Ve dnech 6.–7. března 2026 se v sídle Nejvyššího kontrolního úřadu v Praze uskutečnilo celostátní finále studentské soutěže Hackathon veřejné správy ver. 7.1 (Hackujstat.cz). Tým z katedry informatiky PřF UJEP zde získal 2. místo v kategorii původních projektů. Členy týmu byli Martin Zeman, Pavel Falta, Jakub Novák, Filip Patera a Roman Vyshomyrskyi.
Členové týmu byli do finálového kola pozváni na základě předchozího vítězství na akci CreaThon – Hackithon 2025. Na této soutěži uspěli s tématem „Detekce anomálií v signálech nitrolebního a arteriálního tlaku“. Na hackathonu Hackujstat.cz svůj projekt dále rozvíjeli.
Výsledkem je řešení „DeepFlow“, které využívá metody deep learningu pro detekci a čištění anomálií v signálech nitrolebního a arteriálního tlaku. Model anomálie nejen identifikuje, ale dokáže je také nahradit očistěným signálem. Součástí řešení je také full-stack aplikace, která umožňuje připojení monitoru životních funkcí, detekci a odstranění anomálií i výpočet klinicky významných ukazatelů, a to vše v reálném čase.
Modely byly trénovány na datasetu z veřejně dostupné databáze CHARIS, která je k dispozici na stránkách PhysioNet.org. Tým navrhl, implementoval, trénoval a optimalizoval deep learning modely (MIL a konvoluční autoencoder pro každý signál). Zároveň využil moderní prvky frontendu a uživatelského rozhraní aplikace. Oceněné téma se současně řeší v projektu DIGITECH ve spolupráci s Fakultní nemocnicí Bulovka.
Napsat komentář