Jednym z wyzwań związanych z digitalizacją danych medycznych jest opracowanie mechanizmów, które zapewnią lekarzom szybszy i łatwiejszy dostęp do informacji, a w efekcie ułatwią ich codzienną pracę. Często najistotniejsze dane ukryte są w notatkach lekarskich, które nie są ustrukturyzowane w systemach informatycznych. Dlatego ważne jest usprawnienie tego procesu. Celem drugiej edycji SAS Data Science Hackathon było właśnie stworzenie takiego innowacyjnego projektu analitycznego z wykorzystaniem dowolnych technik machine learning, deep learning oraz text analytics, który mógłby pomóc Narodowemu Instytutowi Onkologii w automatyzacji procesu przetwarzania notatek lekarskich. Turniej został poprzedzony całodniowym szkoleniem online, podczas którego studenci mogli zapoznać się z najnowszymi narzędziami analitycznymi, dostępnymi bezpłatnie w ramach platformy SAS Viya for Learners. Ostatecznie do udziału w konkursie zakwalifikowało się 68 uczestników, którzy stworzyli 24 drużyny. Wirtualna forma wydarzenia umożliwiła udział w hackathonie studentom z całej Polski. Uczestnicy reprezentowali 18 uczelni wyższych z Warszawy, Gdańska, Wrocławia, Łodzi, Poznania, Gliwic, Krakowa i Białegostoku.
– Praca ze studentami daje możliwość poznania innego, często nowatorskiego podejścia do wyzwania biznesowego. Ich zaangażowanie może pomóc rozwiązać realne problemy, z którymi mierzą się organizacje, w tym przypadku Narodowy Instytut Onkologii. Uczestnicy SAS Data Science Hackathon mieli okazję pracować nad rozwiązaniem realnego problememu biznesowego z wykorzystaniem prawdziwych danych. Jako wsparcie otrzymali dostęp do najnowocześniejszych narzędzi analitycznych i wiedzy eksperckiej specjalistów SAS. Ta współpraca przyniosła bardzo dobre wyniki – mówi Michał Pieprzny, Country Leader SAS Polska i jednocześnie przewodniczący Jury. – W dziedzinie data science umiejętność dzielenia się wiedzą jest równie ważna, jak kompetencje techniczne. Oprócz podejścia do rozwiązania zadania i poprawności wyników, ocenialiśmy formę prezentacji. Uczestnicy bardzo pozytywnie nas zaskoczyli również w tym zakresie, demonstrując prawdziwego ducha pracy zespołowej i dobrze przygotowane prezentacje rozwiązań –dodaje. W gronie Jury, które oceniało projekty, znaleźli się: prof. Joanna Didkowska z Narodowego Instytutu Onkologii im. Marii Skłodowskiej-Curie, prof. Katarzyna Kolasa z Akademii Leona Koźmińskiego, Agnieszka Biernacka i Ewa Derwinis z firmy AstraZeneca Pharma oraz Mariusz Dzieciątko z SAS Polska.
Najleprzy projekt automatyzacji procesu przetwarzania notatek lekarskich opracowała i zaprezentowała drużyna z Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie w składzie: Maciej Kasprzyk, Hubert Rydz oraz Krzysztof Uszko. – Od samego początku każdy z nas miał swoje zadanie i swoją część do wykonania. Prace podzieliśmy na kilka faz: eksplorację i poznanie możliwości narzędzi, wyodrębnienie danych do analizy, opracowanie algorytmów, łączenie fragmentów kodu i opracowywanie wyników, które doprowadziły nas do końcowych rezultatów. Nauczyliśmy się wykorzystywać nowo poznane środowisko, a także dobrze współpracować i rozdzielać między sobą zadania. Głównym przesłaniem, które na pewno zapamiętamy, były słowa Jury: poznanie danych jest kluczem do ich analizy – podsumowują swój udział w turnieju członkowie zwycięskiego zespołu.
Drugie miejsce zajęła drużyna „Górnicy Carla Friedricha” w składzie: Robert Benke z Uniwersytetu Wrocławskiego oraz Łukasz Łaszczuk i Patryk Wielopolski z Politechniki Wrocławskiej. Na podium znaleźli się również reprezentanci Politechniki Łódzkiej: Jędrzej Hasiura, Wojciech Mosieński i Stanisław Zakrzewski. Zwycięska drużyna otrzymała nagrodę główną wysokości 6000 zł. Zespoły, które zajęły 2. i 3. miejsce, dostały odpowiednio 3000 i 1500 zł. Partnerem głównym SAS Data Science Hackathon był Narodowy Instytut Onkologii im. Marii Skłodowskiej-Curie – Państwowy Instytut Badawczy. Partnerami były również Akademia Leona Koźmińskiego i firma AstraZeneca Pharma. Patronat nad wydarzeniem objął Parlament Studentów Rzeczpospolitej Polskiej.
KOMENTARZE