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:
Instrukcja:
- W celu skorzystania z Zewnętrznego Systemu Konsultacyjnego należy dokonać rejestracji przez stronę Panel Analiz AI, następnie dokonać rejestracji za pośrednictwem poczty elektronicznej.
- 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.
- Przed przekazaniem danych obrazowych do Zewnętrznego Systemu Konsultacyjnego należy je zanonimizować. Obowiązek ten spoczywa na osobie/instytucji udostępniającej dane obrazowe.
- 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.