W ciągu ostatnich 4 lat rzecznik praw obywatelskich w Anglii pozytywnie rozpatrzył 45 spraw dotyczących błędów wynikających z nieprawidłowego odczytania zdjęć rentgenowskich albo tomografii komputerowej. W ich zredukowaniu ma pomóc AI.

Lekarze pod ciężarem niewydolnego systemu

To wierzchołek góry lodowej błędów medycznych, które często prowadzą do możliwych do uniknięcia zgonów pacjentów. Chodzi o diagnozowanie zmian nowotworowych na podstawie zdjęć medycznych. Lekarze bez odpowiedniego doświadczenia często nie dostrzegają minimalnych patologii, nie zlecają wymaganych dodatkowych badań albo przeoczają niepokojące wyniki badań. Najczęstszym powodem jest nadmiar pracy albo zakłócony przepływ danych pomiędzy diagnostyką obrazową a lekarzem zlecającym badania.

W jednym z przypadków zgłoszonych do rzecznika praw obywatelskich, u 82-letniego mężczyzny nie zdiagnozowano raka jelita grubego i to pomimo wielokrotnych badań. Inny pacjent, pięciokrotnie odwiedził ostry dyżur w okresie 3 miesięcy. Lekarze nie zgłosili żadnych nieprawidłowości, co doprowadziło do sześciotygodniowego opóźnienia w diagnozie raka i operacji. Pierwsze zdjęcie RTG – sugerujące niedrożność jelita cienkiego – nie zostało zweryfikowane przez specjalistę. Zmiana okazała się nowotworem, a kilka miesięcy później pacjent odebrał sobie życie. W pozostawionym liście napisał, że nie jest w stanie dłużej radzić sobie z bólem.

Rzecznik praw obywatelskich, Rebecca Hilsenrath, stwierdziła, że personel pięciokrotnie nieprawidłowo podszedł do leczenia bólu. Szpital zgodził się wypłacić rodzinie odszkodowanie w wysokości 4 000 funtów.

Sztuczna inteligencja jako dodatkowa para oczu

Takich spraw jest więcej i najczęściej dotyczą nieprawidłowo ocenionej zmiany widocznej na zdjęciach diagnostyki obrazowej, co często prowadzi do opóźnienia leczenia, powikłań a nawet zgonów.

Już w raporcie z 2021 roku, rzecznik zwracał uwagę na konieczność poprawy procedur diagnozowania pacjentów na podstawie zdjęć medycznych. Według Rebecci Hilsenrath, konieczne jest podjęcie działań w celu poprawy infrastruktury cyfrowej w Brytyjskiej Narodowej Służbie Zdrowia (NHS).

Także Dr Katharine Halliday, prezes Królewskiego Kolegium Radiologów, zgadza się, że infrastruktura cyfrowa wymaga modernizacji i rozbudowy. To konieczne, bo system zdrowia jest przeciążony i niedofinansowany. Już obecnie w NHS brakuje 30% radiologów w stosunku do zapotrzebowania, a w 2028 roku deficyt ten wzrośnie do 40%.

W perspektywie kryzysu kadr medycznych, jedynym wyjściem, aby zmniejszyć odsetek błędów medycznych, jest zastosowanie sztucznej inteligencji. Takie podejście mogłoby się sprawdzić zwłaszcza w przypadku lekarzy rodzinnych, którzy są pierwszym punktem opieki, ale nie zawsze mają wystarczające doświadczenie, aby prawidłowo ocenić patologie widoczne na zdjęciach diagnostycznych. AI mogłaby pełnić rolę asystentów, wstępnie opisując wynik. Zaletą takich rozwiązań jest łatwość skalowania i szybkość – AI jest w stanie przeanalizować zdjęcie medyczne w kilka sekund.

Dlatego NHS otwiera coraz więcej tzw. Wspólnotowych Centrów Diagnostycznych (CDC), w których wykorzystuje się nowe technologie, w tym AI, aby wszyscy pacjenci mogli otrzymać opiekę na światowym poziomie.

Dane nie przepływają między placówkami zdrowia, w wielu podmiotach nadal obowiązuje papier, lekarze nie nadążają za nowościami technologicznymi, brakuje pieniędzy na cyberbezpieczeństwo – menedżerowie są za cyfryzacją, ale ich entuzjazm gasi chaotyczna informatyzacja, która wszystkim daje się we znaki.

Niekompletna i przez to frustrująca EDM

– Podstawowa opieka zdrowotna jest poligonem doświadczalnym dla cyfryzacji. Przeszliśmy drogę od papierowej dokumentacji do elektronicznych skierowań, recept i zwolnień lekarskich. Jednak interoperacyjność systemów nadal stanowi poważne wyzwanie – mówił dr Jacek Krajewski, prezes Federacji Związków Pracodawców Ochrony Zdrowia „Porozumienie Zielonogórskie” podczas sesji poświęconej wyzwaniom menedżerów w dobie cyfryzacji podczas Kongresu Wyzwań Zdrowotnych 2025.

To zdanie dobrze podsumowuje rzeczywistość e-zdrowia w Polsce: zrobiliśmy duże postępy, ale stare problemy jak brak wymiany danych między placówkami czy słabe finansowanie innowacji nie tylko hamują dalsze postępy e-zdrowia, ale grożą paraliżem kolejnych projektów.

Lekarze od lat narzekają – zresztą słusznie – że nie widzą w systemie danych wprowadzonych przez innych lekarzy, u których leczył się pacjent. To powoduje, że muszą czasami notować to samo dwa razy albo powtarzać badania. Niektóre placówki nadal pracują na papierze. Winne są przyzwyczajenia, brak wyraźnych zachęt do wdrożenia EDM oraz egzekwowania prawa. To dlatego odsetek podmiotów raportujących zdarzenia medyczne na P1 rośnie w żółwim tempie. Jeśli nic się nie zmieni, trudno zaklinać rzeczywistość. Dojście do 100% pokrycia EDM zajmie kolejną dekadę, na co ochrona zdrowia nie może sobie pozwolić.

– Nie nadążamy z prawem. Mamy pełną digitalizację, ale nadal musimy prowadzić dokumentację w formie papierowej. Cyfryzacja powinna ułatwiać pracę lekarzy, ale obowiązujące przepisy wymagają wykonywania podwójnej pracy – podkreśla dr hab. Iwona Maroszyńska, prof. ICZMP, dyrektorka Instytutu „Centrum Zdrowia Matki Polki” w Łodzi. Nie tylko niejasności legislacyjne, ale też brak jednolitych standardów technologicznych utrudniają integrację danych i wymianę informacji o pacjentach.

Finansowanie „spontaniczne” nie przynosi żadnych efektów

Uczestnicy debaty, a zwłaszcza menedżerowie, powtarzali, że brakuje pieniędzy na cyfryzację. Ale nie dosypywanych ad hoc, ale w formie długofalowej strategii finansowania e-zdrowia dopasowanej do strategii digitalizacji. Tej na razie nie ma. Nie chodzi o stworzenie martwego dokumentu, który i tak po kilku miesiącach trzeba będzie uaktualnić, ale o plan, który pomoże menedżerom planować z wyprzedzeniem inwestycje w IT. Jakakolwiek przewidywalność byłaby wskazana.

– Potrzebujemy długoterminowej strategii cyfryzacji ochrony zdrowia, a nie chaotycznych, jednorazowych inwestycji. Innowacje wymagają planowania i testowania, zanim staną się standardem w całym systemie. Placówki medyczne muszą mieć jasno określone kierunki rozwoju technologicznego, aby mogły wdrażać systemy w sposób spójny i efektywny – twierdzi dr Tomasz Maciejewski, dyrektor Instytutu Matki i Dziecka w Warszawie.

Długofalowe finansowanie musi też uwzględniać cyberbezpieczeństwo. Nie każda placówka medyczna ma dział IT, bo trudno znaleźć specjalistów od bezpieczeństwa danych wysysanych przez prywatny sektor. Rozwiązaniem jest outsourcing cyberbezpieczeństwa do doświadczonych firm, bo to często temat na zajęcie się którym mniejsze placówki nie mają zasobów.

Krzysztof Zaczek, prezes zarządu Szpitala Murcki Sp. z o.o., mówi wprost: Szpitale powiatowe mają ograniczone budżety i braki kadrowe, a cyfryzacja wymaga środków i specjalistycznej wiedzy.

– Wspieramy się firmami zewnętrznymi, ale każdy system działa inaczej, co utrudnia integrację danych. W małych szpitalach nie ma możliwości zatrudnienia specjalnych zespołów IT. Musimy polegać na współpracy z dostawcami systemów, co często generuje dodatkowe koszty i opóźnienia – twierdzi Zaczek.

Apel o strategię do Ministerstwa Zdrowia

Wszyscy są zgodni, że cyfryzacja to przyszłość, która wymaga strategicznego podejścia i inwestycji w ludzi oraz technologie. O problemach e-zdrowia już wszystko zostało powiedziane, ale niewiele się zmieniło. Wdrożenie EDM przeciąga się od lat i można mieć wrażanie, że ten temat paraliżuje decydentów. Przymus i np. rozliczenie świadczeń na podstawie indeksowanych zdarzeń medycznych byłby zbyt ryzykowny politycznie, a pieniędzy na programy wsparcia nie ma. Kasa NFZ świeci pustkami, jedyna nadzieja w środkach z KPO.

Z debaty o wyzwaniach menedżerów wybraliśmy 15 cytatów, które razem obrazują stan cyfryzacji ochrony zdrowia 2025. To obraz, w którym nadzieje na AI, poprawę jakości świadczeń i automatyzację zadań administracyjnych mieszają się z twardą rzeczywistością.

• Już 10 lat walczymy z papierem i on w wielu placówkach rządzi.
• Nie da się żyć bez informatyki – placówki medyczne są dziś całkowicie zależne od systemów cyfrowych.
• Bezpieczeństwo będzie determinować kierunek rozwoju digitalizacji placówek zdrowia.
• Ciągle mamy do czynienia z papierową dokumentacją, bo prawo nie nadąża za technologią.
• Środki na cyfryzację to jednorazowa akcja, ale przed nami kolejne dekady wdrażania coraz to nowszych rozwiązań.
• Personel medyczny jest już świadomy zagrożeń cyberataków, ale często nie ma wystarczających narzędzi, by im zapobiegać.
• Przyszłość to migracja rozwiązań do chmur obliczeniowych – placówki nie poradzą sobie same z cyberbezpieczeństwem.
• Ochrona zdrowia jest najbardziej atakowanym sektorem, a jednocześnie najsłabiej zabezpieczonym.
• Lekarze nauczyli się obsługiwać systemy elektroniczne, ale nie wszyscy chcą z nich korzystać – barierą jest przyzwyczajenie.
• Wprowadzanie nowych technologii to jedno, ale bez odpowiedniego przeszkolenia personelu ich skuteczność spada.
• Elektroniczna dokumentacja miała być standardem już lata temu, a wciąż jesteśmy na etapie dostosowywania się do tego wymogu.
• Chcemy, żeby informacja o leczeniu była widoczna w systemie, ale wciąż nosimy wydrukowane karty informacyjne.
• Szpitale czekają na środki finansowe, zamiast samodzielnie szukać rozwiązań – to duża bariera innowacji.
• Innowacyjność nie może być tylko celem – musi się opłacać, by była wdrażana na szerszą skalę.
• Brakuje integracji między systemami – placówki medyczne działają w cyfrowych bańkach, które nie komunikują się ze sobą.

Czytaj także: 4,7% placówek zdrowia korzysta z AI. „Nie ma pieniędzy i danych”

„Taka rejestracja na godziny to kpina”, „czekam już od godziny i nic” – gdy pacjenci nie są przyjmowani w umówionym czasie, szybko rośnie ich frustracja. Czasami dochodzi do przepychanek słownych. Technologie i modyfikacje organizacyjne mogą rozwiązać problem długiego czekania w poczekalni.

Jaki czas oczekiwania w poczekalni jest ok?

„Godzina wizyty nie jest godziną przyjęcia przez lekarza, ale godziną rozpoczęcia oczekiwania w poczekalni” – taką wywieszkę w jednej z poczekalni sfotografowali pacjenci. Szybko stała się popularnym memem w internecie. Dla jednych to śmieszny komentarz rzeczywistości, dla innych – kalka poważnego i doskwierającego pacjentom problemu.

Długi czas oczekiwania w poczekalni może szybko zrujnować opinię na temat nawet najlepszej przychodni. Oczywiście wszystko zależy od problemu, z jakim zgłasza się pacjent. Ciężko chorzy są bardziej cierpliwi, bo dla nich liczy się pomoc lekarska. Osoby z lekkim przeziębieniem albo zgłaszający się na badania kontrolne mają mniej wyrozumiałości.

Nietrudno znaleźć miejsca, gdzie poczekalnie są pełne pacjentów i to pomimo umawiania na konkretną godzinę. Powody mogą być różne: przypadki pilne, dłuższe niż zaplanowane wizyty, spóźnienie lekarza, pacjenci przychodzący dużo za wcześniej. Ten ostatni powód kolejek opisał ostatnio serwis trójmiasto.pl w artykule „Panie doktorze, ja tu czekam od szóstej! – czyli seniorzy kontra młodzi w przychodniach”. Osoby starsze, które z reguły mają więcej czasu, przychodzą na wizytę nawet kilka godzin wcześniej, licząc na szybsze przyjęcie. Powód: brak zaufania do rejestracji. Takie zachowanie może wywrócić do góry nogami nawet najlepiej zaplanowany dzień.

Kiedy kolejka nie maleje, a pacjent nie jest przyjęty punktualnie, często dochodzi do skarg, a atmosfera szybko robi się nerwowa. Pacjenci nie chcą tracić czasu na czekanie, bo często spieszą się do pracy albo muszą załatwić inne sprawy. Na stronach oceniających lekarzy albo placówki medyczne mnożą się emocjonalne komentarze na temat „skandalicznej organizacji”, „ignorowania chorych” albo „pacjentów wchodzących bez kolejki”.

Jak skrócić kolejki? „Informatyzacja i reorganizacja muszą iść w parze”

Zeszyty z terminami wizyt zostały dawno temu zastąpione przez komputery. Mimo to, problem długiego oczekiwania w poczekalni pozostał. Często właśnie dlatego, że cyfryzacja ograniczyła się do zamiany wersji papierowej kalendarza na jego elektroniczny odpowiednik. Zmiana formy zapisu niczego nie zmienia.

Mogą to jednak zrobić dodatkowe rozwiązania cyfrowe. Najbardziej bazowym jest analiza informacji z terminarza. Dane mogą pomóc zidentyfikować wzorce w kolejkach np. godziny o największym obłożeniu oraz przyczynę opóźnień (np. zbyt wczesne albo późne zgłaszanie się pacjentów, sezony chorobowe itd.). Dzięki dobrym narzędziom analitycznym w systemie gabinetowym można łatwiej zrozumieć ruch pacjentów i przygotować się zawczasu na jego obsłużenie.

Pacjenci są gotowi poczekać trochę dłużej, jeśli wiedzą, jak długo dokładnie. Do tego służą systemy kolejkowe z numerami wyświetlanymi przy wejściu do gabinetu oraz zintegrowane z info-kioskami, gdzie pacjent może uzyskać dodatkowe informacje o wizycie. Większe przychodnie wprowadzają biletomaty dla np. pacjentów, którzy nie byli umówieni na dany dzień. To daje większą transparentność wizyt. Trzecim filarem są aplikacje mobilne, dzięki którym pacjent łatwo umówi się do lekarza, wybierze dogodny termin i odwoła albo przesunie wizytę w razie potrzeby. Wprowadzenie apki ma też znaczenie psychologiczne – jeśli pacjent sam ustalił termin wizyty albo zmienił jej termin, ma poczucie większej kontroli i będzie mniej skłonny do narzekania w rejestracji. Do tego można szybko poinformować pacjentów, gdy np. lekarz się spóźni albo termin trzeba przesunąć.

Za technologiami muszą iść procedury. Gdy pacjent przychodzi godzinę przed terminem, należy mu zwrócić uwagę na zasady kolejki. Wizyty można umawiać według grup pacjentów, co ułatwia dotrzymanie czasu wizyty. Interwały czasowe i grafiki powinny być regularnie analizowane, bo ruch pacjentów zależy nie tylko od sezonów chorobowych, ale także innych czynników jak opinia o lekarzach albo urlopy lekarzy w sąsiadujących placówkach. Dobra baza danych powinna zawierać e-mail i nr telefonu pacjenta, aby można się z nim skontaktować w razie potrzeby. Pacjentom czekającym zbyt długo można oferować dodatkowe badania.

Na końcu można przyjrzeć się organizacji wnętrza poczekalni. Pacjent, który czuje się komfortowo i ma się czym zająć czekając na przyjęcie (np. bezpłatny dostęp do internetu), będzie miał inne poczucie upływającego czasu. Nie ma uniwersalnego rozwiązania na wydłużony czas czekania na wizytę. Ale dostępne technologie i analiza danych dają dzisiaj duże możliwości organizacji przyjęć.

Czytaj także: 3,131 mld zł z KPO na e-zdrowie i AI. MZ ogłasza konkurs

Od dawna naukowcy pracują nad miniaturowymi robotami do prac we wnętrzu organizmu człowieka. Ale problem pozostaje ten sam – małe urządzenia, które mieszczą się w wąskich naczyniach krwionośnych, są za słabe, aby przesuwać obiekty. W poszukiwaniu rozwiązania, naukowcy znaleźli prosty, ale genialny sposób stosowany przez zwierzęta.

Zainspirowani stadami mrówek naukowcy z Korei Południowej opracowali roje maleńkich robotów magnetycznych. Współpracując ze sobą jak mrówki, są w stanie podnosić obiekty wielokrotnie większe i cięższe od nich.

Pierwsze wyniki badań opublikowane w czasopiśmie Cell Press Device pokazują jak grupa kilkunastu mini-magnesów synchronicznie porusza się w jednym rytmie. I właśnie dzięki idealnemu zgraniu ruchów są w stanie przesuwać dużo większe i cięższe przedmioty jak np. małe kamienie. Aby osiągnąć miniaturowe rozmiary, zrezygnowano z wewnętrznych silników i zasilania na rzecz wirującego pola magnetycznego emitowanego z zewnątrz.

Jak sugerują naukowcy, roje mikrorobotów mogą być wykorzystywane do trudnych zadań w wymagających środowiskach, z którymi pojedyncze roboty miałyby trudności, takich jak minimalnie inwazyjne udrażnianie zatkanych tętnic.

– Wysoka zdolność adaptacji rojów mikrorobotów do otoczenia i poziom autonomii w sterowaniu rojem jest zaskakująca – mówi autor badania Jeong Jae Wie z Wydziału Inżynierii Organicznej i Nanorobotyki na Uniwersytecie Hanyang w Seulu w Korei Południowej. Naukowcy sprawdzili też, jak zmienią się zdolności grupy, jeśli każdy jej „członek” będzie miał inną wielkość i proporcje. W efekcie magnetyczne mrówki mogły wspinać się po sobie i wchodzić na przeszkody.

Inny test dotyczył możliwości transportowania leku wewnątrz ciała człowieka w naczyniach krwionośnych. Rój złożony z 1000 mikrorobotów o wysokiej gęstości upakowania utworzył miniaturową „tratwę”, która unosząc się na wodzie i owijając swoją strukturą pigułkę ważącą 2000 razy więcej niż każdy pojedynczy robot, umożliwiła rojowi transport leku.

Na suchym podłożu grupa robotów była zdolna przetransportować ładunek 350 razy cięższy niż ciężar każdego członka z osobna. Jeszcze inny rój mikrorobotów odblokował rurki przypominające zablokowane naczynia krwionośne. Oprócz poruszania się w różnych kierunkach, elementy roju mogą wirować wokół własnej osi i orbity, rozbijając złogi.

Każdy mikrorobot ma wysokość 600 mikrometrów i składa się z epoksydowego korpusu wyściełanego cząsteczkami ferromagnetycznego neodymu-żelaza-boru (NdFeB). Taki skład pozwala robotom reagować na pola magnetyczne o różnym natężeniu i wchodzić w interakcje z innymi mikrorobotami. Grupa cząsteczek-robotów jest zasilana polem magnetycznym generowanym przez obracające się, połączone ze sobą dwa magnesy. Jak twierdzą naukowcy, wynalazek jest gotowy do produkcji na masową skalę. Mimo iż wyniki badania są obiecujące, konieczne są dalsze prace, które skupią się na opracowaniu precyzyjnych metod sterowania. Jak na razie rojowi robotów brakuje zdolności do autonomicznego poruszania się po złożonych i wąskich przestrzeniach, takich jak prawdziwe tętnice.

Czytaj także: PLLuM. Testujemy polski ChatGPT na pytaniach z medycyny

Ukazał się raport podsumowujący 3 edycję konkursu Mother and Child Startup Challenge (MCSC). Celem inicjatywy jest wspieranie rozwoju innowacji w sektorze ochrony zdrowia, zwłaszcza w pediatrii, ginekologii, położnictwie, diagnostyce i zarządzaniu procesami medycznymi. Kto wygrał w tym roku?

Innowacyjność to technologie i kultura

Do 3. edycji Konkursu zgłoszono rekordowe 77 projektów, głównie z Polski (55,8%), ale również z innych krajów, takich jak Łotwa, Ukraina, Mołdawia, Włochy, Szwajcaria, Niemcy i Wielka Brytania. Najwięcej dotyczyło oprogramowania (61%); rozwiązania sprzętowe stanowiły 28,6%, a pozostałe – 10,4%.

Mother and Child Startup Challenge to konkurs organizowany z myślą o wspieraniu innowacyjnych rozwiązań w obszarze zdrowia matki i dziecka. Jego celem jest identyfikacja, promocja oraz wdrażanie nowatorskich projektów, które mogą poprawić jakość opieki medycznej, diagnostyki, leczenia oraz zarządzania w szpitalach i placówkach medycznych.

Organizatorami są Instytut Matki i Dziecka w Warszawie (główny organizator i pomysłodawca), Centrum Medyczne „Żelazna” w Warszawie, Wojewódzki Specjalistyczny Szpital Dziecięcy w Olsztynie, Uniwersytecki Dziecięcy Szpital Kliniczny w Białymstoku, Instytut Centrum Zdrowia Matki Polki, Uniwersyteckie Centrum Kliniczne, Szpitale Pomorskie Sp. z o.o. i Bonifraterskie Centrum Medyczne.

W ramach konkursu wyłaniane są najbardziej obiecujące projekty, które otrzymują wsparcie merytoryczne, mentoring oraz możliwość testowania i wdrożenia swoich rozwiązań w rzeczywistych warunkach klinicznych. To jeden z największych atutów konkursu. Jak podkreślają organizatorzy, innowatorzy często nie zdają sobie sprawy, jak złożonym i czasochłonnym procesem jest przygotowanie do adaptacji nowej technologii w szpitalu. To nie tylko kwestia zgody albo decyzji dyrekcji, ale cały łańcuch działań, od analizy prawnej, technologicznej i organizacyjnej, aż do dostosowania rozwiązania do realiów funkcjonowania placówki.

Zwycięzcy 3. edycji konkursu

Nagroda główna trafiła do startupu UES (Ultra Echo Scan), który opracował narzędzie do analizy obrazów USG noworodków z zastosowaniem sztucznej inteligencji, umożliwiające wykrycie wrodzonych wad serca. System zostanie wdrożony pilotażowo w szpitalach organizujących konkurs. Twórcy UES otrzymali też kredyty chmurowe o wartości 50 000 euro oraz mentoring od EIT Health o wartości 1500 euro.

Nagroda publiczności przypadła startupowi Neendu, który stworzył domowy system monitorowania stanu zdrowia niemowląt, zapobiegający zespołowi nagłej śmierci łóżeczkowej (SIDS). Neendu został objęty opieką mentoringową Instytutu Matki i Dziecka.

Jak podkreślił Radosław Nowa, Kierownik Działu ds. Sztucznej Inteligencji i Innowacji Technologii Medycznych w Instytucie Matki i Dziecka, technologia to tylko jedna strona innowacyjności. O wiele ważniejsze jest budowanie kultury innowacji, czyli przestrzeni, w której eksperymentowanie, testowanie i dzielenie się wiedzą jest standardem.

Pobierz raport z 3. edycji Konkursu Mother and Child Startup Challenge (MCSC)

Akademia Centrum e-Zdrowia oraz CSIRT CeZ zapraszają przedstawicieli sektora ochrony zdrowia na szkolenia poświęcone bezpieczeństwu cyfrowemu. Eksperci przybliżą, jak chronić się przed atakami typu ransomware – jednym z największych zagrożeń cybernetycznych dla podmiotów leczniczych.

Co to jest ransomware?

Ransomware to rodzaj złośliwego oprogramowania, które blokuje dostęp do komputera lub zaszyfrowuje pliki użytkownika, a następnie żąda okupu za ich odblokowanie. Najczęściej po zainfekowaniu komputera przez ransomware użytkownik widzi komunikat z żądaniem zapłaty (zwykle w kryptowalutach), aby odzyskać dostęp do swoich danych.

Do infekcji dochodzi najczęściej przez otwarcie zainfekowanego załącznika e-mail, kliknięcie w podejrzany link lub pobranie pliku z nieznanego źródła. Po uruchomieniu, ransomware zaczyna szyfrować pliki na komputerze lub blokuje cały system, uniemożliwiając normalne korzystanie z urządzenia. Jeśli placówka zdrowia nie ma kopii zapasowej danych, odzyskanie plików bez zapłacenia okupu jest zazwyczaj bardzo trudne lub wręcz niemożliwe. Ale nawet wpłata nie gwarantuje odszyfrowania danych.

Ataki ransomware na placówki zdrowia

Liczba ataków typu ransomware na placówki ochrony zdrowia na świecie wzrosła z 69 incydentów w 2020 roku do 506 w 2024 roku. Według danych CeZ, w 2023 roku odnotowano w Polsce łacznie 405 incydentów bezpieczeństwa danych, natomiast w 2024 roku było ich aż 1028. A to oznacza ponad 2,5-krotny wzrost w ciągu zaledwie 12 miesięcy. 

Cyberataki typu ransomware to coraz częstszy problem w ochronie zdrowia. Oprócz strat finansowych, mogą one prowadzić do przerw w świadczeniu usług medycznych, a nawet zagrozić zdrowiu pacjentów. Kluczowa jest nie tylko ochrona infrastruktury IT, ale też odpowiednia wiedza i reakcja zespołów medycznych. Uczestnicy webinarów dowiedzą się m.in.:

• jak rozpoznać oznaki zbliżającego się ataku,
• co zrobić w przypadku incydentu (ataku),
• jak chronić dane pacjentów i systemy informatyczne,
• jak budować kulturę bezpieczeństwa w organizacji.

Webinary

Dwa najbliższe webinary na temat zapobiegania atakom typu ransomware, organizowane przez Akademię CeZ, odbędą się 29 kwietnia oraz 8 maja.

Aby zapisać się na webinar, należy wypełnić formularz rejestracyjny dostępny na stronie Akademii CeZ.

Jak cyfryzacja może wspomóc onkologię? Dlaczego profilaktyka powinna być dostępna w aplikacji mObywatel? I czy onkolodzy potrzebują AI w pracy? Rozmowa z prof. dr hab. n. med. Piotrem Rutkowskim, Przewodniczącym Polskiego Towarzystwa Onkologicznego.

Centrum Zdrowia pracuje nad Platformą Usług Inteligentnych, która umożliwi lekarzom dostęp do algorytmów wspomagających diagnostykę obrazową. Czy to jest rozwiązanie, na które czekają onkolodzy?

Musimy znać więcej szczegółów, ale oczywiście algorytmy wspomagania decyzji oraz analizy badań obrazowych to jest coś, na co liczymy. Takie specjalizacje jak radiologia, patomorfologia czy też radioterapia są już częściowo wspierane przez AI. Przykładowo, na najnowszych aparatach do radioterapii korzystamy z AI do konturowania pól do napromieniania.

W przypadku onkologii nie spodziewam się, że AI w najbliższym czasie zastąpi pełną ocenę badań obrazowych, choć w wybranych przypadkach może być dużym wsparciem. Największe możliwości widzę w ocenie badań mammograficznych. Mammografia jest stosunkowo wystandaryzowana, a w Polsce wszystkie mammografy są cyfrowe. Jeśli Centrum e-Zdrowia chciałoby szybko wdrożyć nowe rozwiązania, analiza badań mammograficznych mogłaby być pierwszym krokiem. Oczywiście AI nie może w pełni zastąpić radiologa, ale może znacząco wspierać jego pracę.

Innym obszarem, gdzie AI mogłoby być pomocne, jest diagnostyka histopatologiczna. Tutaj nie wszystkie typy tkanek i nowotworów nadają się do automatycznej analizy, ale w przypadku np. raka piersi AI mogłoby znacząco usprawnić proces diagnostyczny. Takie rozwiązania już istnieją i czekamy na ich rozwój.

Czy polscy pacjenci mają dostęp do najnowocześniejszych metod diagnostyki i leczenia na poziomie światowym?

W około 90–95% przypadków – tak. Jednak mamy kilka problemów. Przede wszystkim ścieżka pacjenta w Polsce jest nadal nieskoordynowana. Dlatego wszyscy czekamy na Krajową Sieć Onkologiczną, która ma to poprawić. Kluczowe jest również wystandaryzowanie protokołu diagnostyki patomorfologicznej, obejmującego także diagnostykę molekularną. Tylko 40% zakładów patomorfologicznych w Polsce przeszło akredytację, co oznacza, że 60% działa bez odpowiedniego nadzoru.

Jeśli chodzi o diagnostykę molekularną, mamy w Polsce stosunkowo dobry dostęp, ale brakuje refundacji dla niektórych procedur, np. całościowego profilowania genomowego, które jest kluczowe w przypadku raka jajnika, płuca czy nowotworów rzadkich. Ministerstwo od ponad roku próbuje je wprowadzić, ale na razie bez sukcesu.

Chirurgia onkologiczna w Polsce nie jest tak dobrze rozwinięta, jak powinna być, głównie przez rozproszenie ośrodków. Leczenie za pomocą robotów chirurgicznych nie zawsze odbywa się tam, gdzie powinno. Tymczasem chirurgia robotyczna powinna być skoncentrowana w najlepszych ośrodkach zajmujących się nowotworami urologicznymi i nowotworami układu pokarmowego.

Na koniec jeszcze dodam, że na plus należy ocenić dostęp do nowoczesnego sprzętu, który jest na poziomie europejskim. Do tego ok. 60–70% innowacyjnych terapii onkologicznych dostępnych w Europie jest refundowanych przez NFZ. Problemem pozostaje nowoczesna diagnostyka onkologiczna, w tym diagnostyka molekularna.

To dlatego Polskie Towarzystwo Onkologiczne wprowadziło aplikację wspierającą lekarzy w doborze badań molekularnych?

Tak. Diagnostyka molekularna staje się coraz bardziej skomplikowana i nie każdy lekarz jest w stanie na bieżąco śledzić wszystkie zmiany w zaleceniach. W naszej aplikacji lekarz wpisuje rodzaj nowotworu i otrzymuje informację, jakie badania powinien zlecić oraz jak je rozliczyć. To eliminuje błędy i oszczędza czas.

Około 50% nowotworów wymaga od razu wykonania panelu molekularnego. Nasza aplikacja znacznie to ułatwia: po prostu klika się rodzaj nowotworu i od razu wiadomo, jaka jest dalsza ścieżka postępowania.

Czy podobne aplikacje mogłyby wspierać lekarzy w podejmowaniu decyzji klinicznych?

Cyfryzacja medycyny to nieunikniona przyszłość i już dzisiaj cała wiedza medyczna mieści się w komputerze albo na smartfonie. My już wprowadziliśmy aplikację wspierającą zarządzanie działaniami niepożądanymi w immunoterapii. Lekarze mogą dzięki niej szybko znaleźć rozwiązania dla pacjentów, co skraca czas hospitalizacji i ogranicza konieczność angażowania dodatkowych specjalistów. Ta apka jest pierwszą tego typu w Europie. Z tego co wiem, podobna jest tylko w USA.

Onkologia jest bardzo skomplikowaną i szybko rozwijającą się dziedziną. W związku z tym lekarze – zwłaszcza ci, którzy nie są onkologami – potrzebują wsparcia w diagnozie i decyzjach terapeutycznych.

W USA dużą popularność zyskuje tzw. test Galleri – proste badanie krwi pomagające rozpoznać do 50 rodzajów nowotworów. Czy to przyszłość onkologii, czy jest jeszcze za wcześnie na ogłaszanie sukcesu i wprowadzanie tego typu badań na szeroką skalę?

Może to jest przyszłość. Na razie wiemy, że wszystkie dostępne testy krwi częściowo okazały się nie do końca wiarygodne.

A inne metody screeningowe?

To, że potrzebujemy nowych metod diagnostycznych, nie podlega dyskusji. Chodzi o testy biomarkerowe, testy krwi oraz inne metody oparte na wydzielinach ciała, jak np. ślina. W Polsce szczególnie brakuje testów FIT do diagnozy raka jelita grubego. To bardzo nowoczesny test do wykrywania krwi utajonej w stolcu, który wciąż nie został wprowadzony na szeroką skalę.

Drugą kwestią jest wprowadzenie niskodawkowej tomografii komputerowej dla osób przewlekle palących. Została ona zapowiedziana na ten rok, ale trudno mi sobie wyobrazić jej skuteczne wdrożenie bez odpowiedniego systemu diagnostyki i leczenia raka płuca. Nie zapominajmy, że prawie 30% dorosłych Polaków pali papierosy. Gdybyśmy ten odsetek ograniczyli do 5%, moglibyśmy uniknąć około 30% zachorowań na nowotwory. To oczywisty kierunek działań profilaktycznych.

Dobrą wiadomością jest to, że niedawno wprowadzono nowe badanie przesiewowe w kierunku raka szyjki macicy – test HPV-DNA, który od tego miesiąca jest refundowany w Polsce. To krok w dobrym kierunku, jednak skuteczność takich działań zależy także od odpowiedniego wykorzystania narzędzi cyfrowych.

Czy tutaj mogłaby pomóc cyfryzacja, aby zwiększyć dostępność badań przesiewowych?

Zdecydowanie. AI mogłaby proaktywnie przypominać pacjentom o badaniach przesiewowych. Jeśli kobieta nie wykonała mammografii przez ostatnie pięć lat, system mógłby automatycznie wysyłać jej powiadomienie z informacją o najbliższych dostępnych terminach. To samo dotyczy cytologii czy kolonoskopii.

Obecnie w aplikacji mojeIKP pacjent może znaleźć informacje o profilaktyce, ale brakuje praktycznych funkcji, takich jak możliwość zapisania się na badanie czy przypomnienie o terminie wizyty. AI mogłaby także wspierać osoby chcące rzucić palenie, oferując im kroki, które mogą podjąć, oraz motywujące powiadomienia.

W kilku krajach europejskich są już dostępne aplikacje na receptę oparte na sztucznej inteligencji. Przykładowo, wspomagają one psychologicznie pacjentów onkologicznych.

Jeśli odpowiednio wdrożymy rozwiązania cyfrowe, możemy znacząco zmniejszyć obciążenie systemu ochrony zdrowia. Świat zmierza w stronę wykorzystywania smartfonów jako osobistych doradców zdrowotnych. AI może stać się pozytywnym „opiekunem” zdrowia, pomagając obywatelom w podejmowaniu świadomych decyzji.

Jeśli możemy otrzymywać powiadomienia o nadchodzącej burzy, to dlaczego nie możemy dostawać przypomnień o konieczności wykonania badań przesiewowych?

A co z pacjentami? Na rynku są już aplikacje mobilne pozwalające na np. wstępną ocenę zmian skórnych pod kątem czerniaka. Oferują nawet szczegółowy opis i teleporadę. Co sądzi Pan Profesor o takiej diagnostyce z pomocą rozwiązań telezdrowia?

Diagnostyka chorób skóry wymaga wysokiej jakości obrazów. Standardem jest wideo-dermatoskopia, która powiększa obraz 20-krotnie i stosuje specjalne oświetlenie. Aplikacje dla pacjentów często bazują na zdjęciach z telefonów, co nie zapewnia takiej dokładności. Natomiast aplikacje dla lekarzy POZ mogłyby być bardzo przydatne, pomagając w klasyfikacji zmian i wskazując, które wymagają dalszej konsultacji ze specjalistą.

Czy korzystał Pan Profesor z ChatGPT lub podobnych narzędzi AI?

Tak, testowałem je w kontekście onkologii. Muszę przyznać, że ChatGPT radzi sobie dobrze z analizą tekstów i opracowywaniem danych. Jeśli zaś chodzi o pytania kliniczne, to nie jest to zadanie dla ChatGPT. Moim zdaniem, AI może w przyszłości odpowiadać na podstawowe pytania pacjentów. Wyobraźmy sobie takiego zaufanego doradcę zdrowia na zawołanie w aplikacji mObywatel. To wyeliminowałoby duży problem jakim są alternatywne i niesprawdzone terapie rozpowszechniane w Internecie.

Czytaj także: Opieka koordynowana w POZ. „Cyfryzacja jest niezbędna”

Potencjał sztucznej inteligencji jest ogromny: AI może być drugą parą oczu lekarza i wyręczyć go w wielu obowiązkach administracyjnych. Ale równie duże jak nadzieje są obawy. Czy ochrona zdrowia prześpi, czy w pełni wykorzysta możliwości nowej technologii?

Radiolodzy oswojeni z AI, lekarze – jeszcze nie

Pierwsze algorytmy AI w radiologii pojawiły się już w latach 90-tych. Dzisiaj są powszechnie stosowane do oznaczania zmian patologicznych, obróbki obrazu albo poprawy jego jakości. Stanowią część systemów PACS dla radiologii, ale równie często są wbudowane w nowej klasy MRT, CT albo RTG.

Algorytmy przyspieszają analizę zdjęć medycznych, co z kolei skraca czas oczekiwania na diagnozę i umożliwia szybsze rozpoczęcie leczenia. To kluczowe z punktu widzenia efektów terapii i kosztów pobytu pacjenta w szpitalu. Szacuje się, że zastosowanie AI do analizy obrazów rezonansu magnetycznego czy tomografii komputerowej skróciło czas realizacji badań nawet o 50%.

AI pomaga też lekarzom analizować dane z elektronicznej dokumentacji medycznej, choć w tym przypadku dopiero jesteśmy na początku drogi. Postęp w tej dziedzinie znacznie przyspieszył w 2023 roku, gdy na rynek weszły modele generatywnej AI. Sztuczna inteligencja może też usprawniać zarządzanie placówką medyczną, pomaga podejmować decyzje kliniczne sięgając do aktualnych wytycznych, a nawet kontroluje procedury na sali operacyjnej. Wszystko dla bezpieczeństwa pacjenta i komfortu pracy lekarza.

Ale w Polsce AI, poza radiologią, dopiero raczkuje. Brakuje pieniędzy, cyfryzacji danych medycznych i ich standaryzacji. Cały czas w środowisku medycznym dobrze mają się mity o AI zastępującej lekarzy albo podejmującej samodzielnie decyzje medyczne. Jedna z ciekawszych debat o AI w polskiej ochronie zdrowia odbyła się podczas Kongresu Wyzwań Zdrowotnych. Jaki jest poziom zastosowania AI w medycynie w 2025 roku?

10 minut na badanie zamiast 25

AI w medycynie często kojarzy się z robotami asystującymi chirurgom lub komputerami stawiającymi diagnozy. W rzeczywistości, jej zastosowania są o wiele bardziej zróżnicowane. Prof. Marek Gierlotka, prezes Polskiego Towarzystwa Kardiologicznego, uważa, że lekarze nie zawsze bezpośrednio odczuwają obecność AI. Mimo to, technologie coraz częściej wspierają ich codzienną pracę.

– Sztuczna inteligencja jest zaszyta w sprzęcie, który używamy. Czasem nie wiemy, że pewne procesy są ułatwione, pewne rzeczy lepiej widać albo lepiej można coś pomierzyć, zobrazować dzięki AI – twierdzi Gierlotka.

W diagnostyce obrazowej to już rutyna i radiolodzy przyzwyczaili się do asysty algorytmów, bo oferują dużo ułatwień. Przykładowo, AI pomaga w analizie obrazów medycznych, a to skraca czas oczekiwania na wyniki i zwiększa precyzję diagnoz. To jak druga para oczu, dzięki której można mieć pewność, że żaden detal na zdjęciu RTG nie został przeoczony. A to z kolei daje duży komfort psychiczny dla przedstawicieli tego bardzo odpowiedzialnego zawodu. Joanna Miłachowska, prezes Siemens Healthineers Poland, podaje konkretne liczby: rezonans magnetyczny mózgu trwa obecnie za sprawą AI 12 minut zamiast 25 minut, a badanie kolana – zamiast 25 minut, tylko 10 minut. Do tego AI może bez problemu przeanalizować wyniki rezonansu magnetycznego szukając innych potencjalnych problemów zdrowotnych, a nie tylko tych, które były powodem wykonania badania.

Nadal w ograniczonym zakresie, ale AI może skrócić czas poświęcany na tworzenie dokumentacji medycznej. Przykładem są systemy wprowadzające dane do EDM na podstawie rozmowy lekarza z pacjentem albo rozwiązania ułatwiające syntezę danych z EDM. Pierwsze doświadczenia sugerują, że w ten sposób lekarze mogą zaoszczędzić nawet 30% czasu wizyty. AI to obecnie jedyna nadzieja na to, że lekarze nie będą musieli ręcznie wprowadzać danych do EDM, klikając i pisząc na klawiaturze. Jeśli się tak stanie, komfort pracy będzie nieporównywanie wyższy.

Czy lekarze boją się sztucznej inteligencji?

AI kusi możliwościami, ale też budzi obawy wśród pacjentów i lekarzy. Wątpliwości dotyczą m.in. etyki i bezpieczeństwa stosowania algorytmów. Dr Sebastian Radej, adiunkt Instytutu Nauk Medycznych Katolickiego Uniwersytetu Lubelskiego, przypomniał, że pacjent powinien być świadomy, że w procesie diagnozy i leczenia stosowane są algorytmy. Chodzi o transparentność wizyty, a nie o straszenie. W końcu AI nie jest biernym narzędziem, ale rozwiązaniem, które wpływa na decyzję lekarza, sposób leczenia i jego efekty.

Wielu lekarzy czuje się niepewnie, wiedząc, że algorytmy zaczynają podejmować decyzje. Mają poczucie utraty kontroli, a to przecież oni – a nie AI – odpowiadają osobiście za ewentualne błędy. Łukasz Sosnowski, partner operacyjny Sieci Lekarzy Innowatorów Naczelnej Izby Lekarskiej, uspokaja: AI jest po prostu kolejnym narzędziem w rękach lekarza, a nie jego zamiennikiem.

– Dzisiaj lekarz nie zastanawia się, czy ufa termometrowi albo zdjęciu rentgenowskiemu. Tak samo powinno być z AI – to kolejna technologia, która wspiera diagnostykę – twierdzi Sosnowski. Każdy algorytm stosowany w medycynie jest certyfikowanym urządzeniem medycznym spełniającym określone standardy bezpieczeństwa. Dodatkową ochronę gwarantuje europejski Akt AI, który jasno definiuje wymagania dotyczące systemów sztucznej inteligencji w medycynie.

AI zaczyna się od danych

Wszystko to brzmi dobrze w teorii, ale aby AI w praktyce przyniosła korzyści, potrzebne są dane – uporządkowane, ustandaryzowane oraz wysokiej jakości. Rzeczywistość w placówkach medycznych jest inna. Dane są rozproszone po różnych systemach, a do tego niskiej jakości. Menedżerowie boją się na razie AI jak ognia, nie chcąc wychodzić przed szereg, narażając się na konsekwencje związane z naruszeniem przepisów dotyczących ochrony danych pacjentów.

Dr hab. Barbara Więckowska z PZU Zdrowie przypomniała zasadę „garbage in – garbage out”, czyli „śmieciowe dane na wejściu – śmieciowe wyniki obliczeń”. Jeśli do trenowania modelu AI, który ma pomóc podejmować dane kliniczne, wykorzystamy dane bez ich wstępnej selekcji jakościowej oraz harmonizacji, możemy otrzymać błędne wyniki. Placówki medyczne pochłonięte wdrażaniem EDM, a za chwilę także Centralnej e-Rejestracji, często nie mają czasu na zajęcie się bazami danych. Odkładany na później problem spowoduje, że nawet jeśli na rynku będą już dostępne bezpieczne i świetne rozwiązania, i tak nie będzie ich można w pełni wdrożyć.

Jak to zmienić? Potrzebujemy pilnie programu edukacji dla menedżerów zdrowia w zakresie AI. Centrum e-Zdrowia pracuje nad Platformą Usług Inteligentnych (PUI), która zostanie wdrożona w ok. 30% placówek. Jeśli nie będzie zaufania do algorytmów ani wiedzy o tym, jak z nich korzystać, PUI zostanie tak szybko zapomniane jak szybko zostało wdrożone. Jedną z propozycji jest opracowanie przewodników wdrażania innowacji, aby placówki medyczne nie musiały eksperymentować samodzielnie. Przykładowo, menedżer chcący wdrożyć algorytmy do analizy EDM miałby dostęp do studium przypadków z innych szpitali wraz z opisem projektu, kosztami oraz efektami.

Wbrew pozorom Polska ma dobre warunki do zastosowania AI, bo wiele danych jak e-recepty czy niektóre dokumenty EDM podlegają standaryzacji. Dzięki Platformie P1 dane powoli stają się interoperacyjne, przepływając w systemie pomiędzy placówkami oraz placówkami a pacjentami (IKP). Wkrótce, za sprawą Platformy Usług Inteligentnych budowanej za pieniądze z KPO, wiele placówek otrzyma dostęp do algorytmów AI za darmo. Aby zostały dobrze wykorzystane, szpitale muszą wiedzieć, jak to zrobić.

Czytaj także: Nowe funkcje systemów IT dla lekarzy: CDSS, AI, SMS-y

Po raz pierwszy w historii, sztuczne serce tak długo biło dla pacjenta zakwalifikowanego do przeszczepu narządu. Innowacja firmy BiVACOR będzie teraz testowana na kolejnych 15 osobach.

40-letni mężczyzna z ciężką niewydolnością serca otrzymał implant w szpitalu St. Vincent w Sydney w listopadzie ubiegłego roku. Przez 3 miesiące urządzenie pozwoliło mu przeczekać w warunkach domowych czas do przeszczepu serca, do którego doszło w lutym br. Zgodnie z komunikatem szpitala, chory – który pozostaje anonimowy – wraca do zdrowia.

Naukowcy od dawna pracują nad sztucznym sercem, które mogłoby być łatwo stosowane u pacjentów czekających na przeszczep narządu. Co roku przeprowadza się na świecie ok. 5000 transplantacji serca, najwięcej w USA. W latach 2011–2022 liczba ta podwoiła się. Wynalazek daje nadzieję na opracowanie wygodnej w stosowaniu i bezpiecznej opcji leczenia dla chorych z ciężką niewydolnością serca.

Założycielem firmy BiVACOR jest australijski bioinżynier Daniel Timms. Tytanowe serce opracował po tym, jak jego ojciec zmarł z powodu ciężkiej choroby serca. Urządzenie zostało na razie przetestowane klinicznie na 5 pacjentach w ramach badania wczesnej wykonalności (test bezpieczeństwa i poprawnego działania) przez amerykańską FDA (Food and Drug Administration). Teraz wynalazek ma zostać wszczepiony kolejnym 15 osobom, a jeśli wszystko pójdzie zgodnie z planem, czeka go długa droga do pełnego dopuszczenia na rynek przez organy regulacyjne.

Profesor Chris Hayward z Victor Chang Cardiac Research Institute powiedział, że serce BiVACOR zapoczątkuje zupełnie nową erę w przeszczepach serca, a w ciągu następnej dekady sztuczne serce stanie się alternatywą dla pacjentów, którzy nie mogą czekać na serce od dawcy lub gdy serce od dawcy jest po prostu niedostępne.

BiVACOR Total Artificial Heart (TAH) to dwukomorowa pompa krwi, która zastępuje obie komory serca za pomocą pojedynczego, dwustronnego wirnika. Wykorzystuje technologię odśrodkowej pompy rotacyjnej i aktywnej lewitacji magnetycznej do napędzania krwi do krążenia ogólnoustrojowego i płucnego. Wykonany z tytanu, nie posiada żadnych zaworów ani łożysk mechanicznych, zmniejszając tarcie i zużycie. Konstrukcja zapewnia wysoką wydajność przepływu krwi przy niskim zużyciu energii, utrzymując pulsacyjny przepływ. Opatentowany system równoważenia przepływu dostosowuje się do zmian fizjologicznych, a duże prześwity pompy minimalizują urazy i zastoje krwi.

Czytaj także: Najmniejszy na świecie robot chirurgiczny. „Cieńszy niż 1 mm”

Po miesiącach oczekiwania, Ministerstwo Zdrowia w końcu ogłosiło nabór do konkursu „Przyspieszenie procesów transformacji cyfrowej ochrony zdrowia poprzez dalszy rozwój usług cyfrowych w ochronie zdrowia” ze środków Krajowego Planu Odbudowy KPO. Dofinansowanie od 1 do 12 mln zł można będzie otrzymać na rozbudowę EDM, wdrożenie AI i poprawę poziomu bezpieczeństwa danych.

Dla kogo środki KPO na transformację cyfrową?

Konkurs ogłoszony został 11 kwietnia br., a wnioski przyjmowane będą do 15 maja, czyli przez miesiąc. Czasu nie jest dużo, bo po drodze są Święta Wielkanocne oraz długi majowy weekend. Do placówek zdrowia na EDM, AI i cyberbezpieczeństwo trafi łącznie 3,131 mld zł. Wsparcie – w formie refundacji lub zaliczki – może pokryć do 100% wydatków kwalifikowalnych, a projekty trzeba będzie zrealizować w ekspresowym tempie ok. jednego roku, bo do 31 maja 2026 r.

Przypomnijmy, że wcześniej 1,2 mld zł z KPO trafiło do Centrum e-Zdrowia m.in. na Platformę Usług Inteligentnych, Centralną e-Rejestrację oraz cyfryzację dokumentacji medycznej.

O tym, że czas na realizację inwestycji będzie bardzo krótki, wiadomo było od dawna. MZ postanowiło ograniczyć zakres podmiotów, które mogą ubiegać się o pieniądze, do szpitali należących do tzw. sieci szpitali. Łącznie to 585 podmiotów. POZ-ty muszą zadowolić się środkami z programu FEnIKS (kolejny nabór jeszcze w tym roku). Podmiot może złożyć tylko jeden wniosek, a wsparcie otrzyma maksymalnie 325 najlepiej ocenionych projektów.

Zakres wsparcia finansowego: dane, EDM, AI i cyberbezpieczeństwo

Dofinansowanie można otrzymać na zakup sprzętu i usług na potrzeby:

• wdrożenia rozwiązań AI i podłączenia do Centralnego Repozytorium danych medycznych (integracja z Platformą Usług Inteligentnych i zakup narzędzi AI służących optymalizacji procesów szpitalnych oraz organizacji pracy personelu);
• digitalizacji dokumentacji medycznej istotnej z punktu widzenia leczenia i profilaktyki (karty informacyjne z leczenia szpitalnego od 2023 r.);
• integracji i rozbudowy systemów informatycznych szpitali (w tym integracja z 9 nowymi EDM);
• zwiększania poziomu cyberbezpieczeństwa.

Aby otrzymać wsparcie, projekt informatyczny musi zostać pozytywnie zaopiniowany przez Komitet Rady Ministrów ds. Cyfryzacji. Obszary działań objęte wsparciem obejmują dokładnie:

Integrację i rozbudowę systemów informatycznych. Działania te mają na celu modernizację istniejącej infrastruktury IT oraz integrację systemów szpitalnych z centralnym systemem P1. W szczególności wsparcie obejmuje:

• integrację HIS (Hospital Information System) i LIS (Laboratory Information System) z systemem P1,
• modernizację oprogramowania wspierającego procesy diagnostyczno-terapeutyczne,
• wdrażanie interoperacyjnych systemów umożliwiających efektywną wymianę danych z innymi podmiotami ochrony zdrowia,
• usprawnienie zarządzania dokumentacją medyczną i administracyjną.

Digitalizację dokumentacji medycznej istotnej z punktu widzenia leczenia i profilaktyki. Ten obszar obejmuje wdrożenie narzędzi do gromadzenie dokumentacji medycznej w formie elektronicznej celem przyspieszenia dostępności informacji medycznych i usprawnienia procesu leczenia. Finansowane działania mogą obejmować:

• digitalizację kart informacyjnych z leczenia szpitalnego,
• indeksację dokumentów w systemie P1 lub umieszczenie ich w Centralnym Repozytorium Danych Medycznych (CRDM),
• wdrażanie narzędzi do prowadzenia elektronicznej dokumentacji medycznej (EDM) zgodnie z wymogami prawnymi i technologicznymi,
• szkolenia personelu w zakresie obsługi EDM.

Zwiększenie poziomu cyberbezpieczeństwa szpitala. Wsparcie koncentruje się na wzmocnieniu zabezpieczeń infrastruktury informatycznej placówek medycznych. Zakres działań obejmuje m.in.:

• wdrażanie zaawansowanych systemów ochrony przed atakami (np. firewalle, antywirusy, SIEM, DLP),
• opracowanie i wdrożenie polityk bezpieczeństwa informacji,
• przeprowadzenie audytu bezpieczeństwa IT (obowiązkowy element potwierdzający skuteczność wdrożonych działań),
• szkolenie personelu w zakresie cyberbezpieczeństwa i reagowania na incydenty,
• zabezpieczenie transmisji i przechowywania elektronicznej dokumentacji medycznej.

Wdrożenie rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji (AI) i integrację z centralnym repozytorium danych medycznych. Wsparcie w tym obszarze dotyczy narzędzi opartych o sztuczną inteligencję, wspomagających podejmowanie decyzji medycznych, zarządzanie danymi oraz integrację z centralnymi systemami zdrowotnymi. Finansowane działania to m.in.:

• wdrożenie algorytmów AI wspierających diagnozę, analizę obrazów, predykcję ryzyka i optymalizację leczenia,
• podłączenie szpitala do Platformy Usług Inteligentnych (PUI) w Centrum e-Zdrowia,
• przetwarzanie danych medycznych w sposób umożliwiający ich analizę i wykorzystanie w celach klinicznych oraz zarządczych,
• implementacja mechanizmów automatycznego raportowania i wizualizacji danych dla kadry medycznej i administracyjnej.

Kwoty dofinansowania

Wysokość wsparcia zależna jest od oceny oraz stopnia szpitala w sieci. To spore sumy wynoszące od 1 do 12 mln zł. Taka okazja na inwestycje w cyfryzację szpitali może się szybko nie powtórzyć. Maksymalna stawka dofinansowania to:

• 6 000 000 zł dla szpitali I stopnia
• 9 000 000 zł dla szpitali II stopnia
• 12 000 000 zł dla szpitali III stopnia, ogólnopolskich, pulmonologicznych, onkologicznych i pediatrycznych

Minimalna:

• 1 025 000 zł dla szpitali I stopnia
• 1 600 000 zł dla szpitali II stopnia
• 2 325 000 zł dla szpitali III stopnia, ogólnopolskich, pulmonologicznych, onkologicznych, pediatrycznych

Jak złożyć wniosek?

Wniosek przyjmowane są w formie elektronicznej z wykorzystaniem systemu CST2021 służącego do aplikowania o dofinansowanie ze środków unijnych zgodnie ze sposobem opisanym w Regulaminie wyboru przedsięwzięcia w trybie konkurencyjnym dla inwestycji D1.1.2 dla naboru nr KPOD.07.03-IP.10-001/25. Adres: https://wod.cst2021.gov.pl/,

Czytaj także: 1,2 mld z KPO dla Centrum e-Zdrowia. Wyda je na 9 projektów