Osnovne informacije

Članovi tima: 

1. Tomović Savo, https://www.ucg.ac.me/radnik/171003

2. Jovančević Igor, https://www.ucg.ac.me/radnik/901009

3. Plamenac Aleksandar, https://www.ucg.ac.me/radnik/900920-aleksandar-plamenac

4. Blečić Andrijana - studentkinja master studija programa Računarske nauke. Trenutno radi na master radu na temu "Primjena metoda objašnjive vještačke inteligencije u procesu kliničkog odlučivanja u kardiologiji", a zaposlena je u kompaniji OneAI, gdje se bavi izradom modela vještačke inteligencije za primjenu u medicini. Kao dio desetočlanog tima profesora i studenata Prirodno-matematičkog fakulteta, učestvovala je na Erasmus+ projektu FAAI u Trnavi (Slovačka), gdje je bila dio međunarodnog tima studenata koji se bavio prototipiranjem rješenja u oblasti vještačke inteligencije u domenu medicine. Osim toga, polaznica je intenzivne obuke "AI4Healthcare", o primjeni vještačke inteligencije u medicini, organizovane od strane MAIA - crnogorskog udruženja za vještačku inteligenciju.

5. Todorović Nikolina - studentkinja završne godine osnovnih studija studijskog programa Računarske nauke, naročito zainteresovana za oblast vještačke inteligencije. Polaznica intenzivne obuke "AI4Healthcare", bazirane na primjeni vještačke inteligencije u medicini, u organizaciji MAIA - crnogorskog udruženja za vještačku inteligenciju. Kao dio desetočlanog tima profesora i studenata Prirodno-matematičkog fakulteta, učestvovala je na Erasmus+ razmjeni FAAI u Trnavi (Slovačka), gdje je bila dio međunarodnog tima studenata koji se bavio prototipiranjem i razvojem rješenja u oblasti vještačke inteligencije. Trenutno je zaposlena na razvoju modela mašinskog učenja u domenu medicine, u kompaniji OneAI, u Podgorici. 

AIHeal zdravstveni sistem je dijagnostička platforma bazirana na vještačkoj inteligenciji
koja uz povećanu tačnost obezbjeđuje ljekarima praćenje dijagnostičkih protokola
odlučivanja na njima razumljiv način, sa uvidom u sve relevantne činjenice. Na taj način
ljekari dobijaju platformu kojoj mogu vjerovati, čime se obezbjeđuje bolja, brža,
pouzdanija, sigurnija i cjenovno prihvatljivija medicinska njega.
Pacijenti nose posebno dizajnirane mobilne senzore ili implante, koji su već raspoloživi kao
prototipovi i kao komercijalni proizvodi na svjetskom tržištu. Podaci se prenose mobilnom
mrežom, skupljaju i obrađuju prilagođenom big data infrastrukturom i skladište u
predloženom inovativnom medicinskom kartonu (Electronic Health Record - EHR), koji
povezuje istoriju bolesti i liječenja sa novim tipovima podataka sa različitih permanentno
aktivnih senzora, i genetskim i brojnim drugim, takozvanim omics podacima (genomics and
other omics data). Ova integracija podataka omogućuje formiranje digitalnog dvojnika
pacijenta. Drugi inovativni doprinos ovog sistema je već pomenuta big data arhitektura koja omogućava
prikupljanje i obradu velikih količina podataka, obezbjeđujući visoke zahtjeve obrada u
realnom vremenu, kao i pouzdanost i sigurnost koje ovaj sistem, kao medicinsko sredstvo, mora
zadovoljiti.
Ključni inovativni doprinos i tehnološki i razvojni izazov predloženog sistema je
sinergistički koncept vještačke inteligencije koji kombinuje tačnost deep-learning
algoritama sa klasičnim algoritamskim zaključivanjem sa prezentacijom činjenica i
protokola važnih za zaključivanje. Naš pristup je pokušaj da slijedimo način razmišljanja
doktora u toku dijagnostičke procedure. Doktori prvo koriste svoje znanje poštujući
etablirana pravila, a potom koriste svoje iskustvo (“podatke”) i donose odluku.
Takav dijagnostički sistem nije raspoloživ na svjetskom tržištu.
U prototipu sistema će biti implementirano dijagnostifikovanje i liječenje ishemijskih
srčanih bolesti. Te bolesti su najrasprostranjenije, kako među našom, tako i na nivou svjetske populacije i čine više od
53% svih bolesti na svijetu.
Koliko ljudskih života je moglo biti spašeno korišćenjem ovakvih sistema, posebno u
sredinama u kojima medicinska usluga nije lako, adekvatno i pravovremeno dostupna?
Problemi održivosti savremenih državnih i privatnih medicinskih sistema, nedostatak
medicinskog kadra i njihova nedovoljna obučenost, kao i mogućnosti korišćenja vještačke
inteligencije u njihovom prevazilaženju, prepoznati su i od strane Svjetske Zdravstvene
Organizacije (World Health Organization), Evropske Komisije (EU Commission), mnogih
država i privatnih kompanija širom svijeta. To dodatno opravdava motivaciju za razvoj,
implementaciju i primjenu predloženog AIHeal sistema.