Finansavimas

Onkologinės ligos sudaro vieną didžiausių naštų pacientams ir šiuolaikinei sveikatos apsaugos sistemai išsivysčiusiose šalyse. Kolorektalinis vėžys yra trečias pagal dažnį vyrams ir moterims Lietuvoje. Įvairios priežastys lemia sudėtingą onkologinių ligų, tarp jų ir kolorektalinio vėžio gydymą,tačiau viena pagrindinių yra joms būdingas heterogeniškumas, pasireiškiantis skirtingų elgesio, aplinkos ir genetinių rizikos veiksnių sąveika ligos patogenezėje, varijuojančia ligos eiga bei skirtingu atsaku į gydymą. Vis labiau aiškėja,jog vienodas idealus gydymo sprendimas visiems pacientams neegzistuoja ir reikalingas individualizuotas gydymo planas. Renkantis gydymo metodą klinicistui tenka vertinti didelės apimties, įvairaus pobūdžio informaciją, susijusią su onkologinės ligos heterogeniškumu. Atsiranda pagalbinių klinikinių sprendimų sistemų pobūdis, padedančių įvertinti su kiekvienu pacientu susijusią informaciją. Siekiant pagerinti ankstyvą kolorektalinio vėžio diagnostiką, pacientų,sergančių šia liga priežiūrą ir gydymą, bus sukurta pagalbinių klinikinių sprendimų sistema, panaudojant dirbtinio intelekto (mašinų mokymo) technologijas. Vienas pagrindinių veiksnių, reikalingų sėkmingam mašinų mokymo pritaikymui, didelis duomenų kiekis, kurį gali suteikti projekto metu kuriama bendra nuasmenintų kolorektaliniu vėžiu sergančių pacientų duomenų bazė. Mokslinio tyrimo tikslas-skatinant įstaigų kompetencijos ir inovacijų potencialą, išbandant moksliniais tyrimais ir eksperimentine plėtra (MTEP) grįstas, komercinį potencialą turinčias idėjas, pagerinti ankstyvą kolorektalinio vėžio diagnostiką ir pagerinti kolorektaliniu vėžiu sergančių pacientų priežiūrą.Projekto rezultate bus sukurti 3 produktai:polipų identifikavimo fibrokolonoskopijos metu algoritmas; polipų piktybiškumo nustatymo algoritmas; klinikinių sprendimų priėmimo sistemos prototipas. Sukurta sistema su minimaliais pokyčiais panaudojus naujus duomenis bus adaptuojama kitoms onkologinėms patologijoms.