PolMed-AI – platforma danych i sztucznej inteligencji dla medycyny precyzyjnej (https://polmed.ai)

PolMed-AI to rozwijany na Uniwersytecie Medycznym w Białymstoku system informatyczny, który łączy w jednym miejscu dane kliniczne, fenotypowe, omiczne (w tym genomikę) oraz dane obrazowe. Celem platformy jest umożliwienie bezpiecznej i standaryzowanej pracy na danych medycznych w skali „big-data” – zarówno na potrzeby badań naukowych, jak i zastosowań wdrożeniowych w systemie ochrony zdrowia.

W ramach rozwoju Regionalnego Centrum Medycyny Cyfrowej (RCMC UMB) PolMed-AI nie powstaje od zera – jest już funkcjonującym fundamentem, który zostanie rozszerzony o nowe źródła danych, nowe moduły oraz dodatkową infrastrukturę. Dzięki temu możliwe jest szybsze osiągnięcie dojrzałości platformy oraz skuteczne wykorzystanie istniejących kompetencji zespołu.

Jedna platforma – wiele źródeł danych

PolMed-AI integruje dane z wielu obszarów, tworząc spójny obraz pacjenta i populacji:

• Dane z systemów szpitalnych (HIS) – docelowo także poprzez integrację z systemami USK i UDSK, aby umożliwić analizę danych odzwierciedlających realne warunki kliniczne (Real-World Data).

• Dane genomowe i inne omiczne – w tym wyniki sekwencjonowania całego genomu (WGS) oraz dane powiązane z analizami bioinformatycznymi i kontrolą jakości.

• Dane fenotypowe – szczegółowe informacje kliniczne i populacyjne, wykorzystywane m.in. w badaniach rejestrowych i długofalowych.

• Dane obrazowe – stanowiące podstawę do budowania modeli AI wspierających analizę badań radiologicznych i diagnostykę.

Taka integracja danych umożliwia rozwój nowoczesnych metod badawczych (np. GWAS, farmakogenomika, modelowanie predykcyjne) oraz przekładanie wyników na praktykę kliniczną.

PolMed-AI wspiera lekarzy, badaczy i pacjentów

Rozwój PolMed-AI w ramach RCMC obejmuje budowę funkcjonalności dla różnych grup użytkowników.

Środowisko badawcze „od danych do odkryć”

PolMed-AI służy jako centrum analityczne umożliwiające prowadzenie badań wielkoskalowych – od jakościowego gromadzenia danych, przez walidację i harmonizację, po zaawansowane analizy statystyczne i uczenie maszynowe. To podejście otwiera drogę do odkrywania korelacji niewykrywalnych tradycyjnymi metodami.

Moduł lekarza i asystent lekarza

Planowane jest wdrożenie rozwiązań wspierających personel medyczny, w tym elementów automatyzacji i AI (np. usprawnianie tworzenia dokumentacji, analiza danych pacjenta, wsparcie decyzyjne). To kierunek, który ma realnie zmniejszyć obciążenia administracyjne i poprawić dostępność informacji potrzebnych w procesie leczenia.

Biobank i genomika – dane, które napędzają medycynę precyzyjną

Kluczowym elementem rozwoju platformy jest połączenie PolMed-AI z procesem biobankowania oraz generowania danych WGS. W projekcie założono m.in.:

• zebranie i bezpieczne przechowanie próbek od tysięcy uczestników,

• przygotowanie materiału (krew pełna, surowica, osocze, izolacja DNA),

• sekwencjonowanie całego genomu oraz import danych do PolMed-AI,

• rygorystyczne procedury kontroli jakości i dalszą obróbkę bioinformatyczną.

To tworzy unikalny zasób danych – nie tylko do publikacji naukowych, ale również do budowania rozwiązań diagnostycznych i predykcyjnych, które mogą przełożyć się na lepszą, bardziej spersonalizowaną opiekę.

Dlaczego to ważne – realny wpływ na zdrowie i system ochrony zdrowia

PolMed-AI wspiera transformację w kierunku medycyny precyzyjnej i cyfrowej:

• umożliwia wczesne wykrywanie chorób i identyfikację ryzyka,

• pozwala modelować przebieg choroby i odpowiedź na leczenie,

• wspiera farmakogenomikę (dobór terapii „dla tego pacjenta”),

• skraca czas i podnosi efektywność rekrutacji do badań klinicznych,

• pomaga optymalizować procesy i koszty, m.in. dzięki lepszemu kierowaniu terapii tam, gdzie jest skuteczna.

W praktyce oznacza to więcej decyzji opartych na danych, lepsze wykorzystanie zasobów i szybsze przechodzenie od badań do wdrożeń w szpitalach.

PolMed-AI jako fundament RCMC UMB

PolMed-AI jest sercem ekosystemu RCMC UMB: łączy dane, wspiera analitykę, tworzy przestrzeń współpracy dla lekarzy, badaczy i specjalistów IT, a przy tym działa w reżimie jakości i bezpieczeństwa wymaganym dla danych medycznych.

To platforma, która ma ambicję stać się jednym z filarów rozwoju medycyny precyzyjnej w Polsce – poprzez standaryzację danych, integrację z systemami szpitalnymi, rozwój modeli AI oraz realne wykorzystanie wyników w praktyce klinicznej.

Rozwój oparty o kompetencje, jakość i bezpieczeństwo

Za PolMed-AI stoi strategia budowania trwałej zdolności rozwojowej w UMB:

• Zespół i kompetencje: rozwój realizuje personel RCMC (w tym doświadczeni informatycy już współpracujący przy systemie), uzupełniany o nowe role i proces szkoleń oparty o SOP i procedury operacyjne.

• Infrastruktura IT: zaplanowano rozbudowę środowiska sprzętowego w zakresie niezbędnym do skali projektu, a także doposażenie stanowisk pracy.

• Audyty bezpieczeństwa: w ramach działań przewidziano regularne audyty, identyfikację zagrożeń i wzmacnianie odporności systemu – bo bezpieczeństwo danych medycznych jest warunkiem podstawowym.

• Standardy jakości: równolegle rozwijany ekosystem RCMC i Biobanku opiera się na zarządzaniu jakością i zgodności z normami ISO (w tym bezpieczeństwa informacji), co wzmacnia wiarygodność danych i procesów.