Jakie wyzwania stoją przed ochroną zdrowia w 2024 roku i następnych latach? Najważniejsze wnioski z nowego raportu Deloitte „Global Health Care Outlook”.

Kliknij tutaj, aby pobrać czasopismo OSOZ z infografiką (s. 39 – 42)

5 wyzwań przed sektorem zdrowia

• Transformacja cyfrowa z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Nowe technologie dają nadzieję na zwiększenie efektywności świadczenia usług zdrowotnych.
• Ograniczona dostępność świadczeń medycznych. Spowodowana czynnikami ekonomicznymi, geograficznymi, dostępem do technologii i wiedzy.
• Opieka społeczna. Konieczność rozbudowy opieki wychodzącej naprzeciw starzejącemu się społeczeństwu, stawiającej na zdrowe i aktywne starzenie się.
• Zielona ochrona zdrowia. Zmniejszenie negatywnego wpływu sektora zdrowia na środowisko oraz wzmocnienie opieki świadczonej w domu.
• Ewolucja w kierunku koncepcji human health. Uwzględnienie środowiskowych determinantów zdrowia w profilaktyce i leczeniu, a nie tylko danych z kartotek medycznych.

3 obszary, w których AI będzie miała największy wpływ na ochronę zdrowia

• Inteligentna diagnostyka. Rozwiązania oparte na AI mogą wspierać lekarzy w stawianiu precyzyjnych diagnoz dzięki całościowej analizie danych pacjenta (wyniki badań, informacje w EDM, nagrania rozmów, dane biometryczne i genetyczne, informacje zbierane 24/7 przez czujniki noszone na ciele.
• Personalizowane plany opieki. Dzięki nieograniczonym możliwościom analizy danych, AI może pełnić rolę doradców w zakresie zdrowego stylu życia. Mając wgląd do biomarkerów z inteligentnych urządzeń, AI będzie proponować zalecenia dotyczące snu, diety, a nawet łagodzenia stresu. Cyfrowe awatary uzupełnią lukę w opiece wspierając pacjentów każdego dnia, poza gabinetem lekarskim.
• Zarządzanie zdrowiem populacji. AI jest zdolna do rozpoznawania trendów zdrowotnych w populacji. Na przykład, przeglądając dane genomiczne, socjoekonomiczne i EDM, AI może zidentyfikować czynniki ryzyka chorób dla indywidualnych osób, a następnie generować personalizowane audiowizualne zaproszenia na badania przesiewowe.

AI i ochrona zdrowia w liczbach

360 mln USD to suma potencjalnych oszczędności rocznie w amerykańskim systemie zdrowia dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji (AI) w ciągu najbliższych pięciu lat.

2,3 ZB (zettabajtów) danych, czyli 1021 bajtów wygenerował w 2020 roku globalny sektor opieki zdrowotnej. Ochrona zdrowia jest sektorem generującym ponad 30% danych dostępnych na świecie.

1500 dostawców rozwiązań sztucznej inteligencji funkcjonuje w sektorze opieki zdrowotnej. Połowa z nich powstała w ciągu ostatnich siedmiu lat.

692 urządzenia medyczne wykorzystujące algorytmy AI zatwierdziła Amerykańska Agencja ds. Leków i Żywności do października 2023 roku.

Jak AI może pomóc świadczeniodawcom?

Zwiększenie zaangażowania pacjentów. Wielu pacjentów ma trudności z rezerwacją wizyt, dostępem do dokumentacji medycznej, poruszaniem się po systemie zdrowia i uzyskaniem odpowiedzi na proste pytania dotyczące zdrowia. Sztuczna inteligencja może poprawić interakcje między pacjentami a świadczeniodawcami poprzez:

• Upraszczanie złożonych informacji medycznych. Przetwarzanie języka naturalnego może sprawić, że dane medyczne będą czytelniejsze dla każdej grupy wiekowej.
• Usprawnienie komunikacji między pracownikami służby zdrowia. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą skutecznie filtrować i podsumowywać istotne informacje.
• Przyspieszenie przeszukiwania baz danych. Zamiast ręcznego wyszukiwania, wystarczy wskazać, jakie dane są potrzebne.
• Udoskonalenie chatbotów. Chatboty mogą odpowiadać na proste pytania pacjentów oraz pomagać w planowaniu wizyt.

 Skuteczne i dokładne diagnozy

Diagnoza wymaga analizy danych pacjenta oraz zestawienia ich z wynikami najnowszych badań klinicznych i doniesieniami naukowymi. AI może znacznie usprawnić ten proces poprzez:

• Analizowanie obszernych danych medycznych. AI może identyfikować wzorce w danych, które mogą zostać przeoczone przez ludzi ze względu na ich ilość.
• Oferowanie rekomendacji. Technologie AI, takie jak głębokie sieci neuronowe i uczenie maszynowe, mogą usprawnić analizę danych pacjenta, podpowiadając metody leczenia na podstawie podobnych przypadków klinicznych.

  Spersonalizowana opieka zdrowotna

Medycyna precyzyjna bierze pod uwagę różnorodne zbiory danych: genetykę, środowisko
i styl życia, aby zapewnić podejście nastawione na specyficzne potrzeby każdej osoby.
AI może zapewnić bardziej spersonalizowane diagnozy, profilaktykę i leczenie poprzez:

• Łączenie różnych zbiorów danych. Algorytmy uczenia maszynowego są w stanie zestawiać obrazy z tekstem itd. Technologia multimodalnej AI pozwoli analizować nawet dane, które nie są interoperacyjne.
• Analizowanie i gromadzenie ogromnych ilości danych. AI i uczenie maszynowe umożliwiają bardziej efektywne gromadzenie i analizę danych, bez względu na ich ilość.
• Opracowywanie spersonalizowanych metod leczenia i opieki. Analityka AI umożliwia świadczeniodawcom dopasowywanie opieki nie tylko na podstawie danych z EDM, ale także najnowszych wytycznych. Analiza danych przez AI pozwala na przesunięcie opieki ze szpitali do domów.

 Optymalizacja zasobów i personelu

Popyt na usługi medyczne jest zmienny, kształtowany przez wiele czynników w tym m.in. zachorowania sezonowe, fale upałów itd. Ta fluktuacja utrudnia planowanie zasobów. Predykcyjna AI jest w stanie prognozować liczbę pacjentów, pomagając zarządzać procesami organizacyjno-logistycznymi:

• Przewidywanie przyszłego zapotrzebowania na zasoby. Eksploracja danych z przeszłości i modelowanie AI pozwalają lepiej zarządzać działalnością operacyjną, poprawiając efektywność ochrony zdrowia.
• Identyfikacja wzorców i trendów. Analiza danych z podmiotu leczeniczego i informacji populacyjnych pozwala identyfikować długookresowe trendy i potencjalne zagrożenia.

Czytaj także: 9 innowacji technologicznych dla zdrowia 2024

Pixel 8 Pro od Google to pierwszy telefon który mierzy temperaturę ciała z kliniczną dokładnością. Rozwiązanie zostało zatwierdzone przez Amerykańską Agencję ds. Leków i Żywności (FDA).

Telefon komórkowy z termometrem

Za innowacją stoi zespół Google Health pracujący nad wprowadzeniem rozwiązań zdrowotnych do telefonów Pixel. Najnowszym wynalazkiem jest funkcja pomiaru temperatury ciała w aplikacji Termometr dostępnej w smartfonie Pixel 8 Pro.

Aby dokonać pomiaru, wystarczy zeskanować czoło osoby za pomocą telefonu. W badaniach klinicznych aplikacja obliczyła temperaturę ciała w przedziale 36,1°C – 40°C z dokładnością ±0,3°C. Oznacza to, że funkcja jest mniej więcej tak dokładna, jak inne termometry do tętnicy skroniowej. System został zatwierdzony przez FDA i jest dostępny w nowym smartfonie Pixel 8 Pro, na razie tylko w USA.

Jak zmierzyć temperaturę telefonem?

Ciało człowieka emituje promieniowanie podczerwone, czyli ciepło. Aby je monitorować, zespół Pixel 8 Pro umieścił czujnik podczerwieni w telefonie, zaraz obok tylnej kamery. Pierwotnie miał on służyć do pomiaru temperatury w pomieszczeniu. Wystarczy skierować tylną kamerę na czoło i przeciągnąć po nim telefon. Skanując tętnicę skroniową, aplikacja Pixel 8 Pro dokonuje pomiaru. Dzięki czujnikowi LDAF (Laser Detection Autofocus) standardowo wykorzystywanemu w kamerze do funkcji autofokusa, aplikacja informuje, czy telefon znajduje się wystarczająco blisko czoła osoby przed zainicjowaniem pomiaru. Dodatkowo na ekranie pojawiają się instrukcje pomagające prawidłowo przeprowadzić pomiar. Korzystanie z termometru nie wymaga dostępu do internetu. Dane z czujnika podczerwieni są przekazywane do algorytmu, który następnie oblicza temperaturę.

Wynik wraz z wyjaśnieniem dostępny jest w aplikacji. Można go zapisać, co pomaga w tworzeniu dziennika pomiarów. Ponieważ termometry są urządzeniami medycznymi, Google nie tylko musiał przeprowadzić rygorystyczne testy, ale także badanie kliniczne na dużej liczbie uczestników.

Pomiar temperatury to kolejne funkcja zdrowotna w smartfonie, która będzie miała o wiele większą rolę niż tylko informowanie o okresie. Dzięki niej będzie można na wcześniejszym etapie wykrywać np. grypę i przeziębienie. A to pozwoli na szybsze rozpoczęcie leczenia i podjęcie decyzji o pozostaniu w domu, aby uniknąć zarażania kolejnych osób.

Czytaj także: Na 300 dworcach kolejowych we Francji staną gabinety telemedyczne

Parlament Europejski (PE) zagłosował za Europejskim Aktem ws. AI (EU AI Act). Za historycznym rozporządzeniem regulującym sztuczną inteligencję opowiedziało się 523 posłów, przeciw – 46, a 49 wstrzymało się od głosu. Tłumaczymy, co oznaczają nowe przepisy.

Co to jest EU AI Act?

Ustawa o sztucznej inteligencji ma regulować rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji i zapobiegać potencjalnym zagrożeniom ze strony AI.

Zwolennicy od dawna podkreślali, że ramy prawne dla AI są potrzebne, aby firmy i instytucje opracowujące i wdrażające sztuczną inteligencję mogły kierować się jasnymi wymogami. AI może być wykorzystana w dobrym celu, jak ocena niewidocznych gołym okiem zmian patologicznych na zdjęciach radiologicznych, ale i z niecnym zamiarem, chociażby do stworzenia fake newsów i szerzenia dezinformacji zagrażającej demokracji i stabilności społecznej.

Przeciwnicy są zdania, że AI EU Act zwiąże ręce europejskim innowatorom, przez co Europa zostanie na marginesie rozwoju innowacji technologicznych, ustępując pola Chinom i USA. To zresztą był największy punkt zapalny trwających od 5 lat przygotowań i negocjacji, gdy w międzyczasie na rynku pojawił się ChatGPT i stało się jasne, że z nowymi przepisami Europa będzie miała jeszcze mniejsze szanse na opracowanie konkurencyjnych rozwiązań.

Jednak nie tylko Europa reguluje AI odkąd generatywna sztuczna inteligencja uświadomiła, z jak potężną technologią mamy do czynienia. Przykładowo, w październiku 2023 r. Prezydent Joe Biden wydał rozporządzenie wykonawcze w sprawie bezpiecznej i godnej zaufania sztucznej inteligencji. Nawet Chiny ustaliły zasady dla generatywneh sztucznej inteligencji.

Ustawa o sztucznej inteligencji ma zagrawantować, że rozwiązania oparte na AI będą bezpieczne i transparentne. W ochronie zdrowia, niewiele zmieni się w stosunku do rozwiązań AI, które są już wyrobami medycznymi, czyli posiadają znak CE – przepisy w tym zakresie regulują poziomy bezpieczeństwa stosowania (klasy ryzyka). Zmiany czekają jednak twórców np. chatbotów albo aplikacji wykorzystywanych w procesie diagnozy, a nie będących jeszcze urządzeniami medycznymi.

Głównym celem EU AI Act jest:

• minimalizacja zagrożeń stwarzanych przez aplikacje AI,
• zablokowanie rozwoju rozwiązań AI, które stwarzają niedopuszczalne ryzyko;
• stworzenie listy aplikacji wysokiego ryzyka;
• określenie wymagań dla systemów sztucznej inteligencji w zastosowaniach wysokiego ryzyka;
• określenie obowiązków podmiotów wdrażających i dostawców aplikacji AI wysokiego ryzyka;
• wprowadzenie obowiązku dostarczenia oceny zgodności przed oddaniem systemu AI do użytku lub wprowadzeniem go do obrotu;
• ustanowienie struktury zarządzania i kontroli rozwiązań AI na poziomie europejskim i krajowym.

4 poziomy ryzyka AI

Im bardziej ryzykowne jest rozwiązanie AI, tym większej kontroli będzie podlegać. EU AI Act wprowadza 4-poziomową klasyfikację rozwiązań sztucznej inteligencji:

• Systemy nieakceptowalnego ryzyka
• Systemy wysokiego ryzyka
• Systemy ograniczonego ryzyka
• Systemy minimalnego ryzyka

Systemy wysokiego ryzyka obejmują technologie AI wykorzystywane w:

• infrastrukturze krytycznej (np. transportowej), która może zagrażać życiu i zdrowiu obywateli;
• szkoleniach edukacyjnych lub zawodowych, które mogą decydować o dostępie do edukacji i przebiegu kariery zawodowej (np. punktacja egzaminów);
• elementach bezpieczeństwa produktów (np. zastosowanie AI w chirurgii wspomaganej robotami);
• zatrudnieniu, zarządzaniu pracownikami i dostępie do samozatrudnienia (np. oprogramowanie do sortowania CV w procedurach rekrutacyjnych);
• podstawowych usługach prywatnych i publicznych (np. scoring kredytowy odmawiający obywatelom możliwości uzyskania pożyczki);
• egzekwowaniu prawa, które może kolidować z prawami podstawowymi obywateli (np. ocena wiarygodności dowodów);
• zarządzaniu migracją, azylem i kontrolą graniczną (np. zautomatyzowane rozpatrywanie wniosków wizowych);
• wymiarze sprawiedliwości i procesach demokratycznych (np. rozwiązania AI do wyszukiwania orzeczeń sądowych).

Systemy AI wysokiego ryzyka będą podlegać rygorystycznym obowiązkom, zanim zostaną wprowadzone na rynek. Do tej kategorii należą także urządzenia medyczne.

Ograniczone ryzyko odnosi się do zagrożeń związanych z brakiem transparentności AI. Chodzi o to, aby np. podczas korzystania z systemów AI, takich jak chatboty, użytkownicy byli poinformowani, że wchodzą w interakcję z maszyną, a nie człowiekiem. Teksty generowane przez AI (teksty, wideo, audio), publikowane w celu informowania opinii publicznej o kwestiach leżących w interesie publicznym, muszą być odpowiednio oznaczone.

Minimalne ryzyko lub jego brak. Ustawa o sztucznej inteligencji zezwala na swobodne korzystanie ze sztucznej inteligencji o minimalnym ryzyku. Obejmuje to aplikacje takie jak gry wideo wykorzystujące sztuczną inteligencję lub filtry antyspamowe. Zdecydowana większość systemów sztucznej inteligencji wykorzystywanych obecnie w UE należy do tej kategorii.

Ustawa o AI wprowadza też obowiązki dotyczące przejrzystości wszystkich modeli AI ogólnego przeznaczenia, aby ich działanie było zrozumiałe i dzięki temu można było zarządzać ryzykiem. Dotyczy to przede wszystkim rozwiązań generatywnej AI, jak ChatGPT. Tutaj ustawa nakłada obowiązki samoregulacyjne na dostawców, w tym wymaga zgłaszania poważnych incydentów, przeprowadzania testów i oceny modeli. Dodatkowo, twórcy modeli generatywnej AI będą zobowiązani przedstawić podsumowanie danych pozyskanych z internetu i wykorzystywanych do szkolenia systemów. Muszą też przestrzegać prawa autorskiego UE.

Dodatkowej kontroli podlegają najpotężniejsze modele sztucznej inteligencji, które stwarzają “ryzyko systemowe”, w tym m.in. model GPT4 firmy OpenAI.

Co dalej z AI EU Act?

W lutym 2024 r. powołany został Europejski Urząd ds. AI, który zajmie się nadzorowaniem i wdrażaniem aktu w sprawie sztucznej inteligencji w państwach członkowskich.

Ustawa o sztucznej inteligencji wejdzie w życie 20 dni po jej opublikowaniu w Dzienniku Urzędowym. Stanie się to prawdopobodnie w maju lub czerwcu i zacznie w pełni obowiązywać w okresie 2 lat, przy czym:

• zakazy związane z AI zaczną obowiązywać po 6 miesiącach,
• zasady zarządzania i obowiązki dotyczące modeli sztucznej inteligencji ogólnego przeznaczenia zaczną obowiązywać po 12 miesiącach,
• zasady dotyczące systemów sztucznej inteligencji – wbudowanych w produkty regulowane – będą miały zastosowanie po 36 miesiącach.

To oznacza, że twórcy systemów AI wykorzystywanych w medycynie (aplikacje, systemy robotyczne, oprogramowanie zawierające algorytmy AI i uczenia maszynowego) mają 3 lata na dostosowanie się do zapisów EU AI Act.

Naruszenie przepisów EU AI Act będzie sporo kosztować. Grzywny mogą sięgać 35 mln euro lub 7% globalnego przychodu firmy.

Czytaj także: Jak zgodnie z prawem wdrażać AI w podmiotach leczniczych?

Pacjenci są zaangażowani w dbanie o własne zdrowie i swobodnie posługują się smartfonem. To ogromny potencjał, który placówki medyczne i lekarze mogą obrócić na własną korzyść. W jaki sposób? Projektując cyfrową ścieżkę opieki ułatwiającą pacjentowi korzystanie z usług medycznych.

Co to jest cyfrowe zaangażowanie pacjentów (CZP)?

Cyfrowe zaangażowanie pacjentów opiera się na wykorzystaniu technologii cyfrowych, aby ułatwić pacjentom dostęp do opieki, korzystanie ze świadczeń, profilaktykę oraz rehabilitację.

Pozwala ono utrzymywać stały kontakt z pacjentem na każdym etapie ścieżki opieki – od porad dotyczących zdrowego trybu życia, do umówienia wizyty, rozliczenia jej, wystawienia e-recepty, obsługi zapytań i kontynuacji leczenia. Aby stworzyć CZP, placówka zdrowia może wykorzystać oprogramowanie gabinetowe zintegrowane z aplikacjami mobilnymi dla pacjentów, kioski samoobsługowe do rejestracji, portale edukacyjne, urządzenia ubieralne do mierzenia parametrów zdrowia i kontroli choroby, ankiety stanu zdrowia pozwalające monitorować proces leczenia w domu.

Świadczeniodawca wychodzi z roli „punktu opieki”, z którym pacjent ma kontakt tylko wtedy, gdy zgłasza się na wizytę. Dzięki cyfryzacji świadczy opiekę 24 godziny na dobę, stając się zaufanym partnerem w sprawach związanych ze zdrowiem, oferując wsparcie i doradztwo, gdy pacjent tego oczekuje. Ale to większe zaangażowanie świadczeniodawcy nie ma się przekładać na większą ilość pracy, bo automatyzacja procesów pozwala robić więcej bez większych obciążeń.

Korzyści digitalizacji dla pacjenta i świadczeniodawcy

Taki model opieki może wydawać się wyjściem przed szereg, bo pozornie nie wiąże się z dodatkowymi przychodami – NFZ refunduje wyłącznie zrealizowane świadczenia w ramach koszyka usług gwarantowanych i nic ponad to.

Ale świadczeniodawcy – oprócz tego, że mogą oferować szereg odpłatnych usług bez dodatkowej pracy administracyjnej – korzystają na wiele innych sposobów, zyskując zaufanie w społeczności lokalnej, kultywując długotrwałe relacje z pacjentami i poprawiając wyniki leczenia, redukując koszty dzięki scedowaniu części czynności na pacjentów. Korzystają na tym dwie strony.

CZP jest atrakcyjną ofertą opieki zwłaszcza dla młodych pacjentów przyzwyczajonych do załatwiania spraw w internecie. Ta nowa filozofia działania placówek medycznych staje się coraz bardziej dostępna ze względu na upowszechnienie elektronicznych kartotek pacjentów, aplikacji mobilnych, spadające ceny urządzeń ubieralnych i ich większą dostępność, np. inteligentnych zegarków mierzących coraz więcej parametrów zdrowia. Niektórzy pacjenci wchodzą na cyfrową ścieżkę opieki z pragmatycznych powodów – aby znaleźć lek w okolicznej aptece, szybciej umówić się do lekarza, łatwiej kontrolować swój stan zdrowia w chorobie przewlekłej, wygodnie uzyskać pomoc dzięki telekonsultacji, oszczędzić kilka godzin na dojazdach i czekaniu w poczekalni u lekarza.

Najważniejsze korzyści to:

• Automatyzacja procesów organizacyjnych przy jednoczesnej większej kontroli ze strony pacjenta. Rejestracja telefoniczna jest frustrująca zarówno dla placówki medycznej jak i pacjenta, podczas gdy e-rejestracja daje pacjentom swobodę umówienia dogodnego terminu i jego odwołania. Aplikacja mobilna powoduje, że takie sprawy jak płatności za wizytę i informowanie o wynikach badania obsługiwane są przez pacjenta, a nie personel placówki.
• Poprawa wyników pacjentów. Cyfrowe zaangażowanie powoduje, że opieka wyrywkowa jest zastępowana opieką skoordynowaną i ciągłą. Pacjent ma dostęp do wszystkich danych i może podejmować bardziej świadome decyzje zdrowotne, placówka ma stały kontakt z chorym.
• Poprawa doświadczenia pacjentów. Pacjenci zyskują nowe, elastyczne formy opieki, jak telekonsultacje czy odnowienie recepty bez konieczności wizyty w gabinecie lekarskim. Dzięki temu mogą dbałość o zdrowie pogodzić ze swoimi obowiązkami.
• Lepsza reputacja placówki medycznej. Pacjenci chcą mieć poczucie, że są pod stałą opieką. Jeśli tak nie jest, szukają opieki gdzie indziej (także w internecie), chodzą od lekarza do lekarza.
• Większa efektywność działania i oszczędności. Płynna wymiana danych pomiędzy lekarzami, placówką medyczną i pacjentami pozwala skrócić czas potrzebny na zadania administracyjne, zmniejszyć liczbę zapytań pacjentów, likwidować wąskie gardła organizacyjne i tym samym osiągać wyższe zyski, dzięki poprawie przepustowości.

Jak wzmocnić cyfrowe zaangażowanie pacjentów i zmniejszyć biurokrację

Zbudowanie CZP wymaga stworzenia strategii cyfryzacji placówki medycznej oraz konsekwentnej integracji rozwiązań IT w kierunku jednego ekosystemu informacyjnego z opcjami dostępności do informacji przez pacjentów. Oto najważniejsze etapy w tym procesie.

(1) Stwórz cyfrowe drzwi wejściowe do placówki. Strona www jest pierwszym punktem kontaktu z pacjentem. Otwierając ją, pacjent od razu powinien wiedzieć, gdzie umówić się on-line do lekarza na wizytę stacjonarną lub telekonsultację, znaleźć porady dotyczące przygotowania się do wizyty i plan przychodni lub szpitala (wraz z dojazdami), a nawet wstępnie ocenić swój stan zdrowia. Większość stron internetowych placówek medycznych zapełnionych jest niepotrzebnymi informacjami, a rejestracja on-line jest albo niedostępna, albo trudna do odnalezienia.

Placówka powinna oferować jedną aplikację, która będzie pełniła rolę terminarza, dzienniczka zdrowia, narzędzia do telekonsultacji albo sprawdzania wyników badań laboratoryjnych. Cyfrowe drzwi mają zastąpić obecne „telefoniczne drzwi”, będące często jednym z najbardziej frustrujących dla pacjenta doświadczeń w kontakcie z placówką medyczną.

(2) Zintegruj wszystkie narzędzia e-zdrowia. Nie można zbudować płynnego ekosystemu wymiany informacji bez połączenia ze sobą różnych systemów IT. Najlepszą interoperacyjność zapewni oczywiście jeden, zintegrowany system, który obsłuży zarówno część białą jak i szarą. Celem jest jedna, spójna baza danych, dzięki której będzie można uruchamiać kolejne e-usługi dla pacjentów i analizować zgromadzone dane (jest to ważne w perspektywie wprowadzania narzędzi opartych na AI). Przykładowo, niektórzy dostawcy IT oferują lekarzom sprawdzanie dostępności leków w aptekach, dzięki czemu można znacznie poprawić doświadczenie pacjenta, oszczędzając chodzenia od apteki do apteki.

(3) Rozbuduj wirtualne usługi zdrowotne. Telekonsultacje upowszechniły się podczas pandemii COVID-19 i ich znaczenie w systemie zdrowia będzie coraz większe. Placówki medyczne w Polsce nadal nie wykorzystują ich pełnego potencjału. Są nie tylko dodatkową formą opieki, ale także sposobem na uzyskanie większej płynności organizacyjnej. Przykładowo, w przypadku no-shows, wolny termin można szybko zaoferować jako konsultację on-line, aby nie tracić wolumenu wizyt.

(4) Wykorzystuj dane do automatyzacji podróży pacjenta. Stwórz kioski do rejestracji, systemy przywołań na wizyty, karty pacjentów, automatyczne przypomnienia o terminach wizyt lub dodatkowej ofercie np. szczepień sezonowych i badań profilaktycznych. Uporządkowana baza danych pozwala na zarządzenie grupami pacjentów i aktywną koordynację wizyt, likwidując poprzednie podejście polegające na biernym czekaniu, aż pacjent zgłosi się do lekarza z własnej inicjatywy. Sięgnij do jeszcze mało upowszechnionych rozwiązań jak oferta edukacyjna on-line albo chatboty odpowiadające na podstawowe pytania pacjentów.

(5) Monitoruj dane pacjentów. Gdy wyniki badań kontrolnych są w normie, nie ma potrzeby umawiania kolejnej wizyty, wystarczy telefon od pielęgniarki albo informacja przesłana przez aplikację do pacjenta. Procesów, które można zautomatyzować dzięki monitoringowi danych pacjentów jest więcej. Przykładowo, identyfikacja pacjentów w wieku 65+, którzy nie korzystali dotąd ze szczepień przeciwko grypie i poruszenie tego tematu podczas wizyty. W przypadku osób chorych przewlekle, można wprowadzić opcję notowania wyników samodzielnych obserwacji i badań w aplikacji, aby podczas kolejnej wizyty można było je omówić z lekarzem albo sprawdzić zdalnie.

Inspiracją do wykorzystania danych są systematyczne spotkania personelu, podczas których omawiane są obecne problemy organizacyjne i możliwości poprawy obsługi pacjenta.

(6) Inwestuj w bezpieczeństwo informacji. Korzyści z cyfrowego doświadczenie pacjenta wymagają zapewnienia odpowiedniego bezpieczeństwa danych – niezbędnego, aby przekonać pacjentów do korzystania z usług e-zdrowia. Edukacja pacjentów, baza danych w bezpiecznej chmurze, szkolenia pracowników, audyty cyberbezpieczeństwa, system zarządzania bezpieczeństwem informacyjnym, przestrzeganie RODO – to podstawowe narzędzia ochrony przed zagrożeniami cybernetycznymi. Zbudowanie cyfrowego zaangażowania pacjenta jest procesem trwającym kilka lat. Jest możliwe tylko wówczas, gdy placówka medyczna potraktuje cyfryzację nie jako dodatkowy koszt, ale inwestycję w sprawność organizacyjną i zadowolenie pacjentów.

Czytaj także: Jak zgodnie z prawem wdrażać rozwiązania oparte na AI? Porady prawnika

Aktualne analizy rynku ochrony zdrowia oparte na najświeższych i reprezentatywnych danych wraz z prognozami – pobierz nowe e-wydanie OSOZ Statystyki. W numerze 3/2024 znajdziesz m.in. podsumowanie rynku farmaceutycznego w 2023 roku.

POBIERAM BEZPŁATNIE marcowe e-wydanie OSOZ Statystyki

OSOZ Statystyki to nowy dodatek do czasopisma OSOZ Polska. Co miesiąc prezentujemy szczegółowe dane obrazujące trendy na rynku medycznym i farmaceutycznym, analizy i rankingi sprzedaży leków, pogłębione statystyki dla wybranych kategorii produktów medycznych.

• Dlaczego wzrasta lub spada popyt na określone grupy leków?
• Ilu pacjentów odwiedziło statystyczną aptekę?
• Co analizy Big Data mówią o zdrowiu Polaków?
• Jakie trendy dominują na rynku zdrowia?

Nasi eksperci analizują dane z aptek i na tej podstawie opracowują analizy Big Data. Pomagają one placówkom ochrony zdrowia planować działalność operacyjną, aptekom – na bieżąco dopasowywać strategie do trendów rynkowych, a instytucjom ochrony zdrowia – monitorować dane obrazujące sytuację zdrowotną.

W marcowym numerze OSOZ Statystyki:

• Podsumowanie rynku farmaceutycznego w 2024 roku.

Wartość rynku aptecznego w roku 2023 przekroczyła 48 miliardów zł. To o prawie 9% więcej niż w roku 2022. Pacjenci kupili 1,712 mld opakowań – o 20 mln mniej niż rok wcześniej i o 70 mln więcej niż w przed-pandemicznym roku 2019. Średnia cena opakowania wzrosła o prawie 10%. Na leki OTC Polacy wydali ponad 11 miliardów zł – o 5,3% więcej niż rok wcześniej. Liczba aptek (łącznie z punktami aptecznymi) spadła o ponad 200 do ok. 12 600 aptek.

• Monitor epidemiologiczny (marzec 2024).
• Sprzedaż leków na obniżenie cholesterolu.

Choroby układu krążenia odpowiadają za ok. 40% wszystkich zgonów w Polsce. Jednym z cichych zabójców jest wysoki poziom cholesterolu, który może prowadzić do choroby wieńcowej i niedokrwienia narządów, a w efekcie – udaru lub zawału serca. W ich profilaktyce pomagają leki redukujące poziom tzw. złego cholesterolu. Eksperci OSOZ przeanalizowali ich sprzedaż w aptekach, zarówno tych na receptę i bez. Wnioski: popyt szybko rośnie. W 2002 roku pacjenci zakupili w aptekach 3,92 mln opakowań produktów z omawianej grupy, a w 2023 roku – ponad 47 mln opakowań. A to oznacza wzrost o 1100%.

45 stron z danymi do czytania na komputerze lub jako e-book.

Czytaj także: Nowości technologiczne 2024. Pobierz nowe wydanie czasopisma OSOZ

50% lekarzy w Polsce przekazuje pacjentom swój prywatny numer telefonu, a 76% utrzymuje kontakt z pacjentem poza czasem pracy. Najczęściej z pomocą SMS-ów, e-maili i komunikatorów, czyli narzędzi, które nie gwarantują bezpieczeństwa danych – wynika z raportu “Pacjent w telefonie”.

80 godzin tygodniowo plus nieformalne porady w wolnym czasie

SMS-y z wynikami badań, telefony z prośbą o poradę, gdy wieczorem gorączkuje dziecko – lekarze pracują po godzinach, ale ta praca pozostaje niewidzialna, bo wykonywana jest w czasie prywanym – wynika z ogólnopolskiego badania lekarzy przeprowadzonego przez Ośrodek Badań i Analiz Naczelnej Izby Lekarskiej i Doctor.One we współpracy z NIL IN – Siecią Lekarzy Innowatorów Naczelnej Izby Lekarskiej, Polską Federacją Szpitali i Fundacją “Nie Widać Po Mnie”

76% z 385 ankietowanych lekarzy deklaruje, że utrzymuje kontakt z pacjentem poza wizytami, a 50% udostępnia swój prywatny numer telefonu. Dlaczego to robią? 46% lekarzy twierdzi, że dzięki temu mogą na bieżąco reagować na problemy i pytania pacjenta. Pozostałe argumenty to:

• Pacjenci czują się dzięki temu bezpieczniej (41,8%)
• Mam większy wpływ na przebieg i efektywność leczenia pacjenta (36,5%)
• Mogę budować relację z pacjentami (24,6%)
• Mogę zmniejszyć liczbę zbędnych wizyt w gabinecie (23,4%)
• Mogę zapewnić całościową opiekę pacjentom (15,1%)
• Czuję się potrzebny/-a (7%)

Taka dyspozycjność 24 godziny odbywa się kosztem czasu wolnego lekarzy – pacjenci piszą i dzwonią o różnych porach dnia i nocy, często są to pilne prośby o poradę. Według badania, dla 60% lekarzy jest to obciążające.

Dane Naczelnej Izby Lekarskiej sugerują, że niektórzy lekarze pracują nawet 80 godz. tygodniowo. Do tego dochodzi jeszcze “niewidzialny dyżur” przy telefonie.

– To wpływa na relacje z najbliższymi, rodzi frustrację i poczucie utraty kontroli – mówi Urszula Szybowicz, prezes Fundacji “Nie Widać Po Mnie” i dyrektor operacyjna Polskiej Federacji Szpitali.

Pomoc pacjentom po godzinach pracy. Uwaga na dane

Nieformalne wsparcie pacjentów, choć w szczytnym celu, może nieświadomie odbywać się wbrew zasadom dotyczącym bezpieczeństwa danych medycznych.

Jak podkreśla mecenas Olga Dąbrowska z kancelarii prawnej dotlaw, wymiana informacji medycznych z pomocą komunikatorów komercyjnych (np. WhatsApp, Messenger), e-maili i SMS-ów, nie zapewnia odpowiedniego poziomu prywatności wiadomości, a treści zawarte w e-mailach lub na Messengerze mogą być używane do profilowania pacjentów pod kątem reklamowym, a także przekazywane poza Europejski Obszar Gospodarczy. A to może naruszać obowiązki lekarzy dotyczące zachowania tajemnicy zawodowej i poufności informacji dotyczących pacjentów oraz prawo pacjenta do prywatności.

– WhatsApp w swoim regulaminie zabrania wykorzystywania go w celach zarobkowych lub zawodowych – mówi mecenas Dąbrowska.

Kolejnym problemem jest to, że przebieg takiej konsultacji nie jest odnotowywany w elektronicznej dokumentacji pacjenta. A mogą to być ważne z punktu widzenia diagnozy i leczenia informacje.

Dyżur bez końca może prowadzić do wypalenia zawodowego

Lekarze chcą pomagać, dlatego też wybrali taki zawód. Ale praca po godzinach w każdym zawodzie jest obciążająca. Największym wyzwaniem – bo aż dla 63,4% lekarzy – jest to, że pacjenci piszą w czasie wolnym, co powoduje, że życie prywatne i zawodowe zlewają się ze sobą. Pozostałe, najczęściej wskazywane problemy to:

• Jest to dla mnie obciążające psychicznie (35,3%)
• Nie otrzymuję wynagrodzenia za dodatkowy czas, który poświęcam pacjantom (34,7%)
• Pacjenci piszą do mnie w czasie pracy, podczas wizyt z innymi pacjentami (30,5%)
• Zajmuje dużo dodatkowego czasu (28,4%)
• Pacjenci kontaktują się ze mną za pośrednictwem różnych kanałów (18,1%)

– Nadmiar obowiązków, nienormowany czas pracy, angażowanie się emocjonalne w sytuację pacjentów są jednymi z głównych przyczyn złego stanu zdrowia psychicznego medyków. Z wypaleniem zawodowym może zmagać się 30-70% lekarzy. Depresja w pierwszych latach pracy pojawia się u ponad 30% z
nich – dodaje Urszula Szybowicz.

Problem dotyczy lekarzy na całym świecie. Wyniki badania agencji The Harriss Poll sugerują, że 93% z około 1000 ankietowanych lekarzy pierwszego kontaktu zmaga się z wypaleniem zawodowym, a 77% przytłaczają nadmierne wymagania związane z komunikacją z pacjentami, jak odpowiadanie na e-maile, rozmowy telefoniczne i SMS-y. Zadania realizowane  “po pracy” pochłaniają średnio 15 godzin tygodniowo.

Dr n. med. Artur Drobniak, Dyrektor Centralnego Ośrodka Badań i Kształcenia NIL, ma nadzieję, że dzięki upowszechnieniu narzędzi telemedycznych i e-zdrowia, lekarze nie będą zmuszeni do pracy po godzinach, a pacjenci zyskają poczucie zaopiekowania. Muszą to być jednak technologie wspierające rozwiązania systemowe, uwzględniające potrzeby pacjentów i pracowników ochrony zdrowia.

Aby pobrać raport “Pacjent w telefonie”, kliknij tutaj

Czytaj także: Jest nowy raport NIL o danych medycznych w pracy lekarza

Czy Centralna e-Rejestracja, która dla wybranych usług ruszy 21 maja 2024 r., jest z góry skazana na porażkę? W sukces wierzy Ministerstwo Zdrowia, Centrum e-Zdrowia i NFZ, ale jej wdrożenie będzie karkołomne – wynika z dyskusji podczas Kongresu Wyzwań Zdrowotnych.

Czy e-rejestracja rozładuje kolejki do specjalistów?

Sesja „Wyzwania e-zdrowia w Polsce” zorganizowana podczas Health Challenges Congress HCC 2024 (7-8 marca, Katowice) zaczęła się od pytania o kryzys zaufania do e-zdrowia wywołany ujawnieniem przez byłego ministra zdrowia danych o recepcie, ale to centralny system e-rejestracji zdominował rozmowy.

Realizacja projektu będzie bardzo trudna, wręcz niemożliwa – twierdzą dostawcy systemów IT. Z kolei Ministerstwo Zdrowia nie rezygnuje, mając nadzieję, że dzięki systemowi uda się zmniejszyć kolejki do specjalistów, czego oczekują pacjenci i co jest polityczną obietnicą nowego rządu.

Pierwszą barierą będzie niski poziom dojrzałości cyfrowej w publicznej ochronie zdrowia. Jeśli chcemy uporządkować kolejki, trzeba zacząć od podstaw, czyli dobrego wdrożenia systemów IT i wprowadzenia elektronicznych terminarzy we wszystkich podmiotach. Strona techniczna jest przy tym najmniejszym problemem. Rzeczywistość w wielu placówkach wygląda tak, że pacjenci są nadal zapisywani w kalendarzach papierowych, a procedury pracy są dalekie od tych, jakie nakłada centralny system. Zintegrowanie harmonogramu z systemem centralnym – który w każdej placówce rządzi się innymi prawami – może okazać się zadaniem jeszcze trudniejszym niż przejście na EDM.

Pojawia się pytanie, czy Centralna e-Rejestracja to akurat najlepszy sposób na rozładowanie kolejek i redukcję liczby tzw. no-shows. Istnieją dużo prostsze metody dające szybkie efekty: SMS-y, technologia voice botów, potwierdzenia wizyt, kampanie informacyjne itd. Dane z placówek sugerują, że stosując nowe technologie można obniżyć liczbę nieodwoływanych wizyt nawet o 90%. Jednak zarówno SMS-y jak i telefony wykonywane przez boty kosztują.

Wszyscy się zgadzają, że z no-shows trzeba coś zrobić. I to szybko. Według danych Ministerstwa Zdrowia, liczba nieodwoływanych wizyt w ambulatoryjnej opiece specjalistycznej szacowana jest na 8 mln rocznie. To 8 mln terminów, które przepadły i z których mogliby skorzystać inni pacjenci.

Centralna rejestracja podzieli los EDM?

Dariusz Dziełak, dyrektor Biura Partnerstwa Publicznego i Innowacji Narodowego Fundusz Zdrowia, twierdzi, że potrzebne są obydwa podejścia: system automatycznych przypomnień o wizycie i Centralna e-Rejestracja.

– Na listach oczekujących są jedynie pacjenci pierwszorazowi, w niektórych specjalnościach to niecałe 10% pacjentów przyjmowanych w opiece ambulatoryjnej. Nie będzie to łatwe, trzeba zacząć od kilku specjalności. Mamy też doświadczenia kilku krajów, gdzie to (red.: centralna e-rejestracja) się udało – bronił pomysłu przedstawiciel NFZ przypominając, że Fundusz już od kilku lat wysyła SMS-y przypominające z możliwością odwołania wizyty. Przynajmniej teoretycznie, bo szybka sonda wśród uczestników sesji pokazała, że mało kto kiedykolwiek taki SMS od NFZ otrzymał.

– E-rejestracja ani w tym, ani w przyszłym roku nie wejdzie. To się nie uda – argumentował z kolei przedstawiciel dostawców IT. Powodem są opóźnienia w cyfryzacji w sektorze publicznym, czego przykładem jest obowiązująca od 3 lat e-dokumentacja medyczna, którą wdrożyła tylko połowa placówek.

Kolejnym murem, o który może rozbić się Centralna e-Rejestracja, jest złożoność populacji pacjentów przyjmowanych przez placówki publiczne. Jest prawie niemożliwe, aby centralnie planować wizyty dla różnych grup: pacjentów pierwszorazowych, pilnych, z chorobami przewlekłymi, z uprawnieniami itd. Dlatego jeśli już ją wdrażać, to zaczynając od kilku specjalności na zasadzie pilotażu albo skupiając się na prostych i przyjaznych dla pacjenta rozwiązaniach. Przykładowo, pacjent mógłby być umawiany do specjalisty bezpośrednio w placówce, co także przewiduje projekt. Takie podejście przypominające opiekę koordynowaną przyniosłoby już na starcie wymierną korzyść – pacjent nie musiałby przedzierać się przez zawiłości portalu e-zdrowia, aby samodzielnie znaleźć odpowiednią przychodnię, lekarza oraz termin, co może być trudne w przypadku starszych osób.

Projekt będzie wdrażany, bo tego oczekują pacjenci

Jednak dla Ministerstwa Zdrowia, Centralna e-Rejestracja pozostaje jednym z kluczowych projektów. Jak żartowała podczas otwarcia HCC 2024 Minister Zdrowia Izabela Leszczyna, może to wynikać z tego, że kiedy przychodzi ktoś nowy, nie wie, że czegoś nie da się zrobić i to robi. Za tym rozwiązaniem przemawiają też badania opinii – tego rozwiązania chcą pacjenci.

– Dyskusja nie powinna być o tym, czy wprowadzać Centralną e-Rejestracją, ale kiedy ją wprowadzić. Pacjenci są kompletnie zagubieni w systemie zdrowia. Jeżeli nie będzie e-systemu, który zapewni pacjentowi właściwą obsługę, to nic się nie zmieni – argumentował Prof. Maciej Banach, prezes Think-Tanku „Innowacje dla Zdrowia”. Zaznaczył jednak, że samo wdrażanie rozwiązań e-zdrowia w placówkach ochrony zdrowia musi odbywać się w ramach większej wizji systemu ochrony zdrowia.

– Wolałbym, aby w systemie były błędy, ale konsekwentnie wdrażać rozwiązania e-zdrowia. Nie uciekniemy od tego, że e-zdrowie da nam rozwiązania, które może te system wspomóc z punktu widzenia braku lekarzy, kolejek, administrowania – podsumował Prof. Banach.

Cel jest słuszny, ale być może nie trzeba od razu sięgać do podejścia centralnego – Prof. Maciej Kupczyk, pracownik Kliniki Chorób Wewnętrznych, Astmy i Alergii Uniwersytetu Medycznego w Łodzi oraz Prezydent Polskiego Towarzystwa Alergologicznego podkreślił, że brakuje dobrego pilotażu i grupy ekspertów, aby pogodzić różne punkty widzenia. Do tego nie musimy wymyślać wszystkiego od nowa, bo wiele rozwiązań można podpatrzeć w krajach, które od dawna są liderami e-zdrowia.

Temat Centralnej e-Rejestracji dzieli przedstawicieli rynku zdrowia. Optymiści podkreślają, że może to być wyczekiwany od dawna sposób na rozwiązanie problemu kolejek do specjalistów, lepszą organizację usług medycznych i sprawniejsze działanie publicznej ochrony zdrowia. Z kolei realiści biją na alarm, że placówki medyczne nie są jeszcze na takim poziomie dojrzałości cyfrowej, aby z powodzeniem wdrożyć system. Oznacza to bowiem konieczność ustandaryzowania terminarza w systemie gabinetowym i jego integracji z centralnym systemem e-zdrowia, podczas gdy każda placówka na swój, obowiązujący od lat i dopasowany do specyfiki działania schemat umawiania wizyt.

Czytaj także: Badanie Centrum e-Zdrowia – tylko 55% placówek raportuje zdarzenia medyczne

Po roku od ogłoszenia programu certyfikacji mobilnych aplikacji zdrowotnych, jedynie jedna aplikacja zakwalifikowała się Portfela Aplikacji Zdrowotnych (PAZ). Dlaczego tak mało? Ministerstwo Zdrowia tłumaczy, że wielu wnioskodawców nie kończy procedury zgłoszenia, wiele aplikacji jest odrzucanych. Zapowiada też granty dla uczelni na tworzenie własnych aplikacji.

Aplikacje certyfikowane przez MZ

Z końcem marca 2023 roku, Ministerstwo Zdrowia ogłosiło, że będzie certyfikowało aplikacje zdrowotne dla pacjentów. Te najlepsze mają trafiać do tzw. Portfela Aplikacji Zdrowotnych (PAZ), pomagając pacjencom w wyborze zaufanych i sprawdzonych rozwiązań e-zdrowia. Korzystają też lekarze, bo PAZ daje gwarancję, że aplikacja może być bezpiecznie stosowana do monitorowania zdrowia pacjenta albo jako narzędzie pomagające zadbać o zdrowie. Z kolei dla polskich innowatorów, uzyskanie znaku “Aplikacja Certyfikowana MZ” ma być gwarancją najwyższej jakości, pomagając w upowszechnianiu rozwiązania.

Twórcy aplikacji zdrowotnych mogą zgłaszać swoje aplikacje za pośrednictwem formularza na stronie MZ. Dopiero po 9 miesiącach od ogłoszenia programu, dokładnie 19 grudnia, do PAZ trafiła pierwsza aplikacja polskiego startupu Symptomate. Dlaczego tak mało? O to zapytaliśmy Ministerstwo Zdrowia.

MZ: nie wszystkie wnioski są kompletne, wiele z nich jest odrzucanych

“Proces w ramach PAZ dotyczy aplikacji, które zostaną zgłoszone przez ich właścicieli do oceny. Aplikacje zgłoszone do oceny są weryfikowane pod względem formalnym, merytorycznym i pod kątem bezpieczeństwa informacji. Ponadto aplikacja znajdująca się w PAZ musi być bezpłatna dla wszystkich użytkowników i spełnić inne wskazane warunki. Kryteria wejścia oraz oceny są restrykcyjnie przestrzegane, aby certyfikacja mogła być świadectwem najwyższej jakości i skuteczności produktu” – tłumaczy Departament Innowacji MZ.

Na pytanie o czas trwania oceny, MZ wskazuje, że wszystkie wnioski są rozpatrywane na bieżąco. Chociaż Regulamin określa liczbę dni roboczych przewidzianych na poszczególne etapy oceny, łączna długość procesu może się różnić w każdym przypadku, gdyż proces zakłada ewentualność zgłaszania uwag i nanoszenia poprawek.

Według MZ, fakt, że do tej pory jedna aplikacja uzyskała certyfikat, nie oznacza, że procedura nie cieszy się zainteresowaniem ze strony twórców aplikacji. “W systemie odnotowano założenie kilkudziesięciu formularzy zgłoszeniowych, jednak tylko nieliczne zostały ostatecznie przesłane do oceny. Wśród przesłanych wniosków miały miejsce sytuacje ich odrzucenia na różnych etapach oceny i jeden przypadek przyznania certyfikatu.”

Ocena PAZ po 1,5 roku, planowane granty dla uczelni

Z uzyskanych informacji wynika, że MZ obecnie nie planuje zmian w założeniach programu certyfikacji aplikacji i działania PAZ, ale jednocześnie zapowiada jego ewaluację. Przewiduje ją Regulamin: “18 miesięcy po umieszczeniu pierwszej certyfikowanej aplikacji w PAZ odbędzie się ewaluacja pilotażu. Pod uwagę zostaną wzięte wyniki dostępnych w PAZ aplikacji, statystyki, opinie ekspertów, właścicieli aplikacji, użytkowników, osób biorących udział w procesie i obsłudze certyfikacji.”

Ministerstwo Zdrowia złożyło także wniosek o dofinansowanie projektu „Portfel Aplikacji Zdrowotnych” w ramach naboru ogłoszonego przez Centrum Projektów Polska Cyfrowa w Programie Fundusze Europejskie na Rozwój Cyfrowy 2021-2027. W ramach projektu planowane jest udzielanie grantów państwowym uczelniom medycznym – także współpracującym z partnerami biznesowymi i naukowymi – na stworzenie aplikacji zdrowotnych. W przypadku przyznania dofinansowania, MZ udostępni na określonych zasadach możliwość aplikowania o środki na tworzenie aplikacji odpowiadających warunkom PAZ.

Czytaj także: Symptomate. Jak działa pierwsza aplikacja certyfikowana przez MZ?

W książce „Wirtualny Ty: Jak stworzenie cyfrowego bliźniaka zrewolucjonizuje medycynę i zmieni twoje życie”, Peter Coveney i Roger Highfield opisują postępy prac nad symulacjami ludzkiego ciała. To fascynująca podróż po inżynierii komputerowej, medycynie i zupełnie nowej ochronie zdrowia.

W wywiadzie dla OSOZ autorzy opowiadają, dlaczego cyfrowe modele zdrowia nie muszą być w 100% dokładne oraz o symulacjach oddziaływania leków na człowieka.

Czym są „cyfrowi bliźniacy”?

Podobnie jak model pogody, który powstaje z pomocą komputerów o ogromnej mocy obliczeniowej, można generować „prognozy zdrowotne” dotyczące tego, jak organizm zareaguje na chorobę lub leczenie, niezależnie od tego, czy jest to lek, implant czy operacja.

Ilość danych potrzebnych do stworzenia modelu zależy od tego, czy modelujemy funkcjonowanie całego ciała, wybranego organu czy podsystemu molekularnego. Jednym słowem – na jakie pytania szukamy odpowiedzi.

Posłużmy się analogią. Aby poruszać się po mieście, zdjęcie satelitarne o wysokiej rozdzielczości nie będzie tak pomocne, jak prosta mapa komunikacji miejskiej. Nie musisz znać topografii, architektury budynków i struktury chodnika, aby dojść z punktu A do B. Czasami nie potrzebujemy bardzo szczegółowych modeli, bo i pytania są w miarę proste. Cyfrowe bliźniaki to też taki rodzaj mapy ciała, ale aktualizowanej w czasie rzeczywistym. Nowe dane zasilają na bieżąco model i czynią go jeszcze bardziej doskonalszym. W zależności od celu wykorzystania modelu, potrzebne będzie mniejsza lub większa dokładność danych.

Po co nam tego typu modele ludzkiego organizmu?

Obecna medycyna oparta jest na podejściu „jedno rozwiązanie dla wszystkich” – bazuje na danych z przeszłości zebranych od osób o różnym DNA, stanie zdrowia, budowie ciała, cechach psycho-fizycznych. I na podstawie tych danych powstają potem leki, które działają tylko w przypadku części pacjentów, powodując mniejsze lub większe skutki uboczne. To trochę jak strzelanie na oślep w chorobę. Niektóre osoby, jak kobiety i przedstawiciele mniejszości etnicznych, są niedoreprezentowane w badaniach i – co dowodzą badania – mogą przez to mniej korzystać z postępów medycyny.

Cyfrowe bliźniaki są modelami, które dokonują obliczeń na podstawie danych konkretnej osoby. W efekcie wynik nie jest średnią dla populacji, ale dokładną, spersonalizowaną kalkulacją, przykładowo efektów leczenia daną cząsteczką chemiczną o danej dawce. To otwiera zupełnie nowe możliwości w medycynie.

“Za kilkanaście lat będziemy się dziwić, dlaczego połykaliśmy leki nie wiedząc, jaki wpływ mają na nasz organizm.”

To wszystko brzmi dobrze, ale wciąż przecież nie wiemy, jak dokładnie działa ludzkie ciało. Czy stworzenie „wirtualnego ciebie” to utopijna wizja czy bliska rzeczywistość?

W naszej książce „Virtual You” podajemy wiele przykładów wiarygodnych prognoz i symulacji ludzkiego organizmu. To zarówno modele dla całego ciała, jak i wybranych organów. Nie chodzi o szukanie korelacji, jak ma to miejsce w przypadku sztucznej inteligencji, ale o faktyczne zrozumienie ludzkiej biologii i funkcjonowania ciała na poziomie komórkowym.

Przytaczamy całą listę modeli komputerowych, od cyfrowych bliźniaków bakterii i nowotworów po systemy wspomagające badania nad lekami kardiologicznymi i planowanie operacji epilepsji. Postęp w tej dziedzinie jest błyskawiczny: organy regulacyjne jak FDA (red. amerykańska Agencja ds. Żywności i Leków) dopuszczają już badania z użyciem symulacji komputerowych, wiele firm komercyjnych na całym świecie tworzy własne cyfrowe modele dla medycyny.

Czy w takim razie stworzenie cyfrowych bliźniaków to kwestia 5, 10 czy 50 lat?

To zależy od celu. Tak, trzeba będzie poczekać dziesięciolecia na kompletne i precyzyjne cyfrowe bliźniaki pojedynczej osoby. Ale proste modele np. pracy serca są już dostępne dzisiaj. Bioinżynier dr Jazmín Aguado Sierra z Centrum Superobliczeniowego w Barcelonie stworzyła bliźniaka swojego serca, który obecnie „bije” w Muzeum Nauki w Londynie. Niektóre firmy oferują technologię cyfrowych bliźniaków do zastosowań medycznych, takie jak Twinomics (ostra białaczka szpikowa) i ELEMBio. Jeszcze inne skupiają się na modelach do projektowania i wdrażania urządzeń medycznych.

Pracując nad naszą książką zdaliśmy sobie sprawę, że choć samo pojęcie „cyfrowego bliźniaka” brzmi futurystycznie, w rzeczywistości jest inaczej. Ciało – a dokładniej jego chemiczna struktura – jesteśmy w stanie już dziś symulować na poziomie molekularnym, zwłaszcza w celu opracowywania leków. Istnieją już także symulacje całych komórek.

Wiele osób błędnie myśli, że takie modele wymagają zebrania danych do ostatniego szczegółu. Czasami wystarczą dane wyższego poziomu, aby uzyskać satysfakcjonujące wyniki. Podobnie jak w prognozie pogody – modele nie zawsze są w 100% dokładne, ale już poziom 80–90% pozwala ewakuować ludzi przed nadchodzącym huraganem oraz powodzią, zapobiegając tragedii. Ile razy nie zmokliśmy, bo kierując się prognozą pogody wzięliśmy ze sobą parasol, mimo że na dworze świeciło słońce?

Precyzja modeli zdrowia będzie się zwiększać z każdym rokiem, także za sprawą postępów w zbieraniu danych z urządzeń ubieralnych i sztucznej inteligencji.

Porozmawiajmy o błędach. Po dziesięcioleciach prac nad modelami prognozowania pogody nadal jesteśmy w stanie przewidzieć pogodę tylko z kilkudniowym wyprzedzeniem. A i tak czasami zaskakuje nas deszcz, mimo że w prognozie była mowa o słońcu. Czy ten sam los czeka prognozy zdrowia?

W każdym modelu, im dalej w czasie, tym dokładność modelu się zmniejsza. Prognoza pogody jest precyzyjna co do wybranego obszaru z wyprzedzeniem kilku dni. Ale mamy też probablistyczne modele klimatyczne tworzone na dziesięciolecia do przodu – może nie tak dokładne, ale pozwalają nam już dzisiaj antycypować przyszłośc i podejmować działania zapobiegające zmianom klimatycznym.

Analogicznie w przypadku zdrowia – nawet ogólne prognozy mogą skłonić do odpowiednich działań, aby uniknąć pogorszenia stanu zdrowia. Z kolei dokładne symulacje pracy serca będą w stanie przewidzieć zawał serca za kilka tygodni albo dni.

Gdzie cyfrowi bliżniacy mogą się sprawdzić najlepiej?

Oprócz samego prognozowania zdrowia, cyfrowi bliźniacy pozwalają na testowanie niektórych scenariuszy zdrowotnych. Lekarz będzie mógł sprawdzić w warunkach in-silico, jaki lek zastosować, zamiast eksperymentować na pacjencie, ryzykując poważne skutki uboczne. W niedalekiej przyszłości będziemy się dziwić, jak godziliśmy się na rolę królików eksperymentalnych w medycynie.

Proszę sobie wyobrazić, że w przyszłości lekarz nie będzie już pytał pacjenta o objawy – obecnie to często jedyna, ale wysoce nieprecyzyjna metoda diagnozowania. Lekarz będzie prowadzić symulacje zdrowia i na tej podstawie przewidywał choroby z wyprzedzeniem, doradzając pacjentowi, co zrobić, aby ich uniknąć. Medycyna stanie się predykcyjna i spersonalizowana.

Peter Coveney, dyrektor w Centrum Nauk Obliczeniowych (Centre for Computational Science) w Szkole Wyższej w Londynie, profesor w Instytucie Informatyki na Uniwersytecie w Amsterdamie oraz adiunktem w Yale School of Medicine. Roger Highfield, dyrektor naukowy w Grupie Muzeum Nauki, członkiem Rady Badań Medycznych oraz profesor wizytujący w Szkole Wyższej w Londynie i Dunn School na Uniwersytecie Oksfordzkim. Obydwaj są autorami książki „Virtual You: How Building Your Digital Twin Will Revolutionize Medicine and Change Your Life” opublikowanej w 2023 roku.

Czytaj także: Wizyta lekarska w metaverse. Bajka czy przyszłość?

Najnowszy raport Globalnych Ryzyk ostrzega przed skutkami niekontrolowanego rozwoju sztucznej inteligencji oraz manipulacją treściami z pomocą AI. Są tak poważne, że zagrażają demokracji, ekonomii i bezpieczeństwu. Nie w przyszłości, ale już dzisiaj.

Świat w kleszczach niebezpiecznej triady kryzysów

Publikowany podczas Światowego Forum Ekonomicznego w Davos Global Risk Report, bierze pod lupę największe zagrożenia dla ludzkości w perspektywie 2- i 10-letniej. Od lat na czołowych miejscach są skutki zmian klimatycznych w postaci ekstremalnych zjawisk pogodowych, zanikającej bioróżnorodności, zapaści ekosystemu środowiska czy deficytu zasobów naturalnych.

Kolejne raporty klimatyczne to potwierdzają – zmiany są szybsze niż przypuszczano kilka lat temu i dotrzymanie celu Porozumienia Paryskiego, czyli powstrzymanie wzrostu temperatury ponad 1,5 stopnia Celsjusza, jest nierealne. Ocieplanie się klimatu doprowadzi do natężonej migracji. Niektóre obszary świata staną się niezamieszkalne z powodu wysokiej temperatury albo zalania w wyniku podwyższającego się poziomu oceanów. To z kolei może doprowadzić do konfliktów społecznych.

Świat jest nękany przez triadę niebezpiecznych kryzysów: klimatyczny – zbrojny – gospodarczy. Te drugie rozlewają się na całym świecie. Do konfliktu w Ukrainie, doszedł w 2023 konflikt w Strefie Gazy, Sudanie i potencjalne niebezpieczne napięcie pomiędzy Chinami i Singapurem. COVID-19 spowodował kryzys gospodarczy na całym świecie i lawinowy wzrost inflacji, która najbardziej dotyka osoby najbiedniejsze.

Po okresie pokoju i gospodarczej hossy, świat znalazł się w nowej rzeczywistości niepewności i zmienności, na którą dodatkowo ma wpływ zupełnie nowy element: rewolucja sztucznej inteligencji z jej trudnymi do przewidzenia konsekwencjami.

AI i dezinformacja zagrażają demokracjom i napędzają polaryzację społeczeństwa

19. edycja raportu dużo miejsca poświęca zmianom technologicznym i ich wpływowi na społeczeństwo, w tym mediom społecznościowym i AI. Technologia znacznie ułatwia nasze życie i prowadzi do postępów w medycynie, ale ma też drugą, destruktywną stronę: Internet stał się miejscem swobodnego rozpowszechniania szkodliwych dla zdrowia i niebezpiecznych dla demokracji teorii spiskowych, koncentracja narzędzi sztucznej inteligencji jak ChatGPT w rękach kilku światowych koncernów może potencjalnie doprowadzić do uzależnienia od ich technologii, a generatywna AI wykorzystywana przez cyberprzestępców do generowania fake newsów zagraża bezpieczeństwu danych i prywatności.

Znajdujemy się w erze nowego wyścigu mocarstw – już nie zbrojeń, ale AI. Ten doprowadzi do nowego porządku geopolitycznego i gospodarczego, a głównymi graczami stają się Chiny i USA, które w imię rozwoju nowych technologii i wynikającego z niego wzrostu gospodarczego są gotowe – w przeciwieństwie do Europy – poświęcić takie wartości jak prywatność danych.

Regulacja AI nie nadąża za rozwojem technologii

Dezinformacja to nie tylko dziwne teorie spiskowe. Niektóre fake newsy mogą nawet zagrażać życiu i zdrowiu (poprzez wprowadzanie w błąd opinii publicznej np. w kwestii szczepień), wpływać na wybory polityczne, zniekształcać kursy giełdowe. Powodują też pogłębiającą się nieufność wobec informacji, mediów i rządów jako źródeł wiedzy. Są odpowiedzialne za polaryzację poglądów i radykalizację. W ten sposób powstaje błędne koło, które może wywołać niepokoje społeczne.

Łatwe w użyciu interfejsy modeli sztucznej inteligencji (AI), których zastosowanie nie wymaga już trudnych do zdobycia umiejętności, spowodują eksplozję sfałszowanych informacji i tak zwanych „syntetycznych” treści: od zmanipulowanych nagrań wideo (tzw. deep fake) po fałszywe strony internetowe.

Państwa na całym świecie dopiero rozpoczynają prace nad uregulowaniem AI. Dołączają do nich także kraje, które dotychczas bardzo liberalnie podchodziły do AI. Na przykład obowiązujące w Chinach wymogi dotyczące oznaczania znakiem wodnym treści generowanych przez sztuczną inteligencję mają pomóc w identyfikacji fałszywych informacji. Prezydent USA Joe Biden wydał rozporządzenie wykonawcze w sprawie AI, Europa wdraża w życie swój EU AI Act.

Jest jednak mało prawdopodobne, aby tempo rozwoju i skuteczność regulacji dorównały tempu ewolucji technologicznej.

Sztuczna inteligencja wpłynie na rynek pracy, doprowadzając do zaniku niektórych zawodów i rozwoju nowych, wymagających jednak zaawansowanych umiejętności inżynierii danych. Samodoskonalące się modele generatywnej sztucznej inteligencji mają coraz większą moc, wywołując zmiany w strukturach społeczno-ekonomicznych. Nie wiadomo jeszcze, kiedy będą na tyle potężne, że będzie można mówić o sztucznej ogólnej inteligencji (AGI, od ang. Artificial General Intelligence) będącej w stanie przejąć każde zadanie wykonywane obecnie przez człowieka. Wśród zagrożeń AGI wymienia się wyrafinowane możliwości tworzenia treści deep fake, utratę pracy przez niektóre grupy zawodowe, cyberataki, dyskryminację wynikającą z danych szkoleniowych, wykorzystanie AI do działań wojennych (tzw. broń autonomiczna).

Klasyczna AI nie stwarzała do tej pory takiego zagrożenia, bo jej możliwości były mocno ograniczone i wymagała dużego zaangażowania człowieka. To może się jednak szybko zmienić wraz z tym, jak modele takie jak GPT-4 chłoną miliardy danych z całego świata. Raport wzywa do radykalnych działań mających na celu zminimalizowanie ryzyk technologicznych, w tym do większej regulacji AI i wprowadzenia narzędzie wykrywania i usuwania z internetu tzw. deep fake’ów.

Czytaj także: Liczba urządzeń medycznych z AI szybko rośnie. W 2023 było ich już prawie 700