O echipă alcătuită din patru studenţi ai Universităţii de Medicină şi Farmacie "Grigore T. Popa" din Iaşi, specializarea Medicină Generală, a câştigat premiul "Top Student Team" în cadrul competiţiei Women in Data Science (WiDS) Datathon 2024 - Challenge #2.

Membrii echipei, Andrei Panait, în anul al II-lea la Medicină Generală (team leader), David Mitric, student în anul al II-lea la Medicină Generală, Crina Mihai, studentă în anul al II-lea la Medicină Generală, şi Andreea Demetra Nedelcu, studentă în anul al II-lea la Medicină Generală, fac parte din Centrul de Transfer Tehnologic (CTT) MAVIS al UMF Iaşi.

La această competiţie au participat peste 140 de echipe din întreaga lume, dintre care opt din România.

Women in Data Science Datathon este o competiţie anuală lansată de Universitatea Stanford în 2019, la care iau parte în jur de 4.000 de participanţi (50% femei) din 100 de ţări, inclusiv România (din 2021).

Misiunea acesteia este creşterea participării femeilor în domeniul Data Science iar principalul său scop este de a identifica soluţii pentru diverse probleme prin utilizarea datelor oferite de Stanford prin: Machine Learning, Artificial Intelligence şi Data Science. Pentru anul 2024, tematica competiţiei a fost "Equity in Healthcare".

"Provocarea acestei competiţii a fost ca studenţii să-şi perfecţioneze abilităţile de Data Science, încercând să rezolve o problemă interesantă şi critică, cu un impact social deosebit: analizarea modului în care modelele climatice afectează accesul la asistenţa medicală, având la dispoziţie un set unic de date oncologice. De asemenea, pe baza informaţiilor din dataset-ul furnizat şi folosind tehnici de Machine Learning, li s-a cerut estimarea duratei de timp necesară pentru ca pacienţii să primească diagnosticul de cancer metastatic", a declarat conf. univ. dr. Ionuţ Nistor, coordonator CTT Mavis.

Studenţii au început acest proiect în aprilie, când au primit o bază de date cu pacienţi oncologici şi au trebuit să se familiarizeze cu Machine Learning, care este o subcategorie a inteligenţei artificiale ce se concentrează pe antrenarea unui sistem informatic şi să înveţe din date fără programare explicită.

"Practic, folosindu-ne de această bază de date şi 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 mulţi 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 precizat studenţii participanţi. AGERPRES/(A, AS, autor: Daniela Malache, editor: Antonia Niţă, editor online: Ady Ivaşcu)