Strona głównaCyfryzacja i AI w medycynieUJ CM w europejskim projekcie eCREAM: nowe spojrzenie na dane z SOR-ów

UJ CM w europejskim projekcie eCREAM: nowe spojrzenie na dane z SOR-ów

Aktualizacja 25-08-2025 14:39

Collegium Medicum UJ bierze udział w europejskim projekcie eCREAM, który może zmienić sposób wykorzystywania danych z oddziałów ratunkowych w badaniach naukowych i zarządzaniu opieką zdrowotną. Partnerem inicjatywy jest 11 instytucji z 8 krajów, a liderem – włoski Instytut Badań Farmakologicznych Mario Negri. Projekt finansowany jest w ramach programu Horyzont Europa.

Z tego artykułu dowiesz się…

  • Jakie cele przyświecają europejskiemu projektowi eCREAM realizowanemu m.in. przez UJ CM.
  • W jaki sposób nowe technologie, w tym NLP, usprawniają analizę danych z SOR-ów.
  • Na czym polega udział polskiego zespołu naukowego w projekcie.
  • Jakie narzędzia i rozwiązania powstaną w ramach eCREAM i kto z nich skorzysta.

Przejrzyste dane i lepsze decyzje kliniczne

Projekt eCREAM (Enabling Clinical Research and Evaluation Across Multiple Emergency Data) ma na celu wdrożenie nowych narzędzi informatycznych, które pozwolą na automatyczne pozyskiwanie i analizę danych klinicznych z elektronicznej dokumentacji medycznej w szpitalnych oddziałach ratunkowych. Chodzi zarówno o dane strukturalne – jak kody procedur czy wyniki badań – jak i niestrukturalne, np. tekstowe notatki medyczne.

UJ liderem nauk medycznych – Research Impact Leaders Award 2024 dla Collegium Medicum
ZOBACZ KONIECZNIE UJ liderem nauk medycznych – Research Impact Leaders Award 2024 dla Collegium Medicum

Kluczową rolę odgrywa tu przetwarzanie języka naturalnego (NLP), które umożliwi szersze i bardziej precyzyjne wykorzystanie informacji zawartych w opisach klinicznych. W rezultacie możliwe będzie nie tylko prowadzenie badań z większą dokładnością, ale także optymalizacja decyzji klinicznych oraz planowanie systemów ochrony zdrowia w oparciu o realne dane.

Wkład polskiego zespołu z UJ CM

Zespół Collegium Medicum Uniwersytetu Jagiellońskiego bierze udział m.in. w testowaniu algorytmów NLP na rzeczywistych danych klinicznych z SOR-ów oraz w analizach jakości opieki. Badacze zaangażowani są również w budowę narzędzi, które w przyszłości mają być dostępne publicznie.

Jak podkreśla prof. Wojciech Szczeklik (Ośrodek Intensywnej Terapii i Medycyny Okołozabiegowej UJ CM) kierujący polskim zespołem, to krok w stronę bardziej sprawiedliwej i transparentnej opieki zdrowotnej, w której decyzje kliniczne są podejmowane na podstawie rzetelnych danych.

14 mln zł na innowacje biomedyczne – sukces badaczy z Collegium Medicum UJ
ZOBACZ KONIECZNIE 14 mln zł na innowacje biomedyczne – sukces badaczy z Collegium Medicum UJ

Trzy kluczowe komponenty projektu

Projekt eCREAM obejmuje trzy główne obszary badawcze:

NLP Deval

To platforma służąca do walidacji narzędzi przetwarzania języka naturalnego w różnych językach i warunkach klinicznych. Ma na celu ocenę skuteczności ekstrakcji danych z tekstowych elementów dokumentacji medycznej.

Use Case 1 – Tendencja do hospitalizacji

Badania w tym obszarze koncentrują się na zjawisku tzw. hospital admission bias, czyli różnicach w decyzjach o przyjęciu pacjenta do szpitala, które nie zawsze wynikają z przesłanek medycznych – równie często zależą od lokalnych uwarunkowań organizacyjnych lub obciążenia oddziałów.

Use Case 2 – Interaktywny panel jakości opieki

To publicznie dostępne narzędzie online, które umożliwi porównywanie jakości opieki w różnych SOR-ach. Skierowane jest zarówno do decydentów systemu ochrony zdrowia, jak i do samych pacjentów.

Best Global Universities: dziedziny UJ CM z sukcesem w rankingu
ZOBACZ KONIECZNIE Best Global Universities: dziedziny UJ CM z sukcesem w rankingu

Główne wnioski

  1. UJ CM jest partnerem projektu eCREAM, który obejmuje 11 instytucji z 8 krajów i jest finansowany z programu Horyzont Europa.
  2. Projekt koncentruje się na analizie danych z SOR-ów – zarówno strukturalnych, jak i niestrukturalnych – z wykorzystaniem technologii NLP.
  3. Zespół z UJ CM bierze udział w testowaniu algorytmów NLP oraz tworzeniu narzędzi informacyjnych dostępnych publicznie.
  4. Powstaną trzy kluczowe komponenty: platforma walidacyjna NLP Deval, analiza hospital admission bias oraz interaktywny panel jakości opieki w SOR-ach.

Źródło:

  • UJ CM

Trzymaj rękę na pulsie.
Zaobserwuj nas na Google News!

ikona Google News
Redakcja Alert Medyczny
Redakcja Alert Medyczny
Alert Medyczny to źródło najświeższych informacji i fachowych analiz, stworzone z myślą o profesjonalistach działających w branży medycznej i farmaceutycznej.
Najważniejsze dziś

Trzymaj rękę na pulsie. Zapisz się na newsletter.

ZOSTAW ODPOWIEDŹ

Proszę wpisać swój komentarz!
Proszę podać swoje imię tutaj

Więcej aktualności