Prof. Arkadiusz Sitek z Massachusetts General Hospital i Harvard Medical School gościł w Śląskim Centrum Chorób Serca na zaproszenie prof. Mariusza Gąsiora Dyrektora ds. Badań i Rozwoju SCCS. Naukowiec podczas wizyty w Zabrzu spotkał się m.in. z dyrekcją centrum oraz pracownikami Ośrodka Naukowo-Dydaktycznego i Nowych Technologii Medycznych.
SCCS rozpoczyna współpracę z prof. Arkadiuszem Sitkiem – wybitnym specjalistą od wykorzystania AI w medycynie
2026-08-21
Współpraca z prof. Arkadiuszem Sitkiem będzie dotyczyła zastosowania sztucznej inteligencji w procesie diagnostycznym, leczniczym oraz rokowaniu odległym chorych leczonych w Śląskim Centrum Chorób Serca w Zabrzu. Modele AI mogą być również pomocne podczas analizy kosztów związanych z hospitalizacją pacjentów.
Prof. Arkadiusz Sitek dołączył również do grona profesorów wizytujących Śląskiego Uniwersytetu Medycznego w Katowicach.
Najważniejsze osiągnięcia prof. Arkadiusza Sitka, obejmują m.in. rozwiązania wdrożone komercyjnie, autorskie metody rekonstrukcji obrazów oraz rozwój nowoczesnych modeli sztucznej inteligencji dla medycyny. Dorobek ten wyróżnia się połączeniem oryginalności naukowej, międzynarodowego znaczenia oraz praktycznego zastosowania w medycynie.
Podczas pracy doktorskiej prof. Arkadiusz Sitek zaprojektował, zbudował i przetestował urządzenie służące do korekcji osłabienia promieniowania w tomografii emisyjnej pojedynczego fotonu (SPECT). Rozwiązanie obejmowało zarówno sprzęt, jak i oprogramowanie. Zostało następnie przejęte przez firmę Siemens i zintegrowane z komercyjnym skanerem ECAM, gdzie było wykorzystywane przez kilka lat.
W latach 2004–2012 prof. Sitek, we współpracy z zespołem kardiologii nuklearnej Brigham and Women’s Hospital (BWH), opracowywał metody i oprogramowanie do automatycznej ilościowej analizy danych z badań kardiologii nuklearnej. Oprogramowanie było stosowane klinicznie w BWH, a związany z nim patent został licencjonowany firmie INVIA i włączony do systemu Corridor4DM, jednego z uznanych rozwiązań do ilościowej analizy danych obrazowych.
Prof. Sitek opracował nowatorską metodę rekonstrukcji obrazów w medycynie nuklearnej o nazwie Origin Ensemble (OE). W odróżnieniu od klasycznego podejścia opartego na statystyce Poissona metoda wykorzystuje statystykę wielomianową i koncentruje się na miejscach pochodzenia zarejestrowanych zdarzeń. Podejście to jest szczególnie przydatne w złożonych systemach obrazowania, takich jak kamera Comptona. W ramach teorii OE opracowano również innowacyjny algorytm korekcji osłabienia wykorzystujący dane emisyjne.
Prof. Sitek kieruje rozwojem modelu Enhanced Transformer for Health Outcome Simulation (ETHOS), wykorzystującego sztuczną inteligencję do generowania przyszłych trajektorii zdrowotnych pacjentów na podstawie danych z elektronicznej dokumentacji medycznej. Model uwzględnia nie tylko czas i wartości ilościowe, lecz także koszty oraz zależności przyczynowe. Równolegle rozwijany jest system ChronoMedicAI, którego celem jest wspomaganie lekarzy spersonalizowanymi rekomendacjami wraz z wyjaśnieniem przesłanek stojących za proponowanymi decyzjami.
Od 2015 r. działalność prof. Sitka koncentruje się na zastosowaniach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w medycynie. Pracując m.in. w firmach Philips i IBM, rozwijał rozwiązania oparte na sieciach neuronowych przeznaczone do komercyjnych zastosowań w obrazowaniu medycznym. Jest autorem lub współautorem ponad 15 opublikowanych i przyznanych patentów związanych z zastosowaniem AI w medycynie. Jego badania obejmują m.in. wiarygodność, sprawiedliwość i interpretowalność modeli AI, analizę ultrasonografii płodu oraz zastosowanie sztucznej inteligencji do wspomagania procedur chirurgicznych.
Oprac: Marek Mędela/Lucyna Broja SCCS Fot. Marek Mędela/Jakub Dłubak