AI4Health.Cro predstavio 28 timova koji će razvijati AI rješenja za problem rane hospitalizacije

U svijetu u kojem umjetna inteligencija (AI) i zdravstvo postaju nerazdvojni partneri u pružanju bolje skrbi pacijentima, Europski digitalni inovacijski centar za primjenu umjetne inteligencije u zdravstvu i medicini (AI4Health.Cro) je predstavio 28 ambicioznih timova koji će sudjelovati u inovacijskom natjecanju.

Cilj je razviti rješenja za problem ranog ponovnog prijema pacijenata u bolnice, primjenom računarstva i AI tehnologije. Organizatori ističu kako je interes od čak 99 pristiglih prijava potvrda velikog potencijala Hrvatske u ovom nišnom području te dokaz širokog interesa i predanosti stručnjaka u rješavanju jednog od najizazovnijih problema današnjice - problema rane rehospitalizacije.

Zagrebački inovacijski centar ZICER je bio domaćin talentiranim timovima, koji su okupili raznolike članove od studenata do sveučilišnih profesora, od ambicioznih početnika do iskusnih veterana startup scene.

"Konačni je cilj stvoriti ekonomski održive projekte u čijoj će im komercijalizaciji i osvajanju međunarodnog tržišta ZICER kroz svoje kapacitete biti od koristi", izjavio je Frane Šesnić, direktor ZICER-a, i naglasio kako je nagradni novčani fond glavna motivacija za prijavu, no kako natjecatelji kroz sudjelovanje u ovakvim izazovima najveće benefite ostvaruju kroz iskustvo intenzivnog rada, širenje kontakata i povezivanje s proaktivnim članovima gospodarske i akademske zajednice.

Rani ponovni prijemi u bolnicu, odnosno situacije gdje se pacijenti vraćaju u bolnicu unutar 30 dana od otpusta, predstavljaju značajan financijski teret za zdravstvene sustave diljem svijeta, s troškovima koji, primjerice u SAD-u premašuju 25 milijardi dolara godišnje. Osim financijskog opterećenja, ovi ponovni prijemi negativno utječu na oporavak i kvalitetu života pacijenata. Tim projekta AI4Health.Cro vidi rješenje ovog problema u primjeni AI tehnologije.

"Da bi ovaj problem adresirali na efikasan način, timovi će se fokusirati na tri vrlo specifična zadatka koji uključuju razvoj modela predviđanja, kvalitativnu analizu za razumijevanje i interpretaciju podataka, te izgradnju korisničkog sučelja koje treba jasno objasniti koji su mogući razlozi za povećani rizik, nudeći time vrijedne uvide koji mogu pomoći liječnicima u planiranju i implementaciji preventivnih mjera. Rješenja koja će timovi ponuditi ocjenjivat će povjerenstvo, sastavljeno od stručnjaka iz područja medicine, umjetne inteligencije i strojnog učenja te poslovnog sektora. Svaki član povjerenstva donosi jedinstvenu perspektivu i stručnost, osiguravajući tako sveobuhvatnu evaluaciju pristiglih rješenja", objasnio je dr. sc. Tomislav Šmuc.

Kroz ovaj izazov, tim okupljen na projektu AI4Health.Cro teži ne samo smanjenju broja nepotrebnih ponovnih prijema u bolnice, već i povećanju efikasnosti zdravstvenog sustava, poboljšanju pacijentovog iskustva i generalnoj optimizaciji zdravstvene skrbi.