Mapa dotacji

Numer_referencyjny_programu_pomocowego: SA.41471(2015/X) Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art. 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014). Projektowanie elektronicznej karty pacjenta (eCRF) w badaniu klinicznym to bardzo czasochłonny proces. Władze i instytucje regulacyjne w wielu krajach wymagają projektu eCRF do zarejestrowania badania klinicznego, co dodatkowo wydłuża czas przygotowania dokumentów do rejestracji. Celem projektu jest rozszerzenie funkcjonalności systemu eCRF będącego w ofercie firmy diCELLa o algorytmy uczenia maszynowego, których zadaniem będzie wsparcie badacza i sponsora na etapie projektowania i realizacji badania. Każdy etap badania zostanie wzbogacony o innowacyjne rozwiązania mające na celu wsparcie użytkowników systemu: 1. Projektowanie – obejmuje przygotowanie protokołu badania oraz eCRF. Algorytmy uczenia maszynowego będą w tym etapie: a) stanowić system rekomendacyjny doboru badań przedmiotowych i podmiotowych oraz kryteriów włączeń i wyłączeń, b) wsparcie w projektowaniu wizyt, oraz ankiet wypełnianych przez pacjentów, c) wsparcie w przygotowaniu raportów strukturyzowanych. 2. Rozruch – rekrutacja i rejestracja pacjentów do badania. Zadania dla ML: a) wsparcie w rekrutacji pacjentów, b) analiza kohorty uczestników badania w czasie rzeczywistym. 3. Okres trwania badania – obejmuje przebieg badania zgodnie z protokołem, zbieranie danych, monitorowanie pacjentów. Zadania dla ML: a) analiza danych w czasie rzeczywistym, b) monitorowanie działań niepożądanych, c) predykcja wyników badań pacjentów i ich ścieżek w badaniu, d) wsparcie w opisie badań obrazowych, e) wsparcie w monitorowaniu pacjentów oraz ankiet przez nich wypełnianych. 4. Zakończenie badania – obejmuje przygotowanie analizy wyników na podstawie danych zebranych w czasie badania. Zadania dla ML: