Dr. Lukáš Novák vyhrál v prestižní mezinárodní soutěži

Pátek 27. březen 2026, 14:00 – Text: Lenka Peřinová

Náš akademik z Institutu sociálního zdraví CMTF UP dr. Lukáš Novák uspěl v mezinárodní soutěži WARN-D machine learning competition, jejíž cílem bylo předpovědět nástup deprese pomocí pokročilých datových metod včetně metod umělé inteligence. Mezinárodní soutěž vyhlásil nositel jednoho z nejprestižnějšího grantů (Univerzita v Leidenu, Nizozemsko) Eiko Fried. Tohle není jen technologický úspěch – je to krok směrem k tomu, jak lépe porozumět duševnímu zdraví a včas pomáhat.
Cílem vědců bylo vytvořit model, který dokáže včas odhalit nástup deprese a mít reálný klinický dopad. Do soutěže se zapojilo 246 týmů z celého světa. Dr. Lukáš Novák pracoval s unikátními daty od cca 1 750 mladých dospělých, kteří byli sledováni po dobu 2 let – včetně psychologických faktorů a údajů ze smartphonů a chytrých hodinek.

„Toto ocenění pro mě neznamená jen osobní úspěch, ale především další krok na cestě k jednomu z cílů výzkumu duševních onemocnění – tedy včas rozpoznat riziko rozvoje deprese a pokud možno předejít tomu, aby se naplno rozvinula. I proto jsem se do soutěže zapojil – má podle mě skutečný potenciál posunout výzkum směrem k praktické pomoci lidem," uvedl dr. Lukáš Novák.

Vítězi soutěže se stanou spoluautory článku, který bude v květnu podán do jednoho z nejprestižnějších vědeckých časopisů Nature.
Gratulujeme a přejeme hodně sil do dalšího výzkumu!


 

Zpět

Nastavení cookies a ochrany soukromí

Na našich webových stránkách používáme soubory cookies a případné další síťové identifikátory, které mohou obsahovat osobní údaje (např. jak procházíte naše stránky). My a někteří poskytovatelé námi využívaných služeb, máme k těmto údajům ve Vašem zařízení přístup nebo je ukládáme. Tyto údaje nám pomáhají provozovat a zlepšovat naše služby. Pro některé účely zpracování takto získaných údajů je vyžadován Váš souhlas. Svůj souhlas můžete kdykoliv změnit nebo odvolat (odkaz najdete v patě stránek).

(Technické cookies nezbytné pro fungování stránek. Neobsahují žádné identifikační údaje.)
(Slouží ke statistickým účelům - měření a analýze návštěvnosti. Sbírají pouze anonymní data.)
(Jsou určeny pro propagační účely, měření úspěšnosti propagačních kampaní apod.)