Az adat akár életet is menthet az egészségügyben

Egészségügyi innovációs szempontból elengedhetetlen egy könnyen felhasználható, csúcstechnológiára épülő, egységes egészségügyi kutatási és elemzési adatinfrastruktúra kialakítása. Az InnoHealth DataLake (IHDL) projekt azt tűzte ki céljául, hogy a Pécsi Tudományegyetem (PTE) valamennyi egészségügyi adatának begyűjtésére, tárolására és az adatok analízisére egyaránt képes egységes adatinfrastruktúrát hozzon létre, ami a hazai egészségügy számára prototípusként is szolgálhat majd. Elemezhetővé, értékelhetővé és tényleges adatvagyonná csak az által válik az adat, ha ez a tartalom információvá alakul, tárolásra és rendszerezésre kerül. A kihívás mértékét jól mutatja a PTE adatvagyonának jelenlegi mérete, amely mindegy 1 millió beteg több mint 265 millió labor- és egyéb vizsgálati leírását foglalja magába. Ennek a több mint 2,35 milliárd szónak az elolvasása körülbelül 84 évet venne igénybe, ha valaki napi 8 órában csak ezen dokumentumokat olvasná.

A projektidő felét meghaladva szimpóziumon tekintették át az InnoHealth DataLake-ben elért eddigi eredményeket, illetve felvázolták a további fejlődési irányokat és terveket - tudatták közleményben.

A projekt 2018-ban az E-Group ICT Software Zrt. és a Pécsi Tudományegyetem konzorciális együttműködésével indult útjára. Jelentős szellemi kapacitás bevonásával kezdődött meg a közös munka: nemzetközi hírű orvosok, biológusok, fizikusok, farmakológusok, és egészségügyi szakértők mellett informatikusok, matematikusok, mérnökök és adattudósok megfeszített munkájának köszönhető a projekt sikeres előrehaladása.

Az InnoHealth DataLake projekt célkitűzése egy csúcstechnológián alapuló, az egészségügyi ellátást, megelőzés és kutatást támogató, egységes folyamatokon alapuló standardjainak és akkreditációs rendszerének kialakítása, továbbá az adatgyűjtés, adatreprezentáció, adattárolás, adatfelhasználás, adatkezelés, adatfeldolgozás, és adatmodell kialakítása, az adatbiztonság technológiai és jogi kereteinek tisztázása. Az InnoHealth DataLake projekt során kialakításra került egy innovatív informatikai ún. adattó rendszer, mely lehetővé teszi az egészségügyi adatok hasznosítását az egészségügyi szolgáltatás és ellátás színvonalának javítása érdekében (pl. betegút rövidítés, költség-optimalizálás), illetve a lehetővé váló adatfelhasználás és -elemzés új területeket nyit meg a gyógyítás és megelőzés számára. Új összefüggésekre mutat rá a diagnosztika és a terápia vonatkozásában egészséggazdasági szempontok alapján, továbbá az egészségügyi, gyógyszeripari kutatás és innováció területein kínál új lehetőségeket.

Összefoglalva elmondható, hogy hazai viszonylatban a InnoHealth DataLake projekt egyedülálló kezdeményezés, mely középtávon mintaként és prototípusként szolgálhat a nemzeti, de akár más országok egészségügyi rendszerei számára.

A létrejött informatikai és technológiai termék széleskörben alkalmazható akár további egészségügyi innovációra, akár az adatvezérelt kormányzati döntéshozatalban, pénzügyi, energetikai és más szektorokban. A megoldás képes az adatokat költséghatékonyan és megbízhatóan kinyerni a különböző rendszerekben tárolt, ún. silózott adatforrásokból, ezen eltérő formátumú adatokat egységesen kezelni, és a legfejlettebb mesterséges intelligencia módszereket alkalmazását lehetővé tenni rajtuk. A rendszer az elemzési célok függvényében dinamikusan összerendeli az információkat, ily módon az emberi „szem” számára nem érzékelhető összefüggések is napvilágra kerülnek (pl. egészségügyi adatokból következtethetünk rejtett betegségek előfordulási valószínűségére, azok lefolyására).

Ez a digitális adattó az adattudósok munkáját jelentősen egyszerűsíti, és új perspektívákat nyit meg a döntéshozók számára egy adatintenzív vállalati működés kialakítására. Mindkettő különösen fontos, hiszen nagymértékben támogatja a világszínvonalú kutatói munkát, lehetőséget biztosít az egyetemek és kórházak számára a nemzetközi gyógyszerkutatásban való részvételre, és fontos tényező lehet az egyetemek nemzetközi besorolásában is.

Egy ilyen, ambiciózus projekt, mint az InnoHealth DataLake kivitelezése rendkívül összetett feladat, ezért a célkitűzéseink kisebb egységekként, ún. alprojektekként kerültek megfogalmazásra. Ezen alprojektek demonstrálják az adattechnológiai, humántechnológiai, orvosszakmai modellezés és jogi aspektusok sokszínűségét, fontosságát, és az InnoHealth adattó létjogosultságát. Természetesen az alprojektek célkitűzéseinek fontos eleme, hogy önmagukban is javítsák az egészségügyi szolgáltatás színvonalát, kutatási, diagnosztikai vagy terápiás eredményekkel szolgáljanak.

Az alprojektek részletes leírása és az eddig elért eredményei ezen az aloldalon érhető el.