Ελληνικό Σύστημα Υγείας με Gen AI και Federated Learning

Το ελληνικό σύστημα υγείας, εδώ και δεκαετίες, αντιμετωπίζει κρίσιμες προκλήσεις. Μεταξύ αυτών, οι πιο σοβαρές περιλαμβάνουν τις μεγάλες λίστες αναμονής, την κακή κατανομή του ανθρώπινου δυναμικού και τις σημαντικές απώλειες εξοπλισμού και προμηθειών. Αυτές οι δυσκολίες όχι μόνο υπονομεύουν την αποτελεσματικότητα των υπηρεσιών υγείας, αλλά επίσης επιβαρύνουν τη διαχείριση των πόρων και επηρεάζουν αρνητικά την εμπειρία των ασθενών. Παρόλα αυτά, η ενσωμάτωση των με Gen AI και Federated Learning, αλλά και προηγμένων τεχνολογιών ανάλυσης και διαχείρισης δεδομένων φέρνει νέες ελπίδες. Με αυτές τις τεχνολογιές μπορούμε και μετασχηματίζουμε ουσιαστικά τον τρόπο λειτουργίας του ελληνικού συστήματος υγείας. Συγκεκριμένα, δημιουργούν προοπτικές για ένα σύστημα πιο αποτελεσματικό, καλύτερα προσαρμόσιμο στις ανάγκες των ασθενών και ανθεκτικό στις σύγχρονες προκλήσεις.

Τα Βασικά Προβλήματα του Ελληνικού Συστήματος Υγείας

1. 1. Λίστες Αναμονής, Πολλοί ασθενείς περιμένουν εβδομάδες ή ακόμη και μήνες για να λάβουν τη φροντίδα που χρειάζονται, γεγονός που συχνά οδηγεί σε καθυστερημένη διάγνωση και θεραπεία. Αυτές οι καθυστερήσεις επηρεάζουν ιδιαίτερα κρίσιμες υπηρεσίες, όπως τα επείγοντα περιστατικά και τις ειδικές επεμβάσεις, όπου ο χρόνος παίζει καθοριστικό ρόλο. Επιπλέον, η αυξανόμενη πίεση στα νοσοκομεία επιδεινώνει το πρόβλημα, δημιουργώντας έναν φαύλο κύκλο αναμονής.

1. 1. Λανθασμένη Κατανομή Εμψύχου Δυναμικού. Οι ελλείψεις προσωπικού σε απομακρυσμένα νοσοκομεία, σε συνδυασμό με την υπερφόρτωση των αστικών κέντρων, μειώνουν την ποιότητα της παρεχόμενης φροντίδας. Σε πολλές περιπτώσεις, οι υπεύθυνοι κατανέμουν τους πόρους χωρίς να λαμβάνουν υπόψη την πραγματική ζήτηση, με αποτέλεσμα να δημιουργούνται σοβαρά εμπόδια για το ιατρικό και νοσηλευτικό προσωπικό. Αυτή η κακή κατανομή εμποδίζει τους επαγγελματίες υγείας να ανταποκριθούν στις αυξημένες ανάγκες, ενώ ταυτόχρονα επιβαρύνει το σύστημα υγείας. Αυτό όχι μόνο επιβαρύνει τους εργαζόμενους, αλλά επηρεάζει αρνητικά και την εμπειρία του ασθενούς.

1. 1. Απώλειες σε Προμήθειες και Εξοπλισμό. Η έλλειψη αποτελεσματικής παρακολούθησης των αποθεμάτων προκαλεί σοβαρά προβλήματα, όπως ελλείψεις φαρμάκων και εξοπλισμού ή, αντίθετα, περιττές υπερπαραγγελίες που αυξάνουν το κόστος. Ταυτόχρονα, φορητός εξοπλισμός, όπως αναπηρικά αμαξίδια ή συσκευές έγχυσης, παραμένει συχνά δύσκολο να εντοπιστεί, γεγονός που καθυστερεί τη φροντίδα των ασθενών. Αυτό το πρόβλημα αναδεικνύει την ανάγκη για καλύτερη διαχείριση και κατανομή των διαθέσιμων πόρων.

Καταγραφή και Μέτρηση Δεδομένων: Το Πρώτο Βήμα για τη Μείωση των Λιστών Αναμονής

Οι υπεύθυνοι καταγράφουν με ακρίβεια και μετρούν συνεχώς δεδομένα. Εστιάζουν στη ροή ασθενών, τις ανάγκες τους και τη διαθεσιμότητα υπηρεσιών. Χωρίς αυτή τη βάση δεδομένων, δεν βλέπουν καθαρά τις ανάγκες. Δεν μπορούν να ανακατανείμουν πόρους, να βελτιώσουν το ανθρώπινο δυναμικό ή να εντοπίσουν τα σημεία συμφόρησης. Με την εφαρμογή συστημάτων καταγραφής δεδομένων, οι διαχειριστές έχουν τη δυνατότητα να δημιουργούν προβλέψεις και να αναλύουν τάσεις, διευκολύνοντας έτσι τη γρήγορη εξυπηρέτηση κρίσιμων περιστατικών και τη μείωση των χρόνων αναμονής.Από την άλλη πλευρά, τα συστήματα καταγραφής δεδομένων προσφέρουν τη δυνατότητα δημιουργίας προβλέψεων και ανάλυσης τάσεων, γεγονός που διευκολύνει τη γρηγορότερη εξυπηρέτηση κρίσιμων περιστατικών. Επιπλέον, η χρήση αυτών των δεδομένων μπορεί να συμβάλει ουσιαστικά στη σταδιακή μείωση των χρόνων αναμονής και στη συνολική βελτίωση της εμπειρίας των ασθενών.

Gen AI και Federated Learning για Βελτίωση του Ελληνικού Συστήματος Υγείας

Οι ερευνητές συλλέγουν και αναλύουν ανώνυμα δεδομένα, υποστηρίζοντας την επιστημονική έρευνα και τη βελτίωση των ιατρικών πρωτοκόλλων. Ο έλεγχος μας, έδειξε ότι η διαχείριση των λιστών αναμονής απαιτεί ακριβή καταγραφή και συνεχή μέτρηση δεδομένων. Αυτά τα δεδομένα αφορούν τη ροή ασθενών, τις ανάγκες τους και τη διαθεσιμότητα των υπηρεσιών. Χωρίς αυτή τη βάση δεδομένων, οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων δεν μπορούν να έχουν τη σαφή ορατότητα που χρειάζονται για να ανακατανείμουν αποτελεσματικά πόρους, να βελτιώσουν τη χρήση του ανθρώπινου δυναμικού ή να εντοπίσουν τα σημεία όπου δημιουργούνται συμφόρηση και καθυστερήσεις. Από την άλλη, τα συστήματα καταγραφής δεδομένων δίνουν τη δυνατότητα για δημιουργία προβλέψεων και ανάλυση τάσεων, κάτι που διευκολύνει την ταχύτερη εξυπηρέτηση των κρίσιμων περιστατικών. Παράλληλα, η αξιοποίηση αυτών των δεδομένων συμβάλλει καθοριστικά στη σταδιακή μείωση των χρόνων αναμονής, βελτιώνοντας ταυτόχρονα την εμπειρία και την ικανοποίηση των ασθενών.

Η Εφαρμογή στην Ελλάδα: Τα Πρώτα Πιλοτικά Βήματα

Το Κέντρο Ικανοτήτων ΠΥΘΕΙΑ συνεργάζεται ήδη με κορυφαία πανεπιστήμια και νοσοκομεία της χώρας, υλοποιώντας πιλοτικά προγράμματα για την ενσωμάτωση αυτών των τεχνολογιών.. Σύντομα, η ιατρική κοινότητα μπορεί να περιμένει:

Δοκιμαστικά έργα σε νοσηλευτικά ιδρύματα.
Εκπαίδευση επαγγελμάτων υγείας στη χρήση των πλατφορμών Gen AI και Federated Learning, με στόχο τη διευκόλυνση της καθημερινής εργασίας και την προσαρμογή στα νέα δεδομένα.

Συνεχής υποστήριξη για την εξοικείωση των στελεχών υγείας με τις νέες τεχνολογίες.
Οφέλη και Προοπτικές

1. 1. Καλύτερη Εμπειρία Ασθενών
      Λιγότερος χρόνος αναμονής.
      Πιο άμεση και εξατομικευμένη φροντίδα.

1. 1. Αποδοτική Λειτουργία Νοσοκομείων
      Ακριβής παρακολούθησης αποθεμάτων και μείωση των απωλειών.
      Βέλτιστη κατανομή προσωπικού, μειώνοντας την υπερφόρτωση σε συγκεκριμένες ομάδες.

1. 1. Προώθηση Καινοτομίας και Έρευνας
      Οι υπεύθυνοι συλλέγουν και αναλύουν ανώνυμα δεδομένα, τα οποία υποστηρίζουν την επιστημονική έρευνα και συμβάλλουν στη βελτίωση των ιατρικών πρωτοκόλλων.

Πρωτοβουλίες του ΠΥΘΕΙΑ

Η Συμβολή της ΠΥΘΕΙΑ στη Βελτίωση του Συστήματος Υγείας

Η ΠΥΘΕΙΑ παίζει καταλυτικό ρόλο στη μεταμόρφωση του συστήματος υγείας, αξιοποιώντας έρευνα και την ανάπτυξη εφαρμογών στις εξής κατευθύνσεις:

---

1. Ψευδωνυμοποίηση και Δημιουργία Συνθετικών Δεδομένων

α) Έρευνα σε Αλγορίθμους Ψευδωνυμοποίησης:
Το ΠΥΘΕΙΑ προστατεύει τα δεδομένα των ασθενών αναπτύσσοντας εργαλεία κρυπτογράφησης. Αυτά τα εργαλεία εξασφαλίζουν ότι μόνο εξουσιοδοτημένα μέρη έχουν πρόσβαση στις αρχικές πληροφορίες. Αυτά τα εργαλεία ενισχύουν την ασφάλεια των ευαίσθητων δεδομένων και μειώνουν τον κίνδυνο παραβίασης.

β) Συνθετικά Δεδομένα:
Η δημιουργία συνθετικών δεδομένων προσφέρει έναν καινοτόμο τρόπο εκπαίδευσης αλγορίθμων μηχανικής μάθησης χωρίς την ανάγκη πρόσβασης σε πραγματικά δεδομένα (Gen AI και Federated Learning) . Με αυτόν τον τρόπο, το ΠΥΘΕΙΑ εξασφαλίζει πλήρη ιδιωτικότητα και διατηρεί την ακρίβεια των αναλύσεων.

---

2. Εκπαίδευση Αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης

α) Αποκεντρωμένη Μάθηση (Federated Learning):
Το ΠΥΘΕΙΑ εισάγει την εκπαίδευση αλγορίθμων μέσω κατανεμημένων συστημάτων, όπου τα δεδομένα παραμένουν ασφαλή στον έλεγχο των τοπικών νοσοκομείων ή φορέων. Αυτό επιτρέπει στους φορείς να συνεργάζονται, διατηρώντας την ιδιωτικότητα των δεδομένων.

β) Ενίσχυση Αλγορίθμων Διαφορικής Ιδιωτικότητας:
Η εφαρμογή τεχνικών διαφορικής ιδιωτικότητας, όπως η προσθήκη «θορύβου» στις αναλύσεις, προστατεύει την ευαισθησία των δεδομένων. Παράλληλα, διατηρεί τη χρησιμότητα των αποτελεσμάτων για την ενίσχυση της επιστημονικής έρευνας και της λήψης αποφάσεων.

---

3. Καταγραφή και Παρακολούθηση Δεδομένων

α) Βελτιστοποίηση πόρων:
Οι υπεύθυνοι χρησιμοποιούν δεδομένα για να εντοπίζουν κενά και να κατανέμουν πόρους με αποδοτικό τρόπο, εξασφαλίζοντας ότι οι ανάγκες καλύπτονται αποτελεσματικά.

β) Παρακολούθηση διαδικασιών:
Η συστηματική συλλογή δεδομένων για τη ροή ασθενών και τη χρήση εξοπλισμού επιτρέπει τη βελτίωση της αποδοτικότητας. Επιπλέον, συμβάλλει στη μείωση των καθυστερήσεων και των απωλειών πόρων.

γ) Στήριξη λήψης αποφάσεων:
Τα δεδομένα που συλλέγονται προσφέρουν πολύτιμες πληροφορίες για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων. Με αυτόν τον τρόπο, οι υπεύθυνοι μπορούν να διαχειριστούν αποτελεσματικά τις καθημερινές προκλήσεις.

---

---

Εφαρμογή Bioinn – Pytheia

Η Στρατηγική του ΠΥΘΕΙΑ

Το ΠΥΘΕΙΑ, επενδύει στη διαχείριση δεδομένων, προσφέροντας λύσεις που διευκολύνουν τη βελτιστοποίηση της λειτουργίας των υγειονομικών φορέων. Μέσω της καταγραφής και της ανάλυσης δεδομένων, δημιουργεί ένα οικοσύστημα που προάγει:

Αποτελεσματική λειτουργία: Με αποδοτική χρήση πόρων και καλύτερη διαχείριση εργασιών.

Διαφάνεια: Ενισχύοντας τη λογοδοσία και την εμπιστοσύνη στις παρεχόμενες υπηρεσίες.

Καινοτομία: Με υποστήριξη της επιστημονικής έρευνας και των σύγχρονων τεχνολογιών.

Με αυτές τις πρωτοβουλίες, το ΠΥΘΕΙΑ συμβάλλει καθοριστικά στη μετάβαση του ελληνικού συστήματος υγείας σε μια νέα εποχή αποδοτικότητας και βιωσιμότητας.

Η επιτυχία αυτών των τεχνολογιών εξαρτάται από την αποτελεσματική κατάρτιση του προσωπικού υγείας. Ειδικά προγράμματα εκπαίδευσης για τη χρήση πλατφορμών, με έμφαση στη διαχείριση δεδομένων και στη λήψη αυτών βάσει ανάλυσης.

Το ελληνικό σύστημα υγείας βρίσκεται σε μια κρίσιμη καμπή. Η ενσωμάτωση του Gen AI και των τεχνολογιών διαχείρισης δεδομένων προσφέρει την ευκαιρία για μια ολοκληρωμένη αναμόρφωση. Το Κέντρο Ικανοτήτων ΠΥΘΕΙΑ, μέσω της στρατηγικής της για τη διαχείριση δεδομένων, τη μείωση των απωλειών και τη βέλτιστη αξιοποίηση του ανθρώπινου δυναμικού, οδηγεί το ελληνικό σύστημα υγείας σε μια νέα εποχή αποδοτικότητας και καινοτομίας. Η επόμενη μέρα ξεκινά σήμερα, με τα πρώτα πιλοτικά έργα να θέτουν τις βάσεις για ένα πιο λειτουργικό και βιώσιμο σύστημα υγείας.

Πρόταση του Πυθεία Κέντρου Ικανοτήτων στη διαχείριση δεδομένων

Το Federated Learning αποτελεί μια καινοτόμο προσέγγιση εκπαίδευσης αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, όπου τα δεδομένα παραμένουν στις τοπικές συσκευές ή συστήματα και δεν μεταφέρονται σε κεντρικούς διακομιστές. Αντί να συγκεντρώνει τα δεδομένα, η μέθοδος στέλνει τα μοντέλα εκπαίδευσης στα τοπικά συστήματα. Εκεί, τα μοντέλα βελτιώνονται τοπικά με τα διαθέσιμα δεδομένα, ενώ οι ενημερώσεις τους επιστρέφουν στον κεντρικό διακομιστή. Στον κεντρικό διακομιστή, οι υπεύθυνοι συνδυάζουν αυτές τις ενημερώσεις για να βελτιώσουν το συνολικό μοντέλο. Με αυτόν τον τρόπο, διατηρείται η ιδιωτικότητα των δεδομένων, ενώ τα μοντέλα συνεχίζουν να μαθαίνουν από διαφορετικές πηγές.

Η αρχή του Federated Learning βασίζεται σε δύο βασικές αξίες:

1. 1. Προστασία Ιδιωτικότητας: Τα δεδομένα δεν εγκαταλείπουν την τοποθεσία τους, μειώνοντας τον κίνδυνο παραβίασης ή έκθεσης.

1. 1. Αποκεντρωμένη Εκπαίδευση: Τα δεδομένα παραμένουν κατανεμημένα, ενώ το μοντέλο «μαθαίνει» από πολλές πηγές ταυτόχρονα.

---

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10897620/

Προτεινόμενος Όρος στα Ελληνικά

Με βάση την έννοια και τις αρχές του Federated Learning, ένας πιο ακριβής όρος για χρήση στην Ελλάδα θα μπορούσε να είναι:

“Κατανεμημένη Εκπαίδευση Μοντέλων”

Με αυτό τον Όρο:

α) Αναδεικνύουμε τη διαδικασία της εκπαίδευσης που γίνεται κατανεμημένα σε πολλά σημεία (τοπικά συστήματα ή νοσοκομεία).

β) Εστιάζουμε στο γεγονός ότι το «βάρος» της εκπαίδευσης δεν πέφτει σε μια κεντρική βάση δεδομένων, αλλά γίνεται σε αποκεντρωμένες δομές.

γ) Είναι κατανοητός και περιγράφει με σαφήνεια τη λειτουργία.

Εναλλακτικά, θα μπορούσαμε να χρησιμοποιήσουμε και τον όρο:

“Αποκεντρωμένη Εκπαίδευση”

Αυτός ο όρος είναι πιο σύντομος και υποδηλώνει τη βασική ιδέα της εκπαίδευσης χωρίς συγκέντρωση δεδομένων.

---

Ενσωμάτωση στη Χρήση

Η Κατανεμημένη Εκπαίδευση Μοντέλων ή Αποκεντρωμένη Εκπαίδευση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να περιγράψει τη μέθοδο Federated Learning σε εφαρμογές όπως:

• • Την εκπαίδευση αλγορίθμων πρόβλεψης σε διαφορετικά νοσοκομεία χωρίς μεταφορά δεδομένων.

• • Τη συνεργασία μεταξύ φορέων υγείας για την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης, ενώ τα δεδομένα παραμένουν ασφαλή στις τοπικές υποδομές.

The post Ελληνικό Σύστημα Υγείας με Gen AI και Federated Learning appeared first on Pytheia Competence Center.

Η φυσική δομή του Κ΄έντρου Πυθεία:

1. ‘Ενα Νέο και μοναδικό Σύμβολο με πλεονεκτήματα στην υγεία και την πληροφορική της Υγείας
   Το Pytheia Competence Center, ένας εξέχων θεσμός (Σύμπραξη δημόσιου και ιδιωτικού τομέα) στον κλάδο της υγείας στην Ελλάδα, βρίσκεται στην πρώτη γραμμή της ιατρικής και τεχνικής προόδου. Έχει ήδη καταφέρει να μεταμορφώσει την ιατρική εκπαίδευση και την παροχή υγειονομικής περίθαλψης χρησιμοποιώντας τεχνολογία αιχμής όπως η επαυξημένη πραγματικότητα και η τεχνητή νοημοσύνη. Το PCC χρησιμεύει ως δυναμικός αγωγός μεταξύ εμπορικών και κυβερνητικών τομέων, αποδεικνύοντας την καινοτομία και την πρόοδο.
2. Συνεργατικές Συμμαχίες για την Προώθηση της Παγκόσμιας Υγείας
   Το πρωταρχικό πλεονέκτημα του PCC είναι οι εκτεταμένες συνεργασίες του με εξέχοντα πανεπιστήμια και ερευνητικά ιδρύματα παγκοσμίως. Αυτές οι συνεργασίες ενισχύουν τις δεξιότητες και τις γνώσεις των ιατρών, των ερευνητών και των εκπαιδευτικών, ωθώντας τον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης προς ένα πιο προηγμένο και πιο αποτελεσματικό μέλλον. Αυτή η μέθοδος όχι μόνο βελτιώνει την παροχή υγειονομικής περίθαλψης αλλά επίσης καθιερώνει τα πανεπιστήμια ως εξέχοντα ιδρύματα στην παγκόσμια σκηνή.
3. Καινοτόμες Προσεγγίσεις στον Τομέα της Ψυχικής Υγείας
   Η μελέτη της PCC για την αυτοματοποίηση των συστημάτων ψυχικής υγείας ανακάλυψε κρίσιμους τομείς για βελτίωση, με αποτέλεσμα την ανάπτυξη πρωτοποριακών λύσεων. Αυτές οι τεχνολογικές καινοτομίες φέρνουν επανάσταση στην παροχή υγειονομικής περίθαλψης, διασφαλίζοντας βελτιωμένα αποτελέσματα στους ασθενείς.
4. Το Προτότυπο Φυσικό Εργαστήριο με έδρα τη Λάρισα: Εκπαίδευση της Ιατρικής Κοινότητας
   Το προτότυπο φυσικό εργαστήριο του PCC, χρησιμεύει ως κεντρικό σημείο για την εκπαίδευση επαγγελματιών υγείας, φοιτητών και εκπαιδευτικών σε θέματα τεχνολογίας αιχμής. Αυτή η διευκόλυνση είναι ζωτικής σημασίας για την πρακτική μάθηση, ιδιαίτερα για τους ασθενείς και το προσωπικό υγειονομικής περίθαλψης ώστε να αποκτήσουν επάρκεια στη χρήση τεχνολογιών αιχμής.
5. Επίτευξη κυριαρχίας στην αγορά με την προώθηση της καινοτομίας.
   Η PCC έχει εξαιρετική ικανότητα στην ανάλυση καινοτομίας και στην έρευνα αγοράς, διασφαλίζοντας ότι οι προσπάθειές της βρίσκονται πάντα στην πρώτη γραμμή στον ιατρικό κλάδο. Το έμπειρο τμήμα μάρκετινγκ για την καινοτομία της PCC, η οποία προέρχεται από τα εργαστήριά του Pytheia αλλά και τις πανεπιστημιακές συνεργασίες του, υπογραμμίζει την τεχνολογική επάρκεια και τη δέσμευσή του για την προώθηση της υγειονομικής περίθαλψης.
6. Παρακολουθήστε το Innovent Forum 2024
   Ελάτε μαζί μας στο Innovent Forum 2024 και γίνετε μέρος αυτής της επαναστατικής εμπειρίας. Η παρουσία του PCC όχι μόνο θα παρουσιάσει τα επιτεύγματά του αλλά θα διευκολύνει επίσης την ανάπτυξη μελλοντικών συνεργασιών. Κάθε προσπάθεια που αναλαμβάνει η PCC αντιπροσωπεύει μια πρόοδο προς ένα πιο ισχυρό και πρωτοποριακό μέλλον.

Το Κέντρο Pytheia, δεν αφορά μόνο τη μελλοντική καινοτομία – έχει να κάνει με τη διαμόρφωση της σήμερα.

Λάβετε μέρος στην εκδήλωσή μας στη Λάρισα για να ανακαλύψετε τις επαναστατικές αλλαγές που κάνουμε στον τομέα της υγείας. Ζήστε από πρώτο χέρι τον εξέχοντα ρόλο του PCC στην προώθηση της τεχνολογίας και της καινοτομίας στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης.

The post Το Pytheia, παρουσιάζει το Deep Learning στον Κλάδο υγείας. Τόπος: Innovent Forum 09-10.02.24 στο Joist Innovation Park appeared first on Pytheia Competence Center.

Διοργανωτής του 3ου Πανελληνίου Συνεδρίου Φοιτητών Ιατρικής για την Δημόσια Υγεία, η HelMSIC – Hellenic Medical Students’ International Committee (Ελληνική Επιτροπή Διεθνών Σχέσεων Φοιτητών Ιατρικής) είναι ένα ανεξάρτητο σωματείο μη κυβερνητικού, μη κερδοσκοπικού, μη κομματικού χαρακτήρα. Ιδρύθηκε το 1958 και αποτελείται από 7 τοπικές επιτροπές, μία σε κάθε πόλη όπου υπάρχει η Ιατρική Σχολή. Οι δράσεις της εστιάζονται κατά βάση σε έξι θεματικές, τις ερευνητικές και κλινικές ανταλλαγές φοιτητών Ιατρικής, την δημόσια υγεία, την ιατρική εκπαίδευση, τη σεξουαλική και αναπαραγωγική υγεία και τα ανθρώπινα δικαιώματα και την ειρήνη.

Το συνέδριο είχε τεθεί υπό την αιγίδα όλων των Ιατρικών Σχολών της χώρας, της Ελληνικής Ψυχιατρικής Εταιρείας, του Πανελληνίου Ιατρικού Συλλόγου, της Περιφέρειας Κεντρικής Μακεδονίας και των Ιατρικών Συλλόγων Αθήνας και Έβρου, ενώ είναι αναγνωρισμένο από την Διεθνή Συνομοσπονδία Οργανώσεων Φοιτητών Ιατρικής – IFMSA.

Σε μια πρωτοποριακή συνεδρία στο Φεστιβάλ Υγείας 2023, που διοργάνωσε η HelMSIC και η 3η Υγειονομική Περιφέρεια Μακεδονίας, η ομιλία με τίτλο «Η Ψυχική Υγεία στον Κόσμο της Τεχνητής Νοημοσύνης» είχε σκοπό να δημιουργήσει στους φοιτητές ιατρικής μία απορία. Μπορεί και Πως, η τεχνολογία και ιδίως η τεχνητή νοημοσύνη και η επαυξημένη πραγματικότητα, να βοηθήσει κάθε βήμα στο “Ταξίδι των Ασθενών“, αλλά και την καθημερινότητα σε όλα τα μέλη της ιατρικής κοινότητα;

Η συνεδρία, που πραγματοποιήθηκε στη Θεσσαλονίκη, στο Κέντρο Διάδοσης Ερευνητικών Αποτελεσμάτων του Αριστοτελείου Πανεπιστήμιου Θεσσαλονίκης,ήταν το επίκεντρο του «3ου Πανελλήνιου Συνεδρίου Φοιτητών Ιατρικής για τη Δημόσια Υγεία – Health Festival».

Βασικά σημεία Ομιλίας του κ. Αναγνώστη:

Τεχνητή Νοημοσύνη και Ψυχική Υγεία: Η ομιλία κάλυψε εκτενώς τις καινοτόμες εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης στη διάγνωση και τη θεραπεία διαταραχών ψυχικής υγείας. Έμφαση δόθηκε στον τρόπο με τον οποίο τεχνολογίες όπως το VR, το AR, το Web3 και τα συνδεδεμένα αντικείμενα μεταμορφώνουν τη φροντίδα ψυχικής υγείας.

Τεχνολογικές ιδέες: Η συζήτηση αφορούσε τη χρήση της αναγνώρισης προσώπου και φωνής στη θεραπεία, υπογραμμίζοντας τις προηγμένες δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης στην κατανόηση ψυχικών καταστάσεων.

Παγκόσμιος και τοπικός αντίκτυπος: Διερευνήθηκαν παγκοσμίως αναγνωρισμένες εφαρμογές ψυχικής υγείας και η αποτελεσματικότητά τους, με ιδιαίτερη έμφαση στη συνάφεια και την εφαρμογή τους στο μοναδικό τοπίο υγειονομικής περίθαλψης της Ελλάδας.

Προκλήσεις και Ευκαιρίες: Ζητήθηκαν κρίσιμα ζητήματα όπως η διαγνωστική ακρίβεια, το απόρρητο των δεδομένων και οι ηθικοί παράγοντες στον ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης στην ψυχική υγεία.

The Future Outlook: Η συνεδρία ολοκληρώθηκε με μια μακροπρόθεσμη προοπτική σχετικά με τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης να φέρει επανάσταση στη θεραπεία και την έρευνα ψυχικής υγείας.

Αυτή η συνεδρία παρείχε μια ανεκτίμητη πλατφόρμα μεθοδολογιών, τεχνολογικών ανακαλύψεων, ερευνών και ιδεών, για την κατανόηση της περίπλοκης αλληλεπίδρασης μεταξύ AI και ψυχικής υγείας, προσφέροντας μια ματιά σε ένα μέλλον όπου η τεχνολογία και η υγειονομική περίθαλψη συγκλίνουν για καλύτερη ψυχική ευεξία.

Το Pytheia Competence Center, πρώτο κέντρο ικανοτήτων στον τομέα της Υγείας, είναι μία σύμπραξη Δημοσίου και Ιδιωτικού τομέα και έχει έδρα τη Λάρισα. Πρωτοστατεί στα θέματα ψηφιακών μέσων και εκπαίδευσης με τεχνολογία αιχμής,

Η συμβολή του σε κάθε σημείο της ημέρας των μελών της ιατρικής κοινότητας είναι πλέον καθοριστική.

www.pytheia.gr

The post Κλήση του υπευθύνου καινοτομίας και marketing του Pytheia, κ. Αναγνώστη Σωτήρη, στο 3ο Health Festival – Πανελλήνιο Συνέδριο Φοιτητών Ιατρικής για την Δημόσια Υγεία. HelMSIC (Hellenic Medical Students’ International Committee) appeared first on Pytheia Competence Center.

Ο Κοσμήτορας της Σχολης Επιστημών Υγείας του Νοσοκομείου Αττικόν κ. Εμ. Πικούλης στη Γ’ Πανεπιστημιακή Χειρουργική Κλινική  σε μία πρωτοποριακή συνεργασία με το Κέντρο Ικανοτήτων Υγείας Πυθεία και αποκάλυψαν ένα πρωτοποριακό εργαστήριο που πρόκειται να φέρει επανάσταση στην ιατρική εκπαίδευση. Αυτή η πρωτοβουλία εισάγει φοιτητές και καθηγητές ιατρικής στην ενσωμάτωση της επαυξημένης πραγματικότητας (AR) και της τεχνητής νοημοσύνης (AI), συμπεριλαμβανομένης της πρώτης αλληλεπίδρασης με προηγμένα γλωσσικά μοντέλα στην υγειονομική περίθαλψη.

Επανάσταση στην ιατρική εκπαίδευση μέσω της επαυξημένης πραγματικότητας και της τεχνητής νοημοσύνης

Η ιατρική εκπαίδευση αντιμετωπίζει μια αλλαγή μεθόδολογιών και τεχνολογίας, καθώς το Κέντρο Ικανοτήτων Υγείας Πυθεία φέρνει στο τραπέζι μια καθηλωτική εμπειρία μάθησης που ξεπερνά τα παραδοσιακά όρια. Με τις ιατρικές γνώσεις να διπλασιάζονται κάθε 2,5 μήνες, η πρόκληση να διαδοθούν αυτές οι πληροφορίες με ακρίβεια και αποτελεσματικότητα είναι πιο πιεστική από ποτέ. Το εργαστήριο αντιμετωπίζει αυτή την τάση, προσφέροντας ένα δυναμικό και διαδραστικό περιβάλλον μάθησης όπου κλινικές περιπτώσεις επιλύονται μέσω ολογραφικών σεναρίων, που υποστηρίζονται από AI.

Ένα άλμα προς τα εμπρός στη μάθηση και τη συνεργασία

Η πρωτοβουλία, με επικεφαλής τον κ. Εμ. Πικούλης  μαζί με μια αφοσιωμένη ομάδα καθηγητών Ιατρικής και 30 φοιτητές Ιατρικής από το Καποδιστριακό Πανεπιστήμιο, έχει ήδη παρουσιάσει μοναδικές εκπαιδευτικές εμπειρίες. Η ομάδα εργαστηρίου Pytheia, με επικεφαλής τον κ. Νικόλαο Νούλα, με τον Σωτήρη Αναγνώστη υπεύθυνο καινοτομίας και μάρκετινγκ, την Ιωάννα Πατσιούρα  υπεύθυνη λειτουργιών και τη νομική σύμβουλο Μαρία Μακρή, ενσωμάτωσε επιτυχώς το AR και το AI στην υγειονομική εκπαίδευση, διασφαλίζοντας παράλληλα τη συμμόρφωση με κανονιστικά πλαίσια, ηθικά πρότυπα και προκατάληψη.

Ενδυνάμωση των Επαγγελματιών Υγείας με LLM και AR

Οι καθηγητές και οι φοιτητές ιατρικής στο Καποδιστριακό Πανεπιστήμιο εκδηλώσαν σημαντικό ενδιαφέρον  να ασχοληθούν με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (Large Language Models-LLM) για να βελτιώσουν τη διαδικασία εκμάθησής τους, προετοιμάζοντάς τους να πλοηγηθούν στην πολυπλοκότητα της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη. Είναι επίσης έτοιμοι να λάβουν επίσημη εκπαίδευση στη χρήση του LLM στο πεδίο μελέτης και έρευνας.

Ένα απολύτως αξιοσημείωτο παράδειγμα από αυτό το εργαστήριο

Η ολογραφική απεικόνιση μιας περίπτωσης πνευμονικής εμβολής, εξετάστηκε από την ομάδα εργασίας.  Περιγράφηκαν τα βήματα της ορθής και βέλτιστης διαχείρισής της. Οι φοιτητές με τη χρήση ειδικού λογισμικού και εξοπολισμού, “μπήκαν” σε ένα εκπαιδευτικό Metaverse στο οποίο τους παρουσιάστηκαν όλα τα μέσα και οι μεθοδολογίες για τη διαχείριση αυτού του περιστατικού. Το Pytheia όμως κατάφερε επιπλέον να φέρει σε επαφή τους φοιτητές και τους καθηγητές ιατρικής και με τη δυνατότητα των LLM. Έτσι παρουσίασε πώς τα Large Language Model μπορούν να παρέχουν έγκαιρη καθοδήγηση, ενημέρωση, βοήθεια, υποστήριξη και ερευνητική απόδειξη, για την ανάπτυξη ήπιων δεξιοτήτων (soft skills) των επαγγελματιών υγείας, με τελικό σκοπό την αποτελεσματική επικοινωνία, ενσυναίσθηση, διαχείριση χρόνου, συνεργατικότητα, ηγεσία, από πλευράς στελεχών υγείας. Η εκπαίδευση σε παρόμοιες καταστάσεις της καθημερινής ζωής στα νοσοκομεία, έχει πλέον αλλάξει! 

Πύθεια: Πως η Καινοτομία φτάνει άμεσα στην Ελληνική Εκπαίδευση και Αγωγή Υγείας

Ως το μοναδικό κέντρο ικανοτήτων στην Ελλάδα στην ΥΓΕΙΑ, το Pytheia, εισήγαγε γρήγορα καινοτόμες τεχνολογίες και τεχνητή νοημοσύνη σε όλο το φάσμα της υγειονομικής περίθαλψης, από ιατρικά ιδρύματα μέχρι πανεπιστήμια και φροντιστές για τη νόσο του Αλτσχάιμερ. Αυτή η επιτυχημένη συνεργασία δημόσιου και ιδιωτικού τομέα στοχεύει στην εφαρμογή αυτών των προηγμένων εφαρμογών σε όλα τα ελληνικά πανεπιστήμια και νοσοκομεία, δημόσια και ιδιωτικά.

Προσεχής εκδήλωση: Η νέα μέρα στην ιατρική εκπαίδευση

Στις 11 και 12 Νοεμβρίου, στο Μέγαρο Μουσικής,το Pytheia Competence Center και η Γ’ Πανεπιστημιακή Χειρουργική Κλινική, Ιατρική Σχολη ΕΚΠΑ, στα πλάισια του 33ου Πανελλήνιου Χειρουργικού Συνεδρίου, θα παρουσιάσουν από κοινού νέες ιατρικές εκπαιδευτικές μεθοδολογίες, σηματοδοτώντας μια νέα εποχή στην ιατρική εκπαίδευση-κατάρτιση και την ερευνητική και κλινική πράξη.

Για να μάθετε περισσότερα, στο www.pytheia.gr.

The post Καινοτόμο Εργαστήριο Ιατρικής Εκπαίδευσης από το Pytheia στην Γ’ Πανεπιστημιακή Χειρουργική Κλινική του ΑΤΤΙΚΟΝ και τον Κοσμήτορα της Σχολής Επιστημών Υγείας ΕΚΠΑ καθ. Ε.Πικουλή appeared first on Pytheia Competence Center.

Name

Email

Message

ΕΓΓΡΑΦΗ ΣΤΟ ΣΕΜΙΝΑΡΙΟ

Αγαπητοί συνεργάτες στον τομέα της Υγείας και της Ιατρικής Τεχνολογίας,

Λόγω των συνεχόμενων αλλαγών στο κανονιστικό και ρυθμιστικό πλαίσιο Ιατρικών Συσκευών καθώς και λόγω της επερχόμενης συμμετοχής πολλών επιχειρήσεων και ερευνητικών κέντρων ή πανεπιστημίων σε Ευρωπαϊκά και Eθνικά προγράμματα χρηματοδότησης, (Ερευνώ Καινοτομώ – HORIZON, EΣΠΑ), Θα θέλαμε να σας προσκαλέσουμε, στο Πολύτιμο για όλους:

#1 Δια ζώσης 4ωρο εκπαιδευτικό σεμινάριο για το Ρυθμιστικό Πλαίσιο των Ιατρικών Συσκευών (MDR & IVDR).

Το Pytheia ως το μοναδικό Κέντρο Ικανοτήτων στην Ελλάδα στον τομέα της Yγείας, σε συνεργασία με το εξειδικευμένο νομικό γραφείο Michalopoulou & Associates Lawgroup  και με τη σιγουριά του εκπαιδευτικού οργανισμού ΕΥΡΩΠΡΟΟΔΟΣ, αναλαμβάνει να οργανώσει το πολυτιμότερο επίσημο σεμινάριο, το οποίο αποδίδει τη γνώση η οποία απαιτείται, πριν από κάθε έρευνα ή ανάπτυξη Medical Devices και Software as Medical Devices.

Το Σεμινάριο θα πραγματοποιηθεί στις 29 Μαΐου 2023 και ώρες 17:00-21:00 Ακαδημίας 98-100, ΑΘΗΝΑ, στον εκπαιδευτικό οργανισμό ΕΥΡΩΠΡΟΟΔΟΣ. 

H ζωντανή συμμετοχή (Δια ζώσης Εκπαίδευση), θα επιτρέψει μεγαλύτερη αλληλεπίδραση μεταξύ των επαγγελματιών του κλάδου.

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε όλους τους οικονομικούς φορείς της αλυσίδας εφοδιασμού ιατροτεχνολογικών προϊόντων, από κατασκευαστές έως διανομείς, καθώς και στελέχη προϊόντων ιατρικής τεχνολογίας, ερευνητές, νεοφυείς επιχειρήσεις, φαρμακευτικές επιχειρήσεις, εταιρείες πληροφορικής που δραστηριοποιούνται στον τομέα των ιατρικών εφαρμογών, ανεξαρτήτως τμήματος και ειδικότητα.

Μαζί, θα καλύψουμε μια σειρά θεματικών ενοτήτων συμπεριλαμβανομένων:

• Εισαγωγικές πληροφορίες: βασικοί ορισμοί βάσει MDR/IVDR.
• MDR vs AI Act (Πράξη για την Τεχνητή Νοημοσύνη): Προκλήσεις & αντιθέσεις μεταξύ του MDR και της πρότασης νέου Κανονισμού για την Τεχνητή Νοημοσύνη.
• Μεταβατικές διατάξεις και ισχύς πιστοποιητικών.
• Η περίπτωση της Ελλάδας – Νομοθετικό πλαίσιο.
• Ιατροτεχνολογικά Προϊόντα Vs Φάρμακα.
• Medical Device as a Software: Ορισμοί, Χαρακτηριστικά και ταξινόμηση, διάθεση στην αγορά και αξιολόγηση της συμμόρφωσης των MDSW, επιμέρους ενότητες MDSW, αλλαγές στο λογισμικό.
• Medical Device as a Software: Κλινική Τεκμηρίωση και Κλινική Αξιολόγηση.
• Ζητήματα Κυβερνοασφάλειας και MDR/IVDR.
• Υποχρεώσεις οικονομικών φορέων βάσει MDR/IVDR και ρόλος του PRRC (πρόσωπο αρμόδιο για την κανονιστική συμμόρφωση).
• Ζητήματα Ασφάλειας συμπ. UDI, EUDAMED.
• Αρμοδιότητες και Ρόλος Κοινοποιημένων Οργανισμών.
• Πεδίο εφαρμογής, αντικείμενο MDR/IVDR → Κανονισμοί, σκοπός, βασικότερες αλλαγές, ταξινόμηση ιατροτεχνολογικών προϊόντων.
• Quiz Κατανόησης.
• Συμπεράσματα και πεδία προβληματισμού-Ερωτήσεις.Το μάθημα θα αγγίξει επίσης τις προκλήσεις και τις αντιθέσεις μεταξύ του MDR και του προτεινόμενου νέου κανονισμού για την τεχνητή νοημοσύνη, ακολουθούμενο από ένα κουίζ κατανόησης και συμπερασματικές παρατηρήσεις.

Σας ενθαρρύνουμε να  κάνετε Σήμερα την Προεγγραφή σας.

(Η Φόρμα Συμμετοχής στο σεμινάριο βρίσκεται στην αρχή αυτού του άρθρου).

Το τμήμα θα κλείσει στις 50 συμμετοχές.

Κόστος Συμμετοχής 150 ευρώ.

Θα αποδοθεί, ειδική βεβαίωση παρακολούθησης εξειδικευμένων σεμιναρίων.

Σας ευχαριστούμε και ελπίζουμε να σας δούμε εκεί.

Η Δράση συγχρηματοδοτείται από το ΕΠΑνΕΚ (Ευρωπαϊκό Ταμείο Περιφερειακής Ανάπτυξης της Ευρωπαϊκής Ένωσης και από εθνικούς πόρους) και υλοποιείται μέσω της Γενικής Γραμματείας Έρευνας και Καινοτομίας (ΓΓΕΚ).

The post Δια ζώσης εκπαιδευτικό σεμινάριο, για το Ρυθμιστικό Πλαίσιο των Ιατρικών Συσκευών (MDR & IVDR) appeared first on Pytheia Competence Center.

Εξατομικευμένη Υποστήριξη Φροντιστή:

Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για την ανάπτυξη εξατομικευμένων σχεδίων υποστήριξης για φροντιστές. Με βάση τις ατομικές τους ανάγκες και προκλήσεις. Για παράδειγμα, ένα chatbot με τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να κάνει ερωτήσεις στους φροντιστές σχετικά με την κατάστασή τους. Να παρέχει συστάσεις για πόρους, όπως ομάδες υποστήριξης ή φροντίδα ανάπαυλας, που είναι προσαρμοσμένες στις συγκεκριμένες ανάγκες τους.

Παράδειγμα:

Το Lotsa Helping Hands είναι μια πλατφόρμα λογισμικού που συνδέει τους φροντιστές με ένα δίκτυο εθελοντών που μπορούν να παρέχουν υποστήριξη, όπως παράδοση γευμάτων ή βοήθεια στη μεταφορά. Η πλατφόρμα χρησιμοποιεί αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης για να ταιριάξει τους φροντιστές με τους εθελοντές με βάση τις συγκεκριμένες ανάγκες και προτιμήσεις τους.

Έγκαιρη ανίχνευση και διάγνωση:

Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για την ανάπτυξη πιο ακριβών και αποτελεσματικών διαγνωστικών εργαλείων για τη νόσο του Αλτσχάιμερ. Επιτρέποντας την έγκαιρη ανίχνευση και παρέμβαση. Για παράδειγμα, οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσαν να αναλύσουν την απεικόνιση του εγκεφάλου και άλλους βιοδείκτες. Σκοπός, να εντοπίσουν μοτίβα που σχετίζονται με τη νόσο και να παρέχουν στους κλινικούς γιατρούς πιο ακριβείς διαγνώσεις και συστάσεις θεραπείας.

Η Altoida και η Cognetivity Neurosciences είναι εταιρείες, οι οποίες έχουν αναπτύξει ψηφιακά εργαλεία γνωστικής αξιολόγησης με τεχνητή νοημοσύνη για την έγκαιρη ανίχνευση της νόσου του Αλτσχάιμερ. Τα εργαλεία χρησιμοποιούν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να αναλύσουν τις κινήσεις ή τις απαντήσεις των ασθενών σε μια σειρά από τεστ που βασίζονται σε εργασίες ή εικόνες και να παρέχουν πιο ακριβή διάγνωση από τις παραδοσιακές γνωστικές αξιολογήσεις. Πολύτιμα εργαλεία στα χέρια των νευρολόγων.

Εικονική Παρακολούθηση και Βοήθεια:

Αισθητήρες με τεχνητή νοημοσύνη και άλλες συσκευές παρακολούθησης. Θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν για την παρακολούθηση της υγείας και της ευημερίας των ασθενών με νόσο του Αλτσχάιμερ, παρέχοντας ανατροφοδότηση σε πραγματικό χρόνο σε φροντιστές και παρόχους υγειονομικής περίθαλψης. Για παράδειγμα, οι αισθητήρες θα μπορούσαν να ανιχνεύσουν αλλαγές στα πρότυπα ύπνου, στα επίπεδα δραστηριότητας ή στη συμμόρφωση με τα φάρμακα και να ειδοποιήσουν τους φροντιστές ή τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης για πιθανά προβλήματα.

Παράδειγμα:

Η CarePredict είναι μια εταιρεία που έχει αναπτύξει μια φορητή συσκευή που παρακολουθεί τις καθημερινές δραστηριότητες ασθενών με νόσο Αλτσχάιμερ, όπως το φαγητό, ο ύπνος και η κίνηση. Η συσκευή χρησιμοποιεί αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης για να ανιχνεύσει αλλαγές στη συμπεριφορά που θα μπορούσαν να υποδεικνύουν ζητήματα υγείας ή ανησυχίες για την ασφάλεια και να ειδοποιεί τους φροντιστές ή τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης σε πραγματικό χρόνο.

Εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας:

Όπως συζητήσαμε νωρίτερα, η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων πληροφοριών ασθενών και την ανάπτυξη εξατομικευμένων σχεδίων θεραπείας για ασθενείς με νόσο του Αλτσχάιμερ. Προσαρμόζοντας τις θεραπείες στις συγκεκριμένες ανάγκες ενός ατόμου, μπορεί να είμαστε σε θέση να επιτύχουμε καλύτερα αποτελέσματα και να επιβραδύνουμε την εξέλιξη της νόσου πιο αποτελεσματικά.

Η Altoida είναι μια εταιρεία που έχει αναπτύξει ένα εργαλείο αξιολόγησης με τεχνητή νοημοσύνη που αναλύει την υγεία του εγκεφάλου των ασθενών χρησιμοποιώντας έναν συνδυασμό εικονικής πραγματικότητας, παρακολούθησης ματιών και μηχανικής μάθησης. Το εργαλείο μπορεί να εντοπίσει ανεπαίσθητες αλλαγές στη λειτουργία του εγκεφάλου που μπορεί να αποτελούν πρώιμους δείκτες της νόσου του Αλτσχάιμερ και να παρέχει εξατομικευμένες θεραπευτικές συστάσεις με βάση τις συγκεκριμένες ανάγκες του ασθενούς.

Αυτά είναι μόνο μερικά παραδείγματα των πολλών εταιρειών και οργανισμών που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να υποστηρίξουν ασθενείς με νόσο Αλτσχάιμερ και τους φροντιστές τους. Καθώς η τεχνολογία AI συνεχίζει να εξελίσσεται, μπορούμε να περιμένουμε να δούμε ακόμη πιο καινοτόμες λύσεις που βελτιώνουν την ποιότητα της περίθαλψης και την ποιότητα ζωής για όσους πλήττονται από αυτήν την καταστροφική κατάσταση.

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο φροντίζουμε τους ασθενείς με νόσο Αλτσχάιμερ και υποστηρίζουμε τους φροντιστές τους. Αξιοποιώντας τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης, μπορεί να είμαστε σε θέση να βελτιώσουμε την έγκαιρη ανίχνευση και διάγνωση, να παρέχουμε εξατομικευμένη φροντίδα και να βελτιώσουμε την ποιότητα ζωής τόσο για τους ασθενείς όσο και για τους φροντιστές.

The post Ας μιλήσουμε για το τι μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να προσφέρει αύριο και όχι σε 10 χρόνια, στους ALZHEIMERS. appeared first on Pytheia Competence Center.

Περίληψη έρευνας “Neurodegenerative disease among male elite football (soccer) players in Sweden”, έρευνα κοόρτης:

Ιστορικό
Οι παίκτες ποδοσφαίρου, ενδέχεται να διατρέχουν αυξημένο κίνδυνο νευροεκφυλιστικής νόσου, κάτι που έχει οδηγήσει σε ερωτήματα σχετικά με την ασφάλεια του αθλήματος και τα πρόσφατα μέτρα που εισήγαγαν οι ποδοσφαιρικές ομοσπονδίες για τη μείωση των κεφαλιών με τη μπάλα. Στόχος ήταν να αξιολογηθεί ο κίνδυνος νευροεκφυλιστικής νόσου μεταξύ των ανδρών ποδοσφαιριστών στην κορυφαία κατηγορία της Σουηδίας Allsvenskan. Σε σύγκριση με τους αντίστοιχους ελέγχους.

Μέθοδοι
Σε αυτήν τη μελέτη κοόρτης, εντοπίστηκαν άνδρες ποδοσφαιριστές (ερασιτέχνες και επαγγελματίες) που είχαν παίξει τουλάχιστον ένα παιχνίδι στο Allsvenskan από την 1η Αυγούστου 1924 έως τις 31 Δεκεμβρίου 2019 και εξαιρέθηκαν παίκτες των οποίων ο προσωπικός αριθμός ταυτότητας δεν ήταν δυνατό να ανακτηθεί ή να αναγνωριστεί το Μητρώο Συνολικού Πληθυσμού. Και όσοι δεν γεννήθηκαν στη Σουηδία και που είχαν μεταναστεύσει στη χώρα μετά την ηλικία των 15 ετών.

Οι ποδοσφαιριστές αντιστοιχίστηκαν με έως και δέκα ελέγχους από τον γενικό πληθυσμό ανάλογα με το φύλο, την ηλικία και την περιοχή διαμονής. Χρησιμοποιήθηκαν μητρώα σε εθνικό επίπεδο για να συγκριθεί ο κίνδυνος νευροεκφυλιστικής νόσου (διαγνώσεις που καταγράφονται στα πιστοποιητικά θανάτου, κατά τη διάρκεια εισαγωγών στο νοσοκομείο και επισκέψεις σε εξωτερικούς ασθενείς ή χρήση συνταγογραφούμενων φαρμάκων για την άνοια) μεταξύ των ποδοσφαιριστών, με τους ελέγχους.

Αξιολογήθηκε επίσης κάθε τύπος νευροεκφυλιστικής νόσου (νόσος Alzheimer και άλλες άνοιες, νόσος των κινητικών νευρώνων και νόσος Parkinson) ξεχωριστά και συγκρίθηκε ο κίνδυνος νευροεκφυλιστικής νόσου μεταξύ των (10) παικτών γηπέδου έναντι των τερματοφυλάκων.

Ευρήματα

Από 7.386 ποδοσφαιριστές που είχαν παίξει τουλάχιστον ένα παιχνίδι στην κορυφαία κατηγορία της Σουηδίας μεταξύ 1ης Αυγούστου 1924 και 31 Δεκεμβρίου 2019, 182 παίκτες αποκλείστηκαν για μη ανακτήσιμο προσωπικό αριθμό ταυτότητας και 417 αποκλείστηκαν λόγω μη ταυτοποίησης του αριθμού τους στο Μητρώο Συνολικού Πληθυσμού. generic adderall vs name brand price

Μετά από περαιτέρω αποκλεισμό 780 παικτών και 11 627 ελέγχων που γεννήθηκαν εκτός Σουηδίας και είχαν μεταναστεύσει στη χώρα μετά από ηλικία 15 ετών, 6007 ποδοσφαιριστές (510 τερματοφύλακες) συμπεριλήφθηκαν στον πληθυσμό της μελέτης μαζί με 56 168 ταιριαστούς ελέγχους. Κατά τη διάρκεια της παρακολούθησης έως τις 31 Δεκεμβρίου 2020, 537 (8,9%) από 6007 ποδοσφαιριστές και 3485 (6,2%) από 56 168 διαγνώστηκαν με νευροεκφυλιστική νόσο.

Ο κίνδυνος νευροεκφυλιστικής νόσου ήταν υψηλότερος από τους ελέγχους, μεταξύ των ποδοσφαιριστών (αναλογία κινδύνου [HR] 1·46 [95% CI 1·33–1·60]). Η νόσος του Αλτσχάιμερ και άλλες άνοιες ήταν πιο συχνές μεταξύ των ποδοσφαιριστών από τους ελέγχους (HR 1·62 [95% CI 1·47–1·78]), σημαντικές διαφορές στην ομάδα δεν παρατηρήθηκαν για τη νόσο των κινητικών νευρώνων (HR 1·27 [0· 73–2,22]), και η νόσος του Πάρκινσον ήταν λιγότερο συχνή μεταξύ των ποδοσφαιριστών (HR 0,68 [0,52–0,89]).

Ο κίνδυνος νευροεκφυλιστικής νόσου ήταν υψηλότερος για τους παίκτες εκτός γηπέδου από τους ελέγχους (HR 1·50 [95% CI 1·36–1,65]) αλλά όχι για τους τερματοφύλακες έναντι των ελέγχων (HR 1·07 [0·78–1·47] ), και οι παίκτες εντός γηπέδου είχαν υψηλότερο κίνδυνο νευροεκφυλιστικής νόσου από τους τερματοφύλακες (HR 1·43 [1·03–1,99]). Η θνησιμότητα από όλες τις αιτίες ήταν ελαφρώς χαμηλότερη μεταξύ των ποδοσφαιριστών από τους ελέγχους (HR 0,95 [95% CI 0,91–0,99]).

Έχουν εκφραστεί ανησυχίες σχετικά με έναν δυνητικά αυξημένο κίνδυνο νευροεκφυλιστικής νόσου που σχετίζεται με το παιχνίδι ποδοσφαίρου.

Οι ανησυχίες βασίζονται σε στοιχεία που συνδέουν τραυματικές βλάβες του εγκεφάλου, συμπεριλαμβανομένων τόσο των διάσεισης όσο και των επαναλαμβανόμενων υποδιάσειστων τραυματισμών χωρίς συμπτώματα, με αυξημένο κίνδυνο νευροεκφυλιστικής νόσου, πιθανώς μέσω μιας συγκεκριμένης νευροεκφυλιστικής παθολογίας γνωστής ως χρόνια τραυματική εγκεφαλοπάθεια.2, 3, 4, 5

Οι συμπτωματικές εγκεφαλικές κακώσεις είναι σπάνιες στο ποδόσφαιρο (<0·1 γεγονότα ανά 1000 ώρες παίκτη στις περισσότερες μελέτες),6 ενώ η ανακατεύθυνση της μπάλας με το κεφάλι αποτελεί αναπόσπαστο μέρος του παιχνιδιού. Το τραύμα που προκλήθηκε από την επανειλημμένη κεφαλιά ενός ποδοσφαίρου έχει προταθεί ότι προκαλεί νευροεκφυλισμό, αν και τα στοιχεία για μια τέτοια σύνδεση είναι ασυνεπή, ελλιπή και αμφιλεγόμενα.6, 7, 8

όλη η έρευνα ΕΔΩ.

The post Υπάρχει αρνητική σχέση ποδοσφαίρου με Alzheimer; Ανησυχητικά αποτελέσματα Έρευνας του Lancet Public Health. Μάρτιος 16, 2023 appeared first on Pytheia Competence Center.