Spojujeme pacienty s výzkumem a onkologická pracoviště mezi sebou.
Cílem bylo vytvořit systém použitelný na více pracovištích, který propojí pacienty, lékaře a výzkumníky a zajistí, aby žádný pacient neunikl možnosti zařazení do vhodné studie. Trial Matcher má dvě rozhraní, každé pro jinou skupinu uživatelů.
Pro ošetřujícího lékaře Systém je napojen na simulaci NIS a pracuje přímo v toku práce lékaře. Při psaní lékařské zprávy se pacient automaticky screeninguje proti všem studiím v databázi. Ta zahrnuje studie z FNMH, MÚO a clinicaltrials.gov a lze ji dále rozšiřovat. Lékař nemusí studie sám vyhledávat ani znát jejich kritéria. Pokud systém najde potenciální shodu, ale chybí údaje pro potvrzení, aktivně se doptá, nebo navrhne vyšetření, která je třeba doplnit. Lékař tak dostane nejen informaci, že pacient může být vhodný, ale i konkrétní krok, co udělat dál.
Pro výzkumníky Po nahrání dokumentace studie Trial Matcher sám vytáhne kritéria eligibility, která lze upravit či doplnit. Výzkumník pak sleduje dění ve studii v přehledném rozhraní: prochází a filtruje pacienty a u každého tvrzení rozklikne citaci vedoucí přímo ke zdrojovému textu, takže může rozhodnutí systému ověřit. Výsledky lze exportovat do tabulky.
Bonus: TrialGPT TrialGPT umožňuje základní datovou analýzu přirozeným jazykem. Uživatel se ptá například na graf distribuce hodnot nebo na počet pacientů vyloučených konkrétním pravidlem, bez nutnosti psát dotazy ručně. Všechna data jsou uložena na FHIR serveru InterSystems, nad kterými lze vytvářet strukturované dotazy a rychle analyzovat velké množství pacientů.
Další rozvoj Systém je navržen tak, aby šel nasadit do NISu FNMH i mimo něj. Rádi bychom spolupracovali s dalšími onkologickými klinikami, abychom pomohli dělat správný match mezi pacientem a studií napříč pracovišti.
Technikalie: Nasazeno na azure, resource group v tenantu VZP: https://portal.azure.com/#@vzpcrrakaton.onmicrosoft.com/resource/subscriptions/83ae1511-eee9-469a-8c48-b9a9069b92e4/resourceGroups/rg-team72/overview
Snadná výměna LLM modelu za lokální.
- Měli už předtím
- Jen naši lásku a zkušenosti z mnoha komerčních projektů napříč obory, které používaly velmi podobné technologie.
- Využití AI
- - Extrakce strukturovaných dat z lékařských zpráv do formátu FHIR
- Automatické vytažení eligibility kritérií z dokumentace studie
- Generování dotazů nad strukturovanými daty
- Citace ke každému tvrzení s odkazem na konkrétní místo ve zdrojovém textu, takže je každé rozhodnutí ověřitelné
- TrialGPT: analýza dat v přirozeném jazyce (grafy distribucí, počty pacientů vyloučených konkrétním pravidlem)
- Vývoj během Rakathonu: Claude Code - Dopad
- Trial Matcher zjednodušuje práci lékařům i výzkumníkům při zařazování pacientů do klinických studií. Po integraci do NIS screeninguje pacienta proti všem dostupným studiím už při psaní lékařské zprávy, takže žádný vhodný kandidát neunikne jen proto, že na studii nikdo nepomyslel.
Chybí-li informace, systém se doptá nebo navrhne potřebná vyšetření. Šetří čas lékařů, zrychluje nábor a zvyšuje šanci, že pacient dostane léčbu, která mu může pomoci. Rádi bychom projekt rozšířili i na další (onkologické) kliniky, aby vznikl skutečně sdílený match mezi pacienty a studiemi napříč pracovišti. - Komu pomůže
- Lékaři a sestry, Výzkum
- Technologie InterSystems
- Ano — Vsechna data jsou ulozena ve FHIR serveru, tato strukturalizace umožnuje rychlé queries nad daty, tedy i analýza probíha za zlomek času.
- Tým
- M&A — Martin Mazáč, Alice Diakonu
- Výzva
- AI Trial Matching · Praha