Primož Kocbek: Napovedni modeli elektronskih zdravstvenih zapisov
ASEF in Študentski klub Slovenskih goric organizirata spletno poljudnoznanstveno predavanje, ki ga bo izvedel Primož Kocbek, štipendist ASED 2019 in doktorski študent biostatistike ter raziskovalni asistent na Univerzi v Mariboru, Fakulteti za zdravstvene vede. Predavanje bo potekala v slovenskem jeziku in sicer v sredo, 10. marca 2021 ob 19.00 uri.
PRIJAVA
Za ogled predavanja se je treba prijaviti do 10. marca najkasneje do 18. ure. Zoom povezava za dostop in koda za postavljanje vprašanj bosta vsem prijavljenim poslana na e-mail naslov na dan dogodka. Prijave zbiramo preko naslednje povezave.
O PREDAVANJU
Elektronski zdravstveni zapisi (EZZ), definirani kot longitudinalno zbiranje zdravstvenih podatkov o posameznem bolniku ali populaciji, so z digitalizacijo postali bolj zanimivi za uporabo v sekundarne namene oz. analize zunaj neposredne klinične obravnave bolnika. Kljub zelo osebni naravi podatkov velja prepričanje, da bodo takšne analize pripomogle k razvoju visokokakovostnih zdravstvenih obravnav, boljšemu upravljanju in zmanjšanju stroškov zdravstvene obravnave ter učinkovitemu upravljanju zdravja prebivalstva in kliničnih raziskav. Na predavanju bodo predstavljene osnovne značilnosti in izzivi pri gradnji nadzorovanih napovednih modelov, kot je npr. sama struktura podatkov EZZ, saj so to redki, visoko-razsežni, časovno neredni podatki. Ker gre za zelo osebno naravo podatkov, pri čemer so nekateri osebni identifikatorji maskirani oz. deidentificirani, je ob njihovi obdelavi potrebno dosledno upoštevati protokole za dostop in uporabo le-teh s strani razvijalca ter tudi splošno veljavno zakonodajo, kot je npr. Splošna uredba o varstvu podatkov oz. GDPR v EU. Predstavljen bo primer pregledne študije stanja uporabe napovednih modelov EZZ v praksi ter splošna potreba po visoki interpretabilnosti napovednih modelov v zdravstvu, kjer bodo prikazane nekatere metode globalne in lokalne interpretabilnosti, s katerimi se lahko izboljša zaupanje s strani uporabnikov ter hkrati izpolnjuje GDPR pravico do razložljivosti (angl. Right to Explanation).
O PREDAVATELJU
Primož Kocbek je diplomirani matematik, doktorski študent biostatistike in raziskovalni asistent na Univerzi v Mariboru, Fakulteti za zdravstvene vede. V letu 2019 je s pomočjo ASEF-a obiskal Univerzo Stanford, kjer se je na raziskovalnem obisku pod mentorstvom profesorja računalništva Jureta Leskovca ukvarjal z napovedovanjem komplikacij bolezni kroničnih bolnikov na podlagi EZZ. To raziskovanje nadaljuje v okviru raziskovalnega projekta ARRS z naslovom Izboljšanje razumljivosti in napovedane zmogljivosti modelov za oceno tveganja in podporo odločanju v kliničnem okolju.
Njegov raziskovalni interes vključuje statistično modeliranje in tehnike strojnega učenja z aplikacijami v zdravstvu. Trenutno je osredotočen na modele strojnega učenja z vključitvijo časovne odvisnosti podatkov iz elektronskih zdravstvenih zapisov in njihovo interoperabilnostjo. Sodeloval je tudi v več nacionalnih in mednarodnih raziskovalnih projektih povezanih s strojnim učenjem v zdravstvu, je recenzent v več revijah s faktorjem vpliva, bil pa je tudi član programskih odborov na številnih mednarodnih konferencah.