91% szpitali w Polsce „zgłasza zapotrzebowanie” w zakresie cyberbezpieczeństwa – wynika z badania Centrum e-Zdrowia. Tymczasem w 2024 czekają je nowe wyzwania cybernetyczne wynikające ze zmiany strategii hakerów i nowych metod ataków.

W szpitalach jest lepiej, POZ-ty dalej nieprzygotowane

Badanie CeZ przeprowadzone w 2023 roku sugeruje, że placówki skupiają się obecnie na poprawie odporności na cyberataki (25,8%), zwiększeniu ochrony danych osobowych (24,3%), poprawie ciągłości działania systemów informatycznych (16,9%) oraz szerzeniu wiedzy o zagrożeniach informatycznych wśród pracowników/kierownictwa jednostki (14%).

Niepokojąca jest jednak odpowiedź na pytanie o aktywne dbanie o bezpieczeństwo danych: tylko połowa ankietowanych placówek (51,5%) zadeklarowała, że już wcześniej (przed badaniem) podejmowała działania w zakresie cyberbezpieczeństwa. Z tego większość to szpitale (94%), a największe zaniedbania są w placówkach AOS i POZ. Badanie nie wskazuje powodów, ale można się jedynie domyślać, że jak zawsze chodzi o pieniądze oraz samą świadomość problemu.

W 70% przypadków, inwestycje w cyberbieczeństwo są finansowane ze środków własnych. Do własnych budżetów muszą sięgać najczęściej ambulatoryjne placówki medyczne, w przeciwieństwie do szpitali, gdzie aż 75% funduszy pochodzi ze wsparcia NFZ. Tylko w co 40-stej placówce udało się znaleźć pieniądze z funduszy UE lub ze środków publicznych, np. od podmiotów tworzących.

Jeśli pieniądze już są, to trafiają na monitorowanie bezpieczeństwa teleinformatycznego podmiotu (51,1% ankietowanych) i szkolenia dla pracowników z bezpieczeństwa informacji i cyberbezpieczeństwa (47,3%).

Można z dużą pewnością przyjąć, że rzeczywista ochrona danych jest na gorszym niż deklarowanym poziomie. Menedżerowie placówek medycznych powtarzają od lat, że nie mają pieniędzy na cyberbezpieczeństwo i nie stać ich na zatrudnienie deficytowych i drogich ekspertów, których i tak wchłaniają inne branże.

Więcej ataków na małe, nieprzygotowane placówki

Tymczasem statystyki za rok 2023 pokazują, że nie słabnie intensywność ataków na placówki ochrony zdrowia. W Polsce wystarczy wspomnieć o głośnej kradzieży danych w Laboratoriach ALAB. W 2021 roku polskie szpitale i przychodnie zgłosiły 13 ataków hakerów, a w 2022 roku było już ich 43. Faktyczna liczba jest kilkukrotnie większa, bo wiele podmiotów woli ukryć naruszenie bezpieczeństwa danych w obawie przed konsekwencjami.

Na całym świecie, codziennie rejestuje się ok. 250 ataków hakerów na podmioty medyczne. Według badania Check Point Research, w I półroczu 2023 r. liczba ataków na opiekę zdrowotną na świecie wzrosła o 18 proc. Z kolei według raportu IBM i Ponemon Institute z lipca 2023 r., naruszenia cyberbezpieczeństwa kosztowały organizacje opieki zdrowotnej średnio 10,1 miliona dolarów na incydent. W 2023 roku można zaobserwować zmianę taktyki hakerów. Ponieważ duże szpitale wzmocniły w ostatnich latach poziom bezpieczeństwa danych – co też wynika z ankiety CeZ – ofiarą coraz częściej stają się mniejsze placówki.

Spooning, czyli maile prawie jak z NFZ

Sektor zdrowia musi się też przygotować na zwiększoną liczbę cyberataków przeprowadzanych z pomocą sztucznej inteligencji. Wśród nich są personalizowane wiadomości phishingowe wykorzystujące nieuwagę pracowników ochrony zdrowia, czy adaptacyjne złośliwe oprogramowanie wymagające nowych zabezpieczeń. Hakerzy sięgają do coraz bardziej wyrafinowanych technik socjo-technicznych, w czym pomaga im AI.

A to oznacza jedno: nawet te placówki, które mają już politykę bezpieczeństwa informacyjnego, muszą ją zaktualizować m.in. o element aktywnego przewidywania i zapobiegania nowym rodzajom ryzyka cybernetycznego. Drugi ważny element strategii na 2024 to wzmocnienie zarządzania ryzykiem stron trzecich. Każda umowa outsourcingowa, która wymaga wymiany/powierzenia danych, powinna być solidnie przygotowana pod względem cyberbezpieczeństwa. Oprócz wstępnej oceny, należy zaplanować systematyczne przeglądy poziomu bezpieczeństwa. Tak samo ważne są regularne szkolenia pracowników informujące o potencjalnych zagrożeniach związanych z interakcjami z podmiotami zewnętrznymi.

Pracownicy powinni być na bieżąco z nowymi taktykami ataków. Przykładem jest np. spoofing e-mail albo telefoniczny, gdy oszust podszywa się pod podmiot lub osobę. Największy atak tego rodzaju miał miejsce w marcu 2023 roku. Placówki medyczne otrzymały wówczas maila wyglądającego jak informacja z NFZ, o tytule „Nowe oprogramowanie SZOI” albo „Aktualizacja systemu SZOI”. Wiadomości zostały wysłane z adresów bardzo podobnych do oficjalnych, np. informatycy@szoi-nfz.pl albo szoi@nfz-centrala.pl. Na pierwszy rzut oka mail trudno było odróżnić od prawdziwych komunikatów rozsyłanych przez NFZ. Pracownicy muszą wiedzieć, jak weryfikować maile, prośby o poufne informacje albo wezwania do zalogowania się do platform IT. W 2023 roku to właśnie phishing był najczęstszą przyczyną wycieku danych.

Nie można też zapominać o klasycznych zabezpieczeniach jak silne i regularnie zmieniane hasła, wykonywanie w czasie rzeczywistym kopii bezpieczeństwa, aktualizacja oprogramowania, zarządzanie dostępem do danych przez pracowników oraz minimalizacja zagrożeń wewnętrznych.

Wraz z tym jak szpitale stają się smart, integrując ze sobą urządzenia w ramach jednej infrastruktury IT, uwagi wymagają zagrożenia w ramach tzw. internetu rzeczy. Pierwsze statystyki za rok 2023 sugerują, że liczba ataków nie była drastycznie większa w porównaniu z rokiem 2022. Za to miały one o wiele bardziej katastrofalne skutki dla placówek medycznych. Zwiększyła się też liczba danych, które wyciekły, poszkodowanych osób oraz kwoty okupu.

Czytaj także: Insider threats, czyli jak chronić dane przed pracownikami

Pomimo dowodów na skuteczność generatywnej sztucznej inteligencji, jej wdrożenie w opiece zdrowotnej napotyka na sceptycyzm i przeszkody regulacyjne. Czy istnieje kompromis pomiędzy ogromnym potencjałem AI a ryzykiem halucynacji?

Relacja z dyskusji zorganizowanej przez szwajcarski hub innowacji DayOne „Generative AI in Healthcare: Hype or Hope?”.

Lepszy doktor ChatGPT czy brak diagnozy?

W opiece zdrowotnej generatywna sztuczna inteligencja (gen AI) ma zdemokratyzować dostęp do usług medycznych, wyręczyć personel w rutynowych zadaniach administracyjnych oraz pomóc pacjentom w poruszaniu się po złożonej wiedzy związanej ze zdrowiem i profilaktyką.

W perspektywie globalnej problem jest spory: ok. 400 mln ludzi nie ma dostępu nawet do podstawowej pomocy medycznej, 4,5 mld do opieki w ramach ubezpieczenia zdrowotnego. Tylko niewielki procent ludzi na ludzi na świecie może liczyć na nowoczesną, opartą na aktualnej wiedzy naukowej diagnozę i leczenie. Wynika to z nierówności ekonomicznych oraz zróżnicowanego rozmieszczenia infrastruktury ochrony zdrowia.

– Jedną z najważniejszych transformacji napędzaną sztuczną inteligencją będzie demokratyzacja dostępu do wiedzy medycznej dla miliardów ludzi na całym świecie – twierdzi Jas Dhalliwal, Global Principal Cloud Architect w Google. Przykładem jest szukanie diagnozy z pomocą ChatGPT albo chatboty doradzające w zakresie zdrowego stylu życia.

Choć na razie takie narzędzia są stosowane stosunkowo rzadko, ich popularyzacja jest niemal pewna – analogicznie do upowszechnienia się Google, który w początkach internetu był stosowany przez garstkę entuzjastów. Skoro ChatGPT zdaje egzaminy medyczne, już teraz posiada wiedzę, z której mogą skorzystać ludzie na całym świecie (bazowa wersja systemu, podobnie jak wyszukiwarka Google, jest darmowa).

Czy sztuczna inteligencja uratuje EHR?

Jednym z najbardziej wyczekiwanych zastosowań sztucznej inteligencji jest ułatwienie korzystania z elektronicznej dokumentacji medycznej. – Obecne systemy EDM wymagają długiego pisania, klikania i przechodzenia pomiędzy okienkami systemu. Praca z komputerem pochłania prawie połowę czasu na wizytę pacjenta. Wyobraź sobie teraz, że ten cały proces znika – to byłby przełom w historii opieki zdrowotnej i cyfryzacji – twierdzi Blaise Jacholkowski, Senior Business Solution Manager Digital Health w Zühlke, moderator dyskusji.

Sztuczna inteligencja może w końcu zrobić użytek z masy danych, które są gromadzone w EDM, ale do których rzadko się wraca. Przykładowo, do prognozowania stanu zdrowia i planowania profilaktyki. Generatywna AI łączy ze sobą dane z różnych źródeł, nawet jeśli nie są kompatybilne. Na przykład, AI może porównać dane z EDM z nowymi wynikami badań naukowych i zasugerować najbardziej odpowiedni dla pacjenta lek.

Podobnie jak AI pomaga radiologom w analizowaniu tysięcy obrazów, innym lekarzom pozwoli zmniejszyć liczbę błędów związanych z brakiem czasu na manualne przeglądanie całej historii leczenia i każdego detalu. Generatywna sztuczna inteligencja potrafi też oczyścić dane przechowywane w EDM z błędów i literówek, a nawet zamienić nieustrukturyzowane dane w obowiązujące formaty, jak FHIR. Takie porządkowanie danych ułatwia z kolei ich zastosowanie do analiz Big Data.

Zanim się to stanie, jest kilka problemów do pokonania. Nowe modele AI muszą zostać dokładnie zweryfikowane, aby upewnić się, że ich odpowiedzi są wiarygodne. Wystarczy jedna fałszywa informacja lub halucynacja, a lekarz może stracić zaufanie do systemu, lub co gorsza – może podjąć błędną decyzję zagrażającą zdrowiu pacjenta. Ze względu na specyfikę generatywnej AI jest mało prawdopodobne, że w najbliższym czasie modele tego typu będą ceryfikowane podobnie jak urządzenia medyczne. Z drugiej strony, zastosowanie każdego urządzenia stosowanego w medycynie wiąże się z ryzykiem, nawet tego certyfikowanego.

Rozwiązaniem mogą być też duże modele językowe profilowane w zależności od zadania i trenowane na danych medycznych. Według Dhalliwala, w najbliższych sześciu miesiącach niemal codziennie będzie powstał nowy duży model językowy.

Sztuczna inteligencja może inteligentnie kłamać

Lisa Falco, ekspertka Femtech podkreśla jeszcze jedno niebezpieczeństwo związane ze sztuczną inteligencją: Bias in – Bias out (stronniczość na wejściu – stronniczość na wyjściu). Wiadomo, że sztuczna inteligencja ma halucynacje i czasami udziela nieprawidłowych odpowiedzi. Problem wynika często z niereprezentatywnych danych. – Sztuczna inteligencja, podejmując decyzje powinna od razu ostrzegać o potencjalnych ograniczeniach wynikających np. z niepełnych danych – sugeruje Falco. Mając do dyspozycji takie transparentne dane, lekarz – kierując się swoim doświadczeniem – mógłby zdecydować, czy sugestia AI jest pomocna, czy nie.

Dhalliwal twierdzi, że AI trzeba postrzegać jako kolejne narzędzie wspomagające, a nie jako coś lepszego od lekarzy. Jego zdaniem, powszechnie panujący sceptycyzm jest normalny – jest to na tyle nowa technologia, że potrzebuje czasu, aby zdobyć zaufanie.

Nadal daleko od urządzeń medycznych z wbudowaną generatywną AI

Czy kiedykolwiek zbudujemy systemy generatywnej AI klasy medycznej spełniające rygorystyczne kryteria dla urządzeń medycznych?

– To wykonalne, jeśli stworzymy tzw. wytłumaczalne modele sztucznej inteligencji, czyli takie, których sposób wnioskowania da się śledzić i wyjaśnić. Drugim warunkiem jest trendowanie modeli AI na dobrej jakości danych i zaprojektowanie nowych procedur pracy łączych ekspertyzę AI z wiedzą człowieka – mówi Falco. Dhalliwal twierdzi z kolei, że najważniejsza jest skuteczność potwierdzona badaniami klinicznymi, a nie sama certyfikacja. Przykładem jest narzędzie do diagnozowania retinopatii cukrzycowej za pomocą smartfona, opracowane przez Google. Smartfon nie jest urządzeniem klasy medycznej, ale sprawdza się w stawianiu wstępnej diagnozy.

Organy regulacyjne będą miały trudny orzech do zgryzienia. Warto wspomnieć, że pośród kilkuset certyfikowanych w USA urządzeń medycznych wykorzystujących algorytmy AI i uczenia maszynowego, na razie nie ma ani jednego opartego na generatywnej AI.

Dokładność każdego narzędzia stosowanego w opiece zdrowotnej, w tym AI, jest priorytetowa, ponieważ mają one wpływ na zdrowie i życie pacjentów. Dlatego rygorystyczne podejście jest konieczne. Z drugiej strony, klasyczne procedury certyfikacji urządzeń medycznych nie sprawdzą się w stosunku do AI: działanie wielu modeli trudno wyjaśnić bo opierają się na miliardach reguł, do tego systemy AI cały czas się uczą i rozwijają. Skoro korzyści płynące z zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie są większe niż suma zagrożeń, to czekanie z wdrażaniem AI do medycyny do momentu, gdy będzi ona 100% bezpieczna, jest etycznie nieakceptowalne.

---

Słownik AI

Generatywna AI (Generative AI) – obszar sztucznej inteligencji, który skupia się na tworzeniu nowych, autonomicznie wygenerowanych treści, danych lub zachowań, zazwyczaj przy użyciu zaawansowanych modeli generatywnych. Te modele są zdolne do samodzielnego tworzenia nowych przykładów danych, które nie były wcześniej widziane w zestawie treningowym.

Wytłumaczalna AI (Explainable AI, XAI) – podejście w dziedzinie sztucznej inteligencji, które dąży do zapewnienia możliwości zrozumienia i interpretacji decyzji podjętych przez modele AI przez ludzi. W odróżnieniu od niektórych bardziej skomplikowanych modeli, które mogą działać jak „czarne skrzynki” i są trudne do zrozumienia, XAI stawia na transparentność i interpretowalność algorytmów.

Black Box – stan, w którym działanie modelu lub algorytmu jest trudne do zrozumienia przez ludzi, którzy nie są bezpośrednio zaangażowani w jego projektowanie i rozwijanie. Oznacza to, że procesy podejmowania decyzji wewnątrz modelu są nieprzejrzyste i trudne do interpretacji, co sprawia, że model funkcjonuje jak „czarna skrzynka”, gdzie dane wejściowe i wyjściowe są zrozumiałe, ale wewnętrzne mechanizmy nie są możliwe do wytłumaczenia.

Czytaj także: Zaskakujące badania nad wykorzystaniem AI w kardiologii

Braki kadrowe, rosnące obciążenie pracą administracyjną, niskie nakłady na zdrowie – świadczeniodawcy sięgają po nowe modele opieki i eksperymentują z innowacjami technologicznymi, aby uporać się ze strukturalnymi problemami opieki zdrowotnej.

Automatyzacja i optymalizacja pracy

Już każdy szpital czy przychodnia mają trudności z zatrudnieniem personelu medycznego, a ograniczone budżety nie pozwalają na konkurowanie stawkami wynagrodzenia. Menedżerowie sięgają do innych metod, aby zatrzymać i przyciągnąć nowych pracowników, oferując wygodne i nowoczesne środowisko pracy. Na popularności zyskuje koncepcja inteligentnych szpitali i przychodni, gdzie systemy e-zdrowia minimalizują nakład pracy administracyjnej i redukują obciążenie rutynowymi czynnościami. Zwłaszcza młodzi lekarze chcą pracować nowocześnie.

Na znaczeniu zyskują sprawdzone systemy klasy business intelligence (BI) pozwalające menedżerom analizować wskaźniki efektywności i poprawiać przepływy pracy. Dzięki nim można np. monitorować wizyty pacjentów i na tej podstawie dopasowywać sposób pracy placówki.

Placówki medyczne nawiązują współpracę ze startupami, aby testować innowacyjne rozwiązania. Powstają komórki ds. sztucznej inteligencji, których zadaniem jest wprowadzanie najnowocześniejszych rozwiązań do codziennej pracy.

Telemedycyna i telekonsylia

Niedobory pracowników są szczególnie odczuwalne na obszarach wiejskich, a trendu ucieczki lekarzy do dużych ośrodków, oferujących lepsze warunki pracy, nie da się zatrzymać. Nic dziwnego, że w 2024 roku widać pierwsze oznaki zwiastujące powrót tzw. kiosków telemedycznych, a wiele placówek szuka szansy w nowych formach opieki. Przykład: w ramach Opieki Koordynowanej – do której przystąpiło już 30% placówek POZ – przychodnie nawiązują współpracę ze specjalistami, np. dietetykami. Konsultacje z nimi mogą odbywać się telemedycznie.

Z kolei w radiologii na popularności zyskuje podejście „hub-to-spoke”, gdzie centralny hub wspomaga pracę w mniejszych ośrodkach: pacjent jest badany na miejscu, ale lekarz konsultuje się ze specjalistą w ramach telekonsylium. Taki model zdalnej pracy nie jest niczym nowym. Na przykład, już kilka lat temu z rynku zniknęły małe laboratoria zlokalizowane w ośrodkach medycznych. W zamian pojawiły się elektroniczne systemy przekazywania wyników i lekarz ma dostęp do nich zaraz po realizacji badania.

Centralizacja danych i lepsza komunikacja z pacjentem

Na pełny dostęp do wszystkich danych pacjenta przyjdzie poczekać, bo jeszcze nie wszystkie placówki medyczne prowadzą i wymieniają elektroniczną dokumentację pacjenta. Ale placówki medyczne mogą dużo zrobić we własnym zakresie np. integrując własne systemy IT z aplikacjami dla pacjentów (możliwe w ramach jednego dostawcy IT).

Pacjent może samodzielnie umówić i odwołać wizytę prosto z aplikacji, wprowadzić objawy, połączyć się z lekarzem w ramach konsultacji zdalnej, zapłacić on-line za telewizytę prywatną, a wszystkie dane trafiają do systemu informatycznego placówki i nie muszą być ręcznie przepisywane.

Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji zapowiada też duże zmiany w elektronicznej dokumentacji medycznej. AI może włączać do kartotek medycznych nawet dane, których nie da się zintegrować z EDM, wyszukiwać zależności w wynikach badań i ostrzegać przed niepokojącymi trendami na podstawie analizy danych z historii leczenia. Na całym świecie rośnie zainteresowanie tzw. systemami analityki predykcyjnej. Dotąd wdrażane w systemach IT szpitali, powoli wchodzą do systemów gabinetowych pomagając lekarzom podejmować oparte na danych decyzje.

Wykorzystanie danych zbieranych przez pacjentów

Od 2022 roku pacjenci mają dostęp do kolejnego, po Dr Google, potężnego narzędzia samodiagnozy: ChatGPT. Wystarczy wpisać objawy, a generatywna sztuczna inteligencja poda prawdopodobną diagnozę. I to z niezłym wynikiem – ChatGPT zdaje egzaminy medyczne odpowiadając poprawnie na 80–90% pytań.

W 2024 roku na rynek trafią nowe narzędzia dające jeszcze lepszy wgląd pacjentów w ich zdrowie.

Placówki medyczne muszą aktywnie włączać nowe technologie do procedur pracy, aby utrzymać zaufanie pacjentów i podnosić jakość opieki. Jednym z podejść jest wspomniane wcześniej rozwiązanie w postaci aplikacji dla pacjentów, w której mogą oni gromadzić dane z urządzeń ubieralnych i dzielić się nimi z lekarzem. W ten sposób lekarz daje pacjentom aktywnie zbierającym swoje dane poczucie, że są one uwzględniane w procesie diagnozy i leczenia, doceniając zaangażowanie chorego.

Zielone i cyfrowe placówki zdrowia

Polska w końcu dostanie ogromne pieniądze z Krajowego Planu Odbudowy (KPO). Do ochrony zdrowia trafi zastrzyk w kwocie 19,5 mld zł. Środki z KPO pójdą m.in. na cyfryzację, kształcenie kadr i zieloną transformację.

Jednym z punktów KPO jest „poprawa dostępności, odporności i skuteczności systemu ochrony zdrowia, m.in. przez zapewnienie wystarczających zasobów i przyspieszenie wdrażania usług e-zdrowia.” Placówki medyczne – choć na razie za wcześnie na konkrety – będą mogły też sięgnąć po środki w ramach budżetu na zmniejszenie energochłonności.

To może być niepowtarzalna szansa na zaplanowanie dużych inwestycji w rozbudowę infrastruktury IT i gromadzenia danych, a w efekcie – poprawę dojrzałości cyfrowej. Oprócz oczywistych zaległości do nadrobienia jak wdrażanie EDM, placówki medyczne w Polsce mają zaległości w bezpieczeństwie danych medycznych i analityce danych. Według najnowszych danych Centrum e-Zdrowia, tylko 15,4% placówek prowadzi repozytorium EDM w chmurze. Usługi chmurowe dają większą elastyczność w zarządzaniu danymi i powiększaniu zasobów pamięci, dodatkowe zabezpieczenia przed hakerami i o nowe możliwości przetwarzania danych.

Czytaj także: Analizuj dane z terminarza, aby poprawić zarządzanie przepływem pacjentów

Dwie młode Polki, Zofia Smoleń i Patrycja Machno, opracowały chatbot, który ma ułatwić diagnozę dolegliwości psychicznych i łączyć pacjentów z terapeutami. W stworzeniu innowacji pomogła technologia wykorzystywana przez ChatGPT.

Trudny wybór terapeuty

Obecne metody diagnozowania problemów psychicznych opierają się na deklarowanych przez pacjenta objawach, ale nie uwzględniają wystarczająco biologicznych aspektów. Nic dziwnego – nie jest łatwo na podstawie milionów impulsów elektrycznych mózgu zidentyfikować przyczyny zaburzeń psychicznych. Potrafi to jednak sztuczna inteligencja, rozpoznając korelacje w sygnałach, których ludzki mózg nie jest w stanie wychwycić.

Słabe rozpoznanie przyczyn stojących za zaburzeniami psychicznymi utrudnia badania i rozwój nowych metod leczenia. Psychiatrom i psychoterapeutom na ogół pozostaje próbowanie różnych metod leczenia aż do skutku.

Zagubione są też osoby, które decydują się na terapię. Nie wiedzą, do jakiego specjalisty zwrócić się z pomocą, od czego zacząć. Najczęściej trafiają do przypadkowo znalezionego terapeuty na podstawie opinii z internetu albo z polecenia najbliższych. Dwie studentki postanowiły to zmienić zakładając MindMatch – platformę dla psychologów, seksuologów, dietetyków, pedagogów, psychotraumatologów i psychoterapeutów. Dzięki wykorzystaniu AI, pacjenci mogą na niej znaleźć specjalistę pracującego według metodologii dopasowanej do charakteru choroby.

Chatbot słucha pacjenta i proponuje eksperta

Ich chatbot początkowo stanowił temat pracy magisterskiej. Zofia Smoleń w tym czasie studiowała Data Science na paryskim École Polytechnique, a Patrycja Machno – medycynę na Uniwersytecie Jagiellońskim. Postanowiły połączyć wiedzę medyczną z inżynierią danych, aby pomóc pacjentom z dolegliwościami psychicznymi. Stworzyły chatbota, któremu pacjenci zwierzają się ze swoich problemów. Chatbot analizuje wypowiedzi, dopasowując odpowiedniego psychologa, seksuologa, czy psychoterapeutę.

Aby rozpoznać objawy z opisu samopoczucia, chatbot wykorzystuje duży model językowy (Large Language Model) o tzw. architekturze Transformer, służący do klasyfikacji tekstu. Ta sama technologia stosowana jest w ChatGPT. Model klasyfikuje objawy zaburzeń psychicznych występujące w wypowiedzi pacjenta i następnie za pomocą drzewa decyzyjnego opartego na wiedzy medycznej grupuje je w zaburzenia. W ostatnim kroku dopasowuje specjalistów pracujących w takiej metodologii, która najlepiej się sprawdza do wykrytych zaburzeń.

Chatbot testuje obecnie 80 terapeutów korzystających z bezpłatnej platformy. Zdaniem terapeutów, w ok. 70% przypadków prawidłowo dobiera specjalistę do problemów pacjenta.

AI wyłapuje dane świadczące o wczesnych oznakach choroby

Na całym świecie powstają rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, które mają szansę zmienić sposób leczenia zaburzeń psychicznych i zwiększyć dostępność leczenia. Takie chatboty jak Woebot, Wysa i Youper oferują narzędzia terapeutyczne wykorzystywane przez psychologów, jak techniki terapii poznawczo-behawioralnej (CBT) i psychologii pozytywnej.

AI ma też ogromny potencjał w diagnozowaniu i badaniu zaburzeń psychicznych. Wyniki elektroencefalografii (EEG) są wykorzystywane w diagnostyce chorób psychicznych i badaniach nad nimi. W Szpitalu Uniwersyteckim w Krakowie powstaje projekt Mentalio – system oparty na sztucznej inteligencji sugerujący lekarzom diagnozy na podstawie danych ankietowych. Prowadzone są też badania nad nowymi biomarkerami chorób psychicznych, jak wyniki badań krwi, próbki głosu, nagrania wideo mimiki twarzy itd. Naukowcy mają nadzieję, że ich analiza przez systemy sztucznej inteligencji pozwoli diagnozować choroby z dużym wyprzedzeniem, zanim pojawią się odczuwalne przez pacjenta objawy.

AI pomaga, ale liczy się ludzka empatia i pomoc

AI już teraz odgrywa istotną rolę w wykrywaniu ryzyka samobójstwa. Meta (Facebook) i TikTok kontrolują treści publikowane i oglądane przez użytkowników pod kątem prawdopodobieństwa występowania myśli samobójczych oraz wyświetlają osobom z grup ryzyka specjalną stronę informującą o opcjach uzyskania pomocy.

Jak przyznają założycielki MindMatch, AI nie zastąpi specjalistów od zdrowia psychicznego. – Wartość terapii polega na spotkaniu z żywym człowiekiem. Sztuczna inteligencja może wspomóc specjalistów na etapie dopasowania formy pomocy i wstępnej oceny objawów – podkreślają Zofia Smoleń i Patrycja Machno.

System można bezpłatnie testować na stronie https://mindmatch.pl.

Czytaj także: Pierwsza aplikacja medyczna uzyskała certyfikat Ministerstwa Zdrowia

W 2023 roku na liście urządzeń certyfikowanych przez amerykańską Agencję ds. Żywności i Leków (FDA) pojawiło się 108 nowych rozwiązań korzystających z uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Ale ani jedno nie korzysta z generatywnej AI.

Urządzenia medyczne z AI

Jeszcze kilka lat temu nie było miejsca na AI w medycynie, bo regulacje nie nadążały za szybkim rozwojem technologii. Wprawdzie FDA od dawna zatwierdza urządzenia oparte na sztucznej inteligencji, ale początkowo nie wyróżniała ich jako odrębnej kategorii – były one wrzucane do jednego worka z klasycznymi urządzeniami.

Dopiero od kilku lat FDA prowadzi odrębną klasyfikację i publikuje listy z zatwierdzonymi do użytku algorytmami AI i uczenia maszynowego. Ich liczba szybko rośnie – w 2023 roku FDA wydała o 16 więcej certyfikatów niż w 2022 roku. W najbliższych latach można spodziewać się jeszcze szybszego wzrostu. FDA klasyfikuje urządzenia AI według trzech klas: 510(k)  (zatwierdzenie przed wprowadzeniem produktu do obrotu); De Novo (pozytywna opinia, ale jeszcze nie dopuszczenie do obrotu) i pre-market.

Radiologia najszybciej wdraża sztuczną inteligencję

Najwięcej zatwierdzeń, bo aż 531, jest w radiologii. To właśnie w tej dziedzinie AI obecna jest od dłuższego czasu pomagając w wykrywaniu patologii na zdjęciach radiologicznych. Na drugim miejscu znalazła się kardiologia z zaledwie 71 urządzeniami. Najczęściej są to innowacje z certyfikatem 510(k), czyli umożliwiającym legalne wprowadzenie produktu do obrotu. Ten rodzaj zatwierdzenia wymaga od producenta przedstawienia dowodów potwierdzających bezpieczeństwo i skuteczność urządzenia (konieczność przeprowadzenia badań klinicznych), bo chodzi o rozwiązania o wysokiej klasie ryzyka.

Które firmy są liderami w produkcji rozwiązań korzystających z AI?

Marki działające w obszarze diagnostyki obrazowej mają na swoim koncie najwięcej certyfikowanych urządzeń z AI. Pod tym względem liderami są GE Healthcare i Siemens. Na pierwszych 8 miejscach znalazły się:

• GE: 52
• Siemens Medical Solutions: 36
• Canon: 22
• Aidoc Medical Ltd: 19
• Shanghai United Imaging Intelligence Co. Ltd: 12
• Philips: 12
• Samsung: 9 •           
• Zebra Medical Vision Ltd: 9.

Czytaj także: Czasopismo Nature: Generatywna AI wchodzi do medycyny, ale jest jedno „ale”.

W Centrum e-Zdrowia są potrzebne zmiany, także zmiany w zarządzaniu – zapowiedziała w wywiadzie dla TVN 24 Minister Zdrowia Izabela Leszczyna. Co to oznacza?

Czy MZ zmieni dyrektora Centrum e-Zdrowia?

– Poprzedni rząd bardzo chwalił się e-receptą czy e-zwolnieniem. Problem, jaki ja widzę, jest taki: mamy mnóstwo różnych systemów informatycznych, które wzajemnie się nie widzą, nie są kompatybilne – powiedziała szefowa resortu podczas wywiadu.

Jak podkreśliła, system musi być przyjazny dla lekarza, aby chciał z niego korzystać. Do tego trzeba zapewnić wymianę informacji pomiędzy systemami („muszą do siebie pasować”). Tym samym odniosła się do działalności Centrum e-Zdrowia i zasugerowała zmiany w instytucji odpowiedzialnej za cyfryzację sektora zdrowia.

Dotąd żadnych rotacji na stanowiskach związanych z e-zdrowiem

Centrum e-Zdrowia jest państwową jednostką, która działa od 1 sierpnia 2000 roku. Zarządza ponad 50 centralnymi systemami IT, w tym systemem e-zdrowie (P1), rejestrami medycznymi oraz dziedzinowymi systemami teleinformatycznymi.

Dyrektorem Centrum e-Zdrowia jest Paweł Kikosicki, powołany na to stanowisko w 2022 roku przez ówczesnego Ministra Zdrowia Adama Niedzielskiego. Wcześniej Kikosicki nadzorował w NFZ budowę systemu do zarządzania relacjami z klientami (CRM).

Po grudniowej zmianie rządu, nie było na razie dużych rotacji na stanowiskach związanych z cyfryzacją, także wewnątrz MZ. Przykładowo, dyrektorem Departamentu Innowacji jest nadal Piotr Węcławik powołany także w 2022 przez A. Niedzielskiego.

Przypomnijmy, że nasza analiza tempa wdrażania elektronicznej dokumentacji medycznej wskazuje na ogromne opóźnienia – praktycznie od 2 lat nic nie zmieniło się w tym obszarze. O ile szpitale radzą sobie całkiem dobrze, placówki ambulatoryjne tylko w niewielkim wymiarze wymieniają ze sobą dane.

Zdrowotne plany nowego rządu

Izabela Leszczyna zapowiedziała także wykorzystanie 19 mld zł na zdrowie z Krajowego Planu Odbudowy. – Mam wrażenie, że w Ministerstwie Zdrowia wpisano bardzo ambitne kamienie milowe, ale nikt nie zrobił nic, żeby je zrealizować – dodała.

W „100 konkretach na pierwsze 100 dni rządów Koalicji Obywatelskiej znalazł się tylko jeden punkt dotyczący e-zdrowia: „Wprowadzimy łatwy w obsłudze i czytelny system rezerwacji wizyt (sms-y, maile) na kształt funkcjonującego w systemie prywatnym. W ten sposób ograniczymy liczbę nieodbytych wizyt, a tym samym skrócimy kolejki.”

Czytaj także: Dyrektor Paweł Kikosicki o planach Centrum e-Zdrowia na 2024 rok

Centrum e-Zdrowia opublikowało raport na temat sposobu korzystania przez pacjentów z Internetowego Konta Pacjenta i jego mobilnej wersji (mojeIKP). Co z niego wynika?

18 mln osób korzysta z IKP

Internetowe Konto Pacjenta (IKP) to aplikacja udostępniona przez Ministerstwa Zdrowia w maju 2018 r. Po ponad 5 latach od premiery i wielu kampaniach medialnych, jest to dziś jedno z najbardziej rozpoznawalnych narzędzi e-zdrowia. Według badania „e-Usługi w ochronie zdrowia”, przeprowadzonego przez Fundację „My Pacjenci” w 2022 r., IKP zna 94% osób.

Według danych ze stycznia 2024 roku, mojeIKP jest na 2. miejscu w Google Store i na 4. w App Store w rankingu najczęściej pobieranych w Polsce aplikacji w kategorii „Zdrowie i Fitness”. Średnia ocen w App Store i Google Store to 4.7.

Statystyki IKP

Oto najważniejsze informacje z raportu Centrum e-Zdrowia:

• 18 mln aktywacji IKP (47% Polaków)
• Użytkownicy IKP: 47% mężczyzn i 53% kobiet
• Grupa wiekowa najczęściej wykorzystujące IKP: 40-44 lata
• 5,7 mln instalacji aplikacji mojeIKP
• 99% kont jest aktywnych
• 3 453 071 wypełnionych w IKP ankiet w programie „Profilaktyka 40 PLUS”

Najpopularniejsze funkcje w mojeIKP:

• e-recepta (26 mln wyświetleń)
• Profilaktyka (14 mln)
• e-skierowania (9 mln)
• lista zdarzeń medycznych (7 mln)

Portal pacjent.gov.pl, gdzie można się zalogować do IKP, zanotował 468 mln odsłon. Opublikowano na nim 260 artykułów edukacyjnych na temat zdrowia.

Pobierz raport Centrum e-Zdrowia z danymi o IKP i mojeIKP

Marelize Gorgens – liderka programu zdrowia cyfrowego w Banku Światowym – wyjaśnia, dlaczego silosowe podejście do cyfrowej transformacji ochrony zdrowia prowadzi na manowce.

Dlaczego Bank Światowy zainteresował się cyfryzacją ochrony zdrowia?

Skupienie się na cyfrowej opiece zdrowotnej nie jest decyzją instytucjonalną, ale odpowiedzią na to, z czym zmagają się kraje na całym świecie, niezależnie od tego, czy chodzi o rozwój elektronicznej dokumentacji medycznej, architektury korporacyjnej czy budowanie potencjału do wykorzystania możliwości e-zdrowia.

Nasz nacisk na cyfrową opiekę zdrowotną odzwierciedla szerszy trend – świat przechodzi obecnie przez transformację cyfrową. Rządy i ministerstwa zdrowia stają w obliczu wymagań pacjentów, którzy postrzegają opiekę zdrowotną jak inne towary i usługi, które mogą kupić. Przykładowo, możliwość umawiania się online na różne usługi jest powszechna, ale tej wygody brakuje w sektorze opieki zdrowotnej.

W 2023 roku Bank Światowy opublikował raport „Digital-in-health: Unlocking the Value for Everyone” (Cyfrowość w zdrowiu: Uwalnianie wartości dla wszystkich). Co z niego wynika?

Obserwujemy globalny pęd w kierunku cyfryzacji, któremu towarzyszą rosnące dowody na wartość, jaką może przynieść technologia cyfrowa i dane. Dlatego uznaliśmy za zasadne retrospektywne zbadanie inwestycji dokonanych przez kraje i innych partnerów rozwojowych w cyfrowe zdrowie w ciągu ostatniej dekady.

Dotychczasowe osiągnięcia obejmują stworzenie bazowej infrastruktury i rozwój systemów informacji zdrowotnej. Jednak patrząc w przyszłość, dostrzegamy duże wyzwania: Inwestycje w technologie cyfrowe oraz przetwarzanie danych są często silosowe i fragmentaryczne. Jednym z przykładów są systemy informacji zdrowotnej i aplikacje mobilne z danymi niezintegrowanymi z infrastrukturą krajową. To rozdrobnione środowisko informacji zdrowotnej prowadzi do problemów, takich jak dezorientacja pacjentów w procesie opieki.

Proponujemy nowy sposób myślenia zwany „cyfrowością w zdrowiu” (ang.: digital-in-health). To kompleksowa, zintegrowana i płynna strategia, obejmująca aspekty cyfrowe w świadczeniu usług, finansowaniu zdrowia, gotowości na sytuacje kryzysowe, reagowaniu i edukacji medycznej. W krajach, w których podejście to odniosło sukces, technologia cyfrowa płynnie łączy się z opieką zdrowotną, stając się integralnym i prawie niewidocznym elementem.

W przeciwieństwie do wcześniejszej terminologii „zdrowia cyfrowego” (ang.: digital health), wyobrażamy sobie przyszłość, w której technologia cyfrowa i dane są osadzone w każdym aspekcie świadczenia opieki zdrowotnej. To celowa integracja cyfryzacji w świadczeniu opieki zdrowotnej, zarządzaniu systemami opieki zdrowotnej i zdrowiu publicznym, której celem jest osiągnięcie maksymalnych korzyści dla całego społeczeństwa.

Raport kładzie nacisk na trzy główne obszary, na których powinny skupić się kraje:

• integracja usług,
• priorytetowe traktowanie równego dostępu do usług zdrowotnych,
• wspieranie osób niedostatecznie wykwalifikowanych w zakresie korzystania z usług cyfrowej ochrony zdrowia.

Raport podkreśla potrzebę zajęcia się na szczeblu centralnym lukami w systemie informacji zdrowotnej, skalowania korzyści poprzez dobre zarządzanie cyfryzacją i wzmacnianie umiejętności cyfrowych, a także współpracy z sektorem prywatnym.

Mając na uwadze wyzwania stojące przed pracownikami służby zdrowia, w tym nadmierne obciążenie pracami administracyjnymi i równoległe korzystanie z dokumentacji papierowej i cyfrowej, technologie cyfrowe powinny być postrzegane przez pryzmat poprawy wydajności pracy i upraszczania świadczenia usług.

Wraz z cyfryzacją, przepaść cyfrowa będzie coraz większa. Czy jest szansa, aby ją zlikwidować?

Nie możemy zwiększyć równości w zdrowiu bez zmniejszenia nierówności cyfrowych. Wdrażanie technologii w sektorze zdrowia przyspiesza – zwłaszcza wraz z rozwojem generatywnej sztucznej inteligencji – w krajach o wysokich dochodach. Nawet jeśli kraje o niskim i średnim dochodzie utrzymają obecny poziom cyfryzacji, przepaść będzie się pogłębiała ze względu na jeszcze szybsze tempo adopcji w bogatszych krajach.

Naiwnością byłoby zakładać, że kilka inwestycji rozwiąże tę kwestię. Z drugiej strony, środki budżetowe są zawsze ograniczone. Dlatego trzeba skupić się na celowych inicjatywach.

Rozważmy następujący przykład: jeśli rząd danego kraju miałby wybierać między zmianą obecnego systemu elektronicznej dokumentacji medycznej i wdrożeniem nowego, a wprowadzeniem podstawowej usługi telemedycznej docierającej do obszarów wiejskich, argumentowałbym, że priorytetem jest usługa telemedyczna.

Podejście „małe jest duże” ma kluczowe znaczenie. Czasami małe, stopniowe postępy prowadzą do najbardziej trwałych transformacji. Chociaż transformacja cyfrowa wymaga ogólnosystemowych zmian, drobne inicjatywy mogą dać skumulowany efekt. Musimy jednak upewnić się, że każdy dolar zainwestowany w technologię cyfrową i dane jest dobrze wydany.

W ostatnich latach do sektora zdrowia wchodzą firmy nowych technologii i startupy oferując cyfrowe modele opieki. To dobrze?

Im więcej osób i instytucji angażuje się w rozwiązywanie  problemów związanych z opieką zdrowotną, tym lepiej. Niezależnie od tego, czy są to duzi gracze, mniejsze podmioty, czy inicjatywy lokalne – każdy z nich odgrywa cenną rolę w cyfrowej przestrzeni zdrowotnej.

Jednak rządy państw powinny ustanowić jasne zasady zaangażowania sektora prywatnego w cyfrową opiekę zdrowotną. Tak jak stosujemy się do znaków i sygnalizacji świetlnej w ruchu drogowym, tak cyfrowy ekosystem zdrowia wymaga ustandaryzowanych reguł dla płynnego działania.

Z wywiadów, które przeprowadziliśmy na potrzeby wspomnianego wcześniej raportu wynika, że interesariusze z sektora prywatnego stoją przed tymi samymi wyzwaniami, co administracja centralna – brakiem regulacji i rozdrobnionymi, silosowymi rozwiązaniami. To firmy, które chcą przyczynić się do rozwoju sektora zdrowia, przynieść korzyści gospodarce oraz poprawić zdrowie ludzi. Ich sukces zależy jednak od tego, czy gospodarki dysponują dobrze zdefiniowanymi standardami, przepisami i procesami certyfikacji. Ważne jest, aby wszyscy gracze rozumieli i stosowali zasady interoperacyjności, standardy i protokoły wymiany danych, wytyczne dotyczące ochrony danych zdrowotnych i cyberbezpieczeństwa.

Sektor prywatny odgrywa i nadal będzie odgrywał kluczową rolę w transformacji cyfrowej. Każdy kraj musi ustanowić przepisy sprzyjające rozwojowi innowacji zamiast tłumić ją nadmierną regulacją.

Jaką radę dałaby Pani w zakresie centralnych inwestycji w zdrowie cyfrowe?

Zamiast działać w silosach, lepiej przyjąć bardziej horyzontalne podejście. Mam na myśli stopniowe odchodzenie od pionowych inwestycji w odizolowane systemy informatyczne. W transformacji cyfrowej kluczowym priorytetem jest łączenie różnych punktów danych. Wyrwanie się z silosów, ustanowienie otwartych standardów i zapewnienie otwartego dostępu do danych w bezpiecznym i dobrze zarządzanym środowisku pozwoli skutecznie połączyć różne elementy ekosystemu zdrowia. Do tego wymagane jest zaangażowanie wielosektorowe, zgodnie z powiedzeniem „jeśli chcesz zajść daleko, nie idź sam”.

Czytaj także: Ochrona zdrowia jest niewydolna. Rozwiązaniem system zdrowia 5.0 – mówi Prof. Kolasa

Po 8 miesiącach od startu projektu certyfikacji mobilnych aplikacji zdrowotnych, do Portfela Aplikacji Zdrowotnych (PAZ) Ministerstwa Zdrowia trafiła pierwsza apka. To Symptomate – aplikacja oceniająca stan zdrowia na podstawie wprowadzonych przez pacjenta objawów. Jak działa i gdzie ją pobrać?

PAZ czyli zaufane aplikacje dla pacjentów

Choć aplikacja oficjalnie trafiła do PAZ 19 grudnia 2023 roku, dopiero teraz informacja na ten temat została opublikowana na stronie MZ.

Przypomnijmy, że w marcu 2023 roku, Ministerstwo Zdrowia zapowiedziało certyfikację zdrowotnych aplikacji mobilnych. Celem jest ułatwienie pacjentom i lekarzom wyboru dobrych, bezpiecznych i zaufanych aplikacji do zarządzania zdrowiem. Po pozytywnym procesie weryfikacji prowadzonym przez MZ, aplikacja trafia do tzw. Portfela Aplikacji Zdrowotnych (PAZ) i otrzymuje znak Aplikacji Certyfikowanej MZ. Wszystkie aplikacje w PAZ mają być bezpłatne, a certyfikat ważny jest 24 miesiące.

O procesie certyfikacji przeczytasz tutaj.

Symptomate. Jak działa aplikacja?

Pierwszą aplikacją, która trafiła do PAZ jest apka polskiego startupu Infermedica z Wrocławia. Symptomate ocenia stan zdrowia pacjenta na podstawie wprowadzonych objawów. Wystarczy krok po kroku odpowiadać na zadawane przez aplikację pytania – na samym końcu wyświetla się lista prawdopodobnych przyczyn objawów. Aplikacja wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji, aby dobierać precyzyjnie kolejne pytania na podstawie już udzielonych odpowiedzi.

Aplikacja informuje na samym początku, że nie jest to diagnoza (zgodnie z prawem, diagnozować może tylko lekarz), a jedynie wstępna ocena stanu zdrowia, rodzaj triażu.

Symptomate nie pierwszy raz zyskuje uznanie Ministerstwa Zdrowia. W początkach pandemii COVID-19 w 2020 roku, to właśnie system tej firmy został umieszczony na stronie MZ, aby pozwolić pacjentom samodzielnie sprawdzać, czy objawy choroby mogą świadczyć o zarażeniu koronawirusem.

Symptomate rozwijany jest już od 10 lat i jest dostępny w 15 językach w kilkudziesięciu krajach. Według danych firmy, co miesiąc apka przeprowadza ok. 200 000 wywiadów z pacjentami. W Polsce, Infermedica współpracowała też m.in. z PZU w ramach Platformy Pierwszego Kontaktu, gdzie system był wykorzystywany do teletriażu.

Kliknij, aby pobrać aplikację Symptomate w:

• App Store
• Google Play

Czytaj także: Kiedy aplikacje mobilne i oprogramowanie są wyrobami medycznymi?

Co roku Centrum e-Zdrowia publikuje wyniki badania stopnia informatyzacji placówek ochrony zdrowia. Postanowiliśmy porównać wyniki za ostatnie 3 lata. Wnioski są zaskakujące: wskaźniki wdrażania elektronicznej dokumentacji medycznej zamiast rosnąć spadają. O ile w 2022 roku 57,5% placówek zadeklarowało indeksowanie EDM, w 2023 było to już 55,1%. Takich przykładów jest więcej.

Tysiące zebranych ankiet i wątpliwe wnioski

W tegorocznym badaniu wzięło udział 12360 podmiotów, w tym 759 szpitale i ponad 11 000 placówek ambulatoryjnej ochrony zdrowia. Jak co roku pytano o wdrażanie EDM, AI, rozwiązań e-zdrowia czy wyzwania związane z bezpieczeństwem danych.

To jedyne takie badanie, które pozwala się zorientować w postępach cyfryzacji. Ale czy jest reprezentatywne? I tak i nie. Po pierwsze, jak w przypadku każdej ankiety, można z góry przyjąć, że chętniej wzięli w niej udział ci, którzy mają się czym pochwalić. Placówki opóźnione w cyfryzacji – dla których nie jest ona priorytetem – nie są równo reprezentowane. Ten błąd wynika z charakteru badania: jest to dobrowolna ankieta, a nie odpowiednio zaprojektowane badanie z reprezentatywną próbką badaną. Po drugie, pytania pozostawiają zbyt duże pole do kreatywnej interpretacji. Przykład: Czy w podmiocie/praktyce zostały zidentyfikowane potrzeby w zakresie cyberbezpieczeństwa? Trudno się domyślić, co pytający ma na myśli. Jak definiowane są „potrzeby”? Po trzecie, odpowiedzi są subiektywne i nie ma kontroli nad tym, na ile odpowiadają rzeczywistości i kto ich udziela.

Ankieta pozwala zorientować się w postępach cyfryzacji, ale nie daje obiektywnego wglądu w problemy i wyzwania. Nie dowiadujemy się, dlaczego placówki, które nie wdrożyły EDM, nadal tego nie zrobiły. Nie wiadomo, jakie i do kogo kierować wsparcie finansowe lub szkolenia. Szpitale radzą sobie całkiem nieźle z informatyzacją, ale w AOS-ach obserwujemy duże problemy.

Z niektórych pytań zrezygnowano w miarę prowadzenia badania. Przykładem jest pytanie o incydenty związane z nieuprawnionym dostępem do danych medycznych, obecne w badaniu z 2018 roku. Wynik: takie incydenty wykryto u 0,6% POZ-tów i 1,47% szpitali. Na ile te odpowiedzi odzwierciedlały rzeczywisty poziom cyberzagrożeń? Raczej w niewielkim stopniu.

Trendy e-zdrowia: zmarnowany rok cyfryzacji

Jedno z pierwszych pytań w ankiecie brzmi, czy liczba dostępnych w podmiocie/praktyce stanowisk komputerowych jest wystarczająca do wdrożenia EDM? Od trzech lat odpowiedzi są te same: ok. 85% placówek odpowiada twierdząco. Tutaj nie ma żadnych zaskoczeń i dużych zmian. Wniosek jest taki, że placówki medyczne – z wyjątkami – posiadają sprzęt komputerowy. Niestety nie wiadomo, jakiego rodzaju i czy wdrożono na nim systemy EDM oraz jakie. Odpowiedzi nie wnoszą niczego nowego, a zadawanie tego pytania nie ma już sensu.

Centrum e-Zdrowia pyta też co roku, czy podmiot posiada rozwiązania IT umożliwiające prowadzenie dokumentacji medycznej w postaci elektronicznej oraz elektroniczne przetwarzanie danych medycznych istotnych z punktu widzenia procesu leczenia – tak brzmiało ono w 2023 i 2022 roku. W 2021 roku było jeszcze bardziej skomplikowane: Czy podmiot posiada rozwiązania IT pozwalające na prowadzenie dokumentacji w postaci elektronicznej oraz przetwarzanie jednostkowych danych medycznych (rozumiane jako prowadzenie elektronicznego rekordu pacjenta w systemie szpitalnym/gabinetowym, czyli danych istotnych z punktu widzenia pacjenta oraz podmiotów leczniczych uczestniczących w procesie leczenia, m.in. dane kliniczne pacjenta, przebieg leczenia, wyniki procedur, np. wyniki badań laboratoryjnych, obrazy diagnostyczne) w podziale na rodzaj prowadzonej działalności?

Mimo różnic w formie pytania, przyjęliśmy że wersja z 2023/2022 i 2021 dotyczy prowadzenia EDM zgodnie z wymaganiami obowiązującymi w czasie przeprowadzenia badania. I tu zaskoczenie: procent placówek posiadających rozwiązania IT do prowadzenia EDM zamiast rosnąć… spadł w przypadku wszystkich placówek. Jak to możliwe? Paradoks polega na tym, że w tym czasie wymagania dot. EDM stały się bardziej konkretne. Placówki medyczne zdały sobie sprawę, że infrastruktura IT, którą posiadają, pozwala gromadzić dokumentację w komputerze, ale nie jest to jeszcze ustawowa EDM. Co oznacza, że nie są np. przygotowane do indeksowania zdarzeń medycznych ZM. Kolejny raz widać, jak zmieniająca się sytuacja nie została odzwierciedlona w badaniu.

W ankiecie pada też pytanie o prowadzenie EDM w znaczeniu informacji o rozpoznaniu choroby, problemu zdrowotnego lub urazu, wynikach przeprowadzonych badań, przyczynie odmowy przyjęcia do szpitala, udzielonych świadczeniach zdrowotnych oraz ewentualnych zaleceniach – w przypadku odmowy przyjęcia pacjenta do szpitala, o której mowa w przepisach wydanych na podstawie art. 30 ustawy o prawach pacjenta i Rzeczniku Praw Pacjenta.

W 2021 roku prowadzenie EDM w tym zakresie zadeklarowało 67% szpitali, w 2021 roku – 86%, w 2023 – 84,5% (w granicach błędu statystycznego, można przyjąć podobny poziom). A więc spory skok w 2022 roku w porównaniu z 2021 rokiem, ale stagnacja w 2023 roku. Dla AŚZ to odpowiednio: 41,8% (średnia za 2021), 33,6% (2022) i 30,8% (2023). Dopiero w badaniu z 2022 roku rozbito rodzaje EDM. Porównanie przedstawiamy w tabeli.

Wniosek: szpitale poprawiły wyniki, ale tylko o kilka procent. W tym czasie w placówkach AŚZ widzimy spadki. Przykładowo, w przypadku EDM w zakresie informacji dla lekarza kierującego świadczeniobiorcę do poradni specjalistycznej aż o 5%.

Spadków w 2023 roku w stosunku do 2022 roku jest więcej. Liczba podmiotów indeksujących EDM w systemie P1 zmalała z 57,% do 55,1%, wymieniających dane z innymi podmiotami z 30,5% do 18%, a raportujących zdarzenia medyczne – z 57,2% do 54%. I znowu: w szpitalach widać postęp, w AŚZ – regres. Przykładowo, indeksowanie ZM wzrosło tam z 70,3% w 2022 roku do 78,4% w 2023. Dla AŚZ trend jest odwrotny: 56,7% (2022) i 53,1% (2023). Z kolei wymiana EDM z innymi podmiotami spadła we wszystkich rodzajach placówek, najbardziej w AŚZ: z 29,5% w 2022 roku do 16,3% w 2023 roku. Wystarczy spojrzeć na wykres, aby zauważyć przeważający trend malejący.

Wymiana EDM? Tak, ale na papierze

Nieco optymistyczniej, ale bez wielkiej rewolucji, wygląda sposób wymiany dokumentacji pomiędzy placówkami. Papier nadal króluje – w 65% przypadków dokumentacja pacjenta jest wymieniana poprzez wydruk. W stosunku do 2022 roku odnotowano spadek o 10%. Można się cieszyć, bo w 2021 roku było to nadal 93%, czyli prawie w ogóle nie istniała wymiana w postaci elektronicznej. W 2023 roku po raz pierwszy do listy możliwych odpowiedzi dodano wymianę EDM za pośrednictwem P1 i to ta forma jest odpowiedzialna za odejście od papieru (15,8% placówek deklaruje wymianę EDM w ten sposób).

Co zrobi z tym fantem nowe Ministerstwo Zdrowia?

Zaskakujących wyników jest więcej. Przykładowo, o ile w 2021 roku aż 55,63% ankietowanych deklarowało korzystanie z rozwiązań telemedycyny, w 2022 roku było już ich tylko 32,40%, a w 2023 roku – 22%. Jednak w tym przypadku za gwałtownym wzrostem w 2021 roku (w 2020 CeZ nie przeprowadził badania) stoi pandemia COVID-19 i upowszechnienie się telekonsultacji. W kolejnych latach korzystanie z teleopieki stopniowo spadało – tak bardzo, że jesteśmy blisko stanu z 2018 roku (16,28%).

W porównaniu do badania z 2022 roku nastąpił mały spadek wykorzystania przez podmioty rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji. W szpitalach, z 6,6% do 6,5%. A to oznacza kolejną stagnację w zakresie wdrażania innowacji. W badaniu z 2018 i 2019 roku o AI jeszcze nie pytano.

Im głębiej porównywaliśmy dane z raportów z kolejnych lat, tym więcej wątpliwości się pojawiało. Badanie wymaga przebudowy, bo nie przynosi odpowiedzi na aktualne pytania i daje tylko ograniczone możliwości monitorowania postępów.

Jeśli przyjąć jednak, że wyniki z kilku lat dają jakiś obraz ewolucji cyfryzacji, to jest to obraz bardzo pesymistyczny. Placówki ambulatoryjnej opieki zdrowotnej są mocno opóźnione we wprowadzaniu EDM i w ostatnich 24 miesiącach nie tylko nie widać poprawy, ale nawet pogorszenie. Oczywiście wpływ na to ma pandemia, podczas której podmioty miały inne priorytety. Ale nawet po ustabilizowaniu się sytuacji, nic się nie zmieniło. Dane są też potwierdzeniem nieskuteczności prowadzonych w ostatnich latach działań – nawet rządowy system IT Gabinet+ nie uratował tragicznego poziomu wdrażania EDM.

Wyniki powinny być sygnałem alarmowym dla nowego Ministerstwa Zdrowia. Potrzebny jest pilnie bilans otwarcia, dokładny audyt i celowane środki dla placówek ambulatoryjnych, które z różnych powodów nie zrobiły żadnych postępów we wdrażaniu EDM. To z kolei wymaga dofinansowania CeZ, który obecnie nie może sobie pozwolić na inne badanie niż ankieta. Placówki medyczne są poważnie opóźnione we wdrażaniu EDM i nie zmieni się to bez konkretnego planu i wsparcia finansowego. Jedyną nadzieją pozostaje mądre rozdysponowanie środków z odblokowanego Krajowego Planu Odbudowy.

Czytaj także: Pełne wyniki badania stopnia informatyzacji placówek medycznych w 2023 roku