich narzędzi informatycznych do zbierania danych epidemiologicznych i terapeutycznych.

 

Kwota dofinansowania projektu: 7 916 806,78 PLN

Poziom dofinansowania: 100%

 

---

Zewnętrzny System Konsultacyjny - Informacje wstępne

Samodzielny Publiczny Wojewódzki Szpital Zespolony w Szczecinie mając na uwadze stałe podnoszenie jakości swoich usług i opieki medycznej z zastosowaniem innowacyjnych technologii przystąpił do realizacji projektu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju „Wsparcie szpitali jednoimiennych w walce z rozprzestrzenianiem się zakażenia wirusem SARS-CoV-2 oraz w leczeniu COVID-19”, którego celem było opracowanie nowoczesnych technologii laboratoryjnych, informatycznych i bioinformatycznych dedykowanych diagnostyce i prewencji zakażeń SARS CoV-2.

Pandemia SARS CoV-2 zmieniła sposób prowadzenia opieki medycznej z jednej strony ograniczając dostęp do wielu usług medycznych, ale z drugiej strony stymulując rozwój nowych technologii diagnostycznych i terapeutycznych. Poszukiwanie nowych narzędzi do oceny stanu klinicznego chorych stanowi jedno z kluczowych wyzwań podczas walki z pandemią.

W ramach projektu stworzono algorytm sztucznej inteligencji pozwalający na segmentowanie zmian w płucach, specyficznych dla zakażenia SARS CoV-2 oraz określenia obecności zmian charakterystycznych dla COVID-19 i procentu zajęcia tkanki płucnej. Opracowana została platforma on-line, umożliwiająca wykorzystanie danych do wspomagania skutecznego leczenia pacjentów. Platforma prezentuje w formie graficznej wyniki analiz segmentacji płuc w badaniach tomograficznych klatki piersiowej, w tym procent zajętości płatów płuc.

Efektem praktycznym jakie daje przedmiotowe rozwiązanie jest poprawa szybkości i jakości diagnostyki radiologicznej, szczególnie w kontekście implementacji w szpitalnych oddziałach ratunkowych czy innych miejscach diagnostyki, gdzie szybkość decyzji jest kluczowa. Efektem jest również prewencja zakażeń SARS CoV-2 poprzez przyspieszenie kompleksowej diagnostyki.

Samodzielny Publiczny Wojewódzki Szpital Zespolony w Szczecinie
ul. Arkońska 4,
71-455 Szczecin

Zewnętrzny system konsulatacyjny:

WCHODZĘ

Instrukcja:

1. W celu skorzystania z Zewnętrznego Systemu Konsultacyjnego należy dokonać rejestracji przez stronę Panel Analiz AI, następnie dokonać rejestracji za pośrednictwem poczty elektronicznej.
2. Z chwilą ukończenia procesu rejestracji na podany adres e-mail zostanie wysłany link mający na celu uwierzytelnienie użytkownika. Po jego potwierdzeniu użytkownik otrzyma w odpowiedzi zwrotnej kod autoryzujący, a w dalszej kolejności wynik dokonanej analizy.
3. Przed przekazaniem danych obrazowych do Zewnętrznego Systemu Konsultacyjnego należy je zanonimizować. Obowiązek ten spoczywa na osobie/instytucji udostępniającej dane obrazowe.
4. Do analizy mogą być przekazywane badania obrazowe w formacie DICOM o modalności CT. Analiza przebiega najlepiej na seriach o grubości około 1 mm. Zaleca się aby ładować takie właśnie serie. Brak jest ograniczeń wielkości oraz ilości przekazywanych zdjęć.