Iapăscurtă Victor - susținerea tezei de doctor în științe medicale

Data: 27 septembrie, 2023 la ora 14:00

Tema tezei: „Prezicerea timpurie a sepsisului cu ajutorul unei aplicații  proprii elaborate în baza învățării automate (inteligență artificială)”.

Universitatea de Stat de Medicină și Farmacie „Nicolae Testemiţanu” din Republica Moldova, sala de conferințe 205, bd. Stefan cel Mare și Sfânt 165, Chișinău, MD-2004.

Ședința comisiei de susținere publică a tezei de doctor în științe medicale cu tema „Prezicerea timpurie a sepsisului cu ajutorul unei aplicații  proprii elaborate în baza învățării automate (inteligență artificială)”.

A studentului-doctorand: Iapăscurtă Victor -  susținerea tezei de doctor în științe medicale.

Programul de doctorat: 321.19 Anesteziologie și terapie intensivă.

Conducător științific: Belîi Adrian, doctor habilitat în științe medicale, profesor universitar, Universitatea de Stat de Medicină și Farmacie „Nicolae Testemițanu”.

Membrii Comisiei de îndrumare:

Cojocaru Svetlana, doctor habilitat în informatică, profesor cercetător, membru corespondent al AȘM, Institutul de Matematică şi Informatică „Vladimir Andrunachievici”, specialitatea 122.03 – Modelare, metode matematice, produse program;

Savan Veaceslav, doctor în științe medicale, DESA, Centrul Spitalicesc Universitar Grenoble Alpes, or. Grenoble, Franța, specialitatea 321.19  Anesteziologie și terapie intensivă;

Ciobanu Nellu, doctor în științe fizico-matematice, conferențiar universitar, Catedra de fiziologie umană și biofizică, Universitatea de Stat de Medicină și Farmacie „Nicolae Testemiţanu”, specialitatea 131.03 – Fizica statistică și cinetica; specialitatea 131.04 – Fizica computațională și modelarea proceselor.

Membrii Comisiei de doctorat:

Cojocaru Victor, doctor habilitat în științe medicale, profesor universitar, Universitatea de Stat de Medicină și Farmacie „Nicolae Testemiţanu”, Catedra de anesteziologie și reanimatologie nr. 2, specialitatea 321.19 Anesteziologie și terapie intensivă – Președinte;

Cornogolub Alexandru, doctor în științe medicale, conferențiar universitar, Universitatea de Stat de Medicină și Farmacie „Nicolae Testemiţanu”, Catedra de anesteziologie și reanimatologie nr. 2, specialitatea 321.19 Anesteziologie și terapie intensivă – Secretar;

Cobeț Valeriu, doctor habilitat în științe medicale, profesor universitar, Universitatea de Stat de Medicină și Farmacie „Nicolae Testemiţanu”, Catedra de fiziopatologie și fiziopatologie clinică, specialitatea 321.03 Cardiologie, 312.01 Fiziologie normală și patologică;

Belîi Adrian, doctor habilitat științe medicale., profesor universitar, Universitatea de Stat de Medicină și Farmacie „Nicolae Testemiţanu”, Catedra de anesteziologie și reanimatologie nr. 1 „Valeriu Ghereg”, specialitatea 321.19 Anesteziologie și terapie intensivă – conducător țtiințific.

Refrenți oficiali:

Cojocaru Svetlana, doctor habilitat în informatică, profesor cercetător, membru corespondent al AȘM, Institutul de Matematică şi Informatică „Vladimir Andrunachievici”, specialitatea 122.03 – Modelare, metode matematice, produse program - membru al comisiei de îndrumare;

Baltaga Ruslan, doctor în științe medicale, conferențiar universitar, Institutul Oncologic, specialitatea 321.19 Anesteziologie și terapie intensivă;

Arnaut Oleg, doctor habilitat în științe medicale, conferențiar universitar, Universitatea de Stat de Medicină și Farmacie „Nicolae Testemiţanu”, Catedra de fiziologie a omului și biofizică, specialitatea 321.19 Anesteziologie și terapie intensivă.

Teza și rezumatele pot fi consultate la adresa electronică:

Teza: http://repository.usmf.md/./handle/20.500.12710/25122

Rezumat (engleză): https://repository.usmf.md/handle/20.500.12710/25126

Rezumat (română): https://repository.usmf.md/handle/20.500.12710/25125

Avizele/comentariile/propunerile la teză pot fi transmise la adresa electronică phdschool@usmf.md sau depuse în forma pe hârtie la Școala doctorală în domeniul Științe medicale, bd. Ștefan cel Mare și Sfânt 165, bir. 214 între orele 9.00-18.00.

Articole la tema tezei, publicate în reviste ISI, SCOPUS și alte baze de date internaționale:

1. Iapăscurtă V., Detection of Movement toward Randomness by Applying the Block Decomposition Method to a Simple Model of the Circulatory System. In: Complex Systems Journal. 2019, 28(3), pp. 59-76. ISSN 0891-2513. doi.org/10.25088/ComplexSystems.28.1.59
2. Iapăscurtă V., A less traditional approach to biomedical signal processing for sepsis prediction. In: 5th International Conference on Nanotechnologies and Biomedical Engineering, November 3-5, 2021, Springer IFMBE Proceedings Series, 2022, pp. 215-222, ISBN 978-3-030-92327-3. doi.org/10.1007/978-3-030-92328-0_29 
3. Iapăscurtă V., Belîi A. Preclinical stage of building a machine learning system for sepsis prediction: a comparative study of four algorithms. In: 5th International Conference on Nanotechnologies and Biomedical Engineering, November 3-5, 2021, Springer IFMBE Proceedings Series, 2022, pp. 448-455. ISBN 978-3-030-92327-3. doi.org/10.1007/978-3-030-92328-0_58

Alte publicații la tema tezei în reviste/ediții de profil din țara și de peste hotare: 15 publicații

Obiecte de proprietate intelectuală:

1. Iapăscurtă V., Belîi A. Implementarea aplicației software ISAAC-Sepsis în baza învățării automate/inteligenței artificiale pentru prezicerea timpurie a sepsisului. Certificat nr. 5965, Ministerul Sănătății, USMF “Nicolae Testemițanu”; Certificat nr. 18, IMSP Institutul de medicină urgentă, 12.12.2022. 
2. Iapăscurtă V., Implementarea aplicației software Sistem-expert acido-bazic ABB 1.1.1 pentru managementul pacienților în stare critică. Certificat nr. 5968, Ministerul Sănătății, USMF “Nicolae Testemițanu”; Certificat nr. 19, IMSP Institutul de medicină urgentă, 13.12.2022.

Rezumatul tezei:

Structura tezei: Teza este expusă pe 170 pagini și include: introducere, 5 capitole, concluzii, bibliografie din 278 de surse, 12 anexe, 52 figuri și 32 tabele.  

Cuvinte cheie: sepsis, model, inteligență artificiala, învățare automată, complexitate algoritmică, metoda de decompoziție în blocuri, sisteme de suport decizional, sisteme de prezicere.

Scopul studiului: Evaluarea fezabilității tehnologiilor de inteligență artificială (IA) în managementul pacientului critic din unitatea de terapie intensivă cu risc de a dezvolta sepsis, cu elaborarea unui sistem cu abilități discriminative (sepsis versus non-sepsis), care ar permite prezicerea timpurie a dezvoltării sepsisului.

Noutatea și originalitatea științifică: În baza analizei unui set larg de date (40366 cazuri, dintre care – 2932 cu sepsis) și prelucrare a lor cu utilizarea unui nou algoritm de restabilire a datelor-lipsă și utilizarea metricii complexității algoritmice s-a creat un sistem de suport decizional pentru prezicerea timpurie a sepsisului.

Problema științifică importantă soluționată în teză: Sepsisul reprezintă o problemă actuală în anesteziologie-terapie intensivă, iar diagnosticarea lui precoce este crucială pentru tratamentul eficient. Rezultatul obținut care contribuie la soluționarea unei probleme științifice importante constă în elaborarea unui sistem în baza învățării automate ce are ca efect îmbunătățirea managementului clinic al pacienților cu sepsis.

Semnificația teoretică a cercetării: A fost explorată și confirmată posibilitatea utilizării conceptelor și metricii dinamicii algoritmice în reprezentarea datelor medicale, care descriu starea clinică a pacientului. Această reprezentare este reușită și la elaborarea sistemului de prezicere a sepsisului. Aspectele ce se referă la valoarea predictivă a unor parametri clinici, care au fost elucidate în studiu, ar putea contribui la o înțelegere mai bună a problemei sepsisului ca fenomen medical.

Valoarea aplicativă a lucrării: Aplicația software creată, în care este integrat sistemul de prezicere timpurie a sepsisului elaborat, poate asista medicul din ATI în procesul de luare a deciziilor, în special în cazurile de sepsis mai complexe și în deosebi în situațiile ambigui. Metodele propuse pentru reconstrucția si reprezentarea datelor pot facilita, diversifica și înviora activitatea cercetătorilor în domeniu.

Implementarea rezultatelor științifice: Rezultatele studiului au fost implementate în activitatea didactică, curativă și de cercetare, confirmate prin două certificate de inovație și acte de implementare.