reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
© MLSystem Przemysł elektroniczny | 13 maja 2021

ML System potwierdził skuteczność detektora Covid

ML System uzyskał wyniki oceny urządzenia do bezinwazyjnej diagnostyki zakażeń wywołanych przez wirus SARS-CoV-2 z wydmuchiwanego powietrza. Ekspresowe testy na COVID-19 wkrótce na lotnisku w Jasionce.

ML System podpisał list intencyjny z Portem Lotniczym „Rzeszów-Jasionka”, który zadeklarował chęć zastosowania „Covid Detectora” do badania pasażerów na obecność wirusa SARS-CoV-2.
– Uzyskaliśmy wyniki przydatności klinicznej, zgodne z rekomendacjami WHO. Dobrze wykorzystaliśmy czas trzeciej fali pandemii. Naszym urządzeniem przebadano ponad 700 pacjentów, uzyskano ponad 5000 pomiarów. Osiągnięty został ważny kamień milowy na drodze komercjalizacji „Covid Detectora”. Naszym celem jest uzyskanie dopuszczenia urządzenia do masowego stosowania zarówno w trybie profesjonalnym wykonywanym przez diagnostów, jak i do tzw. „samokontroli”, gdzie urządzenie będzie mogło być stosowane powszechnie np. w zakładach pracy, urzędach czy placówkach oświatowych – komentuje Dawid Cycoń, prezes ML System. ML System informuje, że zgodnie z otrzymanym raportem wyniki badań są zgodne ze Stanowiskiem Zarządu Głównego Polskiego Towarzystwa Epidemiologów i Lekarzy Chorób Zakaźnych w sprawie wartości diagnostycznej testów antygenowych wykorzystywanych w rozpoznawaniu zakażeń SARS-CoV-2 na dzień 14.11.2020 oraz Światowej Organizacji Zdrowia (WHO), która rekomenduje stosowanie szybkich testów antygenowych, które cechują się czułością ≥80% i swoistością ≥97% w porównaniu z metodą genetyczną. – Szybka diagnostyka w miejscach publicznych i dużych skupiskach podczas imprez masowych ma kluczowe znaczenie w walce z koronawirusem i jego mutacjami, a w przyszłości z innymi patogenami. Zdajemy sobie sprawę z ogromnej roli społecznej naszego wynalazku i dążymy do tego, aby dziś nasze urządzenie odegrało istotną rolę w walce z pandemią, a w przyszłości być może zrewolucjonizowało świat diagnostyki medycznej. Cyfrowa postać materiału genetycznego pobieranego od tysięcy ludzi w ramach badania może dać niespotykany wcześniej potencjał badawczo-analityczny, do wykrywania wielu chorób, nie tylko Sars-Cov-2. Będzie to możliwe dzięki tworzeniu sieci zależności z wykorzystaniem m.in. zjawisk fizyki kwantowej i uczenia maszynowego – dodaje Dawid Cycoń. Ustalenie w warunkach klinicznych potencjału Covid Detectora w diagnostyce z wykorzystaniem krwi – celem wykrycia przeciwciał – oraz wymazów z nosogardzieli i policzków pacjenta zgodnie z przyjętym harmonogramem badania będzie miało miejsce w terminie późniejszym. ML System podpisał ponadto list intencyjny z Portem Lotniczym „Rzeszów-Jasionka”, który zadeklarował chęć zastosowania „Covid Detectora” do badania pasażerów na obecność wirusa SARS-CoV-2. Urządzenie ma być zlokalizowane w tzw. strefie otwartej terminala pasażerskiego, dostępnej zarówno dla podróżnych, jak i pozostałych użytkowników lotniska. Warunkiem koniecznym do rozpoczęcia działalności w Portach Lotniczych jest uzyskanie przez ML System dokumentów niezbędnych do stosowania urządzenia, zgodnie z obowiązującymi przepisami prawa. – Koncepcja działania urządzenia oparta jest na technice transmisyjnej, która wykorzystywana jest w diagnostyce obrazowej. Przez badane środowisko przesyła się promieniowanie, które wchodzi w interakcję z elementami badanego obiektu i przetworzone jest rejestrowane. W przypadku radiologii jako obraz ciała pacjenta. W tym przypadku zastosowano koherentną, monochromatyczną wiązkę fali elektromagnetycznej (wiązka laserowa). Wskutek rozpraszania na molekułach badanej próbki część fali zostaje odbita i skierowana do detektora, a następnie po przetworzeniu prezentowana w formie widma, gdzie określa się obecność piku charakterystycznego dla wirusa SARS-CoV-2. Warto podkreślić, że urządzenie ma ogromny potencjał w wykrywaniu innych patogenów – dodaje prof. dr hab. Andrzej Urbanik, kierownik Katedry Radiologii Collegium Medicum Uniwersytetu Jagiellońskiego w Krakowie.
reklama
reklama
May 27 2021 14:20 V18.18.11-1