Dostosuj preferencje dotyczące zgody

Używamy plików cookie, aby pomóc użytkownikom w sprawnej nawigacji i wykonywaniu określonych funkcji. Szczegółowe informacje na temat wszystkich plików cookie odpowiadających poszczególnym kategoriom zgody znajdują się poniżej.

Pliki cookie sklasyfikowane jako „niezbędne” są przechowywane w przeglądarce użytkownika, ponieważ są niezbędne do włączenia podstawowych funkcji witryny.... 

Zawsze aktywne

Niezbędne pliki cookie mają kluczowe znaczenie dla podstawowych funkcji witryny i witryna nie będzie działać w zamierzony sposób bez nich.Te pliki cookie nie przechowują żadnych danych umożliwiających identyfikację osoby.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Funkcjonalne pliki cookie pomagają wykonywać pewne funkcje, takie jak udostępnianie zawartości witryny na platformach mediów społecznościowych, zbieranie informacji zwrotnych i inne funkcje stron trzecich.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Analityczne pliki cookie służą do zrozumienia, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z witryną. Te pliki cookie pomagają dostarczać informacje o metrykach liczby odwiedzających, współczynniku odrzuceń, źródle ruchu itp.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Wydajnościowe pliki cookie służą do zrozumienia i analizy kluczowych wskaźników wydajności witryny, co pomaga zapewnić lepsze wrażenia użytkownika dla odwiedzających.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Reklamowe pliki cookie służą do dostarczania użytkownikom spersonalizowanych reklam w oparciu o strony, które odwiedzili wcześniej, oraz do analizowania skuteczności kampanii reklamowej.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Trudnego zadania, polegającego na opracowaniu rozwiązania analitycznego do automatyzacji procesu przetwarzania notatek lekarskich, podjęli się uczestnicy SAS Data Science Hackathon 2021.

Analityka może znaleźć zastosowanie niemal w każdym obszarze ochrony zdrowia. Zapewnia możliwość wyłapywania wzorców w przebiegach różnych schorzeń oraz mierzenia efektów zastosowanych terapii. Pozwala także analizować wpływ innych czynników związanych np. ze stylem życia danej osoby na skuteczność leczenia. Wykorzystanie tych możliwości ma kluczowe znaczenie dla rozwoju nowoczesnej medycyny spersonalizowanej, znajdującej szerokie zastosowanie między innymi w obszarze onkologii.

 

Jednym z wyzwań związanych z digitalizacją danych medycznych jest opracowanie mechanizmów, które zapewnią lekarzom szybszy i łatwiejszy dostęp do informacji, a w efekcie ułatwią ich codzienną pracę. Często najistotniejsze dane ukryte są w notatkach lekarskich, które nie są ustrukturyzowane w systemach informatycznych. Dlatego ważne jest usprawnienie tego procesu.

 

Celem drugiej edycji SAS Data Science Hackathon było stworzenie innowacyjnego projektu analitycznego z wykorzystaniem dowolnych technik machine learning, deep learning oraz text analytics, który mógłby pomóc Narodowemu Instytutowi Onkologii w automatyzacji procesu przetwarzania notatek lekarskich. Turniej został poprzedzony całodniowym szkoleniem online, podczas którego studenci mogli zapoznać się z najnowszymi narzędziami analitycznymi, dostępnymi bezpłatnie w ramach platformy SAS Viya for Learners. Ostatecznie do udziału w konkursie zakwalifikowało się 68 uczestników, którzy stworzyli 24 drużyny. Wirtualna forma wydarzenia umożliwiła udział w hackathonie studentom z całej Polski. Uczestnicy reprezentowali 18 uczelni wyższych z Warszawy, Gdańska, Wrocławia, Łodzi, Poznania, Gliwic, Krakowa i Białegostoku.

 

Praca ze studentami daje możliwość poznania innego, często nowatorskiego podejścia do wyzwania biznesowego. Ich zaangażowanie może pomóc rozwiązać realne problemy, z którymi mierzą się organizacje, w tym przypadku Narodowy Instytut Onkologii. Uczestnicy SAS Data Science Hackathon mieli okazję pracować nad rozwiązaniem realnego problememu biznesowego z wykorzystaniem prawdziwych danych. Jako wsparcie otrzymali dostęp do najnowocześniejszych narzędzi analitycznych i wiedzy eksperckiej specjalistów SAS. Ta współpraca przyniosła bardzo dobre wyniki – mówi Michał Pieprzny, Country Leader SAS Polska i jednocześnie przewodniczący Jury.

 

W gronie Jury, które oceniało projekty znaleźli się: prof. Joanna Didkowska z Narodowego Instytutu Onkologii im. Marii Skłodowskiej-Curie, prof. Katarzyna Kolasa z Akademii Leona Koźmińskiego, Agnieszka Biernacka i Ewa Derwinis z firmy AstraZeneca Pharma oraz Mariusz Dzieciątko z SAS Polska.

 

W dziedzinie data science umiejętność dzielenia się wiedzą jest równie ważna, jak kompetencje techniczne. Oprócz podejścia do rozwiązania zadania i poprawności wyników, ocenialiśmy formę prezentacji. Uczestnicy bardzo pozytywnie nas zaskoczyli również w tym zakresie, demonstrując prawdziwego ducha pracy zespołowej i dobrze przygotowane prezentacje rozwiązań – dodaje Michał Pieprzny.

 

Najleprzy projekt automatyzacji procesu pretwarzania notatek lekarskich opracowała i zaprezentowała drużyna z Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie w składzie: Maciej Kasprzyk, Hubert Rydz oraz Krzysztof Uszko.

 

Od samego początku każdy z nas miał swoje zadanie i swoją część do wykonania. Prace podzieliśmy na kilka faz: eksplorację i poznanie możliwości narzędzi, wyodrębnienie danych do analizy, opracowanie algorytmów, łączenie fragmentów kodu i opracowywanie wyników które doprowadziły nas do końcowych rezultatów. Nauczyliśmy się wykorzystywać nowo poznane środowisko, a także dobrze współpracować i rozdzielać między sobą zadania. Głównym przesłaniem, które na pewno zapamiętamy były słowa Jury: poznanie danych jest kluczem do ich analizy – podsumowują swój udział w turnieju członkowie zwycięskiego zespołu.

 

Drugie miejsce zajęła drużyna „Górnicy Carla Friedricha” w składzie: Robert Benke z Uniwersytetu Wrocławskiego oraz Łukasz Łaszczuk i Patryk Wielopolski z Politechniki Wrocławskiej. Na podium znaleźli się również reprezentanci Politechniki Łódzkiej: Jędrzej Hasiura, Wojciech Mosieński i Stanisław Zakrzewski.

 

Zwycięska Drużyna otrzymała nagrodę główną wysokości 6000 zł. Zespoły, które zajęły 2. i 3. miejsce dostały odpowiednio 3000 i 1500 zł.

 

Partnerem głównym SAS Data Science Hackathon był Narodowy Instytut Onkologii im. Marii Skłodowskiej-Curie – Państwowy Instytut Badawczy. Partnerami były również Akademia Leona Koźmińskiego i firma AstraZeneca Pharma. Patronat nad wydarzeniem objął Parlament Studentów Rzeczpospolitej Polskiej.

 

https://itreseller.pl/itrnewhttps-itreseller-com-pl-it-reseller-tv-2/