Przed rewolucj\u0105 cyfrow\u0105 pozyskiwanie i udost\u0119pnianie danych klinicznych na potrzeby bada\u0144 medycznych by\u0142o procesem uci\u0105\u017cliwym i kosztownym. Ograniczani przez izolowane zasoby danych naukowcy musieli gromadzi\u0107 informacje osobno, co okazywa\u0142o si\u0119 ogromnym wyzwaniem, zw\u0142aszcza gdy analiza wymaga\u0142a wykorzystania r\u00f3\u017cnorodnych zbior\u00f3w danych.<\/p>\n
W 1975 roku, w wyniku zaskakuj\u0105cego zwrotu akcji, oddani swojej pracy naukowcy z MIT i bosto\u0144skiego szpitala Beth Israel, kt\u00f3rzy zajmowali si\u0119 badaniem arytmii, opracowali nowatorski spos\u00f3b rozwi\u0105zania tego problemu. Ich praca polega\u0142a na digitalizacji zapis\u00f3w elektrokardiogram\u00f3w, co mia\u0142o na celu nie tylko ich osobist\u0105 analiz\u0119, ale tak\u017ce udost\u0119pnienie ich szerszej spo\u0142eczno\u015bci naukowej. Zesp\u00f3\u0142 w\u0142o\u017cy\u0142 ogromny wysi\u0142ek w budow\u0119 specjalnie zaprojektowanych komputer\u00f3w, kopiowanie ta\u015bm oraz stworzenie ponad 100 000 adnotacji. Do 1980 roku ich projekt wzbudzi\u0142 zainteresowanie wielu specjalist\u00f3w z tej dziedziny, co doprowadzi\u0142o do rozpowszechnienia oko\u0142o 100 kopii. Ten bogaty zbi\u00f3r danych sta\u0142 si\u0119 fundamentem PhysioNet<\/a>.<\/p>\n PhysioNet, uruchomiony w 1999 roku w ramach programu Harvard-MIT w dziedzinie nauk o zdrowiu i technologii, by\u0142 w tamtych czasach wyj\u0105tkow\u0105 inicjatyw\u0105 w zakresie otwartej wymiany danych. Dzia\u0142aj\u0105c jako repozytorium danych zdrowotnych dotycz\u0105cych z\u0142o\u017conych sygna\u0142\u00f3w fizjologicznych, stanowi\u0142 prze\u0142omowe osi\u0105gni\u0119cie pod ka\u017cdym wzgl\u0119dem. G\u0142\u00f3wny autor, Thomas Heldt, opisa\u0142 to przedsi\u0119wzi\u0119cie jako \u201cniezwykle wizjonerskie\u201d w swoim niedawnym Zdrowie w zgodzie z natur\u0105<\/a> artyku\u0142.<\/p>\n Serwis PhysioNet, kt\u00f3ry swoje skromne pocz\u0105tki mia\u0142 w czasach ta\u015bm magnetycznych, przeszed\u0142 na no\u015bniki CD-ROM, by w ko\u0144cu znale\u017a\u0107 swoje miejsce na serwerach FTP w erze internetu. Obecnie zawiera setki baz danych, co czyni go jednym z najbardziej wyczerpuj\u0105cych repozytori\u00f3w danych biomedycznych. W ubieg\u0142ym roku serwis ten zosta\u0142 zacytowany w ponad 15 000 publikacji naukowych, a korzystali z niego u\u017cytkownicy z ponad 180 kraj\u00f3w \u2013 nie da si\u0119 zaprzeczy\u0107, \u017ce PhysioNet wywiera znacz\u0105cy wp\u0142yw na kszta\u0142towanie bada\u0144 naukowych na ca\u0142ym \u015bwiecie.<\/p>\n Wyznaczaj\u0105c z\u0142oty standard dla przysz\u0142ych platform wymiany danych, PhysioNet udost\u0119pnia publicznie znaczn\u0105 cz\u0119\u015b\u0107 swoich danych i kodu \u017ar\u00f3d\u0142owego, umo\u017cliwiaj\u0105c innym tworzenie podobnych infrastruktur. Dziedzictwo PhysioNet, widoczne na przyk\u0142ad w platformach takich jak Health Data Nexus, nadal stanowi \u017ar\u00f3d\u0142o inspiracji.<\/p>\n PhysioNet radykalnie zmieni\u0142 dynamik\u0119 bada\u0144 naukowych, u\u0142atwiaj\u0105c dost\u0119p do danych i sprzyjaj\u0105c powstawaniu nowatorskich pomys\u0142\u00f3w. Profesor Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley, Ziad Obermeyer, zauwa\u017cy\u0142, \u017ce PhysioNet zniwelowa\u0142 bariery badawcze wynikaj\u0105ce z ogranicze\u0144 dost\u0119pu do danych. \u201cPhysioNet obni\u017ca sta\u0142e koszty zwi\u0105zane z realizacj\u0105 ambitnych pomys\u0142\u00f3w, zmieniaj\u0105c zakres tego, co staje si\u0119 mo\u017cliwe w nauce\u201d \u2013 m\u00f3wi.<\/p>\n Platforma PhysioNet, pierwotnie stworzona z my\u015bl\u0105 o danych dotycz\u0105cych uk\u0142adu sercowo-naczyniowego, zawiera obecnie elektroniczn\u0105 dokumentacj\u0119 medyczn\u0105, dane obrazowe oraz modele sztucznej inteligencji. W miar\u0119 jak rozw\u00f3j sztucznej inteligencji wysun\u0105\u0142 si\u0119 na pierwszy plan, spowodowa\u0142o to wzrost liczby u\u017cytkownik\u00f3w platformy, do kt\u00f3rych do\u0142\u0105czy\u0142y firmy technologiczne, nauczyciele akademiccy oraz badacze zajmuj\u0105cy si\u0119 sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 w dziedzinie zdrowia. Vivek Natarajan, badacz z Google DeepMind, chwali PhysioNet jako kamie\u0144 w\u0119gielny bada\u0144 nad sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 w s\u0142u\u017cbie zdrowia.<\/p>\n Patrz\u0105c w przysz\u0142o\u015b\u0107, PhysioNet planuje zwi\u0119kszy\u0107 sw\u00f3j wp\u0142yw poprzez organizacj\u0119 corocznej konferencji oraz wprowadzenie nowatorskiego systemu adnotacji danych dostarczanych przez u\u017cytkownik\u00f3w. \u201cBadania, kt\u00f3re ludzie chc\u0105 obecnie prowadzi\u0107, musz\u0105 mie\u0107 charakter interdyscyplinarny\u201d \u2013 podkre\u015bla Tom Pollard, zwracaj\u0105c uwag\u0119 na konieczno\u015b\u0107 wsp\u00f3\u0142pracy mi\u0119dzydyscyplinarnej przy opracowywaniu u\u017cytecznych algorytm\u00f3w.<\/p>\n Je\u015bli szukasz rozwi\u0105za\u0144 z zakresu automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji dla swojej firmy, warto rozwa\u017cy\u0107 odkrycie mo\u017cliwo\u015bci, jakie oferuje implementi.ai<\/a>.<\/p>\nOgromny wp\u0142yw<\/h5>\n
Rozpocz\u0119cie nowej ery w badaniach naukowych<\/h5>\n