Cyfryzacja medycyny onkologicznej w Polsce wchodzi w kolejny etap. Spółka Proacta S.A. rozpoczęła komercjalizację autorskiej platformy Digital Breast Cancer Unit (DBCU), podpisując umowę na wdrożenie rozwiązania w Opolskim Centrum Onkologii im. prof. Tadeusza Koszarowskiego. Projekt ten stanowi istotny krok w kierunku wykorzystania zaawansowanej analityki danych oraz sztucznej inteligencji w codziennej praktyce klinicznej, szczególnie w obszarze diagnostyki i leczenia raka piersi.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jak platforma Digital Breast Cancer Unit (DBCU) wspiera diagnostykę i leczenie raka piersi w praktyce klinicznej
- W jaki sposób integracja danych medycznych (obrazowych, genetycznych i HIS) wpływa na trafność decyzji terapeutycznych
- Dlaczego algorytmy predykcyjne i NLP (LLM) odgrywają kluczową rolę w analizie dużych zbiorów danych medycznych
- Jakie znaczenie ma pierwsze komercyjne wdrożenie DBCU w Polsce dla cyfryzacji onkologii i rozwoju systemu ochrony zdrowia
Pierwsze komercyjne wdrożenie DBCU w Polsce
Proacta S.A., spółka bioinformatyczna notowana na rynku NewConnect, zawarła umowę z Medinet Systemy Informatyczne na dostawę, wdrożenie i uruchomienie systemu Digital Breast Cancer Unit dla Opolskiego Centrum Onkologii im. prof. Tadeusza Koszarowskiego. Projekt obejmuje:
- implementację systemu wspierającego diagnostykę i leczenie raka piersi,
- integrację z istniejącą infrastrukturą IT placówki,
- optymalizację procesów klinicznych.
Łączna wartość kontraktu wynosi 553,5 tys. zł, a zakończenie realizacji zaplanowano na 30 maja 2026 roku. To wdrożenie ma szczególne znaczenie – jest pierwszym komercyjnym zastosowaniem platformy DBCU i jednocześnie początkiem jej rynkowej ekspansji.
Digital Breast Cancer Unit – jak działa platforma?
Digital Breast Cancer Unit to zaawansowane narzędzie analityczne, którego celem jest kompleksowe wsparcie całej ścieżki leczenia pacjentki z rakiem piersi. System integruje dane medyczne z różnych źródeł, tworząc spójny, cyfrowy profil pacjenta. Platforma analizuje:
- wyniki badań obrazowych,
- dane genetyczne,
- historię medyczną,
- dane z systemów szpitalnych (HIS).
Na tej podstawie generowane są rekomendacje kliniczne, które wspierają lekarzy w podejmowaniu decyzji diagnostycznych i terapeutycznych.
Integracja danych i modele predykcyjne – klucz do precyzyjnej medycyny
Jednym z największych wyzwań współczesnej onkologii jest rozproszenie danych medycznych. Platforma DBCU odpowiada na ten problem poprzez ich integrację i przekształcenie w użyteczny model analityczny.
Platforma DBCU kompleksowo adresuje wyzwania związane z zarządzaniem i wykorzystaniem danych medycznych w praktyce klinicznej. Integruje rozproszone informacje, zaczynając od wyników badań obrazowych, przez dane genetyczne, po dane z systemów HIS i przekształcając je w spójny model analityczny pacjenta. Na tej podstawie system generuje rekomendacje wspierające proces diagnostyczny i terapeutyczny, w tym identyfikację ryzyka oraz dobór optymalnej ścieżki leczenia. Nasze rozwiązanie wykorzystuje zaawansowane algorytmy predykcyjne oraz moduły przetwarzania języka naturalnego (LLM/NLP), pozwalające na efektywną analizę dużych wolumenów danych medycznych i zwiększenie precyzji podejmowanych decyzji. Dzięki architekturze on-premises oraz pełnej integracji z infrastrukturą klienta zapewniamy wysoki poziom bezpieczeństwa danych i elastyczność wdrożenia, co ma kluczowe znaczenie w środowisku szpitalnym. – dodaje Paweł Ciesielka, Prezes Zarządu Proacta S.A.
Zastosowanie algorytmów predykcyjnych oraz technologii NLP umożliwia analizę zarówno danych strukturalnych, jak i nieustrukturyzowanych, co znacząco zwiększa potencjał diagnostyczny systemu.
Wsparcie decyzji klinicznych i standaryzacja leczenia
Platforma DBCU wpisuje się w rosnące potrzeby systemu ochrony zdrowia w zakresie:
- standaryzacji decyzji terapeutycznych,
- poprawy efektywności leczenia,
- lepszego wykorzystania danych medycznych.
Wdrożenie systemu DBCU w środowisku szpitalnym to dla nas przełomowy moment i pierwszy, bardzo istotny krok w kierunku szerokiej komercjalizacji tego rozwiązania. Od początku projektowaliśmy naszą platformę jako odpowiedź na konkretne wyzwania systemu ochrony zdrowia przede wszystkim potrzebę uporządkowania i optymalizacji procesu leczenia pacjentów onkologicznych. Dziś dysponujemy gotowym, skalowalnym narzędziem, które może być wdrażane w kolejnych ośrodkach medycznych i realnie wspierać lekarzy w podejmowaniu decyzji terapeutycznych wśród pacjentów z rakiem piersi. To wdrożenie nie tylko potwierdza rynkową skuteczność naszego rozwiązania, ale także otwiera przed nami możliwości dalszej ekspansji. – podkreśla Maciej Grzywacki, Wiceprezes Zarządu Proacta S.A.
Dzięki temu możliwe jest nie tylko usprawnienie pracy zespołów medycznych, ale także poprawa jakości opieki nad pacjentkami.
Bezpieczeństwo danych i architektura on-premises
Wdrożenie systemu w środowisku szpitalnym wymaga spełnienia najwyższych standardów bezpieczeństwa danych. DBCU działa w architekturze on-premises, co oznacza, że dane pozostają w infrastrukturze placówki medycznej. Rozwiązanie to:
- minimalizuje ryzyko naruszeń bezpieczeństwa,
- umożliwia pełną kontrolę nad danymi,
- zapewnia zgodność z regulacjami dotyczącymi ochrony danych medycznych.
W kontekście rosnącego znaczenia cyberbezpieczeństwa w ochronie zdrowia jest to istotny element przewagi konkurencyjnej platformy.
Strategia Proacta i rozwój technologii medycznych
Digital Breast Cancer Unit jest częścią szerszej strategii Proacta S.A., zakładającej rozwój skalowalnych rozwiązań opartych na analizie danych. Jednym z kluczowych projektów spółki jest platforma Dbam o siebie Smart Lab, która:
- generuje spersonalizowane raporty zdrowotne,
- analizuje wyniki badań laboratoryjnych,
- identyfikuje potencjalne ryzyka zdrowotne.
Rozwiązanie to funkcjonuje jako certyfikowany wyrób medyczny i wykorzystuje zaawansowane algorytmy przetwarzania danych, w tym dane z urządzeń telemedycznych.
Główne wnioski
- Pierwsze komercyjne wdrożenie DBCU w Opolskim Centrum Onkologii (kontrakt o wartości 553,5 tys. zł, realizacja do 30 maja 2026 r.) otwiera etap rynkowej ekspansji technologii.
- System integruje dane z wielu źródeł (badania obrazowe, genetyka, HIS), tworząc cyfrowy profil pacjenta i wspierając decyzje kliniczne.
- Wykorzystanie algorytmów predykcyjnych i NLP (LLM) zwiększa precyzję diagnostyki oraz umożliwia analizę dużych wolumenów danych medycznych.
- Rozwiązanie wpisuje się w trend cyfryzacji onkologii, poprawiając koordynację leczenia, standaryzację terapii i efektywność systemu ochrony zdrowia.
Źródło:
- Informacja prasowa
