Advancing Healthcare through AI and Predictive Analytics

Harnessing AI for Societal Impact in Healthcare

At the Rényi AI research group, we are dedicated to pursuing transformative artificial intelligence projects with significant societal impact. A primary focus of our work is advancing healthcare through state-of-the-art deep learning techniques and sophisticated mathematical tools. Our goal is to deliver predictive healthcare solutions that address critical challenges at both individual patient and broader population health levels.

Structuring Comprehensive Patient Journeys

Central to our research approach is the comprehensive analysis of patient journeys. As an essential first step, we aim to construct high-quality structured patient pathways by utilizing AI methodologies to synthesize information from patient documentation and electronic health records (EHR) across diverse data sources. This structured patient journey forms a solid foundation for in-depth analyses and predictive modeling of healthcare outcomes.

Predictive Analytics for Proactive Healthcare

Building upon this foundation, our research endeavors to anticipate and manage potential health risks, thereby enabling proactive interventions and improved patient outcomes. By applying predictive analytics at a population level, we can better understand health trajectories, identify risks of health deterioration, and contribute significantly to preventive healthcare strategies.

Empowering Broader Healthcare Research

Additionally, structured patient journeys provide a robust foundation for broader healthcare research. This detailed and structured data significantly enhances studies reliant on precise patient histories and trajectories, expanding the scope and effectiveness of research across multiple healthcare disciplines.

Related Media

Közelebb a matematikához - Miklós Dezső és Csiszárik Adrián - HUN-REN Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet

2025-06-25
Miként támogathatja az AI a hazai egészségügyi ellátórendszer hatékonyabb működését? Hogyan segíthet a Mesterséges Intelligencia az orvosnak a betegségek korai felismerésében, a kezelés megtervezésében, egyáltalán abban, hogy a betegről rendelkezésre álló óriási mennyiségű és minőségű adat, információ átlátható legyen? A műsor vendégei a HUN-REN Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet igazgatóhelyettese, Miklós Dezső és a Rényi Intézet Mesterséges Intelligencia kutatócsoportjának tagja, az említett kutatás szakmai vezetője Csiszárik Adrián. A Közelebb a matematikához című műsor ezúttal bemutatja azt az évek óta folyó munkát, amely során a Rényi kutatói átfogó egészségügyi életútelemző adatplatformot építenek.
Podcasts

Index - Komoly egészségügyi forradalom előtt állunk, már csak egy dolog hiányzik az áttöréshez

2025-06-22
Magyar kutatók olyan mesterségesintelligencia-alapú megoldásokat fejlesztenek, amelyek új lehetőségeket teremtenek az egészségügy számára. A HUN-REN kutatási hálózat Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézetének tudósai a Semmelweis Egyetem Egészségügyi Menedzserképző Központjának munkatársaival, az utóbbi időkben az I-Cell Mobilsoft Zrt. együttműködésével, egy átfogó egészségügyi életútelemző adatplatformot építenek. Ez óriási támogatás lehet a betegségek korai felismerésében, egyénre szabott kezelési tervek elkészítésében, és nem utolsósorban az egészségügyi ellátórendszer hatékonyabb működésében. Article link
Articles

Index - Hatalmas a kihívás, minden megváltozik a hazai egészségügyben

2025-05-11
Az Európai Egészségügyi Adattérre való átállással néhány éven belül megvalósul az Európai Unióban a határokon átívelő betegadatok megosztása, amivel nemcsak a uniós polgárok régiós ellátása válik egyszerűbbé, hanem az ebből induló kutatásokkal mindez valós életelőnnyel is járhat – hangzott el a Magyar Egészségügyi Menedzsment Társaság konferenciáján, ahol szakértők kiemelték, hatalmas munkát kell elvégezni minden tagállamnak, hogy megfeleljenek az erről szóló márciusban megjelent uniós rendeletnek. Article link
Articles

MedicalOnline - Eredményezhet jobb egészségügyi ellátást a digitális forradalom?

2025-05-09
A hazai ellátórendszer digitális átállásának aktuális helyzetéről, az európai egészségügyi adattérről, a kórházak kiberbiztonságáról, és a magyar egészségügyi adatvagyon felhasználásáról is szó esett a XXIII. Adatvezérelt egészségügy és kiberbiztonság konferencián. Article link
Articles

Weborvos - Mit keres a matematikus a háziorvosi rendelőben, ha nincs panasza?

2025-03-07
Változások lesznek az EESZT-ben: az MI-alkalmazások képesek a pdf-dokumentumokban szereplő adatokat kiolvasni, elemezni. Article link
Articles

Mit keres a matematikus a háziorvosi rendelőben, ha nincs panasza? Hatalmas változások jöhetnek az EESZT-ben

2025-03-04
Magyar kutatók olyan matematikai modellen dolgoznak, amellyel pontosabbá válhat az egészségügyi rendszert kiszolgáló mesterséges intelligencia. A fejlesztés nyertese a beteg lehet, aki jobb diagnózist és hatékonyabb kezelést kaphat. Article link
Articles

Semmelweis Szimpózium - hálózati orvoslással az egészségügy jövőjéért

2024-11-18
November 11-13. között az Elméleti Orvostudományi Központban (EOK) szervezte az egyetem és a Network Medicine Alliance (NMA) a 32. Semmelweis Szimpóziumot. Az egyetem legmagasabb presztízsű tudományos rendezvénye idén a medicina új ágára, a hálózati orvostudományra fókuszált, olyan világhírű kutatók tolmácsolásában, mint Barabási Albert-László fizikus. Az idei háromnapos konferencia témája a „Hálózati orvostudomány a jövő egészségügyéért”, amelynek keretében a világ különböző tájairól, egyebek mellett a Harvard, a Karolinska, a római La Sapienza, illetve a Maastrichti Egyetemről érkező 35 előadó a hálózattudományról, a gyógyszerek újrapozicionálásról, a betegségek közötti kapcsolatokról és komorbiditásokról, valamint a bioinformatika, illetve a mesterséges intelligencia (MI) területeit felölelő kutatási eredményekről tartott innovatív előadásokat.
Articles

A Kossuth Rádió riportja az egészségügyi életútelemző adatplatform szakértőivel

2024-11-07
A Semmelweis Egyetem Egészségügyi Menedzserképző Központ – az Egészségbiztonság Nemzeti Laboratórium Adatvezérelt Egészség Divízió vezetője – munkatársai és a Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet Mesterséges Intelligencia kutatócsoportjának szakértői egy olyan átfogó, egészségügyi életútelemző adatplatformot építenek, amelynek alapján mesterséges intelligencia modellek személyre szabott előrejelzéseket tehetnek, figyelmeztethetnek egyes betegségek megjelenésének vagy súlyosbodásának a megnövekedett kockázatára, az egészségi állapot romlására, elősegítve ezzel a megelőzést, a korai felismerést vagy az egyénre szabott kezelés megtervezését. Article link
Podcasts