Betegadatokból végez klinikai kutatásokat a Debreceni Egyetem

– A Debreceni Egyetem Klinikai Központjának fontos célkitűzése, hogy az egészségügyi ellátás során keletkezett betegadatok és képi dokumentumok minél szélesebb körben jelenjenek meg a Debreceni Egyetemen folyó mesterséges intelligencia (MI) alapú klinikai kutatásokban. Ehhez a rendelkezésre álló adathalmazt – a Felsőoktatási Intézményi Kiválóság Program Big Data tématerület keretében végzett K+F tevékenység révén – olyan módon alakítjuk át, hogy azok korszerű IT eszközökkel elérhetők és elemezhetők legyenek – nyilatkozta a Debreceni Egyetem portáljának Berényi Ervin, a Debreceni Egyetem Klinikai Központjának elnöke.

A klinikai vezető hozzátette: hosszútávon az a cél, hogy az orvosbiológiai projekt segítségével az egyetemen meghonosított Big Data technológiát elérhetővé tegyék más tudományterületek, például az agrár- vagy a közgazdaságtudomány számára is.

Ahhoz, hogy ez a klinikai kutatói adatbázis a kutatók, oktatók és később a hallgatók számára is elérhető legyen, szükség van egy olyan tudásközpont kialakítására, amelyben az MI alapjait, a módszertanát és az alkalmazási lehetőségeit minél szélesebb körben meg lehet ismerni.

– A fejlesztés első fázisában kidolgoztuk azt a startégiát, amivel a Klinikai Központ adatvagyonát reprezentáló, különböző típusú és elérhetőségű adatbázisokban tárolt adatokat egy integrált, a Data Science eszközeivel kutatható adatbázisba transzformáljuk. A fontosabb forrásaink: a diagnosztikai és terápiás tevékenységhez kapcsolódó medikai adatbázis (demográfiai, labor, gyógyszerelés és különböző klinikai adatok), a DEKK PACS rendszerén tárolt összes CT, MRI, röntgen, PET és SPECT képi adat, valamint a különböző biobankokhoz kapcsolódó adatbázisok (genomikai, proteomikai, patológiai adatok). A későbbiek során a tudományos célú adatgyűjtés mellett tervezzük a finanszírozási és teljesítési adatok integrálását is, ami a DEKK Big Data típusú gazdasági elemzését teszi majd lehetővé – sorolta a részleteket Emri Miklós, az Általános Orvostudományi Kar Orvosi Képalkotó Intézet Nukleáris Medicina nem önálló Tanszék tudományos munkatársa.

A szakember megjegyezte: az integrált adatbázis tárolására a Microsoft AZURE rendszerét választották, elsősorban a magas fokú biztonság, elérhetőség, skálázhatóság és az adatelemzés során használható mesterséges intelligencia AZURE-on belüli elérhetősége miatt, de a program mellett szólt az is, hogy Cloud Computing technológia világszerte rohamosan fejlődik és így a projekt keretében a BigDATA+MI+CloudComupting technológiai hármast együtt tudják alkalmazni.

A folyamat első lépéseként a Klinikai Központ a Microsoft Magyarország Kft-vel egy oktatási szerződést kötött, amely nyomán 30 egyetemi oktató és kutató a Microsoft AI School tananyagából, szakterületüknek megfelelő témaköröket választva 25-30 órás on-line tananyagot sajátítanak el. A tanulási folyamat végén a kutatói adatbázist fejlesztő oktatók egy demonstrációs alkalmazás segítségével mutatják be azt a folyamatot, amellyel a klinikai kutatói adatbázison az MI eszközeivel elemzéseket lehet végezni. Az oktatási program teljesítésekor szerzett tapasztalatok és a megismert tananyagok felhasználhatók lesznek az egyetemi oktatói és kutatói munka során, ami fontos lehet az MI-t használó kutatási projektek, TDK és szakdolgozati témák tervezésekor.

Az oktatás záró előadását június 26-án, szerdán a Debreceni Egyetem Klinikai Központ Elméleti Tömbjének Nagyelőadójában tartották, ahol előbb a BigData technológiával kialakított, integrált Klinikai Kutatói Adatbázissal, majd a Microsoft Azure alap infrastruktúrájával és adatfeldolgozásával ismerkedtek meg az egyetemi szakemberek.