A dHealth konferencia keretében évente meghirdetett Best PhD Paper Award díjat 2025-ben Gombás Veronika, a Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Rendszer- és Számítástudományi Tanszék tudományos segédmunkatársa nyerte el.
Munkájának címe: „Classifying Type 2 Diabetes Using N-Glycan Profiling and Machine Learning Algorithms”, témavezetője Dr. Fogarassyné dr. Vathy Ágnes a tanszék egyetemi docense.
Best PhD Paper Award
A díj célja, hogy elismerje és ösztönözze a doktori képzésben részt vevő hallgatók kiemelkedő tudományos munkáját az egészségügyi informatika és a digitális egészségügy területén. Olyan tanulmányok pályázhatnak, amelyek PhD-disszertációhoz kapcsolódnak, és szerzőjük aktív PhD-hallgató, vagy legkésőbb az előző évben szerzett doktori fokozatot. A díj nemcsak a fiatal kutatók tudományos kiválóságát ismeri el, hanem elősegíti a tudományos közösségbe való integrációjukat és hozzájárulásukat az egészségügyi technológiák fejlődéséhez.
A dHealth Konferencia
A Digital Health Conference egy nemzetközileg elismert, Bécsben évente megrendezett tudományos és szakmai esemény. A rendezvény célja, hogy platformot biztosítson kutatók, egészségügyi szakemberek, informatikai fejlesztők és döntéshozók számára a tudásmegosztásra és a multidiszciplináris együttműködésre. A konferencia olyan témákat ölel fel, mint az egészségügyi adatelemzés, mesterséges intelligencia az orvoslásban, e-egészségügyi alkalmazások, valamint a betegközpontú digitális megoldások. A dHealth különös hangsúlyt fektet az európai egészségügyi rendszerek digitális átalakulására, miközben lehetőséget nyújt a legújabb kutatási eredmények és gyakorlati fejlesztések bemutatására.
A publikáció
A konferencián bemutatott publikáció az Egészségügyi Analitikai Kutató-Fejlesztő Központ és a Bio-nanotechnológiai és Műszaki Kémiai Kutatóintézet egyik közös munkájának első eredményeit mutatja be. A tanulmány során igazolták, hogy a 2-es típusú cukorbetegség nagy pontossággal felismerhető vérszérum mintákból előállított N-glikán profilokon alkalmazott gépi tanuló algoritmusok segítségével. A kutatás részét képezte a 2-es típusú cukorbetegéggel kapcsolatos releváns N-glikán struktúrák azonosítása, valamint az automatikus osztályozást végző gépi tanuló algoritmus fejlesztése. A kidolgozott Extra Trees Classifier alapú osztályozó módszer kiemelkedő eredményei (pontosság: 0,8982, szenzitivitás: 0,8966, specificitás: 0,9000) azt mutatják, hogy a vérszérum mintákból képzett N-glikán profilok és a gépi tanuló algoritmusok kombinációja ígéretes eszköz lehet a 2-es típusú diabétesz korai diagnosztikájában.
Szívből gratulálunk az elismeréshez!