Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy
KopalniaWiedzy.pl

W Gdańsku powstała aplikacja do monitorowania stanu chorych z rakiem piersi

Recommended Posts

W Centrum Chorób Piersi Uniwersyteckiego Centrum Klinicznego w Gdańsku powstała aplikacja, która pomaga w monitorowaniu stanu pacjentek z rakiem sutka. Oprócz tego zapewnia im aktualne informacje nt. tej choroby czy samego Centrum. Aplikacja jest dostępna za darmo w sklepie Google Play. Niedługo pojawi się również w App Store.

Co istotne, jest ona jest źródłem podstawowej wiedzy na temat profilaktyki raka piersi, sposobów jego diagnozowania i leczenia, a także aspektów związanych między innymi z pomocą socjalną, dietetyką i seksualnością w chorobie.

Twórcy ujawniają, że w aplikacji na bieżąco mają się pojawiać wiadomości związane z kwestiami organizacyjnymi, np. zmianą godzin przyjęć lekarza czy otwarciem nowej poradni. Z pewnością pomocna też będzie opcja "znajdź mammobus".

Koordynatorka Centrum Chorób Piersi dr hab. n. med. Elżbieta Senkus-Konefka podkreśla, że najbardziej innowacyjnym elementem aplikacji jest moduł zgłaszania działań niepożądanych, czyli np. pogarszającego się samopoczucia.

Pacjentki, które zainstalują aplikację w telefonie, codziennie wypełniają ankietę złożoną z kilkunastu pytań. W skali od 1 do 4 opisują m.in. swoje dolegliwości. Gdy zaznaczą 3, następuje automatyczne wysłanie e-maila do pielęgniarki pracującej z chorymi z rakiem piersi. Pielęgniarka kontaktuje się z pacjentką i w zależności od zdobytych informacji umawia ją z lekarzem albo doradza jakiś sposób postępowania.


« powrót do artykułu

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Stetoskop na miarę XXI wieku, który bezprzewodowo prześle dźwięk, dostosuje charakterystykę dźwięku do potrzeb lekarza, usprawni proces diagnostyki nawet w trudnych warunkach pandemii. Taki wynalazek opracowali studenci Politechniki Wrocławskiej i Uniwersytetu Medycznego.
      Ich projekt otrzymał nagrodę specjalną w konkursie Forum Młodych Mistrzów podczas XXVI Forum Teleinformatyki. Zespół tworzą: Karol Chwastyniak, Wojciech Kania, Wojciech Korczyński z Wydziału Informatyki i Zarządzania oraz Filip Ciąder z Wydziału Mechanicznego, a także studenci Wydziału Lekarskiego Uniwersytetu Medycznego we Wrocławiu: Tomasz Skrzypczak i Jakub Michałowicz.
      Czuły, dokładny, inteligentny
      Zespół zaprojektował inteligentny stetoskop, który ma wspomagać lekarza w jego codziennej pracy. Kluczowym atrybutem rozwiązania jest cyfrowe przetwarzanie dźwięku. Dzięki redukcji niechcianego szumu otoczenia osłuchiwanie pacjenta staje się bardziej precyzyjne. Regulacja głośności umożliwia dostosowanie dźwięku do potrzeb lekarza. Zwiększa to komfort badania oraz pozwala na wzmocnienie najbardziej stłumionych szmerów – tłumaczą pomysłodawcy.
      Dzięki współpracującej ze stetoskopem aplikacji mobilnej można bezprzewodowo przesłać dźwięk wprost do słuchawek użytkownika. To jest szczególnie przydatne w czasie pandemii COVID-19, gdy lekarz musi osłuchać pacjenta w pełnym kombinezonie ochronnym z zachowaniem zasad bezpieczeństwa.
      Zastosowana przez studentów technologia pozwala na wyposażenie urządzenia w takie funkcje, jak możliwość konsultacji z innymi specjalistami, zapisywanie w pliku, eksportowanie, porównywanie z nagraniami wzorcowymi i przywoływanie nagranych dźwięków z historii pacjenta. Co więcej, zespół rozpoczął także wdrażanie do projektu metod sztucznej inteligencji. Pierwsze próby dały bardzo obiecujące wyniki.
      Dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego można dostrzec i sklasyfikować subtelne różnice szmerów wad zastawkowych serca – wyjaśniają studenci.
      Projekt z potencjałem  
      Od strony merytorycznej wsparcia udzielił studentom m.in. dr inż. Zbigniew Szpunar z Wydziału Informatyki i Zarządzania. To są kreatywni młodzi ludzie, którzy myślą nieszablonowo i bardzo konkretnie. W trudnym czasie izolacji, pracując zdalnie, realizują projekt, który zahacza o zagadnienia z kilku dziedzin: mechatroniki, medycyny i zaawansowanej informatyki. Musieli opanować wiele tematów z zakresu uczenia maszynowego, inżynierii oprogramowania, elektroniki, ale też kardiologii czy telemedycyny – mówi opiekun studentów z PWr. Tak naprawdę to moją istotną rolą jest nie przeszkadzać im w realizacji tego, co sobie zaplanowali – dodaje dr Szpunar.
      Potencjał studenckiego projektu dostrzegły już dwa wrocławskie szpitale, które wspomagają zespół we wszystkich etapach pracy. W ich działania zaangażowali się: prof. Marta Negrusz-Kawecka, dr n. med. Anna Goździk i dr n. med. Marta Obremska z Centrum Chorób Serca Uniwersyteckiego Szpitala Klinicznego, a także dr hab. Joanna Jaroch, lek. Alicja Sołtowska i lek. Jakub Mercik z Oddziału Kardiologii Szpitala Specjalistycznego im. T. Marciniaka. W projekcie współpracują również studenci Uniwersytetu Medycznego we Wrocławiu: Klaudia Błachnio, Julia Szymonik, Michał Kosior oraz Sebastian Tokarski – student Wydziału Elektroniki Politechniki Wrocławskiej.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Unikalną aplikację komputerową, która pozwoli małym i średnim piekarniom zoptymalizować procesy technologiczne, a tym samym ograniczyć marnotrawienie żywności i emisję CO2, opracowuje międzynarodowy zespół ekspertów z udziałem naukowców z Instytutu Rozrodu Zwierząt i Badań Żywności PAN w Olsztynie.
      Aplikacja powstaje w ramach projektu PrO4Bake, finansowanego przez Wspólnotę Wiedzy i Innowacji w obszarze żywności EIT Food. Działania projektowe koordynuje Uniwersytet w Hohenheim (Niemcy) przy zaangażowaniu partnerów z przemysłu, m.in. firmy Siemens, oraz ośrodków naukowych z Polski, Danii, Szwecji, Hiszpanii i Włoch. Kilka tygodni temu PrO4Bake został nominowany do nagrody EIT Innovators Award 2020.
      To, co nazywane jest odpadem piekarniczym, jest niczym innym jak efektem nadprodukcji lub niesprzedania wyrobów przez piekarnię. W polskich piekarniach powstaje średnio do kilku ton odpadów piekarniczych w tygodniu. To nie tylko ogromne marnotrawstwo żywności, ale także niepotrzebne zużycie energii. W przeciwieństwie do wielkoskalowej produkcji przemysłowej, małe i średnie piekarnie mogą odpowiedzieć indywidualnie na preferencje lokalnej społeczności. Zaproponowana w projekcie PrO4Bake aplikacja pozwoli takim piekarniom nie tylko dostosować asortyment produktów do oczekiwanego zapotrzebowania konsumentów, ale i zoptymalizować czas produkcji, efektywniej wykorzystać surowce i istniejące maszyny oraz wdrożyć energooszczędny proces produkcyjny. To z kolei pozwoli im zminimalizować ślad ekologiczny, zmniejszyć ilość generowanych odpadów, zużycie energii oraz emisję CO2.
      W pierwszym etapie realizacji projektu pobierane są dane z procesów produkcji we współpracujących piekarniach. W Polsce to zadanie realizuje Instytut Rozrodu Zwierząt i Badań Żywności PAN w Olsztynie, który gromadzi informacje udostępniane przez małe i średnie piekarnie w województwie warmińsko-mazurskim. Jednym z kluczowych elementów opracowania algorytmu dla aplikacji będą też kompleksowe badania konsumenckie, prowadzone we wszystkich krajach uczestniczących w projekcie. Analiza ta uwzględni wymagania i oczekiwania konsumentów związane m.in. z pogodą czy okresami świątecznymi oraz akceptacją dla zmian dostępności produktów w ciągu dnia. Wszystkie te czynniki zostaną przetworzone za pomocą nowoczesnych narzędzi obliczeniowych, m.in. algorytmów ewolucyjnych i technologii cyfrowych bliźniaków, które pozwolą ekspertom z firmy Siemens stworzyć optymalny prototyp gotowy do komercjalizacji.
      Opracowana aplikacja zostanie skomercjalizowana poprzez szereg szkoleń, tak aby umożliwić europejskim piekarniom dostosowanie asortymentu produktów do oczekiwanego zapotrzebowania konsumentów i wyprodukowanie w piekarni tylko takiej ilości, która będzie sprzedawana, a tym samym utrzymanie na jak najniższym poziomie zarówno ilości odpadów, jak i zużycia energii – mówi dr hab. inż. Małgorzata Wronkowska, koordynator projektu w IRZiBŻ PAN.
      Projekt PrO4Bake rozpoczął się w 2020 roku i będzie trwał dwa lata.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Porównanie trzech komercyjnych systemów sztucznej inteligencji wykorzystywanej w diagnostyce obrazowej raka piersi wykazało, że najlepszy z nich sprawuje się równie dobrze jak lekarz-radiolog. Algorytmy badano za pomocą niemal 9000 obrazów z aparatów mammograficznych, które zgromadzono w czasie rutynowych badań przesiewowych w Szwecji.
      Badania przesiewowe obejmujące dużą część populacji znacząco zmniejszają umieralność na nowotwory piersi, gdyż pozwalają na wyłapanie wielu przypadków na wczesnym etapie rozwoju choroby. W wielu takich przedsięwzięciach każde zdjęcie jest niezależnie oceniane przez dwóch radiologów, co zwiększa skuteczność całego programu. To jednak metoda kosztowna, długotrwała, wymagająca odpowiednich zasobów. Tutaj mogłyby pomóc systemy SI, o ile będą dobrze sobie radziły z tym zadaniem.
      Chcieliśmy sprawdzić, na ile dobre są algorytmy SI w rozpoznawaniu obrazów mammograficznych. Pracuję w wydziale radiologii piersi i słyszałem o wielu firmach oferujących takie algorytmy. Jednak trudno było orzec, jaka jest ich jakość, mówi Fridrik Strand z Karolinska Institutet.
      Każdy z badanych algorytmów to odmiana sieci neuronowej. Każdy miał do przeanalizowania zdjęcia piersi 739 kobiet, u których w czasie krótszym niż 12 miesięcy od pierwotnego badania wykryto raka piersi oraz zdjęcia 8066 kobiet, u których w czasie 24 miesięcy od pierwotnego badania nie wykryto raka piersi. Każdy z algorytmów miał ocenić zdjęcie w skali od 0 do 1, gdzie 1 oznaczało pewność, iż na zdjęciu widać nieprawidłową tkankę.
      Trzy systemy, oznaczone jako AI-1, AI-2 oraz AI-3 osiągnęły czułość rzędu 81,9%, 67,0% oraz 67,4%. Dla porównania, czułość w przypadku radiologów jako pierwszych interpretujących dany obraz wynosiła 77,4%, a w przypadku radiologów, którzy jako drudzy dokonywali opisu było to 80,1%. Najlepszy z algorytmów potrafił wykryć też przypadki, które radiolodzy przeoczyli przy badaniach przesiewowych, a kobiety zostały w czasie krótszym niż rok zdiagnozowane jako chore.
      Badania te dowodzą, że algorytmy sztucznej inteligencji pomagają skorygować fałszywe negatywne diagnozy postawione przez lekarzy-radiologów. Połączenie możliwości AI-1 z przeciętnym lekarzem-radiologiem zwiększało liczbę wykrytych nowotworów piersi o 8%.
      Zespół z Karolinska Institutet spodziewa się, że jakość algorytmów SI będzie rosła. Nie wiem, jak efektywne mogą się stać, ale wiem, że istnieje kilka sposobów, by je udoskonalić. Jednym z nich może być np. ocenianie wszystkich 4 zdjęć jako całości, by można było porównać obrazy z obu piersi. Inny sposób to porównanie nowych zdjęć z tymi, wykonanymi wcześniej, by wyłapać zmiany, mówi Strand.
      Pełny opis eksperymentu opublikowano na łamach JAMA Oncology.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Aplikacja POLCOVID-19 stworzona przez genetyków, immunologów i bioinformatyków pozwoli każdemu, anonimowo, zidentyfikować objawy zakażenia koronawirusem. Wirtualna mapa wskazuje również ryzyko w najbliższej okolicy - w skali powiatu lub miasta.
      Z aplikacji można skorzystać na stronie http://polcovid.pl prowadzonej przez Uniwersytet Medyczny w Białymstoku i spółkę biotechnologiczną IMAGENE.ME. W pracach uczestniczyli też naukowcy z Uniwersytetu Medycznego im. Piastów Śląskich we Wrocławiu. Internetowe narzędzie pomaga zidentyfikować objawy zakażenia koronawirusem i wskazuje stopień ryzyka zakażenia. Na podstawie danych gromadzonych anonimowo za pośrednictwem aplikacji powstaje mapa Polski wskazująca, w których rejonach jest najwięcej osób z objawami zakażenia.
      Narzędzie stworzył zespół pod kierunkiem dra hab. Mirosława Kwaśniewskiego, kierownika Centrum Bioinformatyki i Analizy Danych Uniwersytetu Medycznego w Białymstoku. Współtwórczynią aplikacji jest dr Karolina Chwiałkowska.
      Jak wyjaśnia badaczka, osoby korzystające z aplikacji będą musiały wypełnić prosty kwestionariusz dotyczący m.in. ogólnego samopoczucia, objawów choroby lub ich braku, a także innych istotnych czynników, które mogą sprzyjać zakażeniu koronawirusem. Wirtualne narzędzie dokona interpretacji tych danych i zakwalifikuje użytkownika do jednej z czterech grup ryzyka: wysokiego, podwyższonego, możliwego czy umiarkowanego. Następnie POLCOVID-19 przedstawi rekomendacje dla danej osoby przygotowane na podstawie zaleceń Światowej Organizacji Zdrowia, Ministerstwa Zdrowia i Głównego Inspektoratu Sanitarnego.
      Dzięki tym krokom każda osoba może skuteczniej zinterpretować swoje objawy, bardziej świadomie zabezpieczyć siebie i swoich najbliższych przeciw zakażeniu koronawirusem oraz dowiedzieć się więcej o możliwej profilaktyce - mówi dr Chwiałkowska.
      Aplikacja ma również cel naukowy. Z anonimowych danych powstaje wirtualna mapa Polski, która pokazuje, jaki odsetek osób o najwyższym ryzyku zakażenia znajduje się w kraju lub – bardziej szczegółowo – w danym mieście lub powiecie. Naukowcy wykorzystają wyniki do dalszych analiz. Już teraz każda osoba może zapoznać się także z rozkładem objawów chorobowych na interesującym go obszarze. Mapa przedstawia obraz stanu zdrowia społeczności na danym terenie z uwzględnieniem oficjalnych danych Ministerstwa Zdrowia o przypadkach zakażenia potwierdzonych testami.
      To ważne, by mieć świadomość, że w naszym najbliższym otoczeniu mogą być osoby o wysokim prawdopodobieństwie zakażenia wirusem, które nie zostały poddane testowi. Wówczas lepiej rozumiemy potrzebę izolacji lub szczególnej ostrożności. Z drugiej zaś strony – już niedługo część osób wróci do pracy po kwarantannie i zwiększy liczbę kontaktów z innymi. Dzięki aplikacji będzie można sprawniej organizować swoje codzienne życie i pracę – tłumaczy dr hab. Mirosław Kwaśniewski z Uniwersytetu Medycznego w Białymstoku, założyciel IMAGENE.ME SA, ekspert w dziedzinie badań DNA i medycyny spersonalizowanej.
      Badacz uważa, że dzięki wspólnemu działaniu możemy stworzyć w Polsce najdokładniejszą mapę zagrożenia koronawirusem w skali światowej. Apeluje, by ankietę wypełniło jak najwięcej osób.
      Naukowcy podkreślają, że kwestionariusz można wypełniać dowolną liczbę razy, jeśli wystąpią nowe objawy czy zmiany samopoczucia. Zapewniają, że dane zbierane przez aplikację POLCOVID-19 są całkowicie zanonimizowane, a mapa pokazuje je wyłącznie w skali powiatu lub miasta.
      W tej kryzysowej sytuacji, która dotyka nas i naszych bliskich, jako naukowcy chcemy lepiej zrozumieć charakter tej choroby, aby skuteczniej radzić sobie z nią teraz i przygotować się na to, co przyniesie przyszłość. Dlatego zebrane, zanonimizowane dane dziś będą służyły Polakom, a następnie zostaną wykorzystane do analiz statystycznych i badań naukowych dotyczących oceny predyspozycji do zachorowania na COVID-19 i samego przebiegu choroby w polskim społeczeństwie – podsumowuje dr hab. Mirosław Kwaśniewski.
      POLCOVID-19 jest dostępny bezpłatnie na stronie internetowej polcovid.pl, dlatego nie trzeba go instalować. Trwają prace nad wersją mobilną, która niedługo będzie dostępna w sklepach z aplikacjami dla systemów Android i iOS.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Osoby, które zachorowały na COVID-19 mogą zarażać nawet przez 8 dni po ustąpieniu objawów choroby. Takie wnioski płyną z badań opublikowanych przez chińskich lekarzy na łamach American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine. Dowiadujemy się z nich, że 8 z 16 leczonych pacjentów rozprzestrzeniało wirusa nawet wówczas, gdy wydawało się, że są zdrowi.
      Chińczycy szczegółowo opisali 16 pacjentów, którzy pomiędzy 28 stycznia a 9 lutego zostali zwolnieni z Głównego Szpitala Wojskowego w Pekinie. Wszyscy pacjenci byli zarażeni koronawirusem SARS-CoV-2 i rozwinęła się u nich COVID-19 o średnio poważnym przebiegu. Choroba została potwierdzona zarówno testami PCR jak i za pomocą obrazowania płuc. Pacjentów leczono w różny sposób. Tylko jeden z nich wymagał w pewnym momencie sztucznej wentylacji. Każdy z pacjentów został zwolniony do domu po tym, jak dwa testy PCR, wykonane dzień po dniu, wykazały brak wirusa.
      W trakcie leczenia zbierano szczegółowe dane na temat stanu zdrowia pacjentów. Dzięki temu wiemy, że mediana występowania objawów wynosiła 8 dni. Jednak, co najważniejsze, okazało się, że u połowy pacjentów wirus był obecny nawet po ustąpieniu objawów choroby. Takie osoby mogły zarażać innych przez od 1 do nawet 8 dni od zniknięcia objawów (mediana 2,5 dnia).
      Chińczycy zauważają, że niektórzy z pacjentów mieli choroby współistniejące, takie jak cukrzyca i gruźlica, ale przebieg ich choroby nie różnił się od reszty. Chorzy byli w wieku od 3 do 68 lat, a mediana ich wieku wynosiła 35,5 roku.
      Ja czytamy w opublikowanym artykule, obecna pandemia COVID-19 jest trzecią i najbardziej śmiertelną epidemią koronawirusową w XXI wieku. Liczba zarażonych i zmarłych w krótkim czasie przekroczyła liczbę ofiar MERS i SARS łącznie. Chociaż w przypadku COVID-19 śmiertelność wydaje się niższa i głównie dotyczy ona starszych osób ze współistniejącymi chorobami, to obecna choroba jest bardziej zaraźliwa. Jej zdolność do rozprzestrzeniania się może wynikać z faktu, że rozsiewają ją też pacjenci bezobjawowi. Pojawiają się doniesienia o osobach, które pozornie wyzdrowiały, ale nadal zarażały innych. Dlatego też postanowiliśmy sprawdzić, jak długo pacjent, u którego objawy kliniczne ustąpiły, może rozsiewać wirusa.
      Autorzy najnowszych badań przypominają, że uzyskane przez nich wyniki są podobne do wyników innych badań, w których opisano pacjentów, z których wszyscy przeżyli. Z kolei w jeszcze innych badaniach, gdzie odsetek zgonów pacjentów wyniósł powyżej 40%, osoby po ustąpieniu objawów klinicznych mogły zarażać jeszcze przez 20 dni.
      Z powyższych badań jasno wynika, że osoby, które trafiły do szpitala z powodu COVID-19, mogą być z niego wypuszczone dopiero po dwukrotnym negatywnym wyniku testu PCR. Z kolei osoby, które infekcję przechodzą łagodnie i pozostają w domach, muszą pozostawać w izolacji jeszcze przez jakiś czas po ustąpieniu objawów. Mogą bowiem jeszcze przez wiele dni zarażać innych.

      « powrót do artykułu
  • Recently Browsing   0 members

    No registered users viewing this page.

×
×
  • Create New...