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 n é p e s s é g e g y e s k a te g ó riá i (x 1 0 0 0 ) 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 9 0 0 0 8 0 0 0 7 0 0 0 6 0 0 0 5 0 0 0 4 0 0 0 3 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 A m a g y a ro rs z á g i n é p e s s é g v á lto z á s á n a k v á rh a tó tre n d je i kritikus orvoshiány átvállalt feladatok 2 0 0 0 2 0 0 5 2 0 1 0 2 0 1 5 2 0 2 0 2 0 2 5 2 0 3 0 2 0 3 5 2 0 4 0 2 0 4 5 2 0 5 0 Év P o p u la tio n 2 0-6 4 y 6 5 + y 5 0 % 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 GE COST ENIAC Aizu Meditech Intelligens egészségügyi rendszerek SOTE Non-invaziv bioelektromos képalkotó modalitások (TÁMOP 4.2.2.) Innomed VIRT Életmód tanácsadás Távmonitorozás Kardiológiai alkalmazások Neurológiai alkalmazások RSzT SzTE SK BCI Mednet CDN PL S
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. Other 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. Ezzati M, Vander Hoorn S, Lawes CM, Leach R, James WP, Lopez AD, Rodgers A, Murray CJ. PLoS Med. 2005 May;2(5):e133. CU 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 Mérésértelmezés epicardiális szinten Méréstechnikai kutatás 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 z ( P, r ) m dv s QRS V s QRST integrál vs repolarizáció heterogenitás QRST ( P, t ) dt k z ( P, r ) ( r ) dv V s s QRST ( r, t ) ( r ) m mr dt QRS vs QRST integrálok kapcsolata KL ( QRST ) T KL ( QRS ) b e a 1,1 a 1, 2 a 1,12 T a 2,1 a 2, 2 a 2,12 a 12,1 a 12, 2 a 12,12 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 50 NDI(intQRST) [%] 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 csatorna >3 SD SICAL átmetszések (részlet) billentés Idő (msec) A 128-csatornás EEG mérés az Állami Egészségügyi Központban készült. Jobb-ujj billentéskor aktív régiók: F:frontális, M:motoros, PM:premotors, P:parietális O: occipitális Frekvencia színkód: kék: 15-25 Hz zöld: 25-45 Hz piros: >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