O projekcie

Prasa o nas: We Wrocławiu powstanie Regionalne Centrum Medycyny Cyfrowej (www.wroclaw.pl)

Celem projektu jest utworzenie Regionalnego Centrum Medycyny Cyfrowej (RCMC) przy Uniwersyteckim Centrum Wsparcia Badań Klinicznych (UCWBK) w ramach Uniwersytetu Medycznego we Wrocławiu (UMW). Będzie to pierwszy krok w kierunku szerokiego zaimplementowania medycyny cyfrowej w strukturach wnioskodawcy. Pomimo szerokiego spektrum zainteresowań badawczych UCWBK przy UMW, w pierwszym kroku planujemy zaproponować działania do dwóch ważnych obszarów klinicznych. Wybrane obszary charakteryzuje znaczna różnorodność w zakresie ilości i rodzaju generowanych danych, ponieważ chcemy, aby docelowy zakres zainteresowań CMC nie był ograniczony do którejkolwiek z dziedzin medycyny.

W naszym projekcie planujemy wykazać korzyści z wdrożenia medycyny cyfrowej w obszarze:

• (I)chorób rzadkich (które dotyczą mniejszych populacji pacjentów) oraz
• (II) chorób sercowo naczyniowych (szczególnie wśród pacjentów z niewydolnością serca (NS), gdzie dysponujemy dużą populacją chorych, których źródłem mogą być zarówno ośrodki wrocławskie jak i ośrodki z całego regionu). Zakładamy, że zakres danych generowanych podczas diagnozy i leczenia pacjenta z NS może być węższy niż zakres danych gromadzonych podczas diagnozy i leczenia chorób rzadkich. Zakładamy, że te dwa, skrajnie różne modele zapewnią elastyczność względem kolejnych dziedzin medycyny i pozwolą zastosować zaimplementowane rozwiązania w każdym innym obszarze.
• Gromadzenie danych obejmie źródła takie jak: system informatyczny UCWBK,
• system szpitalny z współpracującego z UMW Uniwersyteckiego Szpitala Klinicznego (USK), 
• system informatyczny Biobanku UMW oraz inne źródła (np. regionalne sieci współpracy naukowej w obszarze kardiologii, krajowe sieci chorób rzadkich, w tym wrodzonych chorób metabolicznych i cukrzycy typu I czy też dane źródłowe z aparatury medycznej wykorzystywanej w USK i/lub UCWBK).

Obecnie, w chorobach rzadkich obszarami problematycznymi są m.in. trudności diagnostyczne oraz brak koordynacji działań medycznych z uwzględnieniem niskiej częstości występowania poszczególnych chorób rzadkich w populacji oraz dużej ilości danych genotypowo-klinicznych obejmujących specyfikę chorób rzadkich.

Stąd w tym obszarze planujemy zidentyfikować obszary diagnostyczne, które można udoskonalić (pod kątem skrócenia i zoptymalizowania ścieżki diagnostycznej i redukcji błędów popełnianych w tym procesie) poprzez zastosowanie innowacyjnych narzędzi analitycznych konsolidujących różnorodne dane biologiczne, kliniczne i środowiskowe oraz algorytmy, które wskażą ważne korelacje (np. genomowo-środowiskowe, diagnostyczno-społeczne czy diagnostyczno-ekonomiczne), celem realnego usprawnienia procesu diagnostycznego, co wpłynie na ustalenie właściwej terapii i poprawę jakości życia pacjentów.

We współczesnej kardiologii (dziedzinie która dotyczy coraz większych populacji) wyzwaniem będzie efektywne i jak najbardziej precyzyjne personalizowanie terapii, oparte o wyłanianie podgrup pacjentów o podobnym profilu klinicznym oraz o predykcję w zakresie hospitalizacji i zgonów, co umożliwi identyfikację chorych wymagających najpilniejszych interwencji.

Stąd też w obszarze kardiologicznym planujemy testować i implementować algorytmy grupujące, predykcyjne i klasyfikujące. Oba modele będą wspierane przez obszar patomorfologii, radiologii oraz biobankowania w standardzie omics grade (w tym sekwencjonowania/analiz omicznych) zarówno jako narzędzi, które będą również generatorami danych i informacji dla RCMC jak i jako obszarów, które też można udoskonalić (np. przyspieszając analizę danych obrazowych). Tu planujemy implementować algorytmy dedykowane pracy z danymi obrazowymi oraz algorytmy wyszukujące błędy, braki czy duplikacje w danych. Zakładamy, że każdy z algorytmów będzie miał zarówno wartość naukową, jak i praktyczną, mogąc w sposób rzeczywisty poprawić realizację zadań klinicznych (efekty naukowe, medyczne, ekonomiczne i społeczne). Jesteśmy przekonani, że tak zaplanowane kroki pozwolą na rozszerzenie zakresu implementacji medycyny cyfrowej w kolejnych latach istnienia RCMC.