See veebileht kasutab küpsiseid kasutaja sessiooni andmete hoidmiseks. Veebilehe kasutamisega nõustute ETISe kasutustingimustega. Loe rohkem
Olen nõus
"Personaalse uurimistoetuse rühmagrant (PRG)" projekt PRG1095
PRG1095 "Algoritmid ja tehisintellekt digitaalsete terviseandmete analüüsis (1.01.2021−31.12.2021)", Jaak Vilo, Tartu Ülikool, Loodus- ja täppisteaduste valdkond, arvutiteaduse instituut.
PRG1095
Algoritmid ja tehisintellekt digitaalsete terviseandmete analüüsis
Algorithmic and Artificial Intelligence Approaches for Digital Health
1.01.2021
31.12.2021
Teadus- ja arendusprojekt
Personaalse uurimistoetuse rühmagrant (PRG)
ETIS klassifikaatorAlamvaldkondCERCS klassifikaatorFrascati Manual’i klassifikaatorProtsent
4. Loodusteadused ja tehnika4.6. ArvutiteadusedP176 Tehisintellekt 1.2 Arvutiteadus ja informaatika90,0
3. Terviseuuringud3.11. Terviseuuringutega seotud uuringud, näiteks biokeemia, geneetika, mikrobioloogia, biotehnoloogia, molekulaarbioloogia, rakubioloogia, biofüüsika ja bioinformaatikaB110 Bioinformaatika, meditsiiniinformaatika, biomatemaatika, biomeetrika 3.1 Biomeditsiin10,0
PerioodSumma
01.01.2021−31.12.2021257 125,00 EUR
257 125,00 EUR

Digitaalsed terviseandmed võimaldavad analüüsida inimeste (patsientide) haiguste kujunemislugu. Eesti on esirinnas paljude erinevate tsentraalsete terviseandmete poolest kuid samal ajal ei panusta me veel kuigi palju nende analüüsi. Kasutades meie kogemust bioinformaatika, personaalmeditsiini rakenduste ja terviseandmete alal, viime läbi uurimistöö, mille keskmes on digitaalsete terviseandmete väärindamine. See eeldab esmalt andmete standardimist rahvusvaheliselt võrreldavale kujule (OHDSI/OMOP ühine andmemudel). Teiseks loome nende andmete baasil haiguste trajektooride defineerimiseks ja masinõppe ning tehisintellekti põhised andmeanalüüsi mudelid. Kolmandaks loome keerukamate ja mitte-intuitiivsete andmeanalüüside kõrvale meetodid ja tööriistad millega paremini mõista nende ennustuste põhjendusi. Neljandaks, oleme kahjuks praegu sügavaimas koroonaviiruse COVID-19 haiguse leviku kriisis. Oleme juurutanud koroonauuringu päeviku koroona.ut.ee lehele ja viime lõpuni need uuringud.
Digital Health data opens opportunities for applying algorithmic and artificial intelligence techniques for the analyses of those rich and complex data. Estonia is at the forefront in collecting health data in electronic centralised databases. We propose to study those data and develop methods for better fundamental approaches how to analyse such complex data. First, we will convert data into OHDSI/OMOP formats and define improtant high-level concepts. Secondly, we develop patient group level comparison approaches for disease trajectories. Thordly, we will develop methods and tools to improve the interpretability of the complex multidimensional health data. Last but not least, we will continue with collection, analysis and international collaboration with coronavirus SARS-CoV-2 caused COVID-19 disease. We have set up a survey and tools at koroona.ut.ee and will carry on this research based on both the survey, as well as emerging virus RNA sequencing data and human genetic traits.