Patru studenți de la Universitatea de Medicină și Farmacie „Grigore T. Popa” din Iași, specializarea Medicină Generală, au obținut premiul „Top Student Team” în cadrul competiției Women in Data Science (WiDS) Datathon 2024 – Challenge #2.
Membrii echipei, Andrei Panait, (team leader), David Mitric, Crina Mihai și Andreea Demetra Nedelcu, toți studenți în anul II la Medicină Generală, fac parte din Centrul de Transfer Tehnologic (CTT) MAVIS al UMF Iași. La competiție au participat peste 140 de echipe din întreaga lume, dintre care opt din România.
Studenții au început acest proiect în aprilie, când au primit o bază de date cu pacienți oncologici și au trebuit să se familiarizeze cu Machine Learning, care este o subcategorie a inteligenței artificiale ce se concentrează pe antrenarea unui sistem informatic și să învețe din date fără programare explicită.
„Practic, folosindu-ne de această bază de date și de Machine Learning, pe care a trebuit să-l aprofundăm, a trebuit să prezicem în cât timp va beneficia de tratament o pacientă depistată cu cancer metastatic de sân. Perioada aceasta depinde de foarte mulți factori, variază de la 50 de zile până la 300 de zile, începând cu statul din care provine pacientul, de vârstă, de codul de diagnostic al cancerului etc.”, au explicat ei, potrivit unui comunicat.
Women in Data Science Datathon este o competiție anuală lansată de Universitatea Stanford în 2019, la care iau parte în jur de 4.000 de participanți (50% femei) din 100 de țări, inclusiv România (din 2021).
Misiunea acesteia este creșterea participării femeilor în domeniul Data Science iar principalul său scop este de a identifica soluții pentru diverse probleme prin utilizarea datelor oferite de Stanford prin: Machine Learning, Artificial Intelligence și Data Science. Pentru anul 2024, tematica competiției a fost „Equity in Healthcare”.
„Provocarea acestei competiții a fost ca studenții să-și perfecționeze abilitățile de Data Science, încercând să rezolve o problemă interesantă și critică, cu un impact social deosebit: analizarea modului în care modelele climatice afectează accesul la asistența medicală, având la dispoziție un set unic de date oncologice. De asemenea, pe baza informațiilor din dataset-ul furnizat și folosind tehnici de Machine Learning, li s-a cerut estimarea duratei de timp necesară pentru ca pacienții să primească diagnosticul de cancer metastatic”, a declarat conf. univ. dr. Ionuț Nistor, coordonator CTT Mavis, citat de Agerpres.
