Партнер Великобританії
Джим Бріггс, директор Центру моделювання та інформатики охорони здоров’я (CHMI)
Партнер в Одеській політехніці
Віра Любченко, професорка кафедри програмної інженерії Інституту комп'ютерних систем
Спільні дослідники
Наталія Комлєва, доцентка кафедри програмної інженерії Інституту комп'ютерних систем Національного університету «Одеська політехніка»
Світлана Зіноватна, доцентка кафедри програмної інженерії Інституту комп'ютерних систем Національного університету «Одеська політехніка»
Цілі проекту
Повномасштабна військова агресія на території України становить значну загрозу здоров’ю українців. Під час війни та після неї треба бути готовим до масових проявів захворювань, які є наслідком тривалого стресу, наприклад посттравматичного стресового розладу. Можна очікувати, що багато людей не звернуть уваги на симптоми і не звернуться до лікаря.
Таким чином, застосовна методологія автоматизованого виявлення проблем зі здоров’ям, заснована на аналізі кількох вимірних показників. Методи аналізу даних можуть стати основою для виявлення тривожної ситуації та формування сигналу для медичного втручання.
Такий підхід підвищить ефективність виявлення «латентних» захворювань, що особливо важливо в умовах високого навантаження на лікарів та уражену медичну інфраструктуру.
Задачі проєкту
Дослідження спрямоване на розробку методології раннього виявлення сигналів, що вказують на необхідність невідкладної медичної допомоги, яка базується на аналізі даних.
Для досягнення поставленої мети плануються такі завдання:
− бенчмаркінговий аналіз методології ViEWS для визначення часу актуальності даних, рівня точності корисності моделі, вимог до частоти запису даних тощо;
- працюючи із заданим набором даних для розробки методик визначення мінімально-достатніх показників серед інформативних ознак, враховуючи індивідуальні особливості пацієнта при інтерпретації даних, вимоги до умов збору даних;
- експерименти з перенесенням методології в інший набір даних, що представляє інший набір даних життєво важливих показників.
Розроблений прототип програмного забезпечення для моделювання та візуалізації даних для експериментів продемонструє методологію та її потенційну реалізацію.
Результати дослідження CHMI, особливо прогностична модель ViEWS (VitalPAC Early Warning Score), ляжуть в основу запропонованого дослідження.
Роль кожного партнера
Британська команда співпрацює в бенчмаркінговому аналізі та консультує UA-команду на етапі розробки.
Українська команда відповідає за розробку методології та впровадження прототипу програмного забезпечення
Тривалість проєкту
Дата початку проекту: 1 лютого 2023 року
Дата завершення проекту: 31 серпня 2023 року
Очікувані результати
1. Публікація спільної наукової статті
2. Поширення результатів спільних досліджень на відповідній конференції
Зі звітом за проєктом можна ознайомитись в доданому файлі.
