Részletes keresés

Egészségpolitika

2021. SZEPTEMBER 30.

A kora gyermekkori intervenció – interjú Kereki Judittal

A gyermekek egyre nagyobb része szorul valamiféle speciális fejlesztésre, ami viszont sok esetben csak az óvodában, vagy az iskolában derül ki. Hiányoznak azok az alapok, amelyek megnyitnák a lehetőséget a korai felismeréshez és így a megfelelő fejlesztés, terápia elindításához. „Alapjaiban szervezzük újjá a rendszert, ezzel pedig egészen új dimenzióját nyithatjuk meg a szűrésnek, fejlesztésnek, illetve a szülők támogatásának.

HUN

Klinikum

2021. SZEPTEMBER 09.

Klinikai vizsgálatokról

A klinikai vizsgálatok célja megtalálni a betegségek megelőzésének, diagnosztikájának vagy kezelésének megfelelő módját. A kezelést tekintve a klinikai vizsgálatok célja gyakran annak megállapítása, hogy az új kezelés hatásosabb és kevesebb mellékhatással jár, mint más, már a gyakorlatban használt eljárás. A klinikai vizsgálatokat a félig-kísérletek közé sorolják és akár több vizsgálat együttes kiértékelésére is szükség lehet az eredmények általánosításához (metaanalízis, evidence synthesis).

HUN

Lege Artis Medicinae

2021. ÁPRILIS 23.

Jövő Unikornisa Díj a rákdiagnosztikát segítő fejlesztésért

VARGA János

A Digital Europe kereskedelmi szövetség ebben az évben a Peták István és Schwab Richárd kutatóorvosok által alapított Oncompass Medicine molekuláris diagnosztikával és precíziós orvoslással foglalkozó céget díjazta a Jövő Unikornisa Díjával. A kitüntetést azon technológiai vállalkozásoknak adományozzák, amelyek jövőbeli értéke meghaladhatja az egymilliárd dollárt. Az Oncompass Medicine-t 17 európai ország legkülönfélébb területeken működő vállalkozásai közül választották ki. Az elismerést Mariya Gabriel az EU innovációért felelős biztosa adta át virtuálisan a magyar biotechnológiai cégnek 2021. február 4-én, a rák világnapján. A Jövő Unikornisa Díjat a kutatóorvosok a daganatos betegek célzott terápiájának segítésére fejlesztett orvosi szoftverrel érdemelték ki. A Real-Time Oncology Treatment Calculator (TM) elnevezésű informatikai eszköz példátlanul sok, 405 ráktípusban, 52 ezer mutáció esetén, 26 838 orvosbiológiai szabály alapján, 1417 gyógyszerhatóanyag közül képes rangsorolni az adott beteg betegségéhez és genetikai profiljához kijelölhető, legjobb reményekkel kecsegtető terápiákat. Mindehhez pedig 0,02 másodpercre van szüksége. Peták István évtizedek óta foglalkozik molekuláris rákdiagnosztikával, személyre szabott precíziós onkológiával, célzott gyógyszerfejlesztéssel. A ku­tató a díj alkalmából adott interjút folyóiratunknak.

HUN 2021;31(03-04)

Hírvilág

2021. MÁRCIUS 19.

Az SZTE új 3D Központja az egyénre szabott gyógyítást segíti

A betegekre szabott egyéni gyógyítást, élettudományi kutatásokat, hozzájuk kapcsolódó oktatást, orvosképzést és innovációt támogat a Szegedi Tudományegyetem most lezárult 3D Központjának projektje. A háromdimenziós térbeli nyomtatás nemcsak műtétek pontos megtervezésére és implantátumok kinyomtatására ad lehetőséget: egyedi szerveket és biológiai szöveteket, a fül apró szerveit, protézist, koponya vagy állcsont pótlást, illetve ízületi porcfelszínt is tudnak vele „építeni” az orvosok és a kutatók.

HUN

Egészségpolitika

2021. MÁRCIUS 10.

Módosításra szorul az új egészségügyi jogállásról szóló törvény

Mindenképpen módosításra szorul az új egészségügyi jogállásról szóló törvény – állították egybehangzóan munkajogász szakértők egy, az egészségügyi szolgálati jogviszonyról szóló törvényről szervezett videókonferencián. Ahogy elfogadhatatlan ennyire méltatlan, elkapkodott, kidolgozatlan és indokolatlanul nehéz körülményeket teremteni, és ilyen választásra kényszeríteni valakit az élethivatását illetően.

HUN

Lege Artis Medicinae

2020. NOVEMBER 30.

Második játszma 37. lépés és negyedik játszma 78. lépés

VOKÓ Zoltán

Mi köze a gónak a klinikai döntéshozatalhoz? A klinikai orvoslás egyik legjelentősebb intellektuális kihívása a bizonytalanságban történő döntéshozatal. A hagyományos orvosi döntéshozatal intuitív és heurisztikus mivoltának pszichológiai csapdáin kívül az információhiány, az erőforrások szűkössége, az adott orvos-beteg kapcsolat jellemzői egyaránt hozzájárulnak annak bizonytalanságához. A formális, matematikai számításokon alapuló döntéselemzés, amelyet széles körben használnak a klinikai irányelvek fejlesztésében, illetve az egészségügyi technológiák értékelésében, elvben jó lehetőségeket kínál az intuitív dön­téshozatal hibáinak elkerülésére, ugyan­akkor az egyéni döntési helyzetekben többnyire nehezen alkalmazható,és az orvosok többségétől idegen. Ennek a módszernek is vannak korlátai, különösen az egyéni döntéshozatalban, beleértve a számításokhoz felhasznált input adatok esetleges hiányát, illetve jelentős bizonytalanságát, valamint a matematikai modellek korlátait abban, hogy egy komplex rendszer folyamatait és a folyamatok egyéni variabilitását megfelelően tudják reprezentálni. A klinikai döntéstámogató rendszerek mindezek ellenére hasznos segítséget jelenthetnek az egyéni orvosi döntéshozatalban, ha megfelelően integráltak az egészségügyi információs rendszerekbe, és nem szüntetik meg az orvosok döntési autonómiáját. A klasszikus döntéstámogató rendszerek tu­dásalapúak, szabályrendszerekre, problé­ma­­specifikus algoritmusokra épülnek. Szá­mos területen alkalmazzák az orvosi adminisztrációtól a képfeldolgozásig. A nap­jainkban zajló informatikai forradalom eredményeképpen olyan mesterséges intelligenciaként emlegetett gépi tanulási módszerek jönnek létre, amelyek már ténylegesen képesek tanulni. A mesterséges intelligencia ezen új generációja nem konkrét szabályrendszerekre épül, hanem hatalmas adatbázisokon magukat tanító neurális hálózatokra és általános tanulási algoritmusokra. Ezek a mesterséges intelligenciák egyes területeken, mint például a sakk, a gó, vagy a va­dászrepülőgép vezetése, már jobb teljesítményre képesek, mint az em­berek. Fej­lesztésük bővelkedik kihívásokban, veszélyekben, ugyanakkor olyan technológiai át­törést jelentenek, ami megállíthatatlan és át­alakítja világunkat. Alkal­mazásuk és fej­lesztésük az egészségügyben is megkezdődött. A szakmának részt kell vennie ezek­ben a fejlesztésekben és megfelelő irányba kell, hogy terelje azokat. Lee Sedol 18-szoros gónagymester visszavonult há­rom évvel AlphaGo mesterséges intelligenciától elszenvedett veresége után, mert „Hiá­ba lettem világelső, van egy entitás, amit nem lehet legyőzni”. Ne­künk szerencsére nem versengenünk vagy győznünk kell, hanem el kell érnünk, hogy a mesterséges intelligencia biztonságos és megbízható legyen és az emberekkel együtt­mű­ködve ez az entitás eredményesebbé és hatékonyabbá tegye az egészségügyet.

HUN 2020;30(11)

PharmaPraxis

2020. OKTÓBER 30.

Az onkológiai gyógyszerész táguló szerepköre

A technológiai haladás felszabadította a gyógyszerészeket, akiknek ma már nem kell a gyógyszerkiadás biztonsági ellenőrzésére fókuszálniuk, és egyre több betegágy melletti feladatot is vállalhatnak, részt vehetnek akár az őssejttranszplantáció kivitelezésében vagy a farmakogenomikai eredmények értelmezésében is.

HUN

Hírvilág

2020. JÚLIUS 06.

hirdetés

Járványügy

2020. ÁPRILIS 29.

Hálózati inverz fertőzési modellek a járványterjedés vizsgálatában

Az egyre növekvő COVID-19 világjárvány közben a világ számos tudósa és kutatócsoportja fáradozik a vírus terjedésének minél pontosabb megértésén, hogy hatékonyabb beavatkozási módszereket dolgozzanak ki a legfőbb döntéshozók számára a terjedés enyhítésében, illetve megállításában. A legfontosabb kutatási területek a fertőzésterjedés modellezése, a fertőzöttség gyors és pontos kimutatása, lehetséges védőoltások és gyógykezelések kifejlesztése, illetve a járvány társadalmi- és gazdasági hatásainak vizsgálata.

HUN

Hírvilág

2020. MÁRCIUS 16.

Kötelező EESZT adatszolgáltatás 2020.június 1-jétől

A nem közfinanszírozott egészségügyi ellátóknak 2020. január 1-jéig kellett csatlakozniuk az Elektronikus Egészségügyi Szolgáltatási Tér-hez (EESZT), hogy 2020. június 1-jétől eleget tudjanak tenni az adatszolgáltatási kötelezettségüknek.

HUN