Innovatív és digitális egészségipari technológiák
TKP 2021-2025
A kutatás a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Alap (TKP2021-NKTA-36) támogatásával valósult meg.
Napjainkban az innovatív digitiális orvostechnikai eszközök (DOE) fejlesztése és piacra lépése akkor lehet sikeres, ha azok valóban (többlet)értéket (value) képeznek a felhasználók számára a már rendelkezésre álló alternatívákhoz képest, és rendelkezésre állnak azok a tudományos bizonyítékok, amelyek igazolják az orvostechnikai eszközök (klinikai) hatásosságát, biztonságosságát, valamint társadalmi és gazdasági hasznát.
Projektvezető: Prof. Dr. Gulácsi László, DSc.
A kutatás két alprojektre oszlik:
2024. február 5.
Prof. Kovács Levente, PhD, habil, az I. alprojekt vezetője, rektor, Élettani Szabályozások Kutatóközpont (PHYSCON), Egyetemi Kutató és Innovációs Központ (EKIK)
Drexler Dániel PhD, az I. alprojekt vezető kutatója, Élettani Szabályozások Kutatóközpont (PHYSCON), Egyetemi Kutató és Innovációs Központ (EKIK)
A kutatás két alapvető népegészségügyi problémára koncentrál: rákkezelésre és cukorbetegségre.
A rákkezelés személyre szabásában (1-es és 2-es szakmai feladat) számos potenciál rejlik:
- a páciens teljes túlélésének a megnövelése;
- a páciens életminőségének a megnövelése;
- a kezelés költségének a csökkentése;
- a rezisztenciakialakulás esélyének a csökkentése;
- a mellékhatások csökkentése.
A kutatóközpontunk több, mint egy évtizede dolgozik ezen a problémán, a munkánkat az Európai Unió ERC pályázata és egy kompetencia központ pályázat is támogatta. Ezekben a projektekben állatkísérletekben bizonyítottuk a koncepció működőképességét.
A kezelés személyre szabásához szükség van egy matematikai modellre, ami leírja a gyógyszer hatását a páciensben lévő tumorra. Olyan algoritmusokat fejlesztünk, amelyek meghatározzák ezt a modellt (1-es szakmai feladat). A matematikai modell struktúrája előző kutatásokból adott, az újonnan kifejlesztett algoritmusok célja a páciensre jellemző modellparaméterek meghatározása, a modell identifikációja.
A terápiaoptimalizáláshoz szükséges az identifikált matematikai modell ismerete. A modell alapján ki tudjuk számítani az optimális kezelést (2-es szakmai feladat), ami a páciens egyéni sajátosságaira van szabva (ehhez felhasználjuk az 1-es szakmai feladat eredményeit). Különböző megközelítések alapján több optimalizáló algoritmust fejlesztünk. A gyakorlati alkalmazásokban különféle helyezetekben különböző algoritmusokra lehet szükség; ezeket az algoritmusokat in silico kísérleteken teszteljük.
Az élettani szabályozási algoritmusok fejlesztése (3-as szakmai feladat) abban különbözik a terápiaoptimalizálási feladattól, hogy az injekciókat gyakrabban adjuk (bizonyos esetekben akár folytonosan fecskendezzük be a hatóanyagot), míg a 2-es szakmai feladatban tárgyalt terápiaoptimalizálási feladatban az injekciókat ritkán (például heti kétszer) adjuk. Irányítási (szabályozási) algoritmusokat fejlesztünk mesterséges hasnyálmirigyhez a külső zavarások hatásának kompenzálására fókuszálva, mint az étkezés és a fizikai aktivitás. A kifejlesztett algoritmusok hozzájárulnak a betegek életszínvonalának a növeléséhez.
Publikációs lista
2024. február 5.
Prof. Péntek Márta, az MTA doktora, a II. alprojekt vezetője, Egészségügyi Közgazdaságtan Kutatóközpont (HECON), Egyetemi Kutató és Innovációs Központ (EKIK)
A kutatás célja a digitális orvostechnikai eszközök (DOEk) alkalmazásával elérhető egészségnyereség, valamint a társadalmi-gazdasági nyereség mérési módszertanának kidolgozása a tudományosan és gazdaságilag sikeres hazai DOE fejlesztések támogatása érdekében. Alprojektünk első két évében (2022, 2023) a pályázatban megfogalmazott öt szakmai feladatból az első három kutatási célra fókuszálunk:
- Klinikailag hatásos és biztonságos-e a DOE? Mennyivel hatásosabb és biztonságosabb, mint a meglevő DOE-k? Szakirodalmi bizonyítékok keresése és elemzése, automatizált irodalomkeresés;
- Milyen eredményt ad a DOE a páciensek, a felhasználók szemszögéből? Kimenetel (outcome) mérés, páciensek felhasználói képességei, ismeretei, attitűdje és preferenciái
- Hogyan használhatók fel a DOE-kből származó digitális adatok az orvosi döntéshozatalban?
valamint előkészítjük a 4. (költséghatékonysági elemzés, egészségügyi technológiaértékelés) és az 5. célkitűzés (DOE-k innovációs teljesítményének és versenyképességének mérése) kutatásait.
Miért hasznosak a kutatási eredményeink…
- … a digitális orvostechnikai eszközök fejlesztőinek?
- Segítik a meglevő DOE fejlesztések szisztematikus áttekintését,
- az adott területen komparátor DOE-k hatásosságának és biztonságosságának szisztematikus szakirodalmi elemzését és értékelését,
- a fejleszteni kívánt DOE klinikai vizsgálatainak tervezését és
- az eredmények mérését és közlését olyan módon, hogy azok közvetlenül felhasználhatóak legyenek az új technológia értékelésében és a társadalombiztosítási befogadási döntéshozatalban.
- … az orvosoknak?
- A bizonyítékokon alapuló orvoslás elfogadott módszereit alkalmazva nyújt megalapozott információkat a DOE-kről, segít megismerni a DOE-k által elérhető eredmények értékét a betegek szemszögéből és a digitális DOE adatok felhasználását a klinikai döntéshozatalban.
- … a pácienseknek?
- Kutatásaink eredményeként kifejlesztett módszerek lehetőséget adnak a páciensek számára fontos szempontok figyelembe vételére a DOE fejlesztések során (páciensek preferenciái, eszközök elfogadhatósága, használhatósága), valamint az új eszközök fejlesztési, engedélyezési és társadalombiztosítói étékelésének folyamatának felgyorsítására, ezáltal a DOE eszközökkel kapcsolatos tájékozottság és az eszközökhöz való hozzáférés javítására.
- … a finanszírozónak, az egészségpolitikai döntéshozóknak?
- Módszertani fejlesztéseink által jobban mérhetővé válnak a DOE-k által elérhető egyéni és társadalmi hasznok, ezáltal segítik a klinikailag és egészség-gazdaságtanilag megalapozott döntéshozatalt.
