3 nowe zespoły pracują nad rozwiązaniem kolejnych wyzwań

W ostatnim czasie rozpoczęły prace 3 kolejne zespoły w ramach pierwszej i drugiej edycji projektu e-Pionier. Wszystkie wyzwania zostały zidentyfikowane przez Uniwersyteckie Centrum Kliniczne w Gdańsku.

e-Pionier I – nabór 10

wyzwanie: Brak wsparcia procesu wyznaczania wskaźnika SYNTAX na obrazach angiograficznych tętnic wieńcowychkarta problemu

W Polsce rocznie wykonuje się ponad 220 tys. zabiegów koronarografii w celu zdiagnozowania przewężeń tętnic wieńcowych. Badanie to jest tzw. “złotym standardem” w diagnostyce choroby wieńcowej, który decyduje o doborze dalszej metody leczenia.

Głównym problemem w codziennej praktyce medycznej jest analiza nagrania koronarografii. We wskaźniku SYNTAX, mającym eliminować subiektywizm oceny, głównym miernikami są liczba, typ i długość zwężeń w poszczególnych segmentach tętnic wieńcowych.

Prototypowe oprogramowanie powstające w ramach projektu ma wspomagać proces diagnostyczny poprzez automatyczne wykrywanie zwężeń w obrębie tętnic, ustalanie ich lokalizacji w obrębie segmentów anatomicznych tętnic wieńcowych oraz ocena stopnia ich nasilenia na kolejnych klatkach nagrania z zabiegu angiografii tętnic.

e-Pionier II – nabór 1

wyzwanie: Brak jednolitego systemu regulującego i kontrolującego dostęp do usług medycznych finansowanych ze środków publicznych – karta problemu

Inwestorem w projekcie została firma Speednet sp. z o.o.

Ze względu na ograniczoną liczbę środków otrzymywanych z NFZ liczba możliwych do wykonania usług medycznych jest ograniczona. Wpływa to bezpośrednio na sposób obsługi pacjentów, którzy muszą zostać zapisani do kolejki oczekujących na wykonanie określonej usługi medycznej. Istniejący system rozliczeń zakłada istnienie dwóch trybów przyjęcia do lekarza bądź do szpitala w celu realizacji świadczenia i w konsekwencji zapisanie pacjenta do kolejki oczekujących na przyjęcie w trybie pilnym lub trybie planowym.

Przypisanie pacjenta do jednej z dwóch wymienionych kolejek zależy w dużej mierze od subiektywnej oceny lekarza kwalifikującego.

Zespół pracuje nad systemem, który ma zautomatyzować i ustandaryzować proces definiowania limitów świadczeń, pracę lekarza i sekretarki związaną z klasyfikacją, kolejkowaniem i zarządzaniem pacjentami oczekującymi na zabieg – zgodnie z obowiązującymi normami prawnymi i wymaganiami ze strony m.in. NFZ.

W tym celu ma powstać rozwiązanie informatyczne, które będzie nadzorować proces rejestracji pacjentów do kolejki oczekujących na świadczenie medyczne i realizować funkcjonalność rozproszonego systemu kolejkowania pacjentów z uwzględnieniem aktualnych limitów definiowanych w formie wirtualnej waluty. System będzie świadomy terminarza wykonywanych zabiegów z podziałem na lekarzy i tryby postępowania.

e-Pionier II – nabór 2

wyzwanie: Brak narzędzia do identyfikacji szkodliwych barwników występujących w tuszach do tatuażu – karta problemu

Inwestorem w projekcie została firma DI4MAN sp. z o.o.

Z punktu widzenia polskiego prawa tusze do tatuażu nie są ani kosmetykami, ani wyrobami medycznymi, stąd też nie podlegają żadnym regulacjom, poza tymi stosowanymi dla substancji chemicznych. W związku z brakiem w Polsce regulacji prawnych dotyczącego składu tuszu, podczas tatuowania do organizmu ludzkiego mogą zostać wprowadzone liczne substancje szkodliwe, w tym karcynogeny. Ponadto, w wielu krajach Europy, mimo istnienia stosownych regulacji, badane tusze wykazują wyższe niż dozwolone stężenia substancji chemicznych.

Proponowanym przez zespół projektowy rozwiązaniem problemu jest opracowanie systemu wykorzystującego spektroskopię Ramana. W tej metodzie oświetla się badany obiekt laserem, a następnie rejestruje się promieniowanie rozproszone wskutek zajścia efektu Ramana. Jest to metoda umożliwiająca całkowicie nieinwazyjny, nieniszczący pomiar substancji chemicznych znajdujących się zarówno w cieczach jak i ludzkich tkankach. Ponieważ każda substancja posiada swój unikalny zestaw wiązań, uzyskane widmo Ramana stanowi tzw. „odcisk palca” substancji. Zastosowanie odpowiednich algorytmów analizy danych pozwoli na identyfikację składu chemicznego badanej próbki. 

Przewiń do góry