A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) az elmúlt évek során a mesterséges intelligencia területén mindennapos eszközökké váltak, melyek segítségével a digitális egészségügy egyre inkább elősegíti az orvosi diagnosztikai folyamatok fejlődését. Mostani cikkünk arra fókuszál, hogyan támogatják ezek a modellek az onkohematológiai diagnosztikában dolgozó kutatók munkáját, hozzájárulva a hatékonyság növeléséhez és a klinikai eredmények javításához.
Az adatok elérhetősége és kezelése ugyanolyan kritikus az egészségügyben, mint a nagyvállalati környezetben. Az IBT-nél kiemelt figyelmet szentelünk a digitális egészségügyi megoldásoknak, ezért is terveztük és valósítottuk meg a Smart regisztert, amely nem csak az adatok rögzítésére, hanem azok feldolgozására és kezelésére is egy könnyen kezelhető megoldást nyújt a páciens életút követésében. A mostani cikkünkben ezt ismerhetitek meg.
A digitális egészségügyről már több ízben beszéltünk, azonban a mostani cikkünkben egy olyan részével fogunk foglalkozni, ami nem csak meghatározó, hanem elengedhetetlen a kutatások terén. Ismerjétek meg közelebbről a biobankokat és az IBT megoldását!
A biobankok kiemelt témaként vannak jelen a digitális egészségügy területén belül. Nem is véletlenül hiszen napjaink kutatómunkájához már hozzátartozik, hogy a biológiai minták adatait strukturáltan, átlátható és nyomonkövethető módon rögzítsük egy adatbázisban. Az alábbi cikkben a BIMS-rendszerek szerepével és sajátosságaival foglalkozunk a biobankok vonatkozásában.