All

What are you looking for?

All
Projects
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

Differentiation of low-grade infection in THA and TKA from aseptic complications using immunocytologic analysis and machine learning

Public support

  • Provider

    Ministry of Health

  • Programme

  • Call for proposals

    SMZ0202100001

  • Main participants

    Univerzita Palackého v Olomouci / Lékařská fakulta

  • Contest type

    VS - Public tender

  • Contract ID

    NU21-06-00370

Alternative language

  • Project name in Czech

    Odlišení low-grade infekce TEP kyčle a kolena od aseptických komplikací s využitím imunocytologické analýzy a strojového učení

  • Annotation in Czech

    Infekce kloubní náhrady (IKN) je nejčastější časnou komplikací endoprotetiky (TEP). Ročně se v ČR implantuje kolem 30 tisíc primárních TEP kyčlí a kolen. Četnost IKN se odhaduje mezi 0,5 až 2,5 %. Prvním krokem ke správné terapii je odlišení aseptického a septického zánětu, což nečiní problém u jednoznačných infekcí. Avšak je velmi obtížné v případě infekcí s nízkým stupněm klinického a laboratorního vyjádření (tzv. low-grade infekce). Situaci zhoršuje fakt, že při stimulaci tkáňových makrofágů se mohou „rozbalovat“ souběžně programy určené k anti-infekční odpovědi přes hematogenně dodané bakteriální stimuly. Za těchto okolností je klinicky nemožné odlišit infekci (skutečný bakteriální zánět) od aseptického zánětu (vyvolaného otěrovými produkty z TEP). Ortoped tak může léčit infekční případ jako čistý a naopak. Důsledky neadekvátního postupu nese pacient, léčba se prodlužuje a prodražuje, zhoršuje se prognóza kloubu. Klinik proto nezbytně potřebuje „číst“ reálnou komunikaci mezi buňkami a porozumět vícezdrojovým diagnostickým informacím. Pokročilé metody nabízí schopnost integrovat heterogenní data získaná při vyšetřování pacienta do probabilistického výstupu. Mají rovněž schopnost „samoučení“. V praxi to znamená, že se diagnostický software po nějaké době používání ve svém výkonu sám zlepšuje, jeho předpovědi jsou přesnější. Zpřesnění a zrychlení diagnostického procesu jsou nepochybně vysokými hodnotami – pro pacienta, lékaře i plátce zdravotní péče.

Scientific branches

  • R&D category

    AP - Applied research

  • OECD FORD - main branch

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

  • OECD FORD - secondary branch

    30102 - Immunology

  • OECD FORD - another secondary branch

    30211 - Orthopaedics

  • CEP - equivalent branches <br>(according to the <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">converter</a>)

    AF - Documentation, librarianship, work with information<br>BC - Theory and management systems<br>BD - Information theory<br>EC - Immunology<br>FI - Traumatology and orthopaedics<br>IN - Informatics

Solution timeline

  • Realization period - beginning

    May 1, 2021

  • Realization period - end

    Dec 31, 2024

  • Project status

    K - Ending multi-year project

  • Latest support payment

    Apr 28, 2023

Data delivery to CEP

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

  • Data delivery code

    CEP24-MZ0-NU-R

  • Data delivery date

    Feb 21, 2024

Finance

  • Total approved costs

    10,825 thou. CZK

  • Public financial support

    10,825 thou. CZK

  • Other public sources

    0 thou. CZK

  • Non public and foreign sources

    0 thou. CZK