Obvod Cheb

100,00 % okrsků sečteno
36,75 % volební účast




40,08 %

Miroslav Plevný

27,08 %

Sandra Tsoukernik

12,30 %

Štěpánka Černá

10,61 %

Vladimír Keblúšek

6,41 %

Ivan Reis

3,49 %

Pavel Hojda

Obvod Louny

100,00 % okrsků sečteno
41,45 % volební účast




43,50 %

Ivo Trešl

25,55 %

Jaroslav Mikoláš

10,92 %

Vladislav Hrbáček

10,10 %

Leo Steiner

6,46 %

Ivana Hluštíková

3,43 %

Jiří Kobza

Obvod Plzeň-město

100,00 % okrsků sečteno
40,75 % volební účast




32,86 %

Karel Řehka

27,26 %

Lucie Kantorová

20,10 %

Lumír Aschenbrenner

7,92 %

Daniela Pousková

4,80 %

Július Líška

3,07 %

Jiří Valenta

2,88 %

Bohumír Janský

1,07 %

Jaroslav Novák

Obvod Strakonice

100,00 % okrsků sečteno
42,51 % volební účast




55,41 %

Tomáš Fiala

23,90 %

Miroslav Ušatý

20,67 %

Jana Hrdinová

Obvod Pelhřimov

100,00 % okrsků sečteno
45,89 % volební účast




30,48 %

Ladislav Med

27,15 %

Michal Kozár

25,11 %

Jaroslav Chalupský

8,65 %

Karolína Kubisková

5,69 %

Lucie Pavlů Řádová

2,88 %

Pavel Hodáč

Obvod Příbram

100,00 % okrsků sečteno
46,04 % volební účast




43,70 %

Petr Štěpánek

25,21 %

Barbora Daňhová

12,07 %

Simona Luftová

9,40 %

Josef Šorna

5,82 %

Frank Thomas Podstatzky-Lichtenstein

3,77 %

Pavel Vermach

Obvod Praha 5

100,00 % okrsků sečteno
45,41 % volební účast




32,54 %

Václav Láska

27,10 %

Radko Sáblík

19,75 %

Zdeněk Šarapatka

13,43 %

Lubomír Brož

4,64 %

Pavel Spirov

1,58 %

Petra Prokšanová

0,93 %

Ľubomír Augustín

Obvod Praha 9

100,00 % okrsků sečteno
44,77 % volební účast




48,92 %

David Smoljak

23,06 %

Dagmar Pecková

14,70 %

Radek Žalud

8,09 %

Bedřich Laube

5,21 %

Darina Batyiová

Obvod Praha 1

100,00 % okrsků sečteno
46,48 % volební účast




49,64 %

Jiří Padevět

27,74 %

Jan Čižinský

12,22 %

Ján Dudra

2,90 %

Pavel Čižinský

2,62 %

Jiří Pavel Pešek

1,68 %

Jiří Morštadt

1,38 %

Vojtěch Ryvola

0,98 %

Jan Štern

0,80 %

Vladimír Kolman

Obvod Kladno

100,00 % okrsků sečteno
42,14 % volební účast




30,80 %

Adéla Sucharda Šípová

29,44 %

Petr Paták

22,16 %

Aleš Gerloch

8,10 %

Jan Klas

6,14 %

Marcela Machalová

3,34 %

Jaroslav Pelc

Obvod Děčín

100,00 % okrsků sečteno
35,34 % volební účast




52,22 %

Zbyněk Linhart

20,13 %

Michal Hejcman

10,45 %

Anna Lehká

10,35 %

Jan Skalický

6,83 %

Miroslav Štross

Obvod Česká Lípa

100,00 % okrsků sečteno
38,38 % volební účast




35,05 %

Jitka Volfová

32,66 %

Martin Půta

14,94 %

Jiří Vosecký

13,37 %

Vít Vomáčka

3,95 %

Leoš Hamrský

Obvod Trutnov

100,00 % okrsků sečteno
42,50 % volební účast




58,42 %

Jan Sobotka

28,61 %

Zuzana Chovancová

7,31 %

Radek Mráz

5,63 %

Hynek Beran

Obvod Kolín

100,00 % okrsků sečteno
43,97 % volební účast




45,26 %

Michael Kašpar

25,54 %

Andrea Brzobohatá

17,25 %

Roman Schulz

4,19 %

Antonín Dušek

4,14 %

Pavel Sehnal

2,34 %

Jiří Rynekr

1,24 %

František Třeštik

Obvod Hradec Králové

100,00 % okrsků sečteno
45,00 % volební účast




25,13 %

Martin Dvořák

21,94 %

Zuzana Ceralová Petrofová

18,40 %

Jana Hůlková

14,99 %

Monika Nebeská

12,18 %

Jan Holásek

5,33 %

Ivan Picek

2,01 %

Vladimír Dryml

Obvod Rychnov nad Kněžnou

100,00 % okrsků sečteno
45,61 % volební účast




62,19 %

Jan Grulich

37,80 %

Petr Sadovský

Obvod Žďár nad Sázavou

100,00 % okrsků sečteno
50,14 % volební účast




27,60 %

Michal Šmarda

25,62 %

Josef Klement

25,62 %

Radek Černý

16,49 %

Radek Koten

4,65 %

David Moos

Obvod Znojmo

100,00 % okrsků sečteno
45,03 % volební účast




35,55 %

Tomáš Třetina

22,28 %

Jiří Kyněra

18,67 %

Jindřich Růžička

11,78 %

Petra Rédová Fajmonová

6,65 %

Bohumila Beranová

5,04 %

Pavel Černý

Obvod Vyškov

100,00 % okrsků sečteno
52,40 % volební účast




63,34 %

Jan Grolich

29,99 %

Petra Absolonová

6,66 %

Jaroslav Fládr

Obvod Brno-město

100,00 % okrsků sečteno
49,35 % volební účast




42,08 %

Zdeněk Papoušek

24,45 %

Karel Zitterbart

20,12 %

Jaroslav Štěrba

6,27 %

Jaroslav Turánek

4,11 %

Veronika Holcnerová

2,94 %

Klára Alžběta Samková

Obvod Přerov

100,00 % okrsků sečteno
41,59 % volební účast




38,54 %

Jakub Navařík

37,62 %

Petr Vrána

15,04 %

Marek Obrtel

8,78 %

Dan Chromec

Obvod Litovel

100,00 % okrsků sečteno
40,02 % volební účast




32,17 %

Marek Ošťádal

28,78 %

Martin Škurek

28,44 %

Michael Kohajda

9,37 %

Pavel Jelínek

1,21 %

Zdeněk Beil

Obvod Frýdek-Místek

100,00 % okrsků sečteno
44,42 % volební účast




34,75 %

Helena Pešatová

32,47 %

Petr Korč

13,01 %

Tomáš Krpel

9,53 %

Zdeněk Navrátil

4,89 %

Nela Lisková

3,07 %

René Hompora

2,26 %

Petr Hrnčárek

Obvod Ostrava-město

100,00 % okrsků sečteno
39,52 % volební účast




46,74 %

Ondřej Šimetka

30,61 %

Lucie Baránková Vilamová

12,75 %

Milan Loprais

6,22 %

Petr Jančík

1,87 %

Štefan Režný

1,16 %

Radoslav Štědroň

0,61 %

Radek Iwoniak

Obvod Karviná

100,00 % okrsků sečteno
29,51 % volební účast




33,62 %

Lenka Brzyszkowská

14,31 %

Petr Kazík

14,10 %

Mariam Szyja

13,92 %

Aleš Polách

12,43 %

Pavel Staněk

9,10 %

Roman Galia

2,48 %

Karel Světnička

Obvod Zlín

100,00 % okrsků sečteno
45,49 % volební účast




33,54 %

Tomáš Goláň

22,83 %

Ivo Mitáček

18,87 %

Vladimír Sedlařík

12,16 %

Pavel Dlouhý

10,70 %

Lubomír Nečas

1,86 %

Jan Doleček

Obvod Uherské Hradiště

100,00 % okrsků sečteno
46,75 % volební účast




47,81 %

Josef Bazala

28,34 %

Jiří Vašica

9,40 %

Kristýna Zelienková

7,12 %

Otakar Březina

4,08 %

David Skyba

3,22 %

Margita Balaštíková

Hrdinové, o kterých nevíte. Patologové nezkoumají jen mrtvoly, ale zachraňují životy


Pod pojmem „patolog“ se většině lidí vybaví temné scény z detektivek. Příslušníci této profese však nezkoumají jen to, co se stalo s mrtvými těly. Skutečnost je méně dramatická a zároveň mnohem důležitější. Patologové jsou ti, kteří často jako první odhalí, co se v těle člověka děje. Specializují se na diagnostiku nemocí a stavů prostřednictvím analýzy tělních tkání, orgánů a tekutin. Jejich hlavním úkolem je vyšetřovat vzorky tkání a buněk pod mikroskopem, provádět pitvy a určovat příčiny onemocnění nebo úmrtí. Bez jejich práce by neexistovala správná diagnóza – a bez diagnózy by nebylo správné léčby.

Každý vzorek, který do laboratoře k patologům dorazí, je příběhem konkrétního člověka. Každoročně se v České republice analyzují statisíce vzorků. „V loňském roce jsme dokonce provedli už přes 900 tisíc screeningových vyšetření,“ sdělila Iva Kinkorová Luňáčková, vedoucí lékařka úseku Gynekologické cytologie.

ČTĚTE TAKÉ: Ministerstvo šetří hygienu, skrze níž měla Balaštíková „zaklekávat“ na firmu. Co hrozí ředitelce?

Od drobných biopsií kůže až po složité resekáty nádorů, patologové z těchto malých kousků tkáně určují, zda se jedná o benigní útvar, zánětlivý proces nebo zhoubný nádor. Poté, co stanoví diagnózu, jejich nález putuje k ošetřujícímu lékaři, který na jeho základě volí léčbu.

„Žádný případ nesmíte rutinně smést ze stolu – za každým z nich je totiž člověk, který kvůli vaší chybě může dopadnout špatně. Jsou navíc případy, které s jistotou vyřešíte až po letech, protože nemáte k dispozici některé metody,“ doplnil doktor Robert Slunečko z úseku biopsie a imunohistochemie Bioptické laboratoře.

Technologie mění pravidla hry

Profese patologa prošla za poslední dekádu obrovskou proměnou. Mění se hlavně technologie, standardem je stále mikroskop, lékaři se ale přesouvají i za obrazovky počítačů. To je případ i Bioptické laboratoře, která ke zkoumání a analýze vzorků používá umělou inteligenci (AI).

MOHLI JSTE PŘEHLÉDNOUT: Česko v sevření nemoci „špinavých rukou“. Tváří se jako chřipka, ochranu přináší očkování

„Umělá inteligence v odebraném vzorku označí místa s podezřelými buňkami a vytvoří tak předvýběr šedesáti políček, která pak vyhodnocují cytotechnologové a lékaři. Tento proces de facto eliminuje vyhledávací chyby, kdy nemůže dojít k tomu, že při prohledávání celého vzorku cytotechnolog abnormalitu přehlédne,“ přiblížila Kinkorová Luňáčková.

Podle Slunečka umělá inteligence nejen patologům výrazně pomáhá se standardizací. „Při diferenciaci nádoru hodnotíme jeho agresivitu podle toho, jak vypadá. Patologové vycházejí z určitých hodnot, na základě kterých se stanoví, zda je nádor indolentní (se zcela minimální agresivitou), nebo naopak nebezpečný pro pacienta. Toto hodnocení je sice standardizované pro patology, ale nic ve skutečnosti nevypadá jako na obrázku v knihách,“ podotkl lékař.

Vliv na hodnocení podle něj může mít i únava očí. „V běžné praxi se tedy může stát, že něco nadhodnotíme nebo podhodnotíme. Když si AI prohlédne nádor, výsledek bude pokaždé stejný, umělá inteligence se na rozdíl od lidských očí neunaví. Na diferenciaci poté závisí terapie pro pacienta. Eliminují se tak případy, kdy se léčí pacient, který se léčit nemusí, anebo je nastavena zbytečně agresivní léčba,“ doplnil Slunečko.

Neviditelní, ale nezbytní

Práce patologů je běžným lidem skrytá – pacienti s nimi nekomunikují v ordinacích ani nesedí v čekárnách. Navzdory tomu však lidé vykonávající tuto profesi jsou často těmi, kteří jako první rozpoznají u daných pacientů rakovinu a svou pečlivostí umožní, že dostanou cílenou, personalizovanou léčbu.

MOHLI JSTE PŘEHLÉDNOUT: Mužské antikoncepční pilulky budou zdravější než ženské, tvrdí vědci. Skrývají však i nebezpečí