Personalizuotas rizikos vertinimas ir grėsmių prevencija tapo aktualiu pastarųjų metų uždaviniu medicinoje. Senstanti visuomenė ir įvairių lėtinių ir agresyvių ligų, kaip pvz. senatvinės demencijos, vėžio, ir kitų plitimas visame pasaulyje skatina kurti naujus metodus ir sistemines priemones, skirtas ankstyvajai susirgimų prevencijai, o taip pat sveikatos priežiūros paslaugų teikimui vyresnio amžiaus žmonėms. Reikalingos priemonės, kurios įvertintų kiekvieno individo sveikatai kylančių rizikų veiksnius (simptomus) ir padėtų gydytojui greitai ir objektyviai nustatyti šių rizikų tikėtinumą, t. y. patartų kokie sindromai yra būdingi pacientui. Dirbtinio intelekto panaudojimas geriatrijoje yra labai perspektyvus ir aktualus, nes geriatrinio paciento diagnozės nustatymas yra sudėtingas, daug patirties reikalaujantis ir laikui imlus procesas, kurio metu vadovaujamasi įvairiais klausimynais ir subjektyviais bei netiksliais paciento atsakymais.
Projekto tikslas – aiškintinio dirbtinio intelekto pagrindu sukurti geriatrinio paciento sveikatos būklės ir jai kylančių rizikų vertinimo ir rekomendacijų teikimo medikams sistemos prototipą. Sukurtas prototipas leis įvertinti pacientų sveikatos būklę pagal medicinos praktikoje naudojamus simptomus ir veiksnius, nustatant sveikatai kylančias rizikas ir pateikiant labiausiai tikėtinus sindromus ar ligas, tarnaus kaip pagalbinė sprendimų priėmimo priemonė pacientus gydančiam personalui.
Projekto finansavimas:
KTU Mokslo ir inovacijų fondas
Projekto rezultatai:
Sukurta inovatyvi sprendimų paramos sistema gali būti naudojama teikti rekomendacijas geriatrijos gydytojams, šeimos gydytojams ar kitam medicinos personalui, padedant įvertinti pacientui kylančias su maitinimosi sutrikimais susijusias sveikatos rizikas (sindromus), atsižvelgiant į medicinos praktikoje nustatytus ir patvirtintus simptomus ir veiksnius.
Sukurtas prototipas leidžia objektyviai, greitai ir neturint didelės medicininės patirties, nustatyti paciento diagnozę net ir nepatyrusiam medicinos personalui (pvz. rezidentams, šeimos bei bendrosios praktikos gydytojams, ar praktikuojantiems studentams), sutrumpina sprendimo priėmimo laiką, nes nereikia keleto dienų stebėti pacientų (paprastai iki savaitės), kas iki šiol buvo įprasta diagnozuojant sutrikimus stacionaro sąlygomis.
Sistema taip pat geba įžvelgti papildomas sąsajas tarp rizikų, ko nepatyręs specialistas gali ir neįvertinti, ir kas ypač aktualu, kai žmogui pasireiškia keli sindromai (rizikos).
Projekto įgyvendinimo laikotarpis: 2021-04-01 - 2021-12-31
Projekto partneriai: Lietuvos sveikatos mokslų universitetas
