12.05.2017
Taotluste esitamise tähtaeg: 30. juuni 2017

Dealmaker ‒ kokkulepete sõlmimine Berliinis 2017

Kutsume osalema kõiki küpseid meeskondi, idufirmasid ja ettevõtjaid, kellel olemas kindlad ideed ja lahendused! Meie uus Dealmaker tähendab eelkõige kvaliteetseid silmast silma kohtumisi teie ettevõtete ja Bayeri ekspertide vahel kogu päeva jooksul.

Kui teie idee sobib meie huvidega, kutsume teid Berliini oma lahendust esitlema, arutama koostöövõimalusi ja sõlmima kokkulepet. Reisikulud kanname meie! Uurige järele, kas meie vahel võiks olla vastastikuseid huvisid, et alustada koos pikemat teekonda!

Oleme kokku kogunud erilised ülesanded, mida eelkõige koos teiega lahendada sooviksime. Taotlejatel palutakse leida lahendus ühele või mitmele allpool toodud probleemile. Samuti oleme avatud ideedele teistest valdkondadest, mis aitaksid kaasa tervishoiuteenuste pakkujate tegevusele või patsientide olukorrale, mis oleksid suunatud haiguste ennetamiseks või diagnoosimiseks ette nähtud toodete väljatöötamisele või mis soodustaksid ravimitööstuse arengut.

 

Ülesanded


Tehisintellekt


Vähi kombinatsioonravi õnnestumise prognoosimine.

Ainete erinevate kombinatsioonide koostoime modelleerimiseks ja saadud tulemuste reastamiseks, et neid testide abil kinnitada, saab kasutada arvutusmeetodeid (in silico). Kaasaegsete metoodikate abil on võimalik saavutada oluliselt paremaid tulemusi kui on saadud juhuslikkusel põhineva hindamise teel, kuid põhjendatud õigsuse ja tõenäolisuse prognoosimiseks kasutatavate algoritmide vahel on endiselt suur lõhe. Ainete erinevate kombinatsioonide koostoime õnnestunud prognoosimine oleks onkoloogia valdkonnas murranguline uuendus. Taotlejatel tuleks pakkuda uudseid lahendusi, mis tooks hetkesuundumustega võrreldes kaasa märkimisväärseid edusamme.


Patenditeabest komposiitstruktuuride ning struktuuri-aktiivsuse seose (Structure-Activity Relationship, SAR) kaeve

Palju kordi on püütud patenditeabest komposiitstruktuure tuvastada, kuid siiani ei ole seda tehtud piisavalt täpselt. Eelkõige on vajadus tõeliste ühendite ja nende koostisosade eristamise, komposiitstruktuuride tuvastamise ja katseandmete kaardistamise järele.


Arvutipõhine uute sihtvalgukomplekside tuvastamine.

Automatiseeritud komplekside loomine, sealhulgas mehhaniseeritud õppimispõhine modelleerimine, automatiseeritud tegevused keemia vallas, miniaturiseeritud afiinsuse eksperimentaalne iseloomustamine suurtes valgupaneelides ning struktuuri määratlemine krüoelektronmikroskoopia abil (iteratsioonitsüklite kasutamise teel).


Analüüsivahendi väljatöötamine in vivo katsete tarbeks

Masinõppe mudelite väljaarendamine, et kirjeldada in vivo katsetes avalduvaid mis tahes liiki fenotüüpilisi tunnuseid (sebrakala (danio rerio) ja äädikakärbest käsitlevad sõeluuringud, hiirte/rottide käitumise jälgimine).

 

Andmete analüüs


Andmete analüüsi vahendid üleilmse tegevuse süsteemseks tuvastamiseks uurimis- ja arendustegevuse valdkonnas.

Andmekaeve heterogeensetest kliinilistest andmebaasidest ja üleilmsetest teabesüsteemidest võib olla väljakutseid pakkuv. Need andmeallikad võivad olla erineval viisil üles ehitatud, poolstruktureeritud või struktureerimata. Seetõttu teeb neist andmete otsimine teabe tõhusa väljasõelumise keeruliseks. Olulise teabe all mõeldakse näiteks ravimeid või käimasolevaid kliinilisi uuringuid käsitlevat teavet, mille analüüsimine aitab tuvastada suundumusi uurimis- ja arendustegevuse valdkonnas. Ülesanne seisneb selles, kuidas erinevatest andmebaasidest tulemuslikul ja tõhusal viisil vajalik teave välja sõeluda, määrates asjaomaseid filtreid, et mis tahes hetkel oleks võimalik saada kõige ajakohasemat ja olulisemat teavet.


Sügava õppimise alased uurimisteenused tervishoiu ja loodusteaduste andmete edendamiseks.

Otsime lepingulisi teadusuuringutega tegelevaid organisatsioone, kes on võimelised pakkuma uurimisteenuseid sügava õppimise tehnoloogiate vallas tervishoiusektoris. Seda tuleb arvatavasti kombineerida esmalt suuremate andmekogumite poolautomaatse haldamise, ühtlustamise või standardimisega seotud lahenduste pakkumisega. Kõige olulisem on panna kindel alus erinevate loodusteadusi käsitlevate andmeliikidega tegelemise suutlikkusele.


Digitaalsete terviseloosüsteemide andmete muutmine analüüsitavateks andmekogumiteks

Ravimite märgistuste analüüsimine uute teadmiste saamiseks.

Ravimi märgistuse, nt ELi ravimi omaduste kokkuvõte ja USA ravimi väljakirjutamise teave, analüüsimine kogu ravimiklassis või näidustuse põhiselt ning märgistuse teksti seostamine kliiniliste algandmetega võib anda väärtuslikku teavet ravimi arendamise strateegiate ja märgistuse sisu kohta. Praegu on selline andmete läbivaatamine äärmiselt aeganõudev tegevus. Selle ülesande lahenduses tuleb analüüsida konkureeriva ettevõtte märgistusi ning vastata märgistuse sisu ja selles toodud väiteid tõendavat materjali käsitlevatele küsimustele. Selles tuleb samuti tuvastada heakskiidetud suundumusi uutel märgistustel või muudatusi olemasolevatel märgistustel. Võimalikes lahendustes oleks soovitatav abiks võtta tehisintellekti kasutavad tehnoloogiad, nagu loomuliku keele töötlus, masinõpe, sügav õppimine.


Suure teaduskirjanduse hulga tõhus analüüsimine uute teadmiste saamiseks

Eesmärk on kiire andmekaeve laiaulatuslikust kirjanduse andmebaasist, näiteks automaatse tesauruse (sünonüümide nimekirjad / ontoloogiad) loomise või põhiteemade visualiseerimise (arukas sirvimine) abil.

 

Infotehnoloogia


Kuidas rakendada prognoosimist võimaldavaid algoritme haigla infosüsteemides.

Üks valdkondadest, kus prognoosimist võimaldavate algoritmide kasutusele võtmine lahendaks probleemse olukorra, on sobivate patsientide määratlemine raviks inhaleeritavate antibiootikumidega. Algoritmide abil on võimalik suurandmete põhjal tuvastada õiged patsiendid. Oletame, et meie intensiivravi osakonnas on olemas kopsupõletiku tekke ja progresseerumise prognoosimist võimaldav algoritm. Milline oleks parim viis sellise algoritmi / hoiatussüsteemi rakendamiseks haigla protsessijuhtimises / tarkvarasüsteemides?

 

Kliinilised uuringud


Patsientide tuvastamine ja kaasamine kliinilistesse uuringutesse

Kliiniliste uuringute valmimise tähtaegade ületamise üks peamine põhjus on probleemid patsientide uuringutesse kaasamisel ja nende registreerimisel. Ülesande sisu on aidata arstidel ja teadlastel tuvastada ja kaasata oma uuringutesse õigeid patsiente ning aegsasti valmistuda ette olukorraks, kui sama liiki patsientidel alustatakse ühel ajal mitmeid uuringuid, mis võib viia vaidlusteni ja uuringute tähtsuse järgi reastamiseni. Samuti võib välja pakutud lahendus / tehnoloogia aidata hetkel ravi mitte saavatel patsientidel sobituda paremini nende tervisliku seisundiga vastavate kliiniliste uuringute kriteeriumitega ja nii on neil parem võimalus saada ravi. Uuringutesse kaasamise logistikaga tegelevad mitmed ettevõtted, kuid kuidas luua elegantset lahendust ravimitootjatele, mille abil oleks võimalik jälgida kõigi meie uuringute raames neisse kaasatud ja veel kaasamata patsiente, tegutsedes samal ajal kooskõlas kohalduvate andmekaitset käsitlevate eeskirjadega?


Patsiendi kogemuse parandamine kliinilistes uuringutes

Soovime mõista uuringus osaleva patsiendi seisukohta, parandades tema kogemust ja tõenäoliselt ka tema tervislikku seisundit.


Mobiiliplatvormi väljatöötamine patsientidele, et nad saaksid esitada oma tervisliku seisundi näitajaid

Lihtsasti kasutatava, turvalise, skaleeritava ja tõhusa mobiiliplatvormi väljatöötamine ning kasutuselevõtt, et kliinilistes uuringutes osalevatel patsientidel oleks võimalik reaalajas sisestada oma terviseandmeid – mobiiliplatvorm patsiendi poolt ravi tulemuste kohta antud elektrooniliste näitajate (electronic patient reported outcome, ePRO) haldamiseks, mis on kooskõlas kohalduvate andmekaitset käsitlevate eeskirjadega.


Ravi järgimise parandamine patsientidel (kliinilistes uuringutes VÕI) reaalses elus

Patsientide poolne ravijuhiste eiramine on kasvav probleem, kuna seda seostatakse üha enam inimeste negatiivsete tervisliku seisundi tulemuste ja tervishoiuteenuste kallinemisega, eelkõige krooniliste haiguste vallas. Sellel on mitmeid põhjuseid nagu vähesed teadmised haiguse kohta, puudulik ravivajadust käsitlev hinnang, hajameelsus, kõrvaltoimed ning ravi hind. Hea lahenduseni jõudmiseks on tõenäoliselt vaja põhjalikult uurida ravi katkestamise algpõhjuseid ja mõista patsiendi tõelisi soove. Lahendusena tuleks välja pakkuda ravi järgitavust parandav uudne lähenemisviis, millega tagatakse puhaskasu kõigile kaasatud sidusrühmadele (patsient, apteek, arst, ravimitootja, kindlustusandja).

 

Nefroloogia

Kroonilise neeruhaiguse järelevalve.

Ägeda neerukahjustuse diagnoos.

Lahendused varajases staadiumis ägeda neerukahjustuse hõlpsaks diagnoosimiseks haiglatingimustes.

 

Günekoloogia


Endometrioosi varasema diagnoosimise võimaldamine

Endometrioos on krooniline günekoloogiline haigus. Hinnanguliselt mõjutab see 5‒10% fertiilses eas naisi. Sagedased sümptomid on krooniline valu vaagnapiirkonnas, tugev menstruatsioonivalu ning valu seksuaalvahekorra ajal. Haigust seostatakse tihti viljatusega. Praegu kulub selle haiguse diagnoosimisele keskmiselt 7 aastat (diagnoositakse tavaliselt minimaalselt invasiivse operatsiooni teel). Hilinenud diagnoosimine on põhjustatud vähestest haigusealastest teadmistest (naiste ja arstide seas) ning mitteinvasiivsete diagnostikavahendite puudusest. Otsime lahendusi, mis aitaksid naistel ja/või tervishoiuteenuse pakkujatel kõnealust haigust märkimisväärselt kiiremini diagnoosida.


Tervishoiuteenuse pakkujatele mõeldud emakasisese ravivahendi sisestamise alaste koolituste tõhustamine

Enamikes riikides ei kuulu emakasiseste ravivahendite sisestamine arstiõppe tavapärasesse residentuuriprogrammi. Algkoolitust pakutakse üldjuhul vastavate ravimitööstuse ettevõtete poolt, millele järgneb oskuste arendamine üksi või koos juhendajaga praktiseerides.


Emakasisese ravivahendi sisestamise mugavmaks muut mine nii meditsiinitöötaja kui ka patsiendi jaoks

Naiste vähesed teadmised protseduurist (emakasiseste ravivahendite sisestamine) võivad olla protseduuriaegse suurema valulikkuse põhjuseks, mis tõstab esile nõustamise tähtsuse. Samuti on oluline roll usaldusväärse, rahuliku ja professionaalse olustiku loomisel, milles ka tervishoiuteenuse pakkuja kogemusel on suur osa – olukord, millele sageli osutatakse kui „verbaalsele anesteesiale“. Otsime lahendusi, mis aitaksid tervishoiuteenuse pakkujal / naistel valuga paremini toime tulla ja/või parandada emakasisese ravivahendi sisestamisega seotud mugavustunnet.


Niitide / paigalduse kontrollimise lihtsustamine emakasisese ravivahendi sisestamise järgselt

Tervishoiuteenuse pakkujatel palutakse naistele selgitada, kuidas kontrollida eemaldusniite, et veenduda emakasisese ravivahendi õiges asetuses. Praegu viiakse eemaldusniitide kontroll läbi sõrmeotste abil. Otsime lahendusi, kuidas seda protsessi naiste jaoks lihtsamaks muuta.

 

Pulmonoloogia


Kroonilise trombemboolilise pulmonaalhüpertensiooniga patsientide parem tuvastamine

Seda astmale sarnanevate mittespetsiifiliste sümptomitega harva esinevat haigust on väga raske diagnoosida – pulmonaalse hüpertensiooni diagnoosimine on keeruline, kuid kroonilise trombemboolilise pulmonaalhüpertensiooni diagnoosimine on erakordselt keeruline. Selle tõenduseks on märkimisväärne hulk väärdiagnoose ja õige diagnoosi hilinemisjuhuseid. Arvestades seost pulmonaalse emboolia ja kroonilise trombemboolilise pulmonaalhüpertensiooni vahel ning lähtudes terviseandmete kättesaadavusest, saaks diagnoosi hilinemist vähendada. Eesmärk: töötada välja vahendid / mehhanismid kroonilise trombemboolilise pulmonaalhüpertensiooni patsientide kiiremaks ja täpsemaks tuvastamiseks.


Pulmonaalse hüpertensiooni suukaudse ravi järgimise tõhustamine

Pulmonaalse hüpertensiooniga patsientidel on sageli mitmeid kaasuvaid haigusi ja peavad nad võtma ka teisi ravimeid, millel on tihti erinevad annustamisskeemid või manustamisviisid. Kuna pulmonaalne vaskulaarne kahjustus on pöördumatu, tuleb paremate ravitulemuste tagamiseks kindlasti ravijuhiseid  nõuetekohaselt järgida. Eesmärk: pikendada raviperioodi ja vähendada ravi katkestajate hulka. Mõista patsientide isiklikke väljakutseid haigusega toimetulekul, et pakkuda paremaid kohandamisvõimalusi ja paindlikumaid raviplaane.


Uuenduslike ja tõhusate koolitusalgatuste koostamine tervishoiutöötajatele ravimite ja meditsiiniseadmete kombinatsioonide kasutamise õpetamiseks intensiivravi osakondades

Koolitamine on nõutav ohutu ja tõhusa kasutamise tagamiseks ‒ kuidas tõhusal viisil koolitada tervishoiutöötajaid, sealhulgas intensiivravi spetsialiste, hingamisravi arste, intensiivravi õendustöötajaid ja muud haiglapersonali kasutama intensiivravi toodet, milles on kombineeritud ravim ja meditsiiniseade, ilma et oleks vaja viia läbi koolitus kohapeal.

 

Oftalmoloogia


Diabeetilise retinopaatia skriining kaugvaatluse teel /mobiilselt.

Kõnealuse teemaga seonduv ülesanne on välja töötada tehnoloogia, mis võimaldab mobiilseadmega / nutitelefoniga pildistada võrkkestast laia / ultralaia vaateväljaga fotosid, mida seejärel saab tõlgendada kaugvaatluse teel (nt masinõpet / tehisintellekti kasutades), luues sel viisil uue suundumuse diabeetilise retinopaatia skriiningus. Praegu ei ole nutitelefonidega võimalik teha piisavalt kvaliteetseid fotosid, et tagada täpseks diabeetilise retinopaatia diagnoosiks vajalik tundlikkus ja spetsiifilisus.


Antivaskulaarsete endoteeli kasvufaktoritega (Vascular Endothelial Growth Factors, VEGFs) ravi saavate patsientide skriining kaugvaatluse teel

Ülesanne on välja töötada tehnoloogia / tarkvara, mis võimaldab patsiendi nägemisfunktsiooni kontrollida kliinikus toimuvate arstivisiitide vahele jääval perioodil patsiendi kodus / kaugvaatluse teel, eelkõige ravi teisel aastal ja pärast ravi lõppu. Tehnoloogiaga peab olema tagatud haiguse kulgemise diagnoosi piisav täpsuse tase, et patsientidel oleks võimalik kliinikusse pöörduda enne kui haigus on progresseerunud.


Reaaleluliste tõendite (real-world evidence, RWE) kasutamine antivaskulaarseid endoteeli kasvufaktoreid sisaldavate süstide vajaduse prognoosimiseks

Praegu ei ole võimalik prognoosida, milliste patsientide puhul on võimalik ravi teisel aastal annustamis intervalli pikendada. Analüütilise lähenemisega oleks vaja välja selgitada asjakohased parameetrid, mis võivad aidata arstidel prognoosida, kas patsientidel, kelle puhul on süstide intervalle võimalik pikendada, aitaks see meetod saavutada optimaalseid tulemusi juhul kui süstide sagedust vähendatakse.

 

Lisaks kõigele – juhul, kui te veel ei teadnud – oleme käivitanud ka programmi Accelerator. Kui olete ka sellest huvitatud, on teil võimalik esitada taotlus nii programmis Dealmaker kui ka programmis Accelerator osalemiseks. Vastava küsimuse leiate taotlusankeedist.

 

Taotluse saab esitada: https://www.grants4apps.com/berlin/program/dealmaker-berlin-2017/
Viimati uuendatud: 12.05.2017  Copyright © Bayer Nordic
http://www.bayer.com

Jaga seda lehte

Blogig ja mikroblogid

Uudised

Bookmark Services

Sulge ×