NJSzT 5. Digitális Esélyegyenlőségi Konferencia
EGÉSZség és egészségen túl _________________________________________________
EGÉSZség-esély-eHealth Kozmann György, D.Sc. Pannon Egyetem, MIK, Egészségügyi Informatikai Kutató-fejlesztő Központ
2011. november 24. Budapest, Danubius Hotel Gellért
Informatikai feladatok az egészségben és a betegségben
0
Egészségi életút
t egészségmegőrzés
akut fázis
krónikus fázis
Életmód optimalizálás orvosilag előírt kritériumok szerint Javított diagnosztikai módszerek alkalmazása
Intelligens, automatikus állapot követés, értékelés
I.
II.
Hazai demográfiai adatok, következtetések
Demográfia: Korfa változása a ma látható tendenciák alapján
Elsőrendű prioritás: egészségmegőrzés, azaz a HALE (healthy life expectancy) növelése
A demográfiai trendek alapján várható feladatok A m a g y a r o r s z á g i n é p e s s é g v á lt o z á s á n a k
a n é p e s s é g e g y e s k a te g ó r iá i ( x 1 0 0 0 )
v á r h a t ó t r e n d je i 11000 10000 9000 8000 7000 6000 5000 4000
„kritikus”orvoshiány 3000
2000
„átvállalt„ feladatok P o p u la tio n 1000 2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050
2 0 -6 4 y 65+ y
Év
50%
Kiút: informatikai megoldások „intenzív” használata
A mortalitás fő okai Magyarországon
2: Daganatok 9: A keringési rendszer betegségei 11: Légzőszervi betegségek
Az EIKFK témái, kül-, és belföldi kapcsolatai
ENIAC
GE
COST
Aizu Innomed
SOTE Meditech
Non-invaziv bioelektromos képalkotó modalitások (TÁMOP 4.2.2.)
Intelligens egészségügyi rendszerek
Életmód tanácsadás
Kardiológiai alkalmazások
Távmonitorozás
Neurológiai alkalmazások RSzT
SzTE
BCI SK S
CDN Mednet
VIRT
PL
Rizikótényezők és egészségügyi kiadások a mortalitási adatok hátterében
Hig her health s pending per c apita is g enerally as s oc iated with h ig her life expec tanc y, althoug h this link tends to be les s pronounc ed in c o untries with hig her s pending . O ther fac tors als o influenc e life expec tanc y … 2007 (or lates t year available)
Selected major risk factors and global and regional burden of disease. Ezzati M, Lopez AD, Rodgers A, Vander Hoorn S, Murray CJ; Comparative Risk Assessment Collaborating Group. Lancet. 2002 Nov 2;360(9343):1347-60. Review.
Rethinking the "diseases of affluence" paradigm: global patterns of nutritional risks in relation to economic development.
CU
Ezzati M, Vander Hoorn S, Lawes CM, Leach R, James WP, Lopez AD, Rodgers A, Murray CJ. PLoS Med. 2005 May;2(5):e133.
Source: OECD Health Data 2009, OECD (http://www.oecd.org/health/healthdata).
Táplálkozástudományi eredmények érvényesítése informatikai eszközökkel •
Korlátok és optimum értékek tápanyagokra, élelmiszerekre, étkezéstípusokra, egyéb paraméterekre • minimum, optimum, maximum értékek • táplálékpiramis
•
Harmónia • Változatosság, kontraszt, szín
•
Az egyensúly, a korlátok és a harmónia megtartása • étkezéseken, napokon és egy héten belül
•
Megoldott feladat: Számítógépes eljárásokkal az étrend komponenseinek személyre szabott megválasztása, úgy, hogy az megfeleljen a numerikus és harmónia-korlátoknak is.
Személyre szabott táplálkozási analízis
Táplálkozási anamnézis adatai Személyre szabott tápanyag korlátok, Étel-érzékenységi adatok, További korlátok Fizikai aktivitás Recept adatbázis, pl.: RecipeML, MealMaster (XML) Tápanyag adatbázisok, pl.: USDA SR17 (több mint 200 tápanyag ételenként) www.eurofir.net
Következtetések, tanácsok A táplálékbevitel személyre szóló analízise, magyarázatokkal, értelmezéssel ellátva
Menü-szintézis matematikája: visszavezetés „többszintű, többkritériumú hátizsák problémára” •
•
Az egyes hátizsákokkal kapcsolatos korlátok megadása mellett definiálandó, hogy az alsó szintű hátizsákok tartalmának mely felsőbb szintű hátizsákba kell beleférnie. Kérdés: mi legyen az alsó szintű zsákok tartalma?
Többszintű genetikus algoritmus (hagyományos GA terminológiával ábrázolva)
Kardiológiai képalkotó modalitás kutatás célja Méréstechnikai kutatás Mérésértelmezés epicardiális szinten
Mérésértelmezés a testfelszíni jelek szintjén
12
Az agyvizsgálat bioelektromos képalkotó modalitása
Az „inverz számítás” eredménye: aktivitás-eloszlás a cortex szintjén
13
Eredmények: új mérési technológia kidolgozása A kutatás eszköztára: Wei-modell
Szabadalmaztatott 64-elektródás mérőmellény, (ügyszám: P 11 00446) Kivitelező: Innomed Zrt
Epicardiális eloszlás leirásához szükséges KL komponensek száma CC
RMS hiba
Mérés a SOTE Kardiológiai Centrumában
Eredmények: • Gyors és reprodukálható bioelektromos mérési technológia kidolgozása • Az inverz-számításhoz szükséges elektródaszám meghatározása
Kamrai heterogenitás-ingadozás vizsgálatának biofizikai alapjai Makroszkopikus kapcsolatok az aritmiára hajlamosító állapot és a testfelszíni adatok között:
QRS integrál vs aktivációs szekvencia
( P , t ) dt
c
QRS
QRST integrál vs repolarizáció heterogenitás
z(P,r)
m
dV
s
Vs
( P , t ) dt
k
QRST
z(P,r)
( r ) dV
s
Vs
m
(r , t )
mr
( r ) dt
QRST
QRS vs QRST integrálok kapcsolata
KL ( QRST )
T
T
KL ( QRS )
a 1 ,1
a 1, 2
a 1 ,12
a 2 ,1
a 2,2
a 2 ,12
a 12 ,1
a 12 , 2
a 12 ,12
b
e
15
Repolarizáció-heterogenitási (NDI non-dipolaritási) csúcsok értelmezése modellezéssel A mérés a SE Kardiológiai Centrumában készült
A szimuláció az Inst. Pathological Physiol. és az Inst. Measurement Sci., Pozsony, Laboratóriumaiban készült
60
NDI(intQRST) [% ]
50
40
NDI(QRST) 30
20
10
0 0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
280
300
Szivciklusok
Az NDI non-dipolaritási index változásai 300 egymást követő ciklusban A non-dipolaritási csúcsok megjelenése magyarázható a szívcsúcs régiójában történt drasztikus akcióspotenciál- paraméter változással
Új módszer az agyi struktúrák jellemzésére >3SD SICAL aktiv régiók (részlet) A színes karikák az ujj-billentéskor aktív agyi területeket jelölik
>3 SD SICAL átmetszések (részlet)
csatorna
billentés
Idő (msec) Jobb-ujj billentéskor aktív régiók: F:frontális, M:motoros, PM:premotors, P:parietális
O: occipitális
Frekvencia színkód: A 128-csatornás EEG mérés az Állami Egészségügyi Központban készült.
kék: 15-25 Hz piros: >45 Hz
zöld: 25-45 Hz
Számítástechnikai háttér a bioelektromos mérések „inverz-feladatához” : Grafikus kártyák kihasználása
•
NVIDIA Tesla S1070 – 4 TFlops, 960 feldolgozó mag, – MRI feldolgozás - 245x - 415x gyorsulás – CT – 50x gyorsulás – 3D rekonstrukció – 100x gyorsulás
Eredmények: Az agyi képalkotás számítási feladatainak gyorsítása „szuperszámítógéppel”
Smart-home koncepció: viselkedési mintázatok vizsgálata A rendszer komponensei: Aktív és passzív szenzorok, HomeHub • Szenzorkezelés • Jelfeldolgozás • Érintőképernyős felület DataCenter • Központi adattár • Web portál Szoftverszenzor • Monitorozás és hibajelentés • Tesztelés
HomeHub és az integrált szenzorok HomeHub felületek:
Fiziológiai szenzorok: • Gyorsulásmérő • Mérleg • Vérnyomásmérő • Vércukormérő • EKG pad
További szenzorok: • Mozgás, nyitás, hőmérséklet, füst, stb. érzékelők
Alpha Portál
„Külső” modulok
• •
Külön modulként fejlesztett komponensek A rendszer architektúrája bővíthető
•
Jelfeldolgozó modulok
•
Étrendi modul
•
Kognitív-Afázia-Torna modul
Az EIKFK munkatársai
Prof. Kozmann György
Prof. Nagy Zoltán
Prof. Maros István
Starkné Dr. Werner Ágnes
Butsi Zoltán
Dr. Juhász Zoltán
Dr. Kósa István
Dr. Magos Tibor
Dr. Vassányi István
Dr. Gaál Balázs
Dulai Tibor
Tarjányi Zsolt
Végső Balázs
Cserti Péter
Fülöp Kornél
Pintér Balázs
Takács István
Tuboly Gergely
Dr. Dombovári Magdolna
Nemes Márta
Köszönet külföldi partnereinknek, az együttműködésért, és…
Dr. M. Tysler, Szlovákia
Prof. R. Maniewski, Lengyelország
Prof. B. Gulyás, Svédország
Prof. Z. Köles, Kanada
Prof. D. Wei, Japán
Prof. F. Babiloni, Olaszország
…Önöknek a figyelemért! Dr. V. Szathmáry, Szlovákia
