VB Idea to przestrzeń zaawansowanych projektów badawczo-rozwojowych w obszarze psychiatrii obliczeniowej. Budujemy modele analityczne łączące cyfrowe ślady pacjentów z danymi neurobiologicznymi, aby dostarczać obiektywnych miar dla wybranych zaburzeń psychicznych. Działamy w oparciu o rygorystyczną metodologię, a od 2024 roku nasze kluczowe procesy badawcze rozwijamy we współpracy z ośrodkami w USA. Integrując inżynierię biomedyczną z wiedzą kliniczną, transformujemy wnioskowanie bayesowskie w nowoczesne narzędzia wspierające medycynę.
Innowacje MedTech VB Idea
Projektujemy przyszłość psychiatrii Obliczeniowej
Psychiatria obliczeniowa wykorzystuje cyfrowe fenotypowanie do opisu zachowania i funkcjonowania człowieka w warunkach codziennego życia. Dane mogą pochodzić ze smartfonów, urządzeń ubieralnych oraz aktywnych pomiarów, takich jak oceny nastroju czy zadania poznawcze. Analizuje się m.in. aktywność ruchową, sen, mobilność, wzorce korzystania z urządzeń, komunikację oraz cechy mowy. Badania wskazują na potencjał tych danych w monitorowaniu zmian objawów i przewidywaniu pogorszenia stanu klinicznego, jednak wyniki są heterogeniczne, a modele często oceniano jedynie w walidacji wewnętrznej. Szczególne wyzwania stanowią jakość i ciągłość danych, różnice międzyosobnicze, prywatność oraz możliwość uogólnienia wyników. Cyfrowe fenotypowanie pozostaje zatem przede wszystkim narzędziem badawczym; jego zastosowanie kliniczne wymaga standaryzacji, prospektywnej walidacji zewnętrznej i potwierdzenia rzeczywistej użyteczności klinicznej także w różnych populacjach i warunkach opieki zdrowotnej oraz określenia ich stabilności w czasie.
Psychiatria obliczeniowa dostarcza formalnych metod badania mechanizmów leżących u podłoża zaburzeń psychicznych. Modele uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning, RL) pozwalają opisywać sposób, w jaki doświadczenia związane z nagrodą wpływają na późniejsze przewidywania, wybory i zachowanie, oraz estymować parametry takich procesów jak wrażliwość na nagrodę czy tempo uczenia się. W badaniach nad depresją obserwowano zaburzenia przetwarzania nagrody, obejmujące między innymi; zmniejszoną wrażliwość na pozytywne wyniki oraz zmiany w uczeniu się na podstawie informacji zwrotnej. Część tych procesów wiązana jest z funkcjonowaniem układów dopaminergicznych, jednak charakter tych zależności pozostaje niejednoznaczny. Zaburzenia przetwarzania nagrody są istotnym komponentem anhedonii, która może obejmować zarówno zmniejszoną przyjemność, jak i ograniczoną antycypację lub motywację do uzyskiwania nagród. Modele obliczeniowe pomagają rozdzielać te komponenty, lecz ich zastosowanie kliniczne wymaga dalszej walidacji oraz potwierdzenia wartości diagnostycznej i prognostycznej.
Psychiatria obliczeniowa łączy formalne modelowanie matematyczno-statystyczne z danymi klinicznymi i neurobiologicznymi, aby badać mechanizmy leżące u podstaw zaburzeń psychicznych. Stosowane są na przykład modele uczenia ze wzmocnieniem, pozwalające estymować ukryte parametry, takie jak tempo uczenia, oraz hierarchiczne modele bayesowskie uwzględniające zmienność międzyosobniczą. Porównywanie modeli może wykorzystywać kryteria informacyjne, takie jak AIC i WAIC, jednak wymagają one właściwej interpretacji i nie stanowią samodzielnego dowodu przewagi jednego modelu. Metody te znajdują zastosowanie w badaniu procesów decyzyjnych między innymi w depresji, zaburzeniach lękowych i schizofrenii, także w połączeniu z neuroobrazowaniem, np. w analizach model-based fMRI. Ich zastosowanie kliniczne pozostaje ograniczone koniecznością replikacji, walidacji zewnętrznej, oceny rzetelności i potwierdzenia rzeczywistej użyteczności klinicznej.
Cyfrowe fenotypowanie i psychiatria obliczeniowa
Uczenie ze wzmocnieniem a anhedonia w depresji
Rola modelowania statystycznego w psychiatrii obliczeniowej
Obszary naszych badań i rozwoju technologii
Narzędzia systemowe
Narzędzie wsparte technologią AI do wstępnej analizy zapisów EKG.
Narzędzia wspierające
Narzędzie AI do analizy podstawowych wyników badań krwi (morfologia) i wyszukiwania nieprawidłowości.
Podejście badawcze i walidacja rozwiązań medycznych
Rozwój technologii dla ochrony zdrowia wymaga ścisłego powiązania prac inżynieryjnych z rzeczywistymi potrzebami klinicznymi. W VB Idea projektowanie rozwiązań opieramy na współpracy z przedstawicielami zawodów medycznych oraz analizie procesów, w których technologia ma być wykorzystywana. Na kolejnych etapach oceniamy użyteczność, bezpieczeństwo i zgodność rozwiązania z założonym zastosowaniem, wykorzystując odpowiednio dobrane metody badań i walidacji. Uwzględniamy również wymagania dotyczące ochrony danych, etyki badań oraz właściwych regulacji dotyczących wyrobów i technologii medycznych. Wyniki badań i obserwacji wykorzystujemy do iteracyjnego doskonalenia produktów. Takie podejście pozwala ograniczać ryzyko projektowania rozwiązań oderwanych od praktyki klinicznej, przy jednoczesnym zachowaniu rozdziału między wynikami badań a twierdzeniami dotyczącymi skuteczności klinicznej.
Co daje nam technologiczną przewagę?
Synergia nauki i medycyny
Reprezentujesz instytut badawczy, ośrodek akademicki lub specjalistyczną jednostkę kliniczną? Zapraszamy do partnerstwa w ramach wdrażania i walidacji przełomowych rozwiązań AI.
Jesteś lekarzem lub reprezentujesz klinikę i chcesz uczestniczyć w testowaniu innowacyjnych algorytmów w praktyce? Porozmawiajmy o partnerstwie.
Zmień oblicze medycyny razem z nami
Cyfrowe fenotypowanie
Wykorzystujemy cyfrowe fenotypowanie do analizy codziennego zachowania i funkcjonowania pacjentów z użyciem urządzeń mobilnych. Naszym celem jest identyfikacja obiektywnych wzorców aktywności, co pozwoli na precyzyjne monitorowanie objawów oraz rygorystyczną walidację przyszłych rozwiązań dla praktyki klinicznej.
Modelowanie obliczeniowe anhedonii
Stosujemy modele uczenia ze wzmocnieniem do analizy przetwarzania nagrody w depresji. Pozwalają one estymować parametry, takie jak wrażliwość na nagrodę i tempo uczenia, wspierając badanie mechanizmów anhedonii oraz jej istotnych behawioralnych komponentów. Ich zastosowanie kliniczne wymaga dalszej walidacji i potwierdzenia wartości diagnostycznej lub prognostycznej.
Statystyka w psychiatrii
Łączymy modelowanie statystyczne z danymi klinicznymi oraz neurobiologicznymi, aby precyzyjnie badać mechanizmy zaburzeń psychicznych. Naszym celem jest wykorzystanie bayesowskiego wnioskowania do estymacji ukrytych parametrów poznawczych, co pozwoli na obiektywną analizę procesów decyzyjnych i rygorystyczną walidację badanych terapii.
Szybki dostęp:
Łączymy nowoczesne technologie medyczne, rekrutacje najlepszego personelu oraz wspieramy innowacyjne badania kliniczne aby zmieniać oblicze opieki zdrowotnej.