Q112372094
Dotaz
Zobrazit nápovědu
Gerstnerova laboratoř pro inteligentní rozhodování a řízení (GL) je od roku 1996 odborným výzkumným pracovištěm katedry kybernetiky na elektrotechnické fakultě ČVUT. Výzkum zde pokrývá oblasti, mezi které patří distribuovaná umělá inteligence, multiagentní systémy, strojové učení, diagnostika systémů, datové sklady a data mining, systémy pro podporu rozhodování, evoluční programování, či inteligentní robotika. Jako taková se účastnila mnoha evropských a národních výzkumných projektů nejrůznějších typů. Mezi aktuálně řešené projekty v GL patří K4CARE (Knowledge-Based HomeCare eServices for an Ageing Europe). Je typu STREP šestého rámcového programu EU – IST (technologie informační společnosti) a je řešen třinácti partnerskými evropskými institucemi v letech 2006 – 2009. Cílem projektu je zlepšit schopnosti nové evropské společnosti odpovědět na potřeby zvětšující se populace seniorů vyžadující personalizovanou pomoc v podobě domácí péče. Za tímto účelem je vyvíjen nový model pomoci pacientům v domácí péči (model K4CARE) a telematická a znalostní platforma (platforma K4CARE) implementující model K4CARE. Platforma K4CARE bude pilotně testována v pěti členských (starších i novějších) státech EU. Výsledky projektu by měly podpořit standardizační proces v oblasti služeb domácí péče podporovaných moderními technologiemi. Na projektu v ČR také participuje Všeobecná fakultní nemocnice v Praze prostřednictvím svých specialistů v oboru interny a geriatrie. Po odborné stránce se dosud GL v projektu podílí na definici K4CARE modelu, na vývoji doménových ontologií a především na návrhu vhodných elektronických zdravotních záznamů (EHR) domácí péče respektujících existující mezinárodní a evropské standardy a na vývoji platformy K4CARE jako multiagentního systému (MAS). Budou návženi a implementováni inteligentní agenti, kteří povolují přístup uživatelů k EHR, editují, adaptují a konsolidují ontologie, či uplatňují tzv. formální intervenční plány (FIP). Kombinací těchto inteligentních agentů vznikne multiagentní systém, který poskytuje elektronické služby poskytovatelům péče, pacientům a občanům (např. plánování of dlouhotrvající klinické léčby, inteligent podpora rozhodování, či inteligentní distribuce dat mezi uživatele). Umožní také bezpečné doručení služeb přes Internet a na mobilní telefony takřka kdykoli a kdekoli. V dosavadních měsících řešení projektu byly zkoumány možnosti využití stávajících standardů pro uložení a výměnu elektronických zdravotních záznamů domácí péče. Jednak je to norma HL7 (Health Level Seven), především část CDA (Clinical Document Architecture) uplatňovaná ponejvíce v USA, dále pak existující evropský standard CEN 13606 (Electronic Healthcare Record Communication), či méně rozšířený standard openEHR. Na základě modelu K4CARE bude potřeba definovat společné rozhraní různých zapojených informatických systémů. Při výběru platformy pro implementaci sdíleného úložiště dat jsme se zde přiklonili k využití relačního databázového serveru PostgreSQL, který je typu open source, podporuje transakční zpracování a implementuje bohatou množinu příkazů standardního jazyka SQL (Structured Query Language). Přístup k datům bude zabezpečen standardní technologií SSL (Secure Socket Layer).
Gerstnerova laboratoř pro inteligentní rozhodování a řízení (GL) je od roku 1996 odborným výzkumným pracovištěm katedry kybernetiky na elektrotechnické fakultě ČVUT. Výzkum zde pokrývá oblasti, mezi které patří distribuovaná umělá inteligence, multiagentní systémy, strojové učení, diagnostika systémů, datové sklady a data mining, systémy pro podporu rozhodování, evoluční programování, či inteligentní robotika. Jako taková se účastnila mnoha evropských a národních výzkumných projektů nejrůznějších typů. Mezi aktuálně řešené v GL patří projekt Znalostní podpora diagnostiky a predikce v kardiologii řešený společně s 1. Lékařskou fakultou a firmou Mac Tech City sro. v letech 2005 – 2009 a je zařazen v programovém projektu Informační společnost Akademie věd ČR. V projektu bude navržen a vyvinut znalostní systém založený na multiagentním přístupu a využívající soubor teoreticky propracovaných metod a algoritmů pro podporu diagnostiky a predikce v kardiologii. Implementovaný systém umožní analyzovat data ze systémů mnohasvodových záznamů povrchového EKG, řešit inverzní úlohu, integrovat výsledky dalších metod a na jejich základě navrhovat diagnózu. Bude vytvořena databáze interpretovaných dat. Dosud byla navržena konsolidovaná databáze dat lékařských vyšetření s cílem vytvořit sdílené úložiště dat umožňující následné provádění různých vědeckých experimentů v rámci projektu. Analýza požadavků na databázi zahrnovala studium existujících formátů dat a navržení vhodných způsobů pro transformaci jednotlivých datových modelů na společnou platformu. Logický návrh databáze byl proveden nezávisle na konkrétním dodavateli databáze tak, aby možné požadavky na různá cílová prostředí nezpůsobily konflikt. Databázové schema podporuje ukládání základních dat o pacientech, jejich diagnózách, o použitých lécích a hlavně o jednotlivých provedených měřeních. Kvůli počátečním požadavkům, je podporována jak binární, tak strukturovaná reprezentace dat. Relační jádro databáze obsahuje tabulky, které jsou relačně rozšířeny o konkrétní typy prováděných měření a potřebné pomocné tabulky a číselníky. Datový model je rozšiřitelný a může vyhovět i budoucím potřebám na ukládání dat jiné povahy. Byly vytvořeny skripty v jazyce SQL pro specifická řešení včetně Oracle 9i a Microsoft SQL Server 2000. První uživatelé databáze v Fyziologickém ústavu 1.LFUK se rozhodli implementovat řešení s využitím databáze typu Oracle a provedli základní experimenty pro přizpůsobení vkládání jejich specifických dat do nově navrženého formátu. Softwarový systém je řešen jako otevřený a modulární, s podporou vkládání nových metod pro jednotlivé fáze zpracování a vyhodnocování EKG signálu a dalších dat o pacientech. Veškerá získaná data budou ukládána do databáze tak, aby kdykoliv v budoucnosti bylo možné provést jejich opakované vyhodnocení pomocí dalších vyvinutých metod.
