Włoski Szpital Buenos Aires (The Italian Hospital of Buenos Aires) opracował grę mobilną Operation Quest (Misja Operacja), aby zmniejszyć lęk dzieci przed pobytem w szpitalu i operacją. Z jej twórcą, lekarzem Santiago De Matos Lima, rozmawiamy o tzw. serious games, czyli poważnych grach w medycynie.

Jak działa gra Operation Quest?

Operation Quest to gra przygodowa zaprojektowana w celu zmniejszenia niepokoju dzieci przed zabiegami medycznymi, zwłaszcza operacjami. Jest to interaktywna zabawa. Dzieci towarzyszą głównemu bohaterowi, Andy’emu, w jego podróży po szpitalu, a dzięki kolejnym wyzwaniom poznają wnętrze placówki – poczekalnię, salę operacyjną, pokój pacjenta – i szczegóły zabiegów medycznych.

Głównym celem Operation Quest jest minimalizowanie lęku przed zabiegami chirurgicznymi. Badania wskazują, że od 50% do 80% dzieci odczuwa niepokój przed operacją. To skłoniło nas do stworzenia edukacyjnego narzędzia, które poprawi ich pewność siebie i gotowość do zabiegu.

W jaki sposób powstaje gra, która ma nie tylko bawić, ale także pozytywnie oddziaływać na emocje pacjentów oraz edukować?

Przede wszystkim Operation Quest działa jak tradycyjna gra wideo na smartfona, co ma kluczowe znaczenie dla dzieci. Aby płynnie wbudować elementy edukacyjne do narracji gry, nad jej stworzeniem pracował zespół złożony z pediatrów oraz ekspertów ds. psychoprofilaktyki chirurgicznej.

Podczas kontrolowanych sesji testowaliśmy oddziaływanie gry na użytkowników i w ten sposób wprowadzaliśmy kolejne poprawki, zanim powstała jej ostateczna wersja. Opinie uzyskane od dzieci pozwoliły nam m.in. wprowadzić nowe scenki sytuacyjne, muzykę i oznakowanie szpitala. Zauważyliśmy, że początkowo wywoływały one strach lub niepokój. Oprócz tego dodaliśmy mini-gry, aby wzmocnić element rozgrywki, a także humorystyczne dźwięki i nagrody, aby zwiększać aktywne uczestnictwo.

Sporym wyzwaniem było zachowanie równowagi między elementami gry a scenami dialogowymi, a więc zabawą i edukacją. Nie chcieliśmy tworzyć narzędzia klinicznego z elementami gry, ale odwrotnie.

Czy gra została dobrze przyjęta przez dzieci i ich rodziców?

Komentarze i reakcje są bardzo pozytywne, zwłaszcza ze strony rodziców. „Mam nadzieję, że pojawi się więcej takich inicjatyw, które pomogą dzieciom skutecznie radzić sobie w stresujących sytuacjach” – napisała jedna z matek. Ale doceniają ją także lekarze i psychologowie, którzy opiekują się małymi pacjentami. Podkreślają one elementy zabawy, relaksu, krytycznego myślenia i nauki, które zostały włączone do gry przy zachowaniu elementu imersji, zatopienia się w fabule i przygodzie.

Chcemy, aby gra nie tylko pomagała naszym pacjentom, ale zwróciła uwagę na korzyści wykorzystania poważnych gier w medycynie. Dlatego udostępniliśmy ją bezpłatnie na platformach Android i iOS w języku hiszpańskim, angielskim i portugalskim. Każdy może ją pobrać i wypróbować.

Jakie inne możliwości widzisz przed gamifikacją w ochronie zdrowia?

Jest ich wiele. Wyobraźmy sobie wykorzystanie gier do edukacji w takich obszarach jak zdrowe odżywianie się, odpowiednia higiena i profilaktyka. Jeszcze ciekawsze możliwości powstają, gdy gamifikację włączymy do terapii lekowych oraz rehabilitacji, pomagając pacjentom z niepełnosprawnością fizyczną lub zaburzeniami neurologicznymi w szybszym powrocie do zdrowia lub po prostu poprawiając doświadczenie pacjenta.

W literaturze medycznej można też znaleźć przypadki wykorzystania gier w leczeniu chorób przewlekłych, takich jak cukrzyca lub astma albo edukacji pacjentów w radzeniu sobie z objawami choroby. Gry mogą służyć jako narzędzia do poprawy przestrzegania zaleceń terapeutycznych, co jest obecnie dużym problemem. Jak pokazaliśmy w Operation Quest, gry są skuteczne w tych obszarach, gdzie celem jest redukcja lęku pacjentów przed inwazyjnymi procedurami. Przebudowując fabułę, podobne rozwiązania mogłoby się sprawdzić także u dorosłych osób.

Czytaj także: 6 porad, jak zwiększyć cyfrowe zaangażowanie pacjenta

17 milionów pacjentów rocznie nie odwołuje swoich wizyt. To 17 milionów wizyt, z których mogliby skorzystać inni chorzy, ale w tym czasie gabinet lekarza był pusty. Jak z tym zjawiskiem mogą walczyć publiczne placówki zdrowia?

Brak wolnych terminów, a gabinety świecą pustkami

Kampania #odwołuje #nieblokuje zwróciła uwagę na ogromną skalę pustych wizyt, ale trudno oczekiwać, że coś zmieni. Sfrustrowani są pacjenci, którzy muszą czekać w kilkumiesięcznych kolejkach, gdy gabinety stoją puste z powodu nieodwołanych wizyt. Cierpią placówki medyczne, bo puste wizyty to niezrealizowane i niezapłacone świadczenia, które mogłyby poprawić ich sytuację finansową.

Cierpliwość traci Ministerstwo Zdrowia. Ale niewiele może zrobić poza listami oczekujących (nic nie dały) i planowanej centralnej e-rejestracji. Zanim uda się ją wdrożyć – o ile – w zakresie dającym konkretne korzyści, upłyną kolejne lata. Choć miała obowiązywać od czerwca br., na razie będzie tylko pilotaż.

NFZ przypomina o wizytach SMS-ami, ale na razie mało kto je widział. Z plagą no-shows próbują walczyć placówki medyczne wdrażając e-maile albo SMS-y przypominające, aplikacje mobilne albo sięgając po inne metody. Sprawdzamy, jakie rozwiązania mają sens.

No-shows. Przyczyn jest kilka

Tylko część wizyt nie jest odwoływanych, bo trudno się dodzwonić albo pacjenci umówili się w międzyczasie gdzie indziej. Jeśli jednak tak jest, świadczy to o braku lojalności do placówki, co często wynika z niskiej jakości usług. Jeśli pacjent nie ma dobrego zdania o przychodni, jest mniejsze prawdopodobieństwo, że odwoła wizytę. Czasami jest to forma zadośćuczynienia – jeśli pacjent czekał godzinę w poczekalni i został źle potraktowany, to będzie miał mniejszy problem z niepojawieniem się na wizycie. Winna jest też tzw. apatia online, czyli traktowanie tego co w internecie jak mniej realne. Dlatego do wizyt umawianych przez rejestratorki, pacjenci mają większy respekt.

Niektórzy pacjenci po prostu zapominają o wizycie, bo umówili ją z dużym wyprzedzeniem – jak wynika z badań przeprowadzonych w Kanadzie, długi okres oczekiwania to główny powód no-shows. Statystyki pokazują też, że na wizyty najczęściej nie pojawiają się pacjenci młodsi i ci w trudnej sytuacji ekonomicznej. Są też i tacy, którzy nie wiedzą, że muszą odwołać wizytę. Trzeba też pamiętać o osobach niepełnosprawnych albo tych, których stan zdrowia nagle się pogorszył i dlatego nie zjawili się w przychodni.

Metody ograniczenia liczby no-shows w placówkach zdrowia:

• Przeanalizuj dane z Terminarza, aby dowiedzieć się, które wizyty są najczęściej nieodwoływane (np. o określonych porach dnia, przez określone grupy pacjentów);
• Jeśli wiesz, jaki procent wizyt nie jest realizowanych, umawiaj pacjentów na dany dzień z bezpieczną nadwyżką;
• Notuj przyczyny niepojawienia się pacjenta na wizytę, jeśli są znane. Przydadzą się do późniejszych analiz;
• Wprowadź przypomnienia SMS/e-mail o zbliżającym się terminie wizyty wysyłane dwukrotnie, ostatni raz na 24-48 godzin przez terminem;
• Rozważ opcję voice-botów (automatyczne telefony z przypomnieniem);
• Przy umawianiu pacjentów, informuj ich o konieczności odwołania wizyty;
• Zaoferuj pacjentom aplikację mobilną zintegrowaną z systemem IT placówki, w której pacjent może zarządzać swoimi terminami wizyt;
• Zaoferuj możliwość zmiany terminu na inny dzień;
• Wprowadź opcję elastycznej zmiany wizyty w przychodni na telewizytę;
• Stosuj bonusy za punktualność, np. dodatkowe bezpłatne badania;
• Stwórz listę pacjentów, którzy są elastyczni i mogą spontanicznie przyjść na wizytę;
• Wprowadź system alertów o zwolnieniu się wcześniejszego terminu niż ich pierwotnie umówiony termin, które są wysyłane pacjentom, którzy tego sobie życzą.

Dobra organizacja terminarza wizyt i nadrezerwacje

Punktem wyjścia jest dobrze zorganizowany kalendarz zintegrowany z aplikacją mobilną dla pacjenta, z której pacjent może się umówić bezpośrednio na wizytę albo otrzyma informację o wcześniejszym terminie, który się zwolnił. Z jej pomocą będzie mógł też np. zamienić wizytę na telewizytę i połączyć się z lekarzem.

Jednym z najprostszych sposobów na no-shows jest umówienie większej ilości wizyt niż dostępna liczba interwałów w kalendarzu. Metoda nadrezerwacji wymaga jednak dużego wyczucia i analizy danych historycznych. Za dużo rezerwacji ponadplanowych może prowadzić do długiego oczekiwania w poczekalni i frustracji punktualnych pacjentów. Plan wizyt może szybko się wykoleić, gdy do tego dojdą przypadki pilne.

Badanie przeprowadzone przez National Health Service sugeruje, że wizyty umawiane z 15-dniowym lub odleglejszym terminem stanowią prawie jedną trzecią nieobecności. Więcej no-shows jest także o wczesnych poradach dnia. Najlepiej, aby każda placówka samodzielnie przeprowadziła analizę danych z wizyt wyciągając odpowiednie wnioski takie jak: struktura czasowa i demograficzna no-shows, straty finansowe itd. Wówczas można np. ograniczyć dzienną liczbę terminów wizyt dla pacjentów z grup, które cechuje wysoki poziom no-shows.

Można też stworzyć listę pacjentów, którzy są gotowi przyjść z wyprzedzeniem. Takie podejście pozwala zyskać większą swobodę przesuwania terminów w ciągu dnia.

Komunikacja z pacjentem

Najpopularniejszym sposobem są przypomnienia. Obdzwanianie pacjentów jest czasochłonne, a czasem niemożliwe w dużych placówkach zdrowia. Wówczas dobrą alternatywą są e-maile albo SMS-y, ale w takim przypadku trzeba zebrać dodatkowe dane i uzyskać zgodę na prowadzenie komunikacji w formie elektronicznej. To się opłaca: przypomnienia mogą zmniejszyć liczbę no-shows o nawet 60%. Najlepiej gdy są wysyłane na 24–48 godzin przed wizytą i do tego kilkoma kanałami (np. połączenie wiadomości tekstowych i e-maili). Droższą opcją są voice-boty, czyli automatyczne call-center obdzwaniające pacjentów.

Wiadomości powinny być personalizowane, a odwołanie wizyty możliwie proste, np. poprzez kliknięcie na link. Ważna jest elastyczność. Przy umawianiu wizyty – telefonicznie, na miejscu w rejestracji albo przez internet – pacjent powinien być informowany o konieczności anulowania wizyty. Niektóre badania sugerują, że pacjenci często nie przychodzą mimo terminu, wychodząc z założenia, że nie można go przesunąć. Opcję zmiany godziny w ramach tego samego dnia można oferować w przypomnieniach wysyłanych automatycznie.

Aktywne zapobieganie nieodwołanym wizytom

Ciekawym uzupełnieniem innym działań są bonusy za punktualność. W publicznej ochronie zdrowia można pacjentom, którzy zgłoszą się 15 minut przed wizytą, zaoferować np. bezpłatny pomiar ciśnienia krwi. Duże przychodnie specjalistyczne mogą starać się umawiać pacjentów do specjalisty pracującego w tej samej lokalizacji nawet tego samego dnia.

Czasami zdarza się, że pacjentowi wypada pilna sprawa i nie zdąży na wizytę. W takim przypadku placówka może zaoferować szybką możliwość zmiany terminu na wizytę telemedyczną. Badania sugerują, że prawdopodobieństwo odwołania telewizyty jest z reguły mniejsze niż w przypadku wizyt na miejscu.

Aby pacjenci byli fair i odwoływali wizyty, także placówki medyczne muszą działać fair. Przykładowo, jeśli z góry wiadomo, że wizyty się opóźniają i pacjent będzie musiał długo czekać w poczekalni, można zaproponować przesunięcie terminu.

No-shows są frustrujące dla personelu rejestracyjnego, bo wywracają do góry nogami zaplanowany grafik, oraz dla lekarzy, bo powodują przestoje w pracy. Oprócz tego sporo kosztują, gdy zasoby ludzkie i sprzęt stoją niewykorzystane, podczas gdy inni pacjenci nie mogą otrzymać wolnego terminu wizyty. Minimalizacja pustych terminów zaczyna się zawsze od dokładnej analizy danych no-shows, aby zidentyfikować główne źródło problemu. Dopiero na tej podstawie budowana jest strategia, która powinna łączyć kilka zaprezentowanych metod.

Czytaj także: Terminarz plus. Korzyści z analizy przepływu pacjentów

Artykuł 12 KEL wymaga od lekarza uzyskania zgody pacjenta, jeśli w procesie diagnostycznym lub terapeutycznym stosowane są rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji (AI). „To będzie problematyczne, a czasami niemożliwe i nie jest wymagane przez prawo” – komentuje Ligia Kornowska, Dyrektor Zarządzająca Polskiej Federacji Szpitali.

Nowa wersja Kodeksu Etyki Lekarskiej (KEL) i zapis o AI

18 maja 2024 r., podczas Nadzwyczajnego XVI Krajowego Zjazdu Lekarzy, została uchwalona nowa wersja Kodeksu Etyki Lekarskiej. Po raz pierwszy pojawił się w nim zapis dotyczący sposobu stosowania przez lekarzy rozwiązań sztucznej inteligencji (AI).

Zgodnie z artykułem 12 KEL:

„Lekarz może w postępowaniu diagnostycznym, leczniczym lub zapobiegawczym korzystać z algorytmów sztucznej inteligencji przy spełnieniu następujących warunków:

1. poinformowania pacjenta, że przy stawianiu diagnozy lub w procesie terapeutycznym będzie wykorzystana sztuczna inteligencja;
2. uzyskania świadomej zgody pacjenta na zastosowanie sztucznej inteligencji w procesie diagnostycznym lub terapeutycznym;
3. zastosowania algorytmów sztucznej inteligencji, które są dopuszczone do użytku medycznego i posiadają odpowiednie certyfikaty;
4. ostateczną decyzję diagnostyczną i terapeutyczną zawsze podejmuje lekarz.

Nieżyciowy zapisy KEL

Jak zauważa Ligia Kornowska, Dyrektor Zarządzająca Polskiej Federacji Szpitali, nowy zapis nie znajdował się w wersji KEL prezentowanej w konsultacjach publicznych i został dodany bezpośrednio przed zatwierdzeniem uchwały.

– Pytanie pacjenta o zgodę przed każdym wykorzystaniem algorytmu AI będzie problematyczne, a czasami niemożliwe. Nie przyniesie również korzyści i nie jest wymagane przez prawo – dodaje.

Choć nowy zapis budzi wątpliwości, aktualizacja KEL raczej jest mało prawdopodobna. Dlatego Koalicja AI w Zdrowiu – której Liderką jest Ligia Kornowska – opracowała propozycję interpretacji tego zapisu. Opiera się ona na propozycji zawartej w „Białej Księdze AI w praktyce klinicznej”, opracowanej przez Koalicję AI w Zdrowiu.

Zgodnie z nią, „poinformowanie pacjenta o wykorzystaniu sztucznej inteligencji oraz uzyskanie jego świadomej zgody dotyczą wyłącznie sytuacji, w których AI ma istotny wpływ na przebieg lub charakter udzielanego świadczenia zdrowotnego – pacjent powinien znać i rozumieć ten wpływ, inaczej świadomość jego zgody może być kwestionowana. Ten obowiązek nie ma jednak miejsca w pozostałych przypadkach, kiedy sztuczna inteligencja jest tylko jednym z elementów procesu diagnostyczno-leczniczego, w szczególności nie można przyjąć, że o AI każdorazowo należy informować tylko dlatego, że to właśnie AI.”

Uzasadnienie interpretacji zapisu o AI w KEL

Propozycja, aby obowiązek uzyskania zgody pacjenta miał miejsce tylko wówczas, gdy AI ma istotny wpływ na przebieg lub charakter udzielanego świadczenia zdrowotnego, ma pragmatyczne uzasadnienie. Coraz więcej systemów IT oraz urządzeń medycznych zawiera certyfikowane algorytmy AI, o których nawet sam lekarz może nie wiedzieć. Algorytmów AI stosowanych w medycynie przybywa lawinowo i trudno oczekiwać, aby lekarze orientowali się, czy dane urządzenie albo system korzysta z AI czy nie.

Oto argumenty, jakie Koalicja AI w Zdrowiu przedstawiła w piśmie przesłanym do zespołu KEL:

„Jedną z podstawowych zasad prawa medycznego jest zasada poszanowania autonomii pacjenta, której podstawowym wyrazem jest obowiązek uzyskania świadomej zgody na udzielenie świadczenia zdrowotnego. Pacjent musi m.in. świadomie zaakceptować zrozumiałe dla siebie ryzyko dokonania zabiegu, które może wynikać np. ze stosowanych podczas niego narzędzi. Dopiero taka zgoda pacjenta wyłącza bezprawność interwencji lekarza. Samo uzyskanie formalnej zgody pacjenta bez poinformowania go o dostępnych metodach, ryzyku i następstwach zabiegu powoduje, że jest to zgoda „nieobjaśniona” i jako taka jest wadliwa – lekarz działa wówczas bez zgody i naraża się na odpowiedzialność. Rodzi to zatem pytanie o to jak i kiedy informować o stosowaniu, przy udzielaniu świadczenia zdrowotnego, sztucznej inteligencji.

Zasadą jest udzielanie pacjentowi informacji w zakresie określonym w art. 9 ust. 2 Ustawy o prawach pacjenta, czyli informacji o stanie zdrowia pacjenta, rozpoznaniu, proponowanych oraz możliwych metodach diagnostycznych i leczniczych, dających się przewidzieć następstwach ich zastosowania albo zaniechania, wynikach leczenia oraz rokowaniu. Nie oznacza to, że lekarz musi przekazywać wszystkie znane mu informacje. Zadaniem osoby informującej jest zarówno dokonanie wyboru przekazywanych informacji, jak i właściwe uszeregowanie wiadomości, stosownie do ich rangi. Ma to na celu udzielenie adekwatnej do przypadku informacji – przedstawienie uprawnionemu wiarygodnego obrazu sytuacji zdrowotnej pacjenta, dzięki czemu informacje medyczne staną się konstruktywnym fundamentem dla dalszych działań w obszarze ochrony zdrowia: podjęcia leczenia albo rezygnacji z niego, wyboru określonej metody diagnostycznej lub terapeutycznej.

AI stosowana w procesie diagnozowania czy leczenia może być traktowana po prostu jako kolejny wkład w proces rozumowania. Gdybyśmy byli w stanie odtworzyć proces myślowy lekarza decydującego o tym jakiej techniki chirurgicznej użyć lub jaką dawkę terapeutyczną leku zastosować, znaleźlibyśmy wiele potencjalnych danych wejściowych. Nie ulega wątpliwości, że lekarz, który nie opisuje każdego z tych kroków rozumowania, nie narusza prawa pacjenta do świadomej zgody – podobnie będzie z zastosowaniem, w procesie leczenia, AI jako jednego z wielu elementów procesu decyzyjnego.

Inaczej jednak przedstawia się sytuacja, w której AI ma istotny wpływ na przebieg lub charakter udzielanego świadczenia zdrowotnego – pacjent powinien znać i rozumieć ten wpływ, inaczej świadomość jego zgody może być kwestionowana. Podobnie jak w przypadku, kiedy głównym elementem badania niezbędnego do postawienia diagnozy jest przeprowadzenie tomografii komputerowej, konieczne jest poinformowanie o tym pacjenta w celu uzyskania świadomej zgody, w przypadku gdy oprogramowanie AI stanowi istotny element w procesie diagnostycznym czy leczniczym profesjonalista medyczny również musi przekazać odpowiednią informację pacjentowi, aby uzyskana zgoda pacjenta była świadoma. Jeżeli zatem to AI decyduje o zastosowanym postępowaniu, a profesjonalista medyczny zgadza się z nim i przekazuje pacjentowi tę decyzję – zasadne jest poinformowanie pacjenta o roli AI.

W większości dotychczasowych zastosowań AI w medycynie sztuczna inteligencja jest tylko jednym z elementów procesu diagnostyczno-leczniczego koordynowanego przez lekarza, w takich wypadkach więc nie jest niezbędne informowanie i zbieranie zgody pacjenta na korzystanie z tej nieinwazyjnej procedury medycznej.”

Uchwała wprowadzającą nową wersję Kodeksu Etyki Lekarskiej wejdzie w życie 1 stycznia 2025 r.

Pobierz: Biała Księga AI w Praktyce Klinicznej

Voidpet Garden to ogród zwierząt, które reprezentują pozytywne i negatywne emocje. Nazywając je i opiekując się nimi, można lepiej zrozumieć samego siebie, praktykować uważność i zadbać o zdrowie emocjonalne. Zabawa i autoterapia w jednym.

Wizualizacja emocji w ogrodzie dziwnych stworzeń

Voidpety to wyimaginowane zwierzęta, które symbolizują różne emocje człowieka. Po ich kształcie można się szybko domyślić, jakiemu rodzajowi uczuć odpowiadają, a liczba oczu określa ich dojrzałość.

Celem gry Voidpet Garden – Mental Health jest wizualizacja emocji, a przez to lepsze ich poznanie, zrozumienie, obserwacja i akceptacja (złe emocje) lub celebracja (pozytywne). Wychowując zwierzęta, zajmujemy się swoimi uczuciami i z czasem zyskujemy nad nimi lepszą kontrolę. Im potężniejsza emocja, tym więcej czasu trzeba, aby ją oswoić.

Gra zaczyna się prosto: wybierasz swoje pierwsze zwierzątko-emocję (np. strach, samotność, nostalgię), nazywasz je i określasz, jakie cele chcesz osiągnąć. Trafia ono do twojego ogrodu symbolizującego umysł. Każdy voidpet ma inne potrzeby i sposoby komunikacji. Na przykład musisz je karmić albo troszczyć się o nie. Dodając kolejne voidpety do swojego ogrodu, wizualizujesz coraz dokładniej swój stan emocjonalny, co ułatwia radzenie sobie z różnymi uczuciami i wspiera świadomą refleksję.

Gra oparta na zasadach terapii poznawczo-behawioralnej (CBT)

Terapeutyczny wpływ gry polega właśnie na nazywaniu emocji i wchodzeniu z nimi w interakcje w formie gry symulującej opiekę nad zwierzętami.

Do wyboru są różne rodzaje zwierząt: do zabawy (chętnie spędzą z tobą czas, zachęcając do przerw albo ćwiczeń), afirmujące (dzielą się swoimi ukrytymi uczuciami i zachęcają cię do tego samego), kochające przytulanie itd. Gracz musi regularnie odwiedzać swój ogród, dbać o znajdujące się w nim rośliny i voidpety.

Aplikacja opiera się na zasadach terapii poznawczo-behawioralnej (CBT). Dzięki niej nauczymy się m.in. identyfikować negatywne wzorce poznawcze i uczyć się je zmieniać na pozytywne. Wśród innych technik jest też m.in. praktykowanie wdzięczności pomagające poprawiać nasze relacje z ludźmi i nastrój, medytacja, śledzenie nastroju, Gra może być na początek trudna do zrozumienia, dlatego polecana jest raczej osobom dorosłym np. mającym problem z niektórymi emocjami jak lęki, gniew, złość.

Czytaj także: Calm. Czy to naprawdę najlepsza aplikacja do medytacji?

Marcin Kulicki, Prezes Zarządu Mazowieckiego Szpitala Wojewódzkiego im. Jana Pawła II w Siedlcach, opowiada, jak stworzyć nowoczesny szpital. Podsumowanie rozmowy z nowego odcinka podcastu „Zdrowie w Rozmowie”.

Dobry lider jest w stanie przełamać opór przed zmianą

Mazowiecki Wojewódzki Szpital im. Jana Pawła II w Siedlcach to jedna z najnowocześniejszych placówek w Polsce, wykorzystująca m.in. cztery roboty medyczne oraz rozwiązania IT wspomagające procesy organizacyjne.

Jak przyznaje Prezes Kulicki, innowacyjność się opłaca, bo oznacza wyższe bezpieczeństwo pacjenta i lepsze wyniki leczenia. Wdrażanie rozwiązań cyfrowych i AI to zresztą konieczność, aby nie zostać w tyle rozwoju technologicznego oraz dopasować się do wymagań rynkowych. Ale nie jest to łatwe. Choć możliwości zdobycia finansowania na innowacje jest łatwiejsze niż kilka lat temu, barierą pozostaje czynnik ludzki.

– Także w zawodzie lekarza są zarówno innowatorzy jak i konserwatyści. Dlatego kluczowe jest znalezienie lidera i pasjonata, który poprowadzi wdrożenie nowej technologii, „sprzeda” projekt innym pracownikom, pokaże wartość dodaną. Do tego trzeba więcej niż zwykłej pracy – trzeba samozaparcia, zaangażowania, odwagi do skorzystania z nowej formuły. Jest to zawsze długi proces, który zaczyna się od pomysłu. Następnie budujemy wokół niego zespół i dobrą aurę, aby wzbudzić zainteresowanie i zmotywować i zaangażować pracowników – mówi Marcin Kulicki.

– Na początku praca z innowacją może być trudna i czasochłonna, ale z czasem to się zmienia. Z natury ludzie nie lubią zmian, woląc pozostać w swojej strefie komfortu. Ale można sobie z tym poradzić – dodaje, podając przykład wdrożenia robota chirurgicznego da Vinci, którym dysponuje szpital. Pierwsze operacje za pomocą robota trwały dłużej niż klasyczne zabiegi, ale dzięki szkoleniom pracownicy nabrali wprawy i teraz można wykorzystać cały potencjał urządzenia.

Elektroniczna Dokumentacja Medyczna. „Nie zdążyliśmy na czas”

Prezes Szpitala im. Jana Pawła II w Siedlcach przyznaje, że placówka jest w 80% przygotowana na całkowite przejście na elektroniczną dokumentację medyczną. Finalizacja ostatnich szczegółów na poziomie centralnym potrwa jeszcze około 2-3 lata. Nadal jest wiele niejasności prawnych prowadzących do kuriozalnych sytuacji, gdy tworzone są wersje elektroniczne i papierowe dokumentów, bo wydruki są przykładowo wymagane przez audytorów.

– Opinia jest taka, że lekarz siedzi w systemie [red. przed komputerem], a nie z pacjentem – mówi Marcin Kulicki. Powodem są wymagania biurokratyczne w ochronie zdrowia: podpisy, akceptacje, zgody, zatwierdzenia dokumentów. To trudny do rozwiązania problem, bo chodzi o kwestie prawne, w tym zabezpieczenie się przed roszczeniami pacjentów.

Nadzieją są nowe rozwiązania techniczne upraszczające pracę lekarza, jak przykładowo systemy transkrypcji głosu na EDM. Oprócz automatyzacji procesów, rozwiązania IT pomagają budować relacje z pacjentami poprzez stałą komunikację i monitoring zdrowia na odległość.

Według Prezesa Kulickiego, najważniejszym tematem w polskim e-zdrowiu w najbliższych latach będzie pełne przejście wszystkich placówek na elektroniczną dokumentację medyczną EDM oraz wdrażanie rozwiązań sztucznej inteligencji (AI).

Czasopismo OSOZ Polska jest partnerem podcastu „Zdrowie w Rozmowie”.

Czytaj także: Nie bójmy się technologii w medycynie. Wdrażajmy je!

Amerykańska Agencja Zdrowia i Żywności (FDA) dała zielone światło do wykorzystania w badaniach klinicznych historii migotania przedsionków (AFib) z Apple Watch. To piewszy cyfrowy biomarker – czyli informacje zbierane przez urządzenia mobilne do badań – zatwierdzony przez FDA.

Cyfrowe badania kliniczne

Badania kliniczne to kluczowy etap prac nad nowymi lekami, urządzeniami medycznymi oraz terapiami. Zbierając dane od pacjentów, można poznać wpływ leków na organizm, skuteczność implantów, charakterystykę przebiegu choroby i zależności, które mogą rzucić nowe światło na profilaktykę chorób.

Prowadzenie badań klinicznych jest jednak kosztowne i długotrwałe, co wynika m.in. trudności w rekrutacji ochotników oraz konieczności monitorowania ich zdrowia w placówce medycznej lub w domu z wykorzystaniem certyfikowanych urządzeń telemedycznych.

W międzyczasie pojawiła się nowa szansa: miliony osób noszą inteligentne zegarki wyposażone w funkcje zdrowotne. W 2022 roku, smartwatche posiadało 211 mln osób na świecie. Są one potencjalnymi dawcami danych do badań klinicznych.

Przykładowo, w 2018 roku Stanford Medicine przeprowadziło tzw. Apple Heart Study. W ramach badania, uczestnicy byli powiadamiani o nieregularnym rytmie serca wykrytym przez Apple Watch, który może sugerować migotanie przedsionków (AFib). Jeśli zidentyfikowano nieregularności rytmu, uczestnicy otrzymywali powiadomienie w Apple Watch, byli kierowani na konsultację telezdrowia z lekarzem i otrzymywali plaster elektrokardiograficzny (EKG w celu weryfikacji sugestii zegarka). Badanie, w którym wzięło udział rekordowe 400 000 uczestników, potwierdziło dokładność funkcji AFib w zegarku Apple Watch.

Smartwatch wykrywa migotanie przedsionków (AFib)

Z początkiem maja br., amerykańska Agencja Leków i Żywności (FDA) wydała pozwolenie na wykorzystanie danych z historii AFib w zegarkach Apple Watch do badań nad urządzeniami do leczenia nieregularnego bicia serca. Dokładnie chodzi o ocenę bezpieczeństwa i skuteczności aparatów do ablacji w leczeniu zaburzeń rytmu serca.

Funkcja historii migotania przedsionków została zakwalifikowana do programu FDA Medical Device Development Tools (MDDT) i jest to pierwsza kwalifikacja wydana dla cyfrowej technologii medycznej i nieinwazyjnego gromadzenia danych przed i po leczeniu.

Smartwatch jako urządzenie medyczne

Funkcja AFib w zegarku Apple Watch została wprowadzona w 2018 roku. Wersja 4 i nowsze smartwatcha mają od tego czasu wbudowany elektryczny czujnik tętna, który okazał się przełomem w monitorowaniu pacjentów z grup ryzyka chorób kardiologicznych. Podczas prezentowania nowych rozwiązań dla zdrowia, Apple często przytacza historie pacjentów, którym funkcja AFib uratowała życie, sugerując występowanie arytmii i zalecając kontakt z lekarzem.

Historia AFib została certyfikowana w USA przez FDA i posiada europejski znak CE dla urządzeń medycznych (do wykorzystania dla osób w wieku 22 i powyżej). Ma też swoje wady: wadliwe wskazania zegarka wywołują nieuzasadniony stres u zdrowych osób i generują niepotrzebne wizyty lekarskie.

Badanie przeprowadzone na zlecenie Huawei CBG sugeruje, że 43,5% Polaków posiada smartwatche albo opaski monitorujące parametry zdrowia i aktywności fizycznej. Największą popularnością cieszą się w grupie wiekowej 25–34 lat (55% użytkowników). Co piąty badany deklaruje, że planuje w przyszłości zakupić takie urządzenie.

Czytaj także: Premiera nowej generacji robota chirurgicznego. Co potrafi da Vinci 5?

Żyjemy w ciekawych czasach rewolucji technologicznej napędzanej sztuczną inteligencją. Martwi mnie jednak to, że tak słabo jesteśmy przygotowani do zmian – pisze dr hab. Katarzyna Kolasa w kolejnym felietonie Sieci Lekarzy Innowatorów Naczelnej Izby Lekarskiej NIL-IN.

Dr hab. Katarzyna Kolasa, Kierownik Zakładu Ekonomiki Zdrowia i Zarządzania Opieką Zdrowotną, Profesor Akademii Leona Koźmińskiego

Rośnie PKB na zdrowie, maleje liczba lekarzy i pielęgniarek

Z pewnością niejeden czytelnik zastanowi się, czy zmiana jest w ogóle potrzebna? Kraje grupy OECD wydają na ochronę zdrowia przeciętnie już prawie 10% PKB. Jest to dokładnie tyle, ile OECD planowała w 2019 roku jako średni poziom wydatków na rok 2030.

Niemcy i Francja już dziś przeznaczają aż 12% PKB na zdrowie. Co więcej, pensje lekarzy specjalistów galopują w zawrotnym tempie sięgając nawet sześciokrotnej średniej krajowej. Tymczasem na profilaktykę wydajemy mniej niż 4% całkowitych wydatków na zdrowie.

Ma to sens? Chyba nie, skoro już dziś wiemy, że w 2030 roku zabraknie nam 10 milionów pracowników w sektorze ochrony zdrowia. Czy sztuczna inteligencja ma szansę coś zmienić? Odpowiedź jest „tak, ale”. Zmiana wymaga przeorganizowania systemu ochrony zdrowia: od edukacji obywateli po legislację aż wreszcie kończąc na kulturze dostępu do danych i współpracy. Ale to zmiana prawa będzie jedynym pewnym czynnikiem sukcesu.

Archaiczny sektor zdrowia

Chcemy wspierać walkę ze zmianą klimatu. Dajemy subwencję kupującym samochody elektryczne. Tak samo musimy się przesiąść z systemu leczenia na system profilaktyki zdrowia poprzez zachęty dla tych, którzy unikają chorób.

To się już dzieje w Singapurze. Tam, spacerując każdy może gromadzić punkty zamieniane na bonusy w supermarketach. Policzono, iż lepiej subwencjonować zakupy spożywcze obywateli niż później ich leczyć z otyłości i cukrzycy. Jednak takie proste manewry są skuteczne pod warunkiem umiejętności korzystania z prostych aplikacji mobilnych. Rząd singapurski nie oszczędza na kampanie wspierania zdolności cyfrowych swoich obywateli.

Patrząc na statystyki, nie możemy się chwalić. Polska jest w ogonie Europy z mniej niż 50% społeczeństwa wyposażonego w „digital skills”. Gorzej jest tylko w Rumunii i Bułgarii. Brak cyfryzacji społeczeństwa to nie jedyny problem na drodze do wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji. Kolejnym jest model finansowania świadczeń zdrowotnych. W skrócie – płacimy za wykonane usługi medyczne. W zasadzie jestem gotowa postawić tezę, iż czas zacząć karać za leczenie, a płacić za brak potrzeby leczenia.

Słucham nie raz narzekań, które z pewnością każdy słyszał choć raz: „tyle lat płacę na składkę zdrowotną, a teraz muszę czekać.” No tak został skonstruowany system ochrony zdrowia. Płacimy solidarnie i rozkładamy ryzyka. Tylko, że w dobie sztucznej inteligencji – a dokładniej dostępu do danych – ta zasada już nie musi działać. Możemy po prostu wyposażyć obywateli w algorytmy analityki danych do predykcji zdarzeń medycznych, zapewniając wytyczne kliniczne, jak im zapobiec.

Algorytmy dla zdrowia

Podczas ostatniej wizyty w Wiedniu zobaczyłam przychodnię medyczną. W zasadzie to nie była przychodnia, bo nazywała się longevity health center, czyli centrum długowieczności. To jest dokładnie sens rewolucji w dobie sztucznej inteligencji. Zapobiegać i leczyć w ostateczności. Dziś taki model w większości krajów europejskich jest nie do osiągnięcia przy obecnym prawie. W grupie krajów OECD, aż 23 z nich wykorzystuje jedynie model finansowania za wykonane procedury medyczne, a jedynie 10 korzysta również z opcji bonusów dla świadczeniodawców za osiągnięte korzyści zdrowotne.

Premiowanie efektów leczenia w przeszłości mogło być trudne, jednak w dobie dostępu do danych i urządzeń zdalnych do mierzenia parametrów życiowych pacjenta, ocena postępów leczenia nie tylko jest możliwa, ale wręcz konieczna. Gwarantuje oszczędności i otwiera ścieżkę do nowych standardów postępowania. Najlepiej przecież uczymy się na własnych błędach. Dane powiedzą nam prawdę, co się sprawdza, a co warto zmienić dla przyszłych pacjentów.

Jednak do takiego scenariusza budowania sukcesu nie wystarczą tylko programy edukacji pacjentów, przepisy prawa – potrzebne są jeszcze chęci do współpracy. W kwietniu 2024 roku, amerykańska agencja regulacji FDA wprowadziła na rynek algorytm do oceny ryzyka sepsy. Policzono, że dzięki jego wdrożeniu można oszczędzić na leczeniu i przedwczesnej umieralności.

Zanim produkt powstał, rząd federalny przeznaczył 749 000 USD na budowę algorytmu. W badanie zaangażowano trzy szpitale, w sumie zebrano 100 000 próbek krwi od 25 000 pacjentów i ustalono 25 parametrów determinujących poziom zagrożenia sepsą. Co ciekawe, wszystkie z nich są na co dzień gromadzone w rutynowej opiece nad pacjentami na intensywnej terapii, co pozwoli na sprawną integrację algorytmu do praktyki klinicznej.

Jak stworzyć nowoczesny system e-zdrowia?

Po co nam wspaniałe nowoczesne technologie, których nie możemy wykorzystać w praktyce klinicznej. Stałym elementem oceny innowacji powinno być nie tylko bezpieczeństwo, skuteczność, ale również przydatność i zdolność do wdrożenia.

Do tego jest potrzebna współpraca i dostęp do danych dla deweloperów nowych technologii. Kiedy idziemy do lekarza, opowiadamy o naszym problemie zdrowotnym. Czas, aby wysłać naszych decydentów i lekarzy do deweloperów, aby opowiedzieli o swoich problemach z niemożnością leczenia pacjentów i pokazali dane, aby można było zaprojektować rozwiązanie dla owych problemów. Potrzebna jest pilnie recepta na nowoczesny system zdrowia. Czas zaprzyjaźnić się z softwarem, bo bez algorytmów nie unikniemy bankructwa ochrony zdrowia. Może się mylę, ale dane nigdy nie kłamią.

Czytaj także: 6 porad, jak zwiększyć cyfrowe zaangażowanie pacjenta

Wdrożenie oceny technologii medycznych w szpitalu (HB-HTA), zarządzanie przez cele i zmianą, stworzenie stanowiska dyrektora ds. innowacji – dojrzałe cyfrowo placówki ochrony zdrowia strategicznie podchodzą do cyfryzacji, mierząc efekty i prognozując wpływ rozwiązań e-zdrowia.

Menedżerowie podmiotów leczniczych są coraz bardziej świadomi wpływu cyfryzacji na efektywność procesów, jakość obsługi pacjenta i zadowolenie pracowników. Wybierają systemy rozważnie, dokładnie kalkulując ich dopasowanie do pozostałych elementów ekosystemu cyfrowego. Nie kupują systemów IT, ale inwestują w dobre rozwiązania.

Co łączy placówki, które są liderami wdrażania rozwiązań e-zdrowia?

1. Koordynatorzy e-zdrowia scalają ścieżkę obsługi pacjenta

Pierwsze szpitale uruchamiają działy innowacyjności, jak przykładowo Instytut Matki i Dziecka w Warszawie. Taka komórka pomaga nawigować po e-zdrowiu i dobierać najbardziej innowacyjne rozwiązania wspierające działalność operacyjną oraz pozycję konkurencyjną placówki. Wiele podmiotów deleguje zadania związane z inwestycjami w IT na szczebel zarządczy, aby informatyzacja stała się częścią planów restrukturyzacji albo rozwoju.

Dyrektor ds. cyfryzacji lub pełnomocnik ds. cyfryzacji wdraża systemy IT tak, aby stworzyć spójną ścieżkę opieki nad pacjentem, wychodzić naprzeciw potrzebom personelu i pacjentów, równocześnie budując spójną bazę danych gotową do np. uruchomienia rozwiązań AI.

Celem jest digitalizacja „w tle”, która skupia się na maksymalizacji czasu dla pacjenta i minimalizacji czasu spędzonego na wypełnianiu dokumentacji. Specjalnie powołana osoba na bieżąco analizuje płynność procesów i monitoruje potrzeby pracowników oraz ma dostęp do badań satysfakcji pacjentów.

Cyfryzacja ma subtelnie działać w tle. To czasami wymaga wymiany całego systemu, zaprojektowania od nowa infrastruktury IT zamiast dokładania kolejnych niedopasowanych do siebie funkcji czy aplikacji albo trwania przy starych rozwiązaniach.

2. Zarządzanie zmianą

Digitalizacja to proces bez końca – ciągle dochodzą nowe wymagania, technologie i możliwości. Trzeba aktualizować system, wprowadzać dotąd nieużywane funkcjonalności, doszkalać personel. Aby ten proces przebiegał płynnie, konieczne jest zarządzanie relacjami z dostawcą systemu IT.

Opiekun ze strony firmy informatycznej zna dobrze wszystkie funkcjonalności systemu i wie, jak przekonfigurować system, aby ułatwić jego obsługę. Może doradzić, które rozwiązania sprawdziły się podczas innych wdrożeń oraz podpowiedzieć jak zarządzać zmianą, jaką jest cyfryzacja, zaangażować pracowników, wykorzystać siłę liderów zmiany, komunikować kolejne etapy cyfryzacji, podtrzymywać motywację pokazując osiągnięte korzyści, rozwiewać wątpliwości i niwelować opór przed innowacjami dając dużą przestrzeń do testowania i eksperymentowania itd.

3. Zarządzanie przez cele

Niektórzy menedżerowie wprowadzają zarządzanie przez cele, rezerwując w każdej jednostce organizacyjnej budżet na rozwój informatyzacji, traktując e-zdrowie jako inwestycję, a nie koszt. Zaletą tego podejścia jest możliwość mierzenia i oceny efektów. Nawet jeśli pieniądze są ograniczone, oszczędzanie na IT w dłuższej perspektywie oznaczać będzie coraz gorszą jakość obsługi pacjentów i frustrację personelu. Cyfryzacja to też inwestycja w ludzi, w tym informatyków, aby zagwarantować bezpieczeństwo gromadzonych danych i płynną obsługę infrastruktury urządzeń i systemów.

Widać też rosnące zainteresowanie funkcjami, które nie są wymagane, ale ułatwiają organizację procesów obsługi pacjenta. Są to np. systemy e-rejestracji, aplikacje mobilne dla pacjentów, kioski rejestracyjne i systemy kolejkowe, call center. Placówki świadomie zamawiają konkretne funkcje, ale z myślą o ich integracji z pozostałymi elementami (kompatybilności). Wiedzą też, że każda funkcja i aplikacja generują dane, które potencjalnie mogą być potem wykorzystane do analiz finansowych albo jakościowych.

4. HB-HTA

Na najwyższym poziomie zaawansowania wdrażania innowacji jest metodologia szpitalnej oceny technologii medycznych (Hospital-Based Health Technology Assesment, HB-HTA).

W skrócie, to proces oceny zasadności, korzyści skutków wdrożenia technologii i interwencji zdrowotnych, która pomaga menedżerom szpitali dokonywać bardziej świadomych wyborów dotyczących inwestycji w innowacje. Wymaga ona jednak sporych nakładów organizacyjnych w tym m.in. stworzenia dedykowanego zespołu złożonego z lekarzy, pracowników działu finansowego, informatyków.

Następnie określa się zmienne, które mają podlegać ocenie: bezpieczeństwo stosowania, koszty, zgodność ze strategią, opłacalność, wpływ na jakość leczenia i wygodę pracy itd. HB-HTA wiąże się z opracowaniem jakościowych i ilościowych wskaźników pomiaru, systematycznym gromadzeniem dowodów na temat technologii, symulacją jej wpływu po wdrożeniu w szpitalu, oceną efektywności kosztowej i konsekwencji dla istniejących procedur (np. dodatkowe obciążenie dla personelu). Wdrożenie metodologii HB-HTA wymaga posiadania eksperckiej wiedzy. Dziś można ją coraz łatwiej zdobyć w ramach studiów podyplomowych albo dedykowanych kursów.

Czytaj także: Co zrobić, aby dział IT wspierał zamiast blokować cyfryzację?

Multimodalna AI od Google i DeepMind potrafi zrozumieć kontekst choroby, co znacznie poprawia dokładność diagnozowania. Med-Gemini zdał amerykański egzamin medyczny odpowiadając poprawnie na 91,1% pytań.

AI naśladuje sposób wnioskowania lekarzy

Google i DeepMind opublikowały pierwsze informacje o Med-Gemini – grupie modeli AI do zastosowań w medycynie. Przeprowadzone przez naukowców firmy badania sugerują, że dokładnością znacznie wyprzeda GPT-4 OpenAI i poprzedni model Google, czyli Med-PaLM-2.

Med-Gemini wyróżnia umiejętność zrozumienia kontekstu objawów choroby, jak czas i kolejność ich wystąpienia. Brak tej zdolności był dotąd źródłem wielu błędów w diagnozowaniu. Oprócz samej wiedzy medycznej, a tę AI już posiada, nie same objawy, ale także ich sekwencja mają znaczenie. Przykładem jest gorączka i wysypka u dziecka. Każdy lekarz wie, że nie można ich traktować na równi, ignorując informację, czy pierwsza była gorączka czy wysypka. Pozornie proste pytania mogą szybko naprowadzić doświadczonego medyka na trop choroby. Ta umiejętność zestawienia symptomów z kontekstem czasu i miejsca ich pojawienia się, która wynika z praktyki lekarskiej, dotąd była domeną lekarza. Okazuje się, że także i tego może nauczyć się AI.

AI przeglądnie EDM, sprawdzi aktualne wytyczne medyczne

Aby wbudować element kontekstowości w sposób pracy AI, programiści Google przyjęli nowe podejście: zamiast tworzyć jedno rozwiązanie jak ChatGPT, opracowali rodzinę powiązanych ze sobą modeli dla ochrony zdrowia. Każdy z nich dedykowany jest innemu scenariuszowi, np. interpretacja danych z elektronicznej dokumentacji medycznej, analiza obrazów radiologicznych i patologicznych, interpretacja badań EKG. Według naukowców, takie podejście pozwoliło zwiększyć precyzję oceny danych.

Med-Gemini ma jeszcze jedną przewagę w stosunku do ChatGPT. Model OpenAI jest statyczny: ChatGPT Plus (płatna wersja) korzysta z informacji do kwietnia 2023 roku, a ChatGPT (wcześniej 3.5, bezpłatny) – do stycznia 2022. Model od Google uzupełniono o dodatkową warstwę, dzięki której może on wyszukiwać aktualne informacje dotyczące analizowanego problemu medycznego w Internecie i włączyć nowe dane do odpowiedzi. To ważne, bo diagnozowanie i leczenie powinno opierać się na najbardziej aktualnej wiedzy i wytycznych naukowych.

Rekordowa dokładność w testach na 91,1%

W 14 medycznych testach porównawczych wykazano wyższą dokładność Med-Gemini w stosunku do konkurentów. W 10 z nich, nowy model pokonał rodzinę modeli GPT-4. Do tego Med-Gamini zdał amerykański egzamin medyczny (United States Medical Licensing Examination, USMLE) odpowiadając poprawnie na 91,1% pytań.

To o 4,6% więcej niż dotychczasowych lider, czyli Med-PaLM 2. Naukowcy Google sugerują, że Med-Gemini gotowy jest do zastosowań w warunkach rzeczywistych, „przewyższając ekspertów-ludzi w zadaniach takich jak podsumowanie tekstu medycznego i generowanie skierowań.” Do tego posiada „obiecujący potencjał w badaniach medycznych i edukacji”. Teraz model musi przejść walidację na rzeczywistych danych w warunkach klinicznych.

Czytaj także: Poradnik dla lekarzy jak korzystać z ChatGPT [POBIERZ]

Sektor zdrowia w Polsce zatrudnia 720 tys. osób, z tego 159 tys. lekarzy. Czy dzięki dostępowi do danych i AI pielęgniarki zyskają nowe kompetencje, a opieka będzie lepiej skoordynowana? Zdecydowanie tak, ale EDM musi jeszcze dojrzeć – mówi Mariola Łodzińska, Prezes Naczelnej Rady Pielęgniarek i Położnych w podcaście „Zdrowie w Rozmowie”.

Dobra EDM to prostsza EDM

Jeśli elektroniczna dokumentacja medyczna stałaby się powszechna, zniknęłyby niektóre absurdy biurokratyczne. Tak jednak nie jest, bo jej wdrażanie przeciąga się i na razie nie widać, aby szybko zostało sfinalizowane.

Drugim problemem jest to, że każdy podmiot gromadzi e-dokumentację medyczną na swój sposób, korzystając z systemów różnych firm. Brakuje standaryzacji sposobu wprowadzania danych jak zgód pacjentów oraz elementów, które ułatwiałyby pracę pielęgniarek.

– Jeżeli stworzymy plan opieki i mamy pacjenta z konkretną jednostką chorobową, wówczas EDM powinna nam podpowiadać, jakie objawy mogą wystąpić i czy pacjent je ma, czy nie. Na tej podstawie powinien się tworzyć plan terapeutyczny. To zdecydowanie ułatwiłoby nam pracę – mówi Prezes Łodzińska.

Według Prezes NIPiP, ogromną pomocą będzie transkrypcja rozmów pielęgniarki z pacjentem na zapisy w EDM. Tak, aby pielęgniarka mogła dyktować dane do EDM. Jednak jak zauważa Ligia Kornowska, Dyrektor Zarządzająca Polskiej Federacji Szpitali, takie systemy powstają w krajach anglojęzycznych, ale w Polsce napotykają na dwie bariery: niuanse języka polskiego oraz stosowanie przez personel medyczny potocznych – nie zawsze zgodnych z literaturą medyczną – sformułowań. Mimo to, prace nad rozwiązaniami „speech-to-text” trwają m.in na Gdańskim Uniwersytecie Medycznym.

Pielęgniarki otwarte na digitalizację, ale część jest wykluczona cyfrowo

Jeszcze nie wiadomo, czy obecnie tworzone standardy kształcenia przeddyplomowego będą obejmowały nowe elementy dotyczące digitalizacji, ale na pewno brakuje ich w kształceniu podyplomowym.

Nowe pokolenie pielęgniarek płynnie porusza się po e-zdrowiu. Z kolei starszym koleżankom obsługa oprogramowania przychodzi trudniej – średnia wieku pielęgniarek wynosi obecnie 54,7 lat. Wrażliwymi obszarami jest zwłaszcza medycyna szkolna i domy pomocy społecznej, gdzie z reguły pracują osoby starsze, a dokumentacja jest w większości papierowa i dopiero teraz przechodzi elektronizację (poza raportowaniem danych do NFZ).

AI korzystne dla pielęgniarek

Prezes Łodzińska przyznała, że jest fanką rozwiązań AI. Za przykład podała polski system AI służący do edukacji studentów, który symuluje rozmowę z osobą chorą na demencję. Na końcu AI podsumowuje poprawność konwersacji i zrozumienie przez cyfrowego pacjenta całej rozmowy.

Takie innowacje niosą zupełnie nowe możliwości dla edukacji i medycyny. Pielęgniarka wyposażona w rozwiązania AI będzie mogła przejąć część obowiązków lekarzy, co jest naturalnym trendem – w związku z takimi wyzwaniami jak starzejące się społeczeństwo, kompetencje pracowników ochrony zdrowia będą się ze sobą coraz bardziej przenikały.

– Ze wsparciem AI, pielęgniarka albo położna mogłaby zyskać nową wiedzę i zrobić o wiele więcej w podstawowej opiece zdrowotnej w ramach porady pielęgniarskiej. W ten sposób moglibyśmy skrócić kolejki w POZ i zwiększyć dostępność do świadczeń – Prezes NIPiP zwróciła uwagę, że jednym z jej osobistych celów jest zwiększenie wykorzystania nowych technologii w pracy pielęgniarek i położnych, aby odciążyć ich od papierologii i aby mogły poświęcić więcej czasu pacjentom.

Czytaj także: Idealny system IT? „Chciałabym dyktować EDM”. Wywiad z dr hab. Magdą Wiśniewską