ENL_logo_fin04

Egészségbiztonság
Nemzeti Laboratórium
HUNGARY

Az Egészségügyi Menedzserképző Központ kutatói győztesként vettek részt a gépi tanulással kapcsolatos konferencián

Az Egészségügyi Menedzserképző Központ kutatói győztesként vettek részt a Nightingale Open Science és az Association for Health Learning & Inference (AHLI) versenyén, ezzel meghívást nyertek a New Orleans-ban megrendezett Machine Learning for Health (ML4H) konferenciára.

Az Egészségbiztonság Nemzeti Laboratórium Adatvezérelt Egészség Divízió kiemelt kutatási területe a mesterséges intelligencia egészségügyi területen történő felhasználásának lehetőségei, ezért nagyon büszkék vagyunk kutatóink kiemelkedő szakmai sikereire. Bedőházi Zsolt és Biricz András, a Semmelweis Egyetem Egészségügyi Menedzserképző Központjának (EMK) kutatói, valamint Oz Kilim és Csabai István csapattársaikkal első helyezést értek el a Nightingale Open Science és az Association for Health Learning & Inference (AHLI) 2023. januári és májusi versenyén. A nemzetközi adatelemzési verseny emlődaganatokból készített szöveti minták digitalizált képeinek saját fejlesztésű algoritmusokkal történő elemzéséről szólt. A verseny során pusztán szövettani képek alapján kellett a betegség stádiumát minél nagyobb pontossággal megjósolni. Ez a feladat a jelenleg érvényes eljárási rendek szerint egy nehezen értelmezhető kihívást jelentett, ugyanis az emberi elemzés során a betegség stádiumát egy komplex elemzési eljárással állapítják meg, amelyben klinikai adatokat, vizsgálati eredményeket, biopsziát egyszerre vesznek alapul. A versenyen azonban csak az emlőből vett szövettani képek álltak rendelkezésre. A 130 terabyte méretű szövettani adatbázis több mint 4 200 eset 72 000 patológiai metszetét tartalmazta a 2014–2020-as időszakból, amelyet csak távoli eléréssel, korlátozott körülmények között lehetett elemezni. A verseny mindkét fázisában első helyet szerezve, Bedőházi Zsolt és Biricz András csapata meghívást nyert a 2023. december 10-én New Orleans városában (USA) megrendezett Machine Learning for Health (ML4H) konferenciára, hogy poszter formájában bemutassák a győztes megoldásaikat. Az ML4H a gépi tanulás kutatóinak, klinikusoknak és egészségügyi adatszakértőknek rendezett konferencia, amely kiváló fórumot biztosít a legfrissebb fejlesztések és eredmények bemutatására.