U ponedeljak 23. oktobra, u prostorijama kompanije „Heliant” održan je još jedan seminar na aktuelnu temu mašinskog učenja i njegove primene u zdravstvu. Naši zaposleni su imali priliku da slušaju predavanja vodećih stručnjaka iz ove oblasti – profesora Zorana Obradovića, akademika i redovnog profesora na Univerzitetu „Temple” u Filadelfiji i dr Vladimira Perovića, višeg naučnog saradnika na Institutu „Vinča“.
Uvodnu reč održali su Vukašin Radulović, partner u kompaniji Heliant, i dr Nevena Veljković, menadžer za nauku i istraživanje, pozdravljajući sve prisutne i ističući značaj primene mašinskog učenja u savremenoj medicini.
Prvo predavanje održao je naš gost dr Zoran Obradović, istaknuti profesor i direktor centra na Univerzitetu „Temple“ u Filadelfiji, SAD (Temple University, Philadelphia, PA, USA), član Evropske akademije (Academia Europaea) i inostrani član Srpske akademije nauka i umetnosti (SANU). Profesor Obradović govorio je o primeni prediktivne analitike u kliničkom odlučivanju, stavljajući akcenat na to kako se uz pomoć mašinskog učenja može optimizovati raspodela i korišćenje resursa u kliničkom lečenju.
Prof. Zoran Obradović: „Prediktivna analitika za donošenje kliničkih odluka”
Usledilo je predavanje Filipa Maljkovića, šefa razvojnog tima Heliant, koji je pričao o strukturi podataka u Heliantu i mapiranju na OMOP CDM (Observational Medical Outcomes Partnership, Common Data Model). Ovakav način mapiranja podrazumeva da se podaci iz različitih institucija prikupljaju na isti način, standardizuje se njihova struktura i sadržaj. Maljković je uspeo da nam na što jednostavniji način približi ovu kompleksnu temu i uvezanost baza podataka u Heliantu.
Filip Maljković: „Struktura podataka u Heliantu i mapiranje na OMOP CDM”
Naredni predavač bio je još jedan gost, dr Vladimir Perović, viši naučni saradnik i rukovodilac tima za računarske nauke na Institutu za nuklearne nauke „Vinča”, Univerziteta u Beogradu. Tema njegovog izlaganja bila je „Analiza podataka o Covid-19 pacijentima, modeli za predviđanje zasnovani na podacima iz zdravstvenog sistema Heliant”. Fokus Perovićevog izlaganja bio je na primeni mašinskog učenja u predviđanju ishoda i dužine hospitalizacije, kao i identifikacija bitnih atributa koji su povezani sa ishodom.
Vladimir Perović: „Analiza podataka o Covid-19 pacijentima, modeli za predviđanje zasnovani na podacima iz zdravstvenog sistema Heliant”
Nakon predavanja, učesnici su imali priliku za neformalno druženje i razmenu ideja uz posluženje. Odziv je kao i prethodnih puta bio veliki, s obzirom na stručnost predavača i mogućnost primene izloženog u praksi.
Ovakva predavanja pokazala su se kao izuzetno korisna našim zaposlenima, prvenstveno razvojnom timu, dajući im mogućnost da isprate novine i inostrane prakse u ovoj oblasti, te ćemo nastaviti da ih organizujemo kada god se za to ukaže prilika.