Adatgazdaság és a diagnosztika kihívása

Szász Máté, a Synlab Hungary szakmai igazgatója és a helyi egészségügyi innovációk aktív szereplője összefoglalta a diagnosztikai adatokból fakadó paradoxont: egyidőben voltunk túl keveset, majd túl sokat tudó korszakban, miközben sosem alakult ki az az „optimális” adattömeg, amely megbízható, napi döntéseket szolgálna. A humángenom‑projekt elmúlt évtizedei, a genetikai és epigenetikai markerrobbanás azt mutatják, hogy az emberi intelligencia egymaga nem képes ilyen volumenű, dinamikus adatokat értelmezni, ezért új eszközök és mesterséges intelligencia válaszai szükségesek.

Technológiai áttörések — az olcsó szekvenálástól a napi valós idejű monitorozásig — új lehetőségeket nyitnak. Emblematikus példa a hétköznapi viselhető eszközökbe integrált kemo‑szenzor: a Samsung okosórákban megjelenő autofluoreszcens mérés az advanced glycation end productekre (AGE) képes naponta rálátást adni, miközben az epigenetikai óra és az életmódintervenciók (egy 8 hetes protokoll átlagosan ~3,2 év biológiai fiatalodást mutatott) tudományos alapot adnak a beavatkozásoknak.

A javasolt üzleti‑kutatási modell integrálja a helyi referenciaadatokat, a hordható érzékelőket, epigenetikai vizsgálatokat és egy virtuális klinikai platformot, amely AI‑támogatással személyre szabott, mozgó protokollt biztosít. A cél egy validált magyar referencia‑program, amely valós idejű visszajelzéssel megállítja a „gázpedál” túlnyomását, csökkenti a metabolikus stresszt és hatékonyabbá teszi az orvosi döntéshozatalt — üzleti és lakossági hatása gyors megtérülést és erőteljes prevenciós eredményeket ígér.

AI generated summary - by rentiT