Nowa ustawa o systemach sztucznej inteligencji ma wprowadzić ramy prawne zgodne z unijnymi regulacjami zawartymi w EU AI Act. Przewiduje ona m.in. powołanie Komisji Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji i zgodnie z planem wejdzie w życie w pierwszej połowie 2025 roku.

Co znajdzie się w ustawie o AI?

16 października 2024 roku Ministerstwo Cyfryzacji opublikowało projekt ustawy o systemach sztucznej inteligencji (AI), który odpowiada na wyzwania postawione przez unijne rozporządzenie w sprawie AI (EU AI Act). EU AI Act, który wszedł w życie 1 sierpnia 2024 r. wprowadza nowe, zharmonizowane zasady dotyczące sztucznej inteligencji na terenie całej Unii.

Ustawa adaptująca akt europejski ma ustanowić nowe mechanizmy nadzoru nad systemami AI, zgodne z wartościami Unii Europejskiej, jak ochrona praw człowieka, bezpieczeństwo i praworządność. W projekcie znalazły się konkretne regulacje dotyczące wprowadzania na rynek, użytkowania i nadzoru nad systemami sztucznej inteligencji.

Państwa członkowskie UE, w tym Polska, są zobowiązane stworzyć własne przepisy umożliwiające skuteczne egzekwowanie EU AI Act. Sam akt nie wymaga jednak wprowadzenia ustawą krajową, bo jako akt unijny zaczął obowiązywać automatycznie w każdym kraju członkowskim UE.

Planowane przez MC przepisy przewidują m.in. powołanie Komisji Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji (jej biuro będzie miało siedzibę w Warszawie), która będzie pełnić funkcję centralnego organu nadzoru.

Kompetencje nowego organu

Zgodnie z projektem, Komisja będzie odpowiadała za nadzór nad rynkiem AI w Polsce. Jej zadaniem będzie m.in. monitorowanie zgodności systemów AI z nowymi przepisami, przyjmowanie skarg oraz wprowadzanie sankcji tytułem naruszenia prawa dot. AI. Ma również promować rozwój bezpiecznej i etycznej sztucznej inteligencji, współpracując z innymi instytucjami, takimi jak Urząd Ochrony Danych Osobowych czy Urząd Ochrony Konkurencji i Konsumentów.

W pracach nad ustawą, Ministerstwo Cyfryzacji przeprowadziło prekonsultacje, które trwały od kwietnia 2024 roku. Zdecydowana większość uczestników z sektora prywatnego i publicznego opowiedziała się za koniecznością powołania nowego organu nadzoru, który mógłby skutecznie realizować zadania związane z regulacją AI. W projekcie ustawy przewidziano także współpracę z innymi państwami Unii Europejskiej oraz Europejskim Urzędem ds. AI.

AI. Obowiązki prawne także w sektorze zdrowia

Projekt ustawy przewiduje szereg wymagań, do których będą musiałby dostosować się organy państwowe i sektor prywatny. Przedsiębiorcy będą m.in. zobowiązani do zapewnienia zgodności systemów z nowymi regulacjami, w tym spełniania wymogów bezpieczeństwa i ochrony danych. Za naruszenie przepisów grożą kary administracyjne, które mogą być nałożone zarówno na firmy, jak i na osoby fizyczne.

Najwięcej uwagi ustawa poświęca systemom AI wysokiego ryzyka. Szczególny nacisk położono na ochronę praw podstawowych. Projekt zakłada m.in. procedury związane ze zgłaszaniem incydentów związanych z AI, które mogą mieć wpływ na bezpieczeństwo obywateli. Ten obowiązek obejmuje też placówki zdrowia korzystające z rozwiązań AI. Będę one musiały raportować nietypowe zachowania systemów AI, tak samo jak zgłaszane są działania niepożądane leków.

Obok nadzoru, ustawa ma na celu wspieranie rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce, w tym innowacyjności sektora małych i średnich przedsiębiorstw oraz startupów. Komisja Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji będzie prowadzić działania edukacyjne i promować bezpieczne i etyczne korzystanie z AI. Przypomnijmy, że w wywiadzie dla OSOZ, Wojciech Demediuk, Dyrektor Departamentu e-Zdrowia w Ministerstwie Zdrowia zapowiedział, że MZ planuje przeznaczyć 1,26 mld zł na rozwiązania AI dla ochrony zdrowia. Środki te mają pochodzić z Krajowego Planu Odbudowy (KPO).

Konsultacje społeczne projektu ustawy potrwają do końca listopada 2024 roku, a ministerstwo planuje, by ostateczny projekt został uchwalony przez Sejm w pierwszej połowie 2025 roku.

Projekt ustawy oraz uzasadnienie dostępne są tutaj.

Czytaj także: O co chodzi w EU AI Act? Rozmowa z Pamelą Krzypkowską z Ministerstwa Cyfryzacji

Wywiad z dr Agnieszką Siennicką, Prodziekanem ds. Rozwoju na Wydziale Nauk o Zdrowiu oraz Kierowniczką Zakładu Innowacji w Ochronie Zdrowia na Uniwersytecie Medycznym im. Piastów Śląskich we Wrocławiu.

We wrześniu otrzymała Pani nominację na Kierownika Zakładu Innowacji UM we Wrocławiu. Jakie ma Pani plany w Zakładzie Innowacji?

Moim celem będzie rozwijanie konkretnych mechanizmów, w ramach których medycy będą mogli stawać się ambasadorami zmian cyfrowych w ochronie zdrowia – realia pokazują, że to niekoniecznie jest zadanie dla lekarzy, którzy mają mnóstwo innych ważnych zadań.

W mojej ocenie to jest przestrzeń dla studentów i absolwentów trochę niedocenianego w Polsce – a bardzo cenionego na świecie – kierunku Zdrowie Publiczne. To oni mogliby stać się łącznikiem pomiędzy technologią a medycyną, ale też profilaktyką i szeroko rozumianym dbaniem o zdrowie, co ma ogromny potencjał w kontekście rozwoju innowacji cyfrowych.

W tym miejscu  należy również pamiętać o wielu innych zawodach medycznych, które mogą wspierać rozwój technologii zdrowotnych. Mamy przecież dietetyków, diagnostów i farmaceutów, fizjoterapeutów, rehabilitantów, trenerów, terapeutów – możliwości jest dużo.

Czego o sztucznej inteligencji uczą się dziś studenci medycyny?

Jeżeli chodzi o system kształcenia, wszystkie treści edukacyjne musimy dopasować do standardów narzucanych przez ustawę. W tych obecnie obowiązujących, nawet z roku 2023,  nie ma przestrzeni na treści dotyczące AI.

Studenci medycyny są przeładowani zajęciami, muszą się uczyć wiele godzin. A to powoduje, że musimy być ostrożni z dokładaniem wiedzy. Na razie prowadzimy od 3 lat fakultet dotyczący AI, w którym uczestniczy kilkudziesięciu studentów rocznie. Pierwotnie były to dwie grupy na wydziale lekarskim – polska i anglojęzyczna – potem doszła grupa na farmacji, a teraz jeszcze na zdrowiu publicznym. Wykładam ja i zaproszeni przeze mnie goście „z branży” oraz Karolina Tądel, doktorantka wdrożeniowa opracowująca projekt bazujący na AI.

„Dane zawsze mnie fascynowały. Jak patrzę na świat to widzę kolumny Excela.”

Treści na zajęciach są maksymalnie praktyczne. Studenci wspólnie opracowują materiały, dzięki którym dowiadują się, jaka jest rola danych w rozwijaniu algorytmów, co działa, a co nie; co już wdrożono, jakie są zasady działania AI, co może pójść nie tak i dlaczego. To niewiele, ale takie są realia na uniwersytetach. W efekcie temat pozostaje w sferze hobby i istnieją duże deficyty wiedzy w tym zakresie.

W USA uczelnie takie jak Uniwersytet Stanforda są kuźnią startupów med-tech. A jak wygląda to Uniwersytecie Medycznym Wrocławiu?

Bardzo byśmy chcieli, aby Wrocław mógł stać się doliną krzemową dla polskiego sektora med-tech z naciskiem na med, a nie przede wszystkim tech. Jest jeszcze wiele do zrobienia, ale stawiamy niemałe pierwsze kroki. Stworzyliśmy Zakład Innowacji, co jest unikalne dla uczelni medycznej. W latach 2020-2022 uczyliśmy się data science w medycynie w ramach grantu unijnego HeartBIT_4.0. Od kilku lat, na wydziale lekarskim funkcjonuje u nas Prodziekan ds. Rozwoju i Innowacji. Realizujemy doktoraty wdrożeniowe – najnowszy dotyczy aplikacji wpierającej diagnostykę przeznaczonej dla lekarzy – oraz projekty prac magisterskich we współpracy z firmami technologicznymi. Dostaliśmy najwyższą ocenę naszego projektu medycyny cyfrowej, który realizujemy od ponad roku. To tylko kilka przykładów, które świadczą o tym, że mamy duże ambicje ale i coraz więcej silnych kart. Robimy, co możemy i staramy się być świadomym graczem na polu innowacji. W UMW można znaleźć nie tylko świetne projekty, ale przede wszystkim pasjonatów i ekspertów od innowacyjnych tematów medycznych.

Skąd wzięła się Pani pasja do innowacji i technologii w ochronie zdrowia?

Mam szczęście do znajdywania się w odpowiednim miejscu i czasie oraz spotykania niesamowitych ludzi.

Przykładowym punktem zwrotnym był wykład Profesora Bogdana Franczyka na temat tego, co można zrobić z danymi, na który trafiłam przypadkiem około roku 2016. Od tego momentu wiedziałam, że połączenie najbardziej nowoczesnej nauki o danych z medycyną będzie ważnym kierunkiem rozwoju. Po kilku miesiącach obecny Rektor UWM, Profesor Piotr Ponikowski, został prorektorem do spraw nauki. Wówczas zwróciłam się do niego z sugestią nawiązania współpracy z Uniwersytetem Ekonomicznym, gdzie wtedy pracował Prof. Franczyk. Tak zapadła decyzja o kooperacji.

Pierwszym konkretnym projektem była aplikacja o grant HeartBIT_4.0 (red.: Application of Innovative Medical Data Science Technologies for Heart Diseases – zastosowanie innowacyjnych technik analizy danych medycznych w kardiologii), który udało się zdobyć i uruchomić z początkiem roku 2020. W ramach tej inicjatywy, w latach 2020-2022 eksperci z różnych państw UE prowadzili rozbudowany cykl profesjonalnych szkoleń w zakresie współczesnych metod oraz nowoczesnej filozofii prowadzenia eksperymentów i analizy danych medycznych. Dzięki szkoleniom, naukowcy z UMW potrafią zaplanować, przeprowadzić i zinterpretować badania, opierając się na technikach sztucznej inteligencji (AI) oraz na metodach analizy wielkich zbiorów danych. To z kolei pozwala nadążyć za najnowszymi światowymi trendami naukowymi.

Które innowacje medyczne najbardziej Panią interesują?

Wybierając projekty, kieruję się tym, czemu mają służyć i czy mają szansę na rzetelną realizację i wartościowe efekty. Wiele osób ma niejasne wyobrażenie o tym, co trzeba zrobić, aby móc skorzystać z algorytmów sztucznej inteligencji. Często spotykam się z błędną opinią, że wystarczy mieć dane, a algorytmy AI „same” znajdą w nich coś wartościowego, jakąś nową wiedzę albo wzorce.

Dobrze ujmuje to dr Maciej Pondel, naukowiec z Uniwersytetu Ekonomicznego, z którym od lat współpracuję. Powtarza on zawsze: „Jak dasz mi dane medyczne to na pewno udowodnię matematycznie, że każdy, kto jest w ciąży jest kobietą, ale to chyba nie jest to, czego szukamy.” Nie w tym tkwi istota pracy z danymi, aby znajdywać oczywiste korelacje, samemu nie formułując żadnej kreatywnej hipotezy.

Pozwolę sobie podać przykład projektu, w który zaangażowałam się ostatnio całym sercem. W jego ramach, razem z firmą Animativ i wybitnymi pediatrami – dr Kamilą Ludwikowską, Adamem Łęckim, Moniką Tokarczyk i ich mentorem profesorem Leszkiem Szenbornem – pracujemy nad aplikacją, w której sztuczna inteligencja pomoże ocenić stan zdrowia dziecka, tak aby mniej doświadczonym lekarzom lub ratownikom medycznym pomagać ocenić, czy mały pacjent wymaga natychmiastowej pomocy. Projekt jest nie tylko potrzebny i ważny, ale też wykonalny, bo dzięki pracy w interdyscyplinarnym zespole umiemy rozłożyć prace na etapy, z których każdy przybliża nas do końcowego sukcesu. Pierwszy etap już okazał się niemałym sukcesem – dostaliśmy finansowanie na doktorat wdrożeniowy skoncentrowany na wykorzystaniu technologii wspierających ocenę stanu zdrowia dziecka w dydaktyce.

A jakich projektów Pani unika?

Przede wszystkim takich, które zakładają nierealne efekty. Przykładowo, aplikacje wspierające nie tyle zdrowie co… długowieczność rozumianą jako wydłużanie życia. Z naukowego punktu widzenia to dość ambitne wyzwanie, wiedząc, że aby udowodnić wpływ na długowieczność, trzeba poczekać, aż niektórzy użytkownicy umrą. Zazwyczaj okazuje się że twórcom zależy na chwytliwych hasłach, a nie realnym wsparciu zdrowia.

Dodatkowo wiele osób z tak zwanego środowiska IT albo świata start-upów nie ma wiedzy na temat kosztów rozwijania rozwiązania cyfrowego w obszarze medycznym. Nie każdy rozumie, jak trudno zdobyć dane, jak drogie są np. badania kliniczne, czy że opisywanie cyfrowych wyników badań przez specjalistę to koszt związany z wieloma godzinami jego pracy. To powoduje, że wiele pomysłów szybko rozbija się o rzeczywistość.

„Odkąd zajmuję się medycyną cyfrową, przestałam postrzegać medycynę jako naukę ścisłą.”

Dodam jeszcze kwestię sensorów i czujników. Wielu twórców rozwiązań IT dla celów medycznych nie potrafi uwierzyć w to, że nie każdy użytkownik będzie z entuzjazmem umieszczał na swoim ciele czujnik oraz że dane z czujnika nie są właśnie tym, co medycynie umknęło. Zakładają z góry, że mając taki odczyt, wszystko będzie proste. Często słyszę: taki czujnik pozwoli ci zyskać bogate dane na taki czy inny temat. OK, ale po co? Zbadajmy to, sprawdźmy, ale nie zakładajmy, że nowoczesny czujnik automatycznie oznacza przełom w medycynie. Zbieranie danych to nie jest leczenie.

Jak jest największa słabość cyfryzacji sektora zdrowia?

Jednym z ważniejszych wyzwań jest realna poprawa jakości i dostępności danych medycznych. Brakuje znajomości, a może wręcz ustaleń w zakresie fundamentalnych zasad postępowania z danymi, przez co wiele zbiorów zawiera dane o mało zadowalającej jakości i/lub są to zestawy zamknięte w niedostępnych dla naukowców systemach.

Dane medyczne pacjentów wpisywane są do systemów IT na zasadzie dużej dowolności. Tylko część z nich to ustrukturyzowane informacje, większość  trafia do pola tekstowego notatek i nie da się z nimi nic zrobić. Część ważnych informacji w ogóle nie jest rejestrowana, bo nie są łatwe do ucyfrowienia, mimo że są ważne dla procesu diagnostycznego.

O jakość danych trzeba zadbać od strony systemowej. System ochrony zdrowia generuje bezcenne informacje, które mogłyby doprowadzić do postępów w leczeniu. Niestety, marnujemy je, bo nadal nie uporządkowaliśmy sposobu gromadzenia informacji. W mojej ocenie nie jest to kwestia edukowania personelu. Musimy znaleźć nowy pomysł na organizację tego obszaru, może to jest nisza, w której na naszych oczach kształtuje się nowy zawód medyczny. Wierzę, że to możliwe.

Co można by konkretnie zrobić, gdyby takie dane byłyby dostępne?

Niezależnie od tego czy myślimy o danych „szpitalnych”, czy o tym, co prywatni użytkownicy wprowadzają do swoich urządzeń korzystając z aplikacji wspierających uprawianie sportu czy dietę, marzy mi się stworzenie jednej, wielofunkcyjnej aplikacji, która byłaby takim ogólnym doradcą w zakresie wpierania zdrowia.

Takie rozwiązanie mogłoby jednocześnie doradzić, jak się odżywiać, jak uprawiać sport, kiedy pić wodę, o której chodzić spać, jak się relaksować. Jedno narzędzie zamiast kilku – taki osobisty asystent, które wie, czego potrzebujemy i podpowiada nam, jak zdrowo żyć reagując na to, co aktualnie jest nam potrzebne.

Obecnie powstaje mnóstwo drobnych rozwiązań – dietetyczne i sportowe, wspierające zdrowy sen i nawyki, przypominające o piciu wody albo informujące o czasie spędzonym przed ekranem smartfona. Zamiast tego potrzebne byłoby rozwiązanie o charakterze całościowego planu działania tu i teraz. Przykładowo, jestem w sklepie więc cyfrowy doradca podpowiada, co kupić, żeby mieć zdrowe produkty, co z nich ugotować, ile i co wypić. A do tego jak to się ma do używek i innych grzeszków jak kawa i słodycze, czy obciążeń np. braku snu i stresu lub okoliczności, jak wyjazd służbowy. Potrzebujemy strategii cyfrowego wsparcia zdrowia, na podstawie której będziemy budować systemy i aplikacje. Jednak najważniejsze na chwilę obecną jest  zainwestowanie w dane – ich rzetelne zbieranie i ich jakość.

Co najbardziej zaskoczyło Panią w pracy naukowej z danymi?

Odkąd zajmuję się medycyną cyfrową, przestałam postrzegać medycynę jako naukę ścisłą. Jest to nauka w dużym stopniu miękka, pozostająca pod wpływem spotkania z drugim człowiekiem, czyli pacjentem. Jest to nauka pełna intuicji i przez to nieraz bardzo podatna na chaos. Wiele informacji może uciekać, decyzje bywają podejmowane bez dostępu do wszystkich ważnych danych. W momencie gdy pacjent leczony jest przez kilku specjalistów, on sam często nie jest w stanie zreferować kolejnemu wszystkiego, co mu zbadano; często sam wybiera, o czym powie w oparciu o swoje założenia, które mogą być błędne, bo pacjent nie jest specjalistą.

Jednocześnie lekarz decyduje w oparciu o ten subiektywny wycinek rzeczywistości, musząc w tym samym czasie angażować swoją pamięć, ogarniając swoim umysłem ogrom dodatkowych danych, takich jak liczby, słowa i obrazy. Do tego dochodzi pewien rodzaj intuicji, której nabrał po latach pracy w swoim zawodzie, co jest jednocześnie subiektywne jak i de facto rzetelne i profesjonalne, bo jest jego doświadczeniem klinicznym. To ogromna mieszanka danych wybitnie precyzyjnych z rozmytym, zmiennym i niejednoznacznym otoczeniem.

Potrzebujemy pomysłu na cyfryzację procesów medycznych; rozwiązań które wezmą pod uwagę tę różnorodność, a nie założą, że w medycynie wszystko jest mierzalne, jednoznaczne i ma skalę.

Czytaj także: Jak cyfryzować? Rady ekspertów z Erasmus MC i Charité

Kolejny kraj – po Belgii i Niemczech – wprowadził szybką ścieżkę refundacji mobilnych aplikacji zdrowotnych i rozwiązań z zakresu telemonitoringu. Dzięki temu 60 milionów Francuzów w publicznym systemie zdrowia będzie mogło z nich korzystać za darmo, jeśli otrzymają na nie receptę od lekarza.

PECAN, czyli aplikacje mobilne na receptę

Mowa o PECAN (fr.: La prise en charge anticipée numérique) – programie wczesnego dopuszczenia na rynek młodych rozwiązań e-zdrowia, które zyskały już status urządzeń medycznych, jeszcze nie przeszły badań klinicznych, ale wykazują obiecujące korzyści, są dojrzałe technologicznie i bezpieczne w stosowaniu.

System szybkiej ścieżki ma pomóc startupom w wejściu na rynek zdrowia. W przeciwieństwie do firm farmaceutycznych, nie mają one często zasobów i pieniędzy na przeprowadzenie kosztownych i długotrwałych badań klinicznych. A nawet jeśli uda im się to zrobić, system zdrowia dotąd ignorował tzw. cyfrowe terapeutyki, powodując, że dostępne były tylko dla pacjentów płacących za nie z własnej kieszeni.

Tymczasem aplikacje m-zdrowia mogą być idealnym uzupełnieniem terapii lekowych, zwłaszcza w leczeniu chorób przewlekłych jak np. cukrzycy, bezsenności czy depresji.

Wymagania w stosunku do refundowanych rozwiązań cyfrowych

Programem PECAN objęto dwie kategorie rozwiązań: cyfrowe aplikacje zdrowotne (Digital Therapeutics, DTx) oraz systemy monitorowania stanu zdrowia na odległość. Muszą one spełniać następujące warunki:

• Uzyskanie europejskiego znaku CE, niezależnie od klasy ryzyka systemu;
• Innowacyjność rozwiązania mierzona potencjalnymi korzyściami klinicznymi;
• Perspektywa dostarczenia dowodów klinicznych w okresie przejściowym;
• Spełnienie wymagań interoperacyjności i bezpieczeństwa danych zgodnie z wymaganiami Agencji Zdrowia Cyfrowego (Agence du Numérique en Santé).

Warunkowe dopuszczenie na rynek obejmuje okres 12 miesięcy. Walidację rozwiązania prowadzi Agencja Zdrowia Cyfrowego (francuski odpowiednik polskiego Centrum e-Zdrowia), a ostateczną decyzję podejmuje francuskie Ministerstwo Zdrowia. Cały proces trwa nie dłużej niż 90 dni. Po wydaniu pozytywnej opinii, dostawca e-rozwiązania zgłasza go na listę refundowanych produktów i usług medycznych. Po rocznym okresie wstępnym, musi dostarczyć dowodów na korzyści kliniczne i dopiero wtedy trafia na stałe do koszyka refundacyjnego.

Ścieżka włączania apki do koszyka usług gwarantowanych

PECAN stawia bardzo wysokie wymagania rozwiązaniom e-zdrowia, bo podobnie jak leki, mają one wpływ na zdrowie fizyczne i psychiczne pacjentów. Najważniejsze jest zapewnienie wysokiego poziomu bezpieczeństwa danych medycznych oraz zgodności z RODO. Drugim kryterium jest wysoka jakość generowanych danych zgodnie z obowiązującymi standardami. Przykładowo, jeśli mowa o urządzeniu do monitoringu zdrowia, musi istnieć możliwość wyeksportowania danych w formacie umożliwiającym ich włączenie do innych systemów, na przykład elektronicznej kartoteki pacjenta.

Równie ważna jest innowacyjność rozwiązania i korzyści dla pacjenta. Takie kryteria mają zagwarantować, że do okresu próbnego refundacji zakwalifikują się wysokiej jakości rozwiązania. PECAN nie ma być bowiem polem doświadczalnym dla każdej aplikacji.

W praktyce wygląda to tak:

• Startup sprawdza kryteria kwalifikacyjne, a jeśli je spełnia, składa wniosek na specjalnej platformie;
• Agencja Zdrowia Cyfrowego weryfikuje, czy wniosek spełnia wszystkie wymagania;
• Startup dostarcza dowody na spełnienie wymagań dotyczących interoperacyjności i bezpieczeństwa danych;
• Wniosek jest analizowany przez Agencję Zdrowia Cyfrowego (do 60 dni);
• W przypadku pozytywnej opinii, decyzję wydaje Ministerstwo Zdrowia (do 30 dni);
• Po zatwierdzeniu rozwiązania e-zdrowia, startup zgłasza go do koszyka usług i urządzeń refundowanych, dzięki czemu zostaje objęty refundacją przez okres 12 miesięcy.

Wprowadzenie refundacji rozwiązań e-zdrowia do systemu zdrowia jest odpowiedzią na korzyści zdrowotne stosowania cyfrowych terapeutyk. Oparte na dowodach klinicznych, aplikacje i systemy monitoringu pomagają pacjentom w leczeniu chorób, stanowiąc alternatywę dla leków. Zwłaszcza wtedy, gdy to styl życia i zmiana zachowania mają duże znaczenie w powrocie do zdrowia.

Czytaj także: Jest pomysł, jak wprowadzić terapie cyfrowe do polskiego systemu zdrowia

Skanery zintegrowane z oprogramowaniem gabinetowym pozwalają łatwo przenieść do komputera papierowe archiwa kartotek oraz dokumenty dostarczane przez pacjenta. Polecamy jeden z nich.

Dlaczego skaner współpracujący z oprogramowaniem medycznym jest lepszy niż zwykły skaner?

Placówki medyczne muszą na bieżąco digitalizować dokumenty medyczne. Mogą to być archiwa kartotek zgromadzone w przychodniach na przestrzeni lat, które trzeba wprowadzić do systemu IT. Codziennością są też sytuacje, gdy pacjenci przynoszą papierowe wyniki badań laboratoryjnych, wypisy szpitalne, zalecenia lub inne, istotne z punktu widzenia procesu leczenia dokumenty, które trzeba włączyć do e-kartoteki medycznej. Niestety, zanim system e-zdrowia będzie tak sprawny, że wszystkie dane będą przepływać elektronicznie między systemami i placówkami, minie jeszcze wiele lat.

W jaki sposób zamienić dokumentację papierową na jej cyfrowy odpowiednik?

Z pomocą przychodzą skanery i urządzania wielofunkcyjne takie jak np. Brother z oprogramowaniem mediScan, zintegrowanym z systemami medycznymi KAMSOFT dla przychodni i lekarzy (KS-SOMED, KS-PPS) oraz szpitali KS-MEDIS.

System mediScan współpracuje ze skanerami i urządzeniami wielofunkcyjnymi, co umożliwia łatwe i szybkie skanowanie dokumentacji medycznej. Jak to działa? Cała obsługa wykonywana jest przy pomocy panelu urządzenia, a dokumenty są automatycznie umieszczane we właściwych kartotekach pacjenta w systemie medycznym. Co ciekawe, aby dokumenty trafiły do kartoteki pacjenta nie trzeba uruchamiać systemu medycznego. 

Korzyści z digitalizacji dokumentacji pacjenta

Bieżące skanowanie dokumentów i ich przesyłanie do systemu IT pozwala gromadzić całą dokumentację tylko w wersji elektronicznej. A to duża wygoda. Dzięki temu lekarz ma wgląd w pełną dokumentację pacjenta, co wspiera podejmowanie decyzji medycznych. Łatwiej w ten sposób przeszukiwać historię leczenia oraz udostępniać zgromadzane dane. Niemniej ważna jest oszczędność miejsca.

System zarządzania skanowaniem dokumentów zapewnia pełne bezpieczeństwo danych dzięki kontrolowanemu procesowi. Użytkownicy mają możliwość logowania się za pomocą różnych metod, takich jak PIN, login i hasło lub karta. Każde skanowanie jest szczegółowo identyfikowane, umożliwiając śledzenie, kto i kiedy zeskanował dokument dla konkretnego pacjenta oraz na jakim urządzeniu.

System umożliwia również tworzenie ról dostępu dla użytkowników, zapewniając kontrolę nad uprawnieniami. Z systemu można korzystać w środowisku chmurowym, a pełne raportowanie skanowania ułatwia monitorowanie całego procesu.

Więcej informacji: Wejdź na stronę info.kamsoft.pl/digitalizacja

23-25 października 2024 r. (środa-piątek) odbędzie się VII edycja konferencji online Nawigator e-Zdrowia. W programie m.in. zmiany prawne wpływające na cyfryzację, najnowsze trendy e-zdrowia, premiera nowych funkcji systemów IT usprawniających pracę placówki medycznej i farmaceutycznej.

Tematy konferencji: Rządowe projekty cyfryzacji, AI i budowanie przewagi cyfrowej

Eksperci KAMSOFT omówią trendy w zakresie technologii cyfrowych z uwzględnieniem rządowych planów digitalizacji oraz nowych wymagań administracyjnych. Głównym tematem będzie cyberbezpieczeństwo w aptekach i placówkach medycznych oraz wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) i systemów wspomagania decyzji klinicznych (CDSS) w pracy lekarzy. Uczestnicy dowiedzą się, jak te technologie IT usprawniają diagnostykę i leczenie pacjentów, a także zwiększają efektywność zarządzania placówkami medycznymi.

W programie zaplanowano także premierę nowych funkcjonalności systemów KAMSOFT. Jedną z nich jest integracja systemów gabinetowych z Centralną e-Rejestrację, która umożliwia łatwe zarządzanie terminarzami pacjentów w placówkach medycznych. Zaprezentowane zostaną możliwości aplikacji mobilnych dla personelu medycznego i farmaceutów oraz jak ułatwienia w zakresie prowadzenia dokumentacji i rozliczania refundowanych usług farmaceutycznych w aptekach.

Dlaczego warto wziąć udział? Trendy i praktyczne wskazówki

Konferencja Nawigator e-Zdrowia łączy wiedzę z zakresu budowania dojrzałości cyfrowej placówki medycznej i farmaceutycznej w praktycznymi warsztatami, które pozwalają optymalnie wykorzystać możliwości oprogramowania IT. Eksperci KAMSOFT przedstawią m.in.:

• Zastosowanie AI i systemów wspierania decyzji klinicznych (CDSS) w medycynie
• Sposoby zarządzania terminarzami oraz uruchomienia Centralnej e-Rejestracji
• Nowe funkcjonalności w zakresie medycyny pracy oraz współpracy z działami HR
• Rozwiązania pozwalające zwiększyć poziom cyberbezpieczeństwa
• Nowe przepisy dotyczące raportowania JPK CIT
• Narzędzia ułatwiające pracę w systemach KS-SOMED, KS-PPS, SERUM, KS-AOW, KS-OmniPharm.

Organizatorzy zapraszają właścicieli i menedżerów placówek medycznych, lekarzy, farmaceutów, pielęgniarki, fizjoterapeutów, personel administracyjny, a także specjalistów IT zainteresowanych cyfryzacją ochrony zdrowia.

Bezpłatne warsztaty. Jak wykorzystać możliwości systemów IT?

Uczestnicy wezmą udział w praktycznych warsztatach, podczas których eksperci krok po kroku pokażą, jak efektywnie korzystać z nowych funkcji systemów KAMSOFT, automatyzować codzienną pracę, prawidłowo ustawić opcje systemu, aby praca z IT przebiegała płynnie i szybko.

Rejestracja i materiały archiwalne

Aby zapisać się bezpłatnie na Nawigatora e-Zdrowia, kliknij tutaj. Konferencja odbędzie się w formule on-line.

Transmisję wykładów i warsztatów można śledzić za pośrednictwem platformy Microsoft Teams. Po wydarzeniu, każdy uczestnik otrzyma dostęp do nagrań z wszystkich wykładów i warsztatów.

W 1966 roku Joseph Weizenbaum – informatyk z Massachusetts Institute of Technology MIT (USA) – opracował chatbot ELIZA. Czatując z Elizą, pacjenci byli przekonani, że komputer ich słucha i rozumie.

Czy Eliza naprawdę potrafi myśleć?

Wynalazek był sensacją na swoje czasy. W latach 60-tych 20. wieku dopiero zaczęły powstawać pierwsze komputery. Zajmowały one kilka pomieszczeń i w żaden sposób nie przypominały tych współczesnych.

Celem Weizenbauma nie było stworzenie chatbota do masowego użytku, ale udowodnienie fenomenu, który potem stał się podstawą rozwoju już bardziej dojrzalszych wersji systemów konwersacyjnych, w tym dzisiejszego ChatGPT. Naukowiec doskonale wiedział, że prymitywne wówczas maszyny nie są w stanie prowadzić rozmowy – sztuczna inteligencja istniała tylko w teorii, a moc obliczeniowa komputerów z lat 60-tych była kilka tysięcy mniejsza niż współczesnych smartfonów.

Dlatego informatyk z MIT poszedł na skróty i skorzystał z zasady znanej z psychoterapii i polegającej na autorefleksji. W skrócie: kiedy pacjent wypowiada jakieś zdanie, psychoterapeuta zadaje pytanie, które jest jego odbiciem lustrzanym. Metoda ta ma ułatwić pacjentowi zrozumienie własnych motywów, poznanie samego siebie, bez oferowania konkretnych porad. Tak też zbudowano Elizę: jeśli pacjent wspominał, że jest zły, Eliza pytała, „dlaczego czuje złość”. Kilka prostych reguł pozwoliło uzyskać zaskakujący efekt. Pokazuje to jeden z autentycznych przykładów czatu z Elizą:

Eliza: Co się martwi?

Pacjent: Wszyscy mężczyźni są tacy sami.

Eliza: Co masz na myśli?

Pacjent: Zawsze się o coś czepiają.

Eliza: Możesz podać konkretny przykład?

Pacjent: Cóż, to z powodu mojego chłopaka przyszłam do ciebie.

Eliza: Czy to ma znaczenie, że przyszłaś do mnie z jego powodu?

Pacjent: Twierdzi, że przez większość czasu jestem w depresji.

Eliza: Przykro mi, że masz depresję.

Pacjent: To prawda. Jestem nieszczęśliwa.

Eliza: Możesz wyjaśnić, dlaczego jesteś nieszczęśliwa?

Dzięki mechanizmowi psychologicznemu, rozmawiając z Elizą można było mieć wrażenie, że rozumie, co do niej się mówi. Weizenbaumowi zarzucano nawet, że po drugiej stronie siedzi człowiek, który odpowiada na pytania. Pewnego razu jego sekretarka miała nawet poprosić, aby Weizenbaum zostawił ją w pokoju sam-na-sam z Elizą, bo chciała z nią prywatnie porozmawiać.

AI i komputer mogą być przyjaciółmi

Taka iluzja „inteligentnej maszyny” – która została nazwana efektem Elizy – wynika z tendencji ludzi do przypisywania komputerom ludzkich cech jak empatia i zrozumienie. Podobnie działa ona w przypadku ChatGPT, który nie rozumie zdań jak człowiek, jedynie analizuje tekst i podaje odpowiedzi kierując się czystą statystyką. Nowe modele generatywnej AI do perfekcji opanowały komponowanie zdań, co sprawia jeszcze większe wrażenie, że system jest naprawdę inteligentny.

Eliza była prymitywną technologią. Bot jedynie dopasowywał predefiniowane odpowiedzi uzupełniając je słowami kluczowymi zawartymi w pytaniu. W eksperymencie Weizenbauma chodziło o pokazanie, że jeśli rzecz ma atrybuty przypominające cechy człowieka, automatycznie traktujemy ją jak obiekt myślący. Wystarczy sobie przypomnieć, kiedy ostatnio mówiliśmy do komputera, przeklinaliśmy na smartfona albo inteligentny odkurzacz.

W najbliższych latach można się spodziewać rozwoju personalizowanych botów, które odpowiedzą na każde pytanie, zarezerwują podróż albo wizytę u lekarza, podpowiedzą co zrobić na śniadanie. Mając na uwadze efekt Elizy można się spodziewać, że będziemy je traktować jako zaufanych doradców, do których będziemy się zwracać z każdą sprawą. Zyskają one naturalnie brzmiące głosy, jeszcze bardziej sprawiając wrażenie, że rozmawiamy z prawdziwym człowiekiem.

Czytaj także: Czy dzięki AI i nanorobotom osiągniemy długowieczność?

Rozporządzenie w sprawie europejskiej przestrzeni danych dotyczących zdrowia (EHDS) wejdzie w życie pod koniec 2024 r. lub na początku 2025 r. Pełna gotowość techniczna i infrastrukturalna zostanie osiągnięta w ciągu czterech lat. Oto najważniejsze informacje o EHDS nazywaną Strefą Schengen dla danych.

Plan wdrożenia EHDS

EHDS ma poprawić standardy opieki zdrowotnej w Unii Europejskiej (UE) dzięki wymianie danych, pełniąc rolę jednolitego rynku dla danych medycznych, zarówno pierwotnych jak i wtórnych. Chociaż rozporządzenie zostało zatwierdzone w kwietniu br., nie weszło jeszcze w życie. Nastąpi to pod koniec 2024 r. lub na początku 2025 r., po jego opublikowaniu w dzienniku urzędowym UE.

Wdrożenie będzie przebiegać w dwóch fazach:

Faza przygotowania prawodawstwa wtórnego (2025-2027): Pierwsze dwa lata skupią się na opracowaniu legislacji, w tym aktów wykonawczych i delegujących. Określą one specyfikacje techniczne wymagane dla EHDS.

Faza przygotowawcza państw członkowskich (2027-2029): Kolejne dwa lata obejmą przygotowania państw członkowskich do wypełnienia obowiązków wynikających z EHDS, takich jak tworzenie centrów danych i integracja z ogólnounijną infrastrukturą danych, w tym z siecią wymiany danych zbiorczych pacjentów.

Pełne wdrożenie EHDS spodziewane jest około 2029 roku. W tym okresie Komisja Europejska będzie współpracować z państwami członkowskimi realizując m.in. projekty pilotażowe i budując niezbędną infrastrukturę.

Podsumowanie Pacjenta w całej UE

EHDS obejmuje wymianę danych pierwotnych (wybrane dane z e-kartotek pacjentów), jak i wtórnych, czyli danych z różnych repozytoriów, które mają być kumulowane i analizowane do np. celów badawczych.

W przypadku pierwotnego wykorzystania danych, UE wdraża już system wymiany bazowych informacji o zdrowiu pacjentów w ramach tzw. projektu MyHealth@EU. Do tej pory przystąpiło do niego 14 państw członkowskich. W efekcie powstanie tzw. Patient Summary (Podsumowanie Pacjenta). Każdy lekarz w UE zyska dostęp – po otrzymaniu zgody pacjenta – do podstawowych danych chorego, w tym historii leczenia i zażywanych leków. Ma to zwiększyć bezpieczeństwo leczenia bez względu na to, w którym państwie przebywa obywatel UE.

Dużo większym wyzwaniem będzie gromadzenie danych do ich wtórnego wykorzystania w celach naukowych (rozwój nowych leków i algorytmów AI) oraz do planowania polityki zdrowotnej. Komisja Europejska skupia się obecnie na trzech zadaniach:

• Stworzenie sieci organizacyjnej przyszłych organów dostępu do danych zdrowotnych, które mają powstać w każdym kraju członkowskim (tzw. huby danych);
• Uruchomienie projektów w celu przetestowania infrastruktury i procedur obsługi wniosków o udostepnienie danych podmiotom zewnętrznym;
• Wymiana najlepszych praktyk między państwami członkowskimi np. w zakresie etycznego dzielenia się danymi.

EHDS to jeden najambitniejszych projektów dla zdrowia w UE

Czy to w ogóle realne, aby do 2030 r. zniknęły granice dla danych zdrowotnych w Europie? Teoretycznie tak, ale będzie to wymagało znacznych inwestycji w infrastrukturę. Główną przeszkodą może okazać się zróżnicowanie poziomu cyfryzacji opieki zdrowotnej w poszczególnych państwach członkowskich UE. Podczas gdy kraje takie jak Estonia i Dania są liderami e-zdrowia i ucyfrowiły kartoteki pacjentów, inne – jak Rumunia i Chorwacja – pozostają daleko w tyle i dopiero budują infrastrukturę cyfrową. Do tego dochodzi jeszcze kwestia zapewnienia interoperacyjności pomiędzy systemami IT i krajowymi platformami e-zdrowia.

Kolejnym wyzwaniem jest zaufanie publiczne i przekonanie obywateli, że ich dane zdrowotne pozostaną bezpieczne. EHDS opiera się na zasadzie opt-out, co oznacza, że domyślnie dane pacjenta będą wymieniane, chyba że zgłosi on zastrzeżenie. Do tego każdy kraj UE może dobrowolnie zawęzić dane, które będą wykorzystane wtórne. A to może znacznie ograniczyć oczekiwane korzyści.

Komisja Europejska przeznaczyła 810 milionów euro na wdrożenie EHDS. Dodatkowe fundusze zarezerwowano w ramach planów odbudowy i odporności, których łączy budżet na cyfryzację wynosi 14 miliardów euro.

Czy EHDS się uda?

EHDS ma przynieść „transformacyjne korzyści”. Obywatelom i świadczeniodawcom opieki zdrowotnej zaoferuje płynny, szybki i bezpłatny dostęp do danych zdrowotnych we wszystkich państwach członkowskich, poprawiając ciągłość opieki. Pracownicy służby zdrowia zyskają wgląd do ratujących życie danych pacjentów, co ograniczy liczbę zbędnych badań i zwiększy bezpieczeństwo pacjenta.

Pod względem ekonomicznym, EHDS ma na celu stworzenie zintegrowanego rynku wewnętrznego dla usług danych zdrowotnych. Mówi się nawet, że nowe rozporządzenie pozwoli zbudować największe na świecie repozytorium danych zdrowotnych. Dane mają napędzać badania nad nowymi lekami oraz ułatwić trenowanie algorytmów AI na danych z europejskiej populacji.

Na poziomie Komisji Europejskiej można wyczuć duży entuzjazm i nadzieje związane z EHDS. Aby Europejska Przestrzeń Danych Dotyczących Zdrowia zadziałała, niezbędne będzie jednak zaangażowanie krajów członkowskich. Ze wstępnych informacji Ministerstwa Zdrowia wynika, że EHDS będzie jednym z priorytetów dla Polskiej Prezydencji w Radzie UE.

Czytaj także: Wojciech Demediuk (Ministerstwo Zdrowia) o środach z KPO na cyfryzację zdrowia

Pandemia COVID-19 stała się katalizatorem zmian, które znacząco wpłynęły na postrzeganie i wdrażanie rozwiązań cyfrowych w systemie ochrony zdrowia. Przyspieszenie stosowania technologii ujawniło zarówno jej ogromny potencjał, jak i ograniczenia, które wciąż wymagają rozwiązania – felieton Artura Białoszewskiego, konsultanta wojewódzkiego zdrowia środowiskowego, eksperta Naczelnej Rady Lekarskiej ds. badań i analiz.

Polityka zdrowotna potrzebuje wsparcia technologii

Mimo tego „nowego otwarcia” oraz narastających wyzwań związanych z demografią i zdrowiem publicznym, system ochrony zdrowia nadal wykazuje ograniczoną zdolność szerokiego wdrażania nowoczesnych technologii w obszarze cyfrowej profilaktyki. Starzejące się społeczeństwo oraz wzrastająca liczba osób cierpiących na choroby przewlekłe wymagają redefinicji podejścia, które wykracza poza tradycyjne leczenie kliniczne. Choć dostępne są innowacyjne rozwiązania technologiczne, które mogłyby znacząco poprawić zarządzanie zdrowiem pacjentów, ich integracja z systemem zdrowotnym jest zdecydowanie niewystarczająca.

Według danych Głównego Urzędu Statystycznego, do 2050 roku osoby powyżej 60. roku życia będą stanowiły blisko 40% populacji Polski. W obliczu tych wyzwań konieczne jest szersze otwarcie się na technologie, takie jak urządzenia wearable, telemedycyna czy zaawansowane systemy monitorowania zdrowia, które mogą odegrać kluczową rolę w profilaktyce i zarządzaniu zdrowiem.

W kontekście postaw pacjentów wobec dbania o zdrowie, istotne są wyniki raportu „Narodowy Test Zdrowia Polaków 2023”. Z raportu wynika, że średni Indeks Zdrowia Polaków wyniósł 63,6%, co świadczy o ogólnej poprawie w trosce o zdrowie w porównaniu z latami poprzednimi. Mimo to tylko 18% Polaków dba o swoje zdrowie na najwyższym poziomie (Indeks Zdrowia 76–100%). Ta rozbieżność między ogólnymi wskaźnikami zdrowotnymi a rzeczywistym zaangażowaniem w utrzymanie zdrowia na optymalnym poziomie podkreśla potrzebę dalszej edukacji zdrowotnej oraz zwiększenia dostępności narzędzi wspierających profilaktykę.

Społeczeństwo jest otwarte na innowacje

Polacy są otwarci na profilaktyczne rozwiązania cyfrowe o łatwym dostępie, co niesie ze sobą ogromny potencjał do poprawy sytuacji w systemie ochrony zdrowia. Potwierdza to raport „Pacjent XXI wieku – szanse, wyzwania i możliwości” opublikowany przez Deloitte Digital, z którego wynika, że aż 76% Polaków już teraz monitoruje swój stan zdrowia. Ta gotowość do korzystania z technologii może znacząco odciążyć system i poprawić jakość życia pacjentów.

Co więcej, 58% respondentów jest skłonnych udostępniać swoje dane medyczne w zamian za zniżki na ubezpieczenie zdrowotne, co stwarza możliwość efektywnej integracji tych rozwiązań z systemem zdrowotnym, przynosząc korzyści zarówno indywidualne, jak również dla całej populacji. Barierą może być zatem brak systemowego podejścia do wdrażania innowacji w profilaktyce, co skutkuje ograniczoną dostępnością i niską świadomością możliwości, jakie te technologie oferują.

W obszarze wdrażania innowacji zauważalne są jednak pewne działania, które mogłyby ułatwić proces ich implementacji w systemie, jednak wymagają one dalszej integracji i koordynacji. Cenne inicjatywy, takie jak pilotaże prowadzone przez Agencję Oceny Technologii Medycznych i Taryfikacji (AOTMiT), odgrywają kluczową rolę w ocenie i wdrażaniu nowych technologii w ochronie zdrowia. Te dotychczas przeprowadzone pozwalały na testowanie i ocenę efektywności nowych rozwiązań przed ich szerokim wdrożeniem. Przykłady obejmują projekty z zakresu opieki onkologicznej, leczenia otyłości (bariatria), terapii stwardnienia rozsianego, leczenia udarów (trombektomia mechaniczna) oraz opieki domowej z wykorzystaniem urządzeń telemedycznych.

Działania te były kluczowe, ponieważ umożliwiały obiektywną ocenę praktycznej skuteczności i bezpieczeństwa innowacyjnych technologii medycznych oraz rozwiązań organizacyjnych. Dzięki nim można było identyfikować potencjalne bariery wdrożeniowe, oszacować koszty oraz dostosować rozwiązania do potrzeb polskiego systemu ochrony zdrowia przed ich powszechnym wprowadzeniem. Niemniej jednak, ich efekty były często opóźniane przez długie procesy decyzyjne i administracyjne, co sprawiało, że innowacje, które mogłyby natychmiast przynieść korzyści, były wprowadzane z dużym opóźnieniem.

Inicjatywy e-zdrowia w Polsce

Warto zauważyć, że partnerstwo publiczno-prywatne może odegrać kluczową rolę w pokonywaniu tych wyzwań. Większe zaufanie do tej formy kooperacji i rozwijanie partnerstwa pozwoli na lepsze wykorzystanie zasobów i kompetencji zarówno sektora publicznego, jak i prywatnego. To z kolei może przyspieszyć wdrażanie innowacyjnych rozwiązań technologicznych, zapewniając jednocześnie wyższą jakość opieki zdrowotnej i większą efektywność ekonomiczną.

Portfel Aplikacji Zdrowotnych (PAZ) również stanowi ważny krok w kierunku lepszego wykorzystania nowoczesnych technologii w profilaktyce. PAZ, będący zbiorem rekomendowanych przez Ministerstwo Zdrowia aplikacji mobilnych, wspiera profilaktykę, monitorowanie stanu zdrowia oraz zarządzanie chorobami przewlekłymi. Obecnie jednak w portfelu znajdują się jedynie dwie aplikacje: jedna z obszaru alergologii oraz druga dotycząca diagnostyki POZ. Dodatkowo, brak powszechnej integracji tych aplikacji z istniejącymi publicznymi systemami oraz ich niewystarczająca promocja sprawiają, że ich rzeczywiste zastosowanie przez pacjentów jest na niskim poziomie, co ogranicza ich wpływ na zdrowie populacji.

W kontekście tych działań warto również wspomnieć o inicjatywie Telemedycznego Okrągłego Stołu, który stanowi platformę do debaty nad rozwojem telemedycyny w Polsce. Spotkania te, organizowane przez liderów branży medycznej i technologicznej, mają na celu wypracowanie strategii i rekomendacji dla rozwoju telemedycyny, uwzględniając potrzeby pacjentów, lekarzy oraz decydentów.

Efektem tych debat były konkretne rekomendacje dotyczące regulacji, standardów oraz edukacji zarówno pacjentów, jak i personelu medycznego, co może przyczynić się do bardziej efektywnego wdrożenia telemedycyny w systemie. Niemniej jednak, implementacja tych rekomendacji wciąż napotyka na bariery biurokratyczne i administracyjne.

Innowacje powinny aktywnie wspierać transformację sektora zdrowia

Aby wykorzystać otwartość Polaków na nowe technologie i skutecznie wdrażać innowacje w ochronie zdrowia, konieczne jest zatem stworzenie ustrukturyzowanej ścieżki, która ułatwi przejście od pomysłu na innowację przez proof of concept, weryfikację skuteczności rozwiązania, analizę wpływu na szerszą populację, aż do decyzji o refundacji. Taki proces pozwoliłby na efektywniejsze zarządzanie wdrażaniem nowych technologii i ich szybsze wprowadzenie do praktyki. Warto w tym kontekście wykorzystać zasób, jakim jest nowy zawód profilaktyka – pracownika medycznego, który zajmuje się oceną potrzeb zdrowotnych populacji i planowaniem działań profilaktycznych.

Obecnie brakuje jednak spójnej struktury, która integrowałaby te etapy. Być może powinna zostać powołana nowa komórka organizacyjna lub instytucja, która mogłaby monitorować postępy, zapewniać wsparcie dla innowatorów oraz minimalizować bariery biurokratyczne. Taki organ mógłby stać się swoistym ambasadorem zmian, co znacznie przyspieszyłoby proces adaptacji nowych rozwiązań w systemie ochrony zdrowia. Jak zauważył Steve Jobs: „Innowacja odróżnia lidera od naśladowcy. Najlepszym sposobem przewidzenia przyszłości jest jej wymyślenie. Innowacja to jedyny sposób na zwycięstwo.”

Te słowa doskonale oddają potrzebę podejmowania odważnych kroków w kierunku tworzenia systemu, który nie tylko reaguje na wyzwania, ale aktywnie kształtuje przyszłość opieki zdrowotnej. Inwestowanie w innowacje profilaktyczne i ich efektywne wdrażanie jest kluczem do poprawy jakości życia wszystkich pacjentów oraz zwiększenia efektywności całego systemu ochrony zdrowia.

Czytaj także: Jak wprowadzić do szpitali innowacje medyczne? (Felieton NIL IN)

Wdrażanie rozwiązań sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia zaczyna się opłacać finansowo – wynika z nowego raportu. Menedżerowie coraz pewniej sięgają po AI widząc w niej szansę na oszczędności i podniesienie jakości opieki.

Rośnie apetyt na modele AI

Sektor ochrony zdrowia może najwięcej zyskać na rewolucji AI, ale dotychczas przeszkodą implementacji innowacji były skomplikowane regulacje, niejasne przepisy dotyczące przetwarzania danych i brak finansowania. Wszystko wskazuje na to, że zaczyna się to zmienić: ochrona zdrowia i nauki o zdrowiu zajmują pierwsze miejsce wśród innych branż pod względem wdrażania sztucznej inteligencji. W badaniu wzięto pod uwagę zarówno liczbę opracowywanych modeli AI oraz dojrzałość projektów AI.

48% respondentów biorących udział w badaniu przeprowadzonym przez 451 Research postrzega sztuczną inteligencję jako innowację technologiczną o największym wpływie na branżę w perspektywie kolejnych 5 lat. 49% badanych jest zdania, że AI usprawni procesy zarządzania.

Według raportu, organizacje działające w sektorze ochrony zdrowia i nauk przyrodniczych – a więc także firmy farmaceutyczne – wdrożyły u siebie średnio ponad 170 modeli AI. Średnia w innych sektorach to 159 modeli AI.

AI napędza zyski dzięki oszczędnościom

Inwestycja w AI jest już opłacalna. 81% dojrzałych pod względem wdrażania AI firm z sektora zdrowia osiągnęło w 2023 r. lepsze wyniki finansowe niż w 2022 r. Podobny odsetek badanych organizacji deklaruje poprawę satysfakcji klientów.

50% ankietowanych deklaruje, że w przeciągu najbliższych 2 lat wdroży AI we wszystkich jednostkach organizacyjnych. Na ten cel najbardziej ambitne cyfrowe firmy przeznaczają 24% swojego budżetu i planują inwestować jeszcze więcej.

Najczęściej firmy korzystają z modeli AI tworzonych na zamówienie przez firmy zewnętrzne albo modeli open source. Tylko 28% polega na zatrudnianych wewnętrznie specjalistach ds. sztucznej inteligencji, a 11% korzysta z dostawców chmurowych jak AWS, Google Cloud Platform i Microsoft Azure.

Z AI zaczynają eksperymentować małe placówki zdrowia

Pomimo postępów w zakresie implementacji AI w sektorze zdrowia, dla większości organizacji wyzwaniem pozostaje zarządzanie danymi i kwestie bezpieczeństwa danych. 73% organizacji ma trudności z oceną zagrożeń cyberbezpieczeństwa w łańcuchach dostaw w związku ze stosowaniem AI.

Badanie podważa jednak mit, że ochrona zdrowia jest daleko w tyle w wykorzystaniu potencjału AI. Wśród najważniejszych trendów AI są:

• Skalowanie AI po uzyskaniu pierwszych pozytywnych efektów;
• Budowanie dojrzałości AI, aby poprawiać wyniki biznesowe;
• Powolne wdrażanie wielomodalnej sztucznej inteligencji;
• Wdrażanie AI w oparciu o rozwiązania chmury danych.

Trzeba jednak wziąć pod uwagę, że badanie dotyczy nie tylko placówek zdrowia, ale także dużych firm sektora life-sciences. W przypadku podmiotów medycznych, liderem wdrażania AI są amerykańskie szpitale. Przykładowo, Mayo Clinic deklaruje stosowanie ok. 200 modeli AI wspomagających procesy organizacyjne i kliniczne.

Czytaj także: AI w placówce zdrowia. Od czego zacząć? [PORADNIK]

W nowym indeksie gotowości na sztuczną inteligencję znalazło się 25 systemów zdrowia oferujących usługi medyczne. W ocenie wzięto pod uwagę ich innowacyjność i realizację projektów AI.

Ranking przygotowany przez globalną firmę zajmującą się analityką biznesową CBInsights wziął pod uwagę tylko amerykańskie szpitale, które są liderami we wdrażaniu nowoczesnych technologii. Pokazuje on, że placówki medyczne inwestują coraz więcej w AI i szybko uczą się, jak wykorzystać potencjał tej nowej technologii do usprawnienia procesów klinicznych i administracyjnych oraz poprawy wyników pacjentów.

Pierwszym miernikiem branym pod uwagę w ocenie jest innowacyjność. Autorzy badania sprawdzili, jak placówki medyczne podchodzą do budowania dojrzałości AI: czy mają wyspecjalizowane działy badań nad sztuczną inteligencją oraz jak AI jest włączona w strategie rozwoju. Wynik uwzględnia m.in. patenty na algorytmy AI i aktywność współpracy biznesowej z dostawcami rozwiązań sztucznej inteligencji.

Drugim kryterium jest poziom wdrożenia AI i efekty. Pod uwagę brana jest zdolność systemu opieki zdrowotnej do wprowadzania produktów i usług opartych na AI do praktyki klinicznej i wspomagania procesów administracyjnych.

Liderem rankingu 2024 została Klinika Mayo. I to w pełni zasłużenie. Mayo zarejestrowała już m.in. ponad 50 patentów na rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję w kardiologii, onkologii i innych specjalizach. Klinika inwestuje w startupy pracujące nad rozwiązaniami AI w medycynie i współpracuje z zewnętrznymi dostawcami AI. Na podium znalazły się też Intermountain i Cleveland Clinic. Jury doceniło zautomatyzowany system wspomagania decyzji klinicznych oraz wykorzystanie algorytmów AI w patologii i opieki nad pacjentami.

Czytaj także: Czy EU AI Act wyjdzie nam na zdrowie?