Miért fontos a K+F számunkra?
Mivel vezetőségünk több tagja jelenleg is gyakorló, doktori tudományos fokozattal rendelkező kutató, az innovatív megoldások keresése érthetően kiemelt fontosságú számunkra.
Létrejöttünket is azon igény motiválta, hogy az informatikai verseny szektor és a tudományos élet között hidat képezve segítsünk abban, hogy a felsőoktatási intézmények cégekkel való együttműködése konkrét kutatásfejlesztéses projektek segítségével kialakuljon, és működőképes támogatást adjon ahhoz, hogy a hazai informatikai ipar versenyképes, újszerű megoldásokkal tudjon a nemzetközi piacon megjelenni.
Onkológiai korai diagnosztikát és terápiaválasztást támogató funkcionális genomikai és képalkotó diagnosztikai keretrendszer fejlesztése
A projekt célja egy olyan onkológiai területre irányuló, bioinformatikai és képalkotó diagnosztikai háttérre épülő, mesterséges intelligencián alapuló informatikai döntéstámogató rendszer kifejlesztése, amely segít a korai diagnosztikában, illetve a személyre szabott terápia kialakításában.
A fejlesztés jelentős újdonságtartalommal rendelkezik, hiszen funkcionális genomikai összefüggések gépi tanulási eljárásokra épített elemzésére is sor kerül, mellyel eddig ismeretlen genomikai markerek észlelése is lehetővé válik a korai diagnosztika és a terápiahatékonyság szempontjából. Mivel a genomban elhelyezkedő kódoló régiók vizsgálatán túl további genomikai mintázati részletek is vizsgálhatók lesznek, így a projekt által kialakításra kerülő szolgáltatások hiánypótlók.
A projekt másik meghatározó innovációs célja a PET/CT radiológiai képfeldolgozás tumor szegmentációjának automatizálása mélytanuló eljárásokkal, amely szerint a tumoros szövetek korai diagnosztikája javítható.
A tervezett projekt innovációs spektrumát szélesítik a genomok térbeli szimulációjával kapcsolatos célok, miszerint a különböző sejtállapotokból nyert genomok térbeli szerkezeti profiljainak összehasonlítása válik lehetővé. A fejlesztés eredményeként előálló technológia lehetőséget fog nyújtani a genom térbeli szerkezeti torzulásainak funkcionális genomikai, mutációs, klinikai adatok szerinti összefüggéseinek elemzésére.
A projekt során vizsgált betegségtípus a diffúz nagy B-sejtes limfóma. Kiemelt cél, hogy további betegségtípusok szerinti diagnosztikai, terápia választással kapcsolatos döntéstámogatást biztosító biomarker keresés is rugalmasan biztosított legyen.
Az InnovITech konzorcium vezetőként vesz részt a fejlesztésben, további konzorciumi tagok: GE HealthCare, Széchenyi István Egyetem, klinikai partnerek: Debreceni Egyetem, Petz Aladár Egyetemi Oktató Kórház.
Projektazonosító: 2023-1.1.1-PIACI_FÓKUSZ-2024-00027
Szerződött támogatási összeg: 791 377 269 Ft
„Információkezelés és információkereskedelem a jövő szolgáltatása” – Az InnovITech Kft. „Biztonságos egészségügyi személyes adatkezelést megvalósító és nyújtó, értékalapú információkereskedelmet lehetővé tevő szolgáltatások megvalósítása az egészségügyben” című kutatás-fejlesztési projektje befejeződött
A vállalatunk által megvalósított IBB – InfoBank&InfoBroker rendszer olyan, merőben újszerű információkezeléssel kapcsolatos szolgáltatásokat biztosít, melyek a digitális tulajdonjog tisztázására alapozva megoldást kínálnak a tárolni kívánt adatkincs kezelésére (InfoBank), illetve az adatkincs információival való információérték-alapú kereskedés megvalósítására (InfoBroker).
A világban található adatkincs mennyisége ugrásszerűen nő, ezért fontos lehetőségként értelmezhető a digitális adatkincs tulajdonjog kezelése, illetve az információk leírása. Az InfoBank szolgáltatás a Világban található adatkincs, azaz információk tárolását, tulajdonjogi kezelését biztosítja. Észre kell vennünk, hogy az információ valódi, akár pénzzé konvertálható értéket képvisel, melynek helyes kezelése előnyt jelenthet a digitális adatkincs tulajdonosa és a digitális adatkincs információinak igénylői számára. A személyes információk védelmét a kialakításra kerülő rendszer felépítésével kapcsolatos validációs eljárások adják, melyekkel a személyes adatvédelemi törvény teljesítése biztosítható.
Kiemelt szolgáltatást jelent az értékalapú információkereskedelem lehetővé tétele (InfoBroker), amelynek hátterét a fejlesztés során kialakított információs érték meghatározási mechanizmusa, az információs adás-vételi igénypárok kezelése, illetve ezekre alapozva az információk értékalapú adásvétele adja. Az eljárás elszámolási mechanizmusát újszerű módon közelítettük meg. Az InfoBroker magával az információval folytat tranzakciókat azoknak a kereslet, illetve keresleti prioritások alapján értéket adva. Tehát az információ értékmeghatározásának alapjai az információkra vonatkozó keresleti igények, illetve azok prioritásai. Az adatkincs adás-vétel során megvalósuló tranzakció az információk digitális tulajdonjogát változtatja meg, illetve az információ eladási értéke az eladó információs értékszámláján elszámolásra kerül. Az értékalapú információeladások, kereskedések megvalósításával kapcsolatos szolgáltatások olyan innovatív eljárások, melyek korábban sem országos, sem nemzetközi szinten nem léteztek. A rendszer elsődleges célterülete az egészségügyi adatok értékalapú kereskedelmének biztosítása, de fontos hangsúlyozni, hogy nem korlátozódik az egészségügyi adatpiac kontextusára.
A rendszer szolgáltatásainak újszerűségét növeli, hogy az adatok biztonságos tárolására, kezelésére, illetve az értékalapú információ adásvételét lehetővé tevő szolgáltatásokra alapozva lehetőség nyílik az egészségügyi tárgyterületre fókuszálva egészségügyi személyes adatok és terápiás lehetőségek adatainak az InfoBank-ba töltésére. Az egészségügyi adatkezelés szempontjából a személyes egészségügyi adatok, illetve üzleti értéket képviselő terápiás lehetőségek digitális tulajdonjog szerinti védettségét az InfoBank biztosítja. Látnunk kell, hogy ezen egészségügyi adatok tulajdonosai információigénylés szempontjából kölcsönös függésben vannak, amelyet ún. információs igénypárként értelmezhetünk, és kétirányú értékalapú információ adás-vétel tranzakciókat eredményezhetnek az InfoBroker szolgáltatásain keresztül. Mivel a kölcsönös információs igénypárok az értékalapú információkereskedések beindításának fenntartható mozgatórugói, ezért ezen igénypárok beazonosítása lényeges. Az észlelt információs igénypár szerint terápiás adatok és egészségügyi személyes adatok cserélnek tehát gazdát, amely mentén a terápiás adatokat birtokló egészségügyi szolgáltató specifikus személyes egészségügyi információkhoz juthat úgy, hogy a személyes adatok tulajdonosai felé megfelelő terápiás adatok kerülnek átadásra.
A kialakított rendszer szolgáltatási spektrumát terjeszti ki a védett, egészségügyi személyes adatok szolgáltatását biztosító lehetőség, mellyel az egészségügyi szolgáltatók számára lehetőség nyílik az InfoBank-ban tárolt egészségügyi személyes adatokhoz történő hozzáférésre abban az esetben, ha a személyes információk tulajdonosai a hozzájárulást a hozzáféréshez megadják. A megoldás indokoltságát erősíti, hogy a jelenleg érvényes magyar szabályozás – 2011. évi CXII. Törvény az információs önrendelkezési jogról és az információszabadságról – is „különleges adat” kategóriába sorolja az egészségügyi adatokat. Így a GDPR (védett, személyes adatkezeléssel kapcsolatos EU. Parlament és Tanács (EU) 20216/679. rendelkezése) megfelelés biztosítására egy újszerű megközelítést ad, mellyel jelentősen csökkenthetők az egészségügyi szolgáltatok személyes adatkezeléssel kapcsolatos informatikai költségei, illetve a rendelkezéseknek való megfelelés központilag biztosítható úgy, hogy a személyes adatkezelés megsértésének kockázata csökken. Ezzel az eljárással lehetőséget biztosítunk arra, hogy a jelenleg szigorítás alatt lévő személyes adat-, illetve egészségügyi személyes adatkezelés vonatkozásában az érzékeny adatokhoz egészségügyi szolgáltatók hozzáférjenek úgy, hogy azok törvény szerinti szigorú tárolási, kezelési konvencióival nem szükséges foglalkozniuk.
A kedvezményezett neve: InnovITech Kft.
A projekt címe: Biztonságos egészségügyi személyes adatkezelést megvalósító és nyújtó, értékalapú információkereskedelmet lehetővé tevő szolgáltatások megvalósítása az egészségügyben
A szerződött támogatás összege: 128.430.500 Ft
A támogatás mértéke(%-ban): 55%
A projekt tervezett befejezési dátuma: 2021.08.31.
A projekt azonosító száma: GINOP-2.1.2-8-1-4-16-2017-00176
A projekt brossúrája az alábbi hivatkozáson érhető el: InfoBank&InfoBroker Brossúra
Mikrobiom analízis alapú szolgáltatás fejlesztése neuropszichiátriai betegségek vizsgálatára
A projekt az UD-GenoMed Kft. (Debreceni Egyetem Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézetének spin-off vállalata), illetve a Semmelweis Egyetem Pszichiátriai és Pszichoterápiás Klinika szakmai részvételével valósul meg.
A projekt során célunk egy olyan informatikai rendszer megvalósítása, amely segítségével elvégezhető a bélflóra összetétele és különböző pszichés megbetegedések közötti összefüggések automatizált analízise. Ennek keretében a rendszernek képesnek kell lennie a vizsgált páciensekhez kapcsolódó klinikai adatok rögzítésére, a teljes körű mikrobiom-elemzések végigkövetésére, valamint a klinikai és újgenerációs szekvenálási adatok közötti összefüggések feltárására.
A rendszer fontos funkciójaként jelöljük meg a mikrobiom és klinikai adatok közötti összefüggések elemzésére irányuló BigData eljárásokra épülő szakértői rendszer modul kialakítását. A feltárt ok-okozati összefüggések elemzésével közelebb kerülhetünk a bélflóra és a pszichés megbetegedések közötti komplex kölcsönhatások megértéséhez, valamint kialakíthatunk predikciós eljárásokat is a gyógyszeres kezelés hatékonyságának növelése érdekében. Az alkalmazásnak ezen felül képesnek kell lennie az összehasonlítások és szűrések eredményeként azonosított baktérium-csoportok taxon-annotációjának elvégzésére (Törzs, Osztály, Rend, stb.) is a meglévő metagenom adatbázisok alapján.
A major depresszióval diagnosztizált betegek kutatásba történő bevonásával – egy tudományos alprojekt keretében – lehetőség van a tervezett szolgáltatás és informatikai rendszer tesztelésére, másrészt alkalom nyílik a két betegség kialakulásért és/vagy terápiás válaszkészségbeli különbségekért felelős mikrobiom mintázatok azonosítására. A mikrobiom adatok elemzésével tehát betegség-specifikus, valamint átfedő markerek határozhatók meg egészséges kontroll páciensek bevonásával. Az alprojekt megvalósításával előálló nagyméretű adatbázis biztosítja a két betegség tüneteinek és a mikrobiom mintázatok összefüggéseinek vizsgálatát adatbányászati, illetve gépi tanulási eljárások alkalmazásával.
A következő fő használati esetekkel jellemezhető a rendszer:
A projekt brossúrája az alábbi hivatkozáson érhető el: Microbiolance Brossúra
Precíziós metszőrobot és intelligens mezőgazdasági platform kialakítása képfeldolgozási és gépitanulási eljárásokra alapozva
A projekt konzorciumi formában valósul meg, az InnovITech Kft szoftveres megoldások fejlesztéséért felel támaszkodva a Pécsi Tudomány Egyetem szőlészeti szaktudására. A robotikai szakismeretet a Bay Zoltán Kutatóintézet Nonprofit Kft adja, amit az SBS Kft. járműtechnikai platform kiépítésével kapcsolatos kompetenciája egészít ki.
A fejlesztés célja egy olyan önjáró, komplex robotikai megoldás megvalósítása, amely képes a kamerák által észlelt képek feldolgozásával, elemzésével a szőlőültetvényeken végzett, nagy humán erőforrás igényű, ugyanakkor a szakértői döntéshozatal szempontjából nehezen automatizálható feladatok – metszés technológiájának – elvégzésére. Eredményként egy olyan autonóm, illetve szőlészeti metszésivektor meghatározó és végrehajtó képességgel rendelkező robotikai megoldás jön létre, melynek „tudása” képes pótolni a tapasztalt szőlészek szakértelmét, ebből fakadóan csökkentheti a területen egyre inkább jelentkező szakértelem és munkaerőhiányt, valamint időjárástól független működése a növény szempontjából optimális időben teszi lehetővé a metszések elvégzését.
A robot képes lesz egy ültetvény automatizált feltérképezésére, amire építve a megfelelő metszési protokollt beállítva lehetőség nyílik a különböző célok szerinti tőkealakításra, illetve a növénykultúra folyamatos megfigyelésével a termőegyensúly, a hozam és a minőség ellenőrzésére.
A robot mozgatás és a metszésivektor kijelölés automatizálás hátterét olyan gépi tanuló eljárások adják, amelyekkel lehetőség van új szakértői döntéssel kapcsolatos összefüggések észlelésére és figyelembevételére. Az alkalmazott metszési módokkal és döntésekkel kapcsolatban észlelt összefüggések szőlészeti művelési mód fejlesztéssel kapcsolatos új kutatási eredmények feltárásához vezethetnek, ezért előremutató szőlészeti kutatások alapját képezik.
A metszésekkel kapcsolatos döntésautomatizálás utólagos kiértékelésének hátterét az adja, hogy a rendszer az ültetvények folyamatos megfigyelésével, illetve az így gyűjtött adatok big data eljárásokra épülő vizsgálatával képes akár tőkénkénti eredményesség vizsgálatra, és az alkalmazott metszési technikák kiértékelésére. A robot lehetőséget teremt a precíziós gazdálkodásra való áttérésre.
A robotikai megoldás és rendszer kiemelt előnye és széles körű társadalmi hasznossága a fentieken túl az, hogy képes támogatni a szőlészeti képzést azzal, hogy a szőlőtőkék szimulációs moduljával modellezhetők az egyes metszési döntéshelyzetek, ez a lehetőség pedig így a metszési vektorok megadásával kapcsolatos öntanuló mechanizmus tovább finomításához is hozzájárul. A létrejövő robot és a döntéstámogató rendszer mellett képzési rendszerbe csatlakoztatható ismeretanyag is létrejön. A szőlészeti képzés során a tervezett rendszer ezen képessége kiemelkedően hasznos támogatást nyújthat, amely kecsegtető kiegészítő marketing lehetőségként is értelmezhető, illetve hozzásegít a központi metszésivektor megadással kapcsolatos döntésibázisok folyamatos fejlődéséhez (oktatás támogatása metszés szimulációval).
Projekt azonosító: 2020-1.1.2-PIACI-KFI-2020-00097
Támogatás összege: 618 130 379 Forint
Automatizált minőségbiztosítási szolgáltatás kialakítása refaktoring megoldásokkal
Az informatikai rendszerek minőségellenőrzésével kapcsolatos módszerek egyre nagyobb jelentőséget és figyelmet kapnak nem csak az informatikai iparág területén, hanem a gazdaság más szegmensei tekintetében is. Ennek oka az, hogy a felhasználói oldalon az instabil informatikai megoldások jelentős károkat okozhatnak, amely a költségnövekedésből, a piaci helyzetre való nem megfelelő reagálási képességből fakadóan versenyhátrányt eredményezhetnek. Ennek megfelelően az informatikai rendszerek minőségbiztosítása nemzetgazdasági versenyképesség szempontjából is lényeges.
A forráskód ellenőrzések tekintetében a forráskód strukturális tulajdonságok széles spektrumát képesek mérni a rendelkezésre álló minőségmérő eszközök, az úgynevezett metrikák. Ugyanakkor a program strukturális minőséget jelentős mértékben meghatározó döntésszerkezetek vizsgálatával kapcsolatos metrikák nem megfelelőek, mivel a döntésszerkezeti anomáliákat nem jelzik csupán a komponenseken belüli döntésszerkezetből fakadó komplexitásokat. Ennek megfelelően a fejlesztési célja az InnovITech Kft. által a témában végzett megelőző kutatás során meghatározott döntésszerkezet minőségével kapcsolatos tervezési alapelvek, metrikák és refaktorálási szabályok (forráskód javító szabályok) felhasználásával piaci bevezetésre alkalmas, döntésszerkezeti minőségmérő, statikus kódelemző eszköz kialakítása, illetve automatikus refaktoring eljárásokkal döntésszerkezeti anomáliákat javító eljárások megvalósítása. További cél a minőségelemzési döntések során észlelt szerkezeti anomáliák megszüntetését célul kitűző megfelelő refaktoring lépés kiválasztásának gépi tanuló eljárásokon alapuló szakértői rendszerrel történő támogatása.
A fejlesztés újdonságtartalmát növeli, hogy a döntésszerkezetben tapasztalt döntésredundanciák felismerésével a tervezett rendszer lehetőséget biztosít a tervezési minták alkalmazási lehetőségeinek detektálására, illetve a szakértői rendszerrel támogatott automatikus refaktoring eljárások által végrehajtható döntésösszevonások segítségével a tervezési minták szerinti kód struktúrák elérhetőek. A tervezett rendszer tekintetében újdonságnak számít a vizsgált forráskódok döntésszerkezetének átfogó minőségét jellemző metrikák szerinti mérési lehetőségek biztosítása, amit kiegészítenek a kiemelt újdonságként értékelhető metrika vezérelt automatikus refaktoráló eljárások (Java alapú refaktoring eszköz nincs jelenleg piaci alkalmazásban). A tervezett projekt újszerűségét tovább növeli, hogy a refaktorálást mesterséges intelligencia vezérli. Ennek szükségessége indokolt, mivel egy metrika szerinti méréssel detektált szerkezeti anomália sokféle refaktoring lépéssel javítható, miközben más minőségi aspektus romlik, így a legjobb lépéssorozat kiválasztásához mesterséges intelligencia szükséges. A mesterséges intelligencia tanításához szükséges tanítóminták biztosítása, összegyűjtése a projekt részeként valósul meg.
Egy adott faj genomjának sejttípusspecifikus háromdimenziós szerkezetének szimulációja
A projekt az UD-GenoMed Kft. (Debreceni Egyetem Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézetének spin-off vállalata) szakmai részvételével valósul meg.
A GenomAtlas képes egy adott sejttípus szekvenálási adatainak bioinformatikai transzformációk általi feldolgozásával elért kapcsolódási mátrixok alapján prediktálni a genom háromdimenziós szerkezetét. A feltárt mesterséges intelligenciai algoritmusok segítségével a háromdimenziós szerkezet vizualizációja hatékonyan és felhasználóbarát módon végezhető el. Az alkalmazás tehát képes a genom szerkezetének térbeli megjelenítésére, szimulációk elvégzésére. A megjelenítés interaktív, mely lehetővé teszi a különféle geometriai transzformációk elvégzését pár kattintással háromdimenziós környezetben (nagyítás-kicsinyítés, elforgatás, stb.).
A kifejlesztett alkalmazás segítségével közelebb kerülhetünk annak megértéséhez is, hogy különböző sejttípusok, például a makrofágok, milyen módon képesek alkalmazkodni a megváltozott környezethez és ebben mi a szerepe a sejttípus-specifikus háromdimenziós kromatinszerkezetnek. Ezen kutatás-fejlesztési projekt eredményei révén olyan általános összefüggéseket figyelhetünk meg, amelyek alapjául szolgálhatnak a magas vérnyomás, elhízás, rák vagy más ún. multifaktoriális megbetegségek patomechanizmusainak megértéséhez is.
A következő fő használati esetekkel jellemezhető a rendszer:
Az Innovitech kft. Adott fajhoz tartozó sejttípus-specifikus genom háromdimenziós megjelenítője prototípus kifejlesztés megnevezésű projektjét a Magyar Állam és az Európai Unió 129,98 millió forinttal támogatta. A projekt azonosítószáma: GINOP-2.1.7-15-2016-01487
A kedvezményezett neve: Innovitech kft.
A projekt címe: Adott fajhoz tartozó sejttípus-specifikus genom háromdimenziós megjelenítője prototípus kifejlesztés
A szerződött támogatás összege: 129,98 millió forint
A projekt azonosító száma: GINOP-2.1.7-15-2016-01487
