Souhrn
Hackathon CodeGirls se zaměřuje na vývoj řešení založeného na umělé inteligenci (AI), které má urychlit detekci rakoviny prsu v nemocnicích. Cílem je pomoci lékařům efektivněji zpracovávat mamografické snímky a snížit zpoždění ve sdělení výsledků pacientkám.
Klíčové body
- Cílem projektu je automatizovat počáteční analýzu mamografických snímků pomocí AI.
- Hackathon podporuje ženské vývojářky a odbornice v oblasti zdravotních technologií.
- Řešení by mohlo zmírnit nedostatek radiologů a zkrátit dobu čekání na diagnózu.
- Projekt využívá open-source nástroje a platformy jako Wolfram Language pro rychlý prototypový vývoj.
- Výsledky hackathonu mohou vést k pilotním nasazením v reálných zdravotnických zařízeních.
Podrobnosti
Hackathon CodeGirls reaguje na reálný klinický problém: nedostatek specializovaného personálu pro vyhodnocení mamografií. V mnoha zemích, včetně České republiky, čelí radiologové přetížení pracovním objemem, což vede ke zpožděním v diagnostice. Účastnice hackathonu využívají nástroje jako Wolfram Language – programovací prostředí zaměřené na symbolický výpočet a rychlý vývoj prototypů – k vytváření modelů pro detekci podezřelých ložisek na snímcích. Tyto modely nejsou určeny k nahrazení lékaře, ale k předběžnému filtrování snímků a upozornění na případy vyžadující urgentní pozornost. Projekt také podporuje rozmanitost v tech komunitě, protože většina týmů tvoří ženy s odborným vzděláním v medicíně, datové vědě nebo softwarovém inženýrství. Výsledné prototypy jsou navrženy tak, aby byly kompatibilní s běžnými radiologickými systémy (PACS) a mohly být integrovány přes standardní API.
Proč je to důležité
I když nejde o průlomový vědecký objev, iniciativa jako CodeGirls ukazuje, jak mohou lokální technologické komunity řešit konkrétní zdravotnické výzvy. Využití AI v diagnostice rakoviny prsu je již několik let aktivně zkoumáno – například projekty od Google Health nebo startupů jako Kheiron Medical – ale většina řešení zůstává v rukou velkých firem. Hackathony umožňují rychlý vývoj alternativních přístupů, často s větším důrazem na etiku, transparentnost a přizpůsobení lokálním podmínkám. Pokud bude některý z prototypů úspěšně ověřen, mohl by být nasazen v menších nemocnicích, kde chybí přístup k drahým komerčním systémům. Tím by se snížila nerovnost v přístupu ke kvalitní diagnostice.
Zdroj: 📰 Wolfram.com