top of page

AI a její použití ve Všeobecné fakultní nemocnici

Obrázek autora: David Chudán
David Chudán
17. 4. 2019
Minut čtení: 2

Aktualizováno: 3. 4. 2020

Mezi leadery v používání AI v českém zdravotnictví patří Všeobecná fakultní nemocnice, jedno z nejdůležitějších zdravotnických zařízení v Praze a současně největší fakultní nemocnice v Praze. IT oddělení je poměrně velké, čítá zhruba 100 zaměstnanců. VFN je z hlediska IT poměrně progresivní zařízení – v rámci implementace GDPR se rozhodli o přechod do cloudu, konkrétně využití cloudových služeb od Microsoftu. Nemocnice má v cloudu k dispozici prostor o velikosti 525 TB pro e-mailové schránky a 19,7 PB pro osobní úložiště. Díky komplexním službám, které MS Azure nabízí, je rovněž k dispozici analytické služby, které platforma MS Azure nabízí.


Co konkrétně tedy ve VFN s AI dělají?


Jedním z projektů, do kterého je VFN zapojena, se jmenuje Inner Eye. Do tohoto projektu je v současné době zapojeno pouze 20 nemocnic na světě. Jedná se o segmentaci 3D zobrazení radiologických výstupů. Pacient je projde standardními zobrazovacími technikami, především CT (computer tomography). Tyto techniky přinášejí 3D zobrazení, které je složeno z množství řezů pacientem. Každý řez odpovídá jednomu obrázku. Obrázky jsou následně nahrány do cloudu, kde je obrázek oklasifikován pomocí metod strojového učení (konkrétně například rozhodovací les, či konvoluční neuronové sítě). Výstupem je 3D model národu, tedy místa, kde přesně by měl být pacient ozářen. Tento návrh je zkontrolován lékařem, který může dodat zpětnou vazbu a přispět tak ke zlepšení trénovacích dat. Systém je přitom schopen dodat výsledek v řádku minut, přičemž pro lékaře to je práce na hodinu až dvě, protože musí manuálně procházet všechny řezy a nádor na nich ručně označovat.


Dále nemocnice vyvíjí aplikace například pro triáž pacientů, tedy jejich třídění podle závažnosti případů. Je možné sledovat, jak dlouho trvá, než pacient projde zařízením, například jak dlouho sedí v čekárně, kolik času stráví v ambulanci, kolik v jednotlivých zařízeních. Dále monitorují klienty lékárny pro analýzu front, kde jako sledovaný parametr může být například počet lidí, kteří z fronty odejdou, aniž by si vyzvedli recept.


přednáška Vlastimila Černého na konferenci KPMG Data festival

 
 
 

Nejnovější příspěvky

Zobrazit vše

4 komentáře


savannapatt.er.s.on.7.0.4
(02. 9.)

dự đoán xổ số miền bắc hôm nay lúc đầu mình hơi ngại vào kiểu trang này sẽ rối mắt, nhưng lướt một vòng thì thấy trình bày khá dễ chịu, chữ không bị dày đặc nên đọc không mệt. Mình chỉ xem nhanh cách họ xếp nội dung thôi (không đi sâu chốt số gì cả), thấy các bài theo ngày như 3 9 2026 đặt tiêu đề rõ ràng nên kéo xuống là biết đang ở phần nào. Có đoạn họ nói thẳng là dựa trên thống kê kết quả các lần quay trước rồi mới gợi ý cặp số, nghe cũng hợp lý hơn mấy chỗ viết chung chung. Cuộn trang qua lại giữa “Soi cầu MB…

To se mi líbí

savannapatt.er.s.on.7.0.4
(27. 8.)

keo nha cai mình thấy mọi người nói hoài nên cũng ghé thử cho biết, kiểu vào xem giao diện có dễ dùng không thôi. Mình lướt nhanh chứ không đọc kỹ, mà cảm giác đầu tiên là trang nhìn khá sạch sẽ, không bị nhồi chữ dày đặc. Các phần nội dung được chia thành từng khối rõ ràng nên kéo xuống vẫn theo kịp, không bị rối. Mình thích mấy đoạn trình bày dạng bảng cột vì nhìn phát hiểu ngay, không phải căng mắt dò từng dòng. Thanh menu để chỗ dễ thấy nên bấm qua lại vài cái là quen tay, không phải tìm hoài. Nói chung dùng vài phút là biết mình đang ở mục…

To se mi líbí

melaniemarshall6592
(21. 8.)

Bài viết dễ theo dõi, mình đọc một mạch hết luôn, cảm ơn bạn đã chia sẻ. Mình cũng hay xem thống kê XSMB mỗi ngày nên tự làm một trang nhỏ để gom lại cho tiện tra cứu, khỏi phải lục nhiều nơi. Ai cũng quan tâm số liệu cập nhật theo ngày thì ghé xem thử https://3dtoday.ru/blogs/Soicauxsmbpro

To se mi líbí

Guest
(16. 1.)

Pokročilé aspekty integrace umělé inteligence v klinickém prostředí


Využití umělé inteligence (AI) ve Všeobecné fakultní nemocnici představuje skutečně revoluční krok směrem k personalizované medicíně a efektivní správě klinických dat. AI systémy dokáží analyzovat obrovské sady dat z radiologických snímků mnohem rychleji než lidské oko, čímž eliminují únavový faktor u personálu. V kontextu modernizace systémů a celkové ergonomie ovládacích prvků naleznete více informací o důležitosti přehledného zobrazení času v náročných podmínkách.


Role prediktivní analytiky a časového faktoru


Jedním z méně diskutovaných, ale kritických přínosů AI v nemocničním prostředí, jako je VFN, je prediktivní analytika zaměřená na včasné varování před kritickými stavy. Algoritmy strojového učení neustále monitorují vitální funkce pacientů na lůžkových odděleních a dokáží identifikovat jemné vzorce, které předcházejí například septickému…


To se mi líbí
  • Twitter Clean Grey
  • LinkedIn Clean Grey
bottom of page