To jeden z najbardziej wyczerpujących raportów o sztucznej inteligencji. 502-stronicowy AI Index Report 2024 prezentuje stan rozwoju AI i jej wpływ na ekonomię, społeczeństwo i ochronę zdrowia. Oto najważniejsze wnioski.
10 wiodących trendów AI
Obiektywny raport stworzony przez naukowców z Uniwersytetu Stanforda pozwala spojrzeć z lotu ptaka na AI. Jego zaletą jest rzetelność informacji oraz zimna, obiektywna analiza danych pozbawiona szumów na temat sztucznej inteligencji, z którymi mamy do czynienia od czasu premiery ChatGPT. Do najsilniejszych tendencji rozwoju AI badawcze zaliczyli:
Sztuczna inteligencja jest już lepsza niż ludzie w niektórych zadaniach, ale nie we wszystkich. Doszliśmy do historycznego momentu: AI pokonała człowieka w kilku testach porównawczych, w tym pod względem umiejętności klasyfikacji obrazów, rozumowania wizualnego i rozumienia języka angielskiego. Zdaje też egzaminy z medycyny dużo lepiej niż studenci. Nadal jednak nie radzi sobie z bardziej złożonymi zadaniami, jak obliczenia matematyczne, rozumowanie dedukcyjne i planowanie.
Liderem badań nad sztuczną inteligencją jest sektor prywatny. W 2023 r. prywatne firmy stworzyły 51 wyróżniających się modeli uczenia maszynowego, podczas gdy środowisko akademickie tylko 15. To samo dotyczy badań naukowych, które dużo częściej są prowadzone przez firmy technologiczne niż finansowane ze środków publicznych instytucji naukowych.
Szkolenie AI jest coraz droższe. Według szacunków AI Index, koszty trenowania najnowocześniejszych modeli sztucznej inteligencji osiągnęły rekordowy poziom. Na przykład, wytrenowanie GPT-4 firmy OpenAI kosztowało 78 mln USD, a nowego modelu Gemini Ultra firmy Google już aż 191 mln USD.
USA, Europa i Chiny są liderem w tworzeniu modeli AI. W 2023 r. 61 wiodących modeli AI stworzyły instytucje z siedzibą w USA, znacznie przewyższając Unię Europejską (21) i Chiny (15).
Brakuje solidnych i ustandaryzowanych ocen odpowiedzialności LLM. Deweloperzy AI jak OpenAI, Google i Anthropic, testują swoje modele według własnych standardów odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Brakuje jednolitej definicji i mierników, które pozwoliłyby porównywać wyniki.
Inwestycje w generatywną sztuczną inteligencję przeżywają boom. Pomimo spadku prywatnych inwestycji w AI w ubiegłym roku, finansowanie generatywnej sztucznej inteligencji od 2022 r. wzrosło prawie ośmiokrotnie, osiągając kwotę 25,2 mld USD.
Sztuczna inteligencja zwiększa produktywność i prowadzi do wyższej jakości pracy. Pojawia się coraz więcej badań sugerujących, że AI pomaga pracownikom szybciej wykonywać niektóre zadania i poprawiać jakość wyników pracy. Naukowcy zwracają uwagę na potencjał AI do wypełnienia luki w umiejętnościach między pracownikami o niskich i wysokich kwalifikacjach. Jednocześnie niektóre badania sugerują, że korzystanie z AI bez odpowiedniego nadzoru może prowadzić do obniżenia wydajności.
AI staje się głównym katalizatorem postępu naukowego. Powstają systemy AI pomagające naukowcom w prognozowaniu struktur białek czy odkrywaniu nowych materiałów.
Szybko rośnie liczba nowych regulacji dotyczących sztucznej inteligencji. W 2023 roku w USA obowiązywało 25 przepisów związanych z AI, w porównaniu z zaledwie jednym w 2016 roku. Tylko w ubiegłym roku całkowita liczba regulacji związanych ze sztuczną inteligencją wzrosła o 56,3%. W Europie w życie wszedł EU AI Act obowiązujący już we wszystkich krajach członkowskich.
Wszyscy zdają sobie sprawę z ogromnego potencjału AI i równocześnie rośnie zaniepokojenie w społeczeństwie. Badanie Ipsos pokazuje, że w ciągu ostatniego roku odsetek osób, które uważają, że AI znacząco wpłynie na ich życie w ciągu najbliższych 3 do 5 lat, wzrósł z 60% do 66%.
AI tak dobra jak ludzie
W medycynie AI już nie tylko lepiej zdaje egzaminy, ale także z większą precyzją wykrywa komórki rakowe na zdjęciach diagnostycznych oraz prognozuje rozwój niektórych chorób. Zaskakujące postępy AI osiągnęła m.in. w tłumaczeniu języków, interpretacji zdjęć i rozumieniu języka naturalnego. Można się spodziewać dalszych, szybkich postępów AI, bo modele językowe są zastępowanie multimodalną AI. Google Gemini i OpenAI GPT-4o są dużo elastyczniejsze, mogąc przetwarzać test, obrazy, a nawet dźwięk.
Paradoksalnie, AI jest tak dobra w testach wydajności AI (opracowanych kilka lat temu), że trzeba opracować nowe, stawiające poprzeczkę znacznie wyżej. A to także za sprawą tego, że coraz doskonalsza AI jest w stanie generować dane syntetyczne do trenowania jeszcze lepszych modeli. To pętla napędzająca rozwój AI. Najszybszy postęp widać w m.in. tworzeniu danych do segmentacji obrazów. AI jest też katalizatorem rozwoju robotów – od roku widzimy postępy, których nie udało się osiągnąć przez ostatnie 10 lat. Generatywna AI pozwala robotom m.in. dużo płynniej wchodzić w interakcje z otoczeniem.
Nowa era fake newsów
Wraz ze wzrostem wydajności AI rosną też zagrożenia związane z nową technologią. Obrazy typu deep fake są prawie niemożliwe do wykrycia przez przeciętną osobę. Są łatwe do wygenerowania i mogą być wykorzystywane do manipulowania opinią społeczną. Oprócz tego, że LLM są obarczone ryzykiem halucynacji, to mogą dodatkowo generować materiały chronione prawem autorskim. Nadal nie ma konsensusu, jak rozwiązać ten problem. AI jest też stronnicza politycznie. Badania naukowców sugerują przykładowo, że ChatGPT jest przychylniejszy Partii Demokratów w USA i Partii Pracy w Wielkiej Brytanii.
Po raz pierwszy widoczny jest efekt ekonomiczny AI. Nowe badanie McKinsey sugeruje, że 42% firm wdrażających AI (w tym generatywną AI) odnotowało redukcję kosztów, a 59% – wzrost przychodów. Ten sam raport pokazuje, że 55% organizacji korzysta obecnie ze sztucznej inteligencji w co najmniej jednej jednostce biznesowej, w porównaniu z 50% w 2022 r. i 20% w 2017 r.
Można już mówić, że wchodzimy w erę robotyki. W 2017 r. tzw. roboty współpracujące stanowiły 2,8% wszystkich nowych instalacji robotów przemysłowych, a do 2022 r. ich udział wzrósł do 9,9%. W 2022 r. odnotowano wzrost liczby instalacji robotów usługowych we wszystkich kategoriach zastosowań, z wyjątkiem robotyki medycznej.
Medycyna algorytmiczna
Lista zastosowań AI w medycynie jest długa. Do września 2024 r. amerykańska Agencja Żywności i Leków (FDA) certyfikowała 950 urządzeń korzystających z algorytmów AI albo uczenia maszynowego. Od 2012 roku ich liczba wzrosła ponad 45-krotnie. W 2023 r. swoją premierę miały systemy AI w zdrowiu publicznym, jak np. EVEscape wspomagający przewidywanie pandemii. Systemy AI dotąd stosowane najczęściej w radiologii i kardiologii wchodzą do każdej dziedziny ochrony zdrowia. Przykładowo, modele genAI pomagają w tworzeniu elektronicznej dokumentacji medycznej, analizie danych celem przewidywania ryzyka wystąpienia chorób oraz w rozwiązaniach konsumenckich.
Index Teport 2024 (język angielski)
AI będzie też wkrótce obecna w każdym smartfonie – firmy takie jak Apple, Samsung czy Huawei aspirują do stworzenia wszechstronnych asystentów AI. Jednocześnie rośnie wykorzystanie AI w życiu codziennym. Międzynarodowe badanie przeprowadzone przez Uniwersytet w Toronto sugeruje, że 63% osób jest świadomych istnienia ChatGPT. Spośród nich, około połowa korzysta z ChatGPT co najmniej raz w tygodniu. Poziom optymizmu związany z AI zależy przede wszystkim od czynników demograficzno-społecznych. Bardziej podekscytowane AI są osoby młode oraz o wyższych dochodach i poziomie wykształcenia.
Czytaj także: Pobierz bezpłatny raport o cyfryzacji placówek ochrony zdrowia
Startupy medyczne z regionu Europy Środkowo-Wschodniej (CEE) mogą przesyłać zgłoszenia do najbardziej reprezentatywnego przeglądu młodych firm med-tech „Top Disruptors in Healthcare”.
Inicjatorem raportu jest Koalicja AI i Innowacji w Zdrowiu we współpracy z Polską Federacją Szpitali oraz wZdrowiu. Top Disruptors in Healthcare jest encyklopedią polskich startupów medycznych zawierającą szczegółowe dane o ich finansach, planach ekspansji, aktualnych potrzebach oraz wyzwaniach.
Co roku, począwszy od 2020 roku, ponad 100 firm prezentuje swoje rozwiązania, prezentując się przed potencjalnymi kontrahentami, inwestorami, placówkami medycznymi oraz partnerami naukowo-biznesowymi.
2024 rok był rokiem innowacji opartych na AI
Technologie AI i machine learning zyskują na znaczeniu w sektorze medtech – rozwiązania w tym obsarze rozwija 64% startupów (wzrost z 30% w 2023 roku). Największym wyzwaniem pozostaje pozyskanie finansowania (50% odpowiedzi), a także ekspansja zagraniczna (40%) i współpraca z sektorem publicznym (31%).
Problemy ze znalezieniem inwestorów potwierdzają najnowsze dane RockHealth. 2024 to czwarty rok z rzędu ze spadkiem poziomu finansowania typu venture capital (VC) startupów zdrowia cyfrowego w USA – z 10,8 mld USD do 10,1 mld USD (w rekordowym 2020 roku było to 29,2 mld USD). Maleje także liczba transakcji, z 503 w 2023 roku do 497 w 2024 roku.
Aż 73% polskich startupów współpracuje z placówkami medycznymi, co podkreśla ich istotną rolę w rozwoju technologii. Jednak współpraca z inwestorami spadła z 52% do 20%, co wskazuje na problem z finansowym wsparciem przedsiębiorstw.
Rynek dojrzewa – 31% startupów jest na etapie komercjalizacji, ale aż 37% działa z budżetem poniżej 200 tys. EUR, co pokazuje potrzebę dalszego wsparcia. Zespoły założycielskie są w 51% mieszane, lecz tylko 4% startupów zostało założonych przez kobiety, co wskazuje na niedostateczną różnorodność w branży.
Jak się zgłosić do Top Disruptors in Healthcare?
Aby zgłosić się do raportu, należy wypełnić formularz pod tym linkiem.
Oficjalna publikacja tegorocznego Raportu odbędzie się 10 czerwca 2025 roku podczas międzynarodowej konferencji „AI & MEDTECH CEE” w Warszawie (Hotel Crowne Plaza, Rondo Daszyńskiego 2) oraz online.
Czytaj także: Wyniki raport Top Disruptors in Healthcare 2024
W ciągu czterech lat powstaną potężne centra przetwarzania danych. Jednym z głównych założeń jest szersze zastosowanie AI do analizy danych pacjentów, aby lepiej diagnozować i skuteczniej leczyć np. raka. Jednocześnie Trump znosi obowiązujące rozporządzenie dotyczące bezpiecznej AI.
Stargate umożliwi zastosowanie AI w medycynie
Za przedsięwzięciem stoją największe firmy technologiczne z USA – OpenAI i Oracle – oraz japoński SoftBank. W projekt zaangażowani są także m.in. światowy lider w produkcji chipów NVIDIA oraz Microsoft.
Stargate zakłada budowę kolosalnych centrów danych, które będą pełniły rolę infrastruktury do obsługi zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji. Pierwsze z nich powstaje w Teksasie. Kolejne lokalizacje są w planach. Prezydent Donald Trump nazwał projekt „największym przedsięwzięciem w historii AI”.
W ciągu czterech najbliższych lat, w Stargate zainwestowanych zostanie 500 mld USD w ciągu. OpenAI, Oracle i Softbank zadeklarowały 100 mld USD od ręki. W efekcie ma powstać ok. 100 tys. miejsc pracy.
Jednym z głównym celów jest wprowadzenie medycyny do ery sztucznej inteligencji, a konkretnie – wykorzystanie AI do analizy danych pacjentów. Larry Ellison, współzałożyciel Oracle, powiedział, że zaawansowane technologie AI mogą „przyspieszyć diagnozowanie i leczenie chorób, co przyniesie wymierne korzyści dla całego społeczeństwa”. Ellison dużo mówił o potencjalne AI we wczesnym wykrywaniu raka oraz opracowywaniu celowanych terapii i szczepionek mRNA.
Trump anuluje rozporządzenie w sprawie bezpieczeństwa AI
Inwestycje w infrastrukturę AI mają też podnieść narodowe bezpieczeństwo USA i konkurencyjność amerykańskiej gospodarki. Prezydent Trump podkreśla, że projekt Stargate jest strategicznym krokiem, który pozwoli USA utrzymać przewagę nad Chinami w „wyścigu technologicznym”. Przedsięwzięcie ma przyciągnąć miliardy dolarów globalnych funduszy inwestycyjnych, które mogłyby w przeciwnym razie trafić właśnie do Chin.
Pomimo rozmachu i szczytnego celu wsparcia rozwoju medycyny, Stargate budzi także kontrowersje. Prezydent Trump anulował jednocześnie rozporządzenie wykonawcze Bidena w sprawie bezpieczeństwa sztucznej inteligencji, co spotkała się z falą krytyki. Regulacja miała zagwarantować etyczny rozwój rozwiązań AI, wprowadzając większą kontrolę nad jej tworzeniem i wdrażaniem. Z kolei zwolennicy argumentują, że zmniejszenie biurokracji przyśpieszy inwestycje i rozwój branży.
21 stycznia Rada UE przyjęła rozporządzenie w sprawie Europejskiej Przestrzeni Danych Zdrowotnych (European Health Data Space, EHDS). Projekt ma ułatwić wymianę i dostęp do danych zdrowotnych w UE, a jego pełne wdrożenie zakończy się w 2029 roku.
Rozporządzenie ma na celu poprawę dostępu do danych zdrowotnych, które są kluczowe w stanach zagrożenia zdrowia i życia. A to oznacza, że podczas pobytu za granicą, lekarz – za naszą zgodą – będzie mógł zajrzeć do elektronicznego Podsumowania Pacjenta (Patient Summary) z aktualnymi informacjami o zażywanych lekach czy chorobach. Patient Summary czerpie dane z krajowych elektronicznych kartotek pacjenta, ale tylko w ograniczonym zakresie.
EHDS wprowadza też możliwość wtórnego wykorzystania niektórych danych do celów badawczych, planowania polityki zdrowotnej oraz rozwoju innowacyjnych rozwiązań dla pacjentów „made in Europe”.
– Cyfrowa transformacja opieki zdrowotnej w Europie to kluczowy priorytet polskiej prezydencji w Radzie UE. Przyjęcie Europejskiej Przestrzeni Danych Zdrowotnych (EHDS) stanowi ważny krok w tym procesie, umożliwiając obywatelom UE dostęp do ich danych zdrowotnych w dowolnym miejscu w Unii. EHDS poprawi jakość i efektywność opieki medycznej, zapewniając jednocześnie, że nasz system zdrowotny pozostanie odporny na przyszłe wyzwania – powiedziała Minister Zdrowia Izabela Leszczyna.
W celu wdrożenia nowych przepisów, kraje członkowskie UE są zobowiązane do utworzenia cyfrowych organów ds. zdrowia.
Łatwiejszy dostęp do danych zdrowotnych dla obywateli (pierwotne przetwarzanie danych)
Nowe przepisy wprowadzają szybszy i łatwiejszy dostęp do gromadzonych elektronicznie danych zdrowotnych, niezależnie od miejsca pobytu. Będzie to system dualny: wszystkie dane pacjenta gromadzone są niezmiennie w krajowej elektronicznej kartotece, a tylko wybrane dane będą trafiały do Podsumowania Pacjenta dostępnego w całej UE. Obywatele UE mają zyskać większą kontrolę nad tym, jak i kiedy te dane są wykorzystywane.
Większy potencjał badawczy (wtórne przetwarzanie danych)
EHDS pozwoli stworzyć największe na świecie repozytorium danych zdrowotnych do celów badawczych. W ten sposób europejscy naukowcy i firmy pracujące nad rozwiązaniami dla zdrowia zyskają dostęp do określonych zbiorów zanonimizowanych danych zdrowotnych. W tym celu powstaną organy nadzorcze, które będą obsługiwały wnioski o dostęp do danych. Ma to rozwiązać problem, w którym firmy z Europy często były zmuszane do kupowania danych w USA – danych, które niekoniecznie pasowały do cech pacjentów z Europy. Dzięki EHDS będzie można wykorzystać ogromny potencjał danych zdrowotnych do prowadzenia badań naukowych, opracowywania lepszych terapii i poprawy opieki nad pacjentami. Zwłaszcza teraz, gdy rozwój innowacji sztucznej inteligencji nie jest możliwy bez dobrej jakości danych.
Zagwarantowanie interoperacyjności danych
Poziom cyfryzacji danych zdrowotnych jest różny w każdym państwie członkowskim UE, a to utrudnia wymianę danych. Nowe rozporządzenie wymaga, aby wszystkie systemy elektronicznej dokumentacji medycznej (EDM) były zgodne ze specyfikacjami europejskiego formatu wymiany dokumentacji zdrowotnej.
Po podpisaniu przez Radę i Parlament Europejski, rozporządzenie wejdzie w życie 20 dni od dnia publikacji w Dzienniku Urzędowym UE, czyli w lutym 2025 roku. Realizację projektu zaplanowano na okres 4 lat.
Czytaj także: Według WHO, inwestycja w e-zdrowie zwraca się 24-krotnie
Jak przebiegł pierwszy nabór wniosków do programu FEnIKS? Jak realizowany jest pilotaż Centralnej e-Rejestracji? Odpowiada Magdalena Wojdowska, dyrektor Gabinetu Prezesa Narodowego Funduszu Zdrowia (NFZ).
W sierpniu 2024 roku ogłoszono pierwszy nabór do programu FEnIKS. Jak ocenia Pani jego realizację?
Pierwszy nabór do projektu Wsparcie POZ prowadzonego w ramach Funduszy Europejskich na Infrastrukturę Klimat i Środowisko ruszył 20 sierpnia. To pierwszy tak duży projekt prowadzony przez Narodowy Fundusz Zdrowia.
Pierwsze dni naboru pokazały jak duże zainteresowanie jest wśród podmiotów POZ na otrzymanie dofinansowania. Samo dofinansowanie jest szerokie. Podmioty POZ mogą otrzymać wsparcie na sprzęt medyczny do badań diagnostycznych, sprzęt serwerowo – sieciowy oraz roboty budowlane związane bezpośrednio z remontem pomieszczeń służących udzielaniu świadczeń.
Przed naborem wniosków zorganizowaliśmy serię webinariów dla przyszłych beneficjentów. Zainteresowanie rosło bliżej terminu ogłoszenia postępowania. W trakcie naboru złożono blisko 2590 wniosków na kwotę ponad 860 mln zł. Po upływie 2 miesięcy oceny złożonych wniosków wiemy, jak duże potrzeby posiadają placówki, często wykraczające poza zakres i cel projektu.
Placówki POZ potrzebują wsparcia w zakresie sprzętu medycznego pozwalającego lepiej leczyć pacjentów, ale też zwiększyć gamę usług medycznych w placówkach pierwszego kontaktu. Placówki POZ są najbliższe każdemu pacjentowi. Celem projektu jest wsparcie inwestycyjne w aparaturę zwiększającą dostępność i jakość świadczeń opieki zdrowotnej oraz poprawiając funkcjonalność pomieszczeń, w których te świadczenia są udzielane.
Do kluczowych wniosków, które się nasuwają, należy przede wszystkim organizowanie i prowadzenie projektów infrastrukturalnych, aby udzielać wsparcia podmiotom z różnych perspektyw i w różnym czasie. Efektem projektu nie jest wsparcie wyłącznie w zakresie rozwiązań informatycznych czy modernizacji lub termomodernizacji budynków, w których są udzielane świadczenia.
Czy wszystkie zaakceptowane wnioski otrzymają grant?
Założeniami projektu jest wsparcie co najmniej 2 tysięcy podmiotów. Każdy podmiot zgodnie z zapisami ustawy wdrożeniowej nie może otrzymać wsparcia większego niż 200 tysięcy euro.
W wielu przypadkach nie zostaną wsparte wszystkie potrzeby podmiotu. Założeniem projektu jest wsparcie podmiotów w zakresie określonym prawem. Projekty grantowe w przeciwieństwie do konkursowych nie zmierzają do finansowania w pełni potrzeb placówek. Dlatego też przygotowanie podmiotów na co najmniej miesiąc poprzedzający ogłoszenie naboru pozwoliło na dokładniejsze zdefiniowanie potrzeb takich placówek. Tak długi czas pozwolił też na rozwianie wielu wątpliwości podmiotów w udzielaniu wsparcia. Kolejnym z kluczowych wniosków jest dalsza potrzeba wsparcia w kierunku realizacji i rozliczania projektów z dofinansowaniem unijnym. Etap aplikowania, choć z założenia przystępny, dostarczył wiele wątpliwości.
Często ich źródłem był brak zapoznania się w pełnym zakresie z dokumentacją projektową i poleganie na zdawkowych informacjach pozyskiwanych z innych – nieautoryzowanych – źródeł. Ważnym wnioskiem, który płynie z organizacji pierwszego naboru, jest stwierdzenie, że komunikacji w zakresie projektu grantowego nigdy za wiele. Aplikowanie o grant jest działaniem dobrowolnym, nie jest obowiązkowe.
Narodowy Funduszu Zdrowia nie ma podstaw prawnych do prowadzenia obsługi Wnioskodawców, dlatego też zorganizowaliśmy wiele spotkań informacyjnych, na których przybliżone zostały cel i zakres projektu. Na pewno przed kolejnymi naborami będziemy prowadzić aktywną komunikację, chociaż dzisiaj zapewne nie istnieje już żadna placówka POZ, która nie słyszała o projekcie i możliwości uzyskania wsparcia.
Kiedy kolejny nabór?
Kolejne nabory są przewidziane raz w roku. Drugi planowany jest do ogłoszenia w I kwartale 2025 r. Termin będzie zależny od zakończenia procesu zawierania umów o powierzenie grantu w ramach pierwszego naboru, by dostatecznie określić alokację drugiego naboru.
O co najczęściej wnioskowały POZ-ty w pierwszym naborze?
Podmioty mogły ubiegać się o dofinansowanie na trzech płaszczyznach: sprzęt medyczny, sprzęt serwerowo – sieciowy, roboty budowlane.
Nie mogły jednak otrzymać wsparcia wyłącznie w zakresie sprzętu serwerowo–sieciowego. To, o co najczęściej wnioskują, to sprzęt specjalistyczny niezbędny do zwiększenia diagnostyki w POZ – aparat USG, aparat USG wszechstronny, holter, aparat EKG, kardiotokograf, a więc te sprzęty medyczne najbardziej kosztowne. Drugim najczęstszym zakresem były prace budowlane związane z odświeżeniem gabinetów lekarskich oraz gabinetów zabiegowych.
Na liście kwalifikowanego oprogramowania znalazły się m.in. rozwiązania dla cyberbezpieczeństwa, czat boty do rejestracji pacjentów, czy systemy do opieki koordynowanej. Czy ta lista będzie taka sama w kolejnych naborach?
Celem projektu Wsparcie POZ nie jest rozwój cyfrowy placówek POZ albo rozwój zabezpieczeń przed cyberprzestępczością. W tym zakresie istnieje odpowiedni program Funduszu Europejskich. Na liście zestawienia zakresu rzeczowego sprzętu serwerowo – sieciowego znalazły się takie pozycje jak oprogramowanie systemowe, w tym dziedzinowe do realizacji opieki koordynowanej, czat boty do rejestracji pacjentów. Lista w zakresie wskazanym obecnie będzie taka sama w kolejnych naborach grantowych. Każda zmiana procedury grantowej wymaga odpowiedniego procesu konsultacji oraz opiniowania i nie jest działaniem z zaskoczenia.
W 2023 roku przepadło 1,3 mln wizyt na NFZ – niewykorzystanym terminom ma zapobiec Centralna e-Rejestracja. Jak ocenia Pani start pilotażu? Dlaczego udział w nim się opłaca?
Pod koniec sierpnia wystartował pilotaż centralnej e-Rejestracji. Obejmuje on badania profilaktyczne (cytologia i mammografia) oraz wizyty w poradni kardiologicznej. Wejście do pilotażu jest dobrowolne. Jeśli placówka medyczna podpisze umowę z NFZ i spełni warunki z rozporządzenia Ministra Zdrowia, otrzyma dodatkowe środki. Jednorazowy bonus dotyczy przeniesienia danych o terminach wizyt do platformy P1 z wykorzystaniem własnego oprogramowania. Następnie harmonogram wizyt powinien być udostępniony w centralnej e-rejestracji dla pacjentów.
Kolejne środki placówka otrzyma za każde zrealizowane świadczenie, na które pacjent został umówiony w centralnej e-rejestracji w ramach pilotażu i odnotowane na platformie P1. Rozliczanie tych środków będzie odbywało się na podstawie danych przekazanych przez Centrum e-Zdrowia do NFZ. Do tej pory podpisaliśmy już 130 umów, więc widzimy, że jest zainteresowanie pilotażem.
W numerze 1/2025 OSOZ Statystyki m.in. pierwsze podsumowanie rynku aptecznego w 2024 roku oraz analiza rynku środków z magnezem.
POBIERAM BEZPŁATNIE e-wydanie OSOZ Statystyki 1/2024 (38 stron, PDF)
W numerze 1/2025 OSOZ Statystyki:
Jakie leki zanotowały największy wzrost sprzedaży w 2024 roku?
Kalkulacje PEX sugerują, że w 2024 roku rynek apteczny w cenach detalicznych do pacjenta urósł o 11,6%. W przypadku leków na receptę (Rx) wzrost wartości rynku wyniósł ok. 13,5%, a w segmencie produktów bez recepty (non-Rx) – 9,4%. Co jest przyczyną tak dużych wzrostów?
Sprzedaż suplementów z magnezem
Apteczna sprzedaż środków z magnezem utrzymywała się przez lata na stałym średnim poziomie ok. 5 mln opakowań rocznie. Ale od 2016 roku zaczęła szybko rosnąć i w 2021 roku przekroczyła 12 mln
opakowań. Poziom ten utrzymywał się aż do 2024 roku. Za tak dynamicznym wzrostem stoją m.in. intensywne kampanie reklamowe środków z magnezem. Równolegle ceny utrzymywały się na wyrównanym poziomie. Dopiero od 2022 roku, wraz z szalejącą inflacją, zaczęły one szybko rosnąć o ok. 3 zł/opakowanie rocznie.
Ponadto w numerze:
- Sprzedaż leków według molekuł (listopad 2024)
- Najlepiej sprzedające się produkty (listopad 2024)
- Monitor epidemiologiczny (listopad 2024)
- Struktura dystrybucji leków (listopad 2024)
- Radar epidemiologiczny (luty 2025)
Wszystkie archiwalne numery OSOZ Statystyki znajdziesz na zakładce POBIERZ
Centrum e-Zdrowia zaprasza radiologów do wypełnienia ankiety na temat wykorzystania sztucznej inteligencji.
Jak informuje Centrum e-Zdrowia, zebrane opinie pomogą w przygotowaniu Platformy Usług Inteligentnych. Mają się na niej znaleźć rozwiązania sztucznej inteligencji usprawniające proces diagnostyki obrazowej. AI miałaby wesprzeć lekarzy m.in. w przygotowaniu opisu badań radiologicznych.
W ankiecie CeZ pyta, jak AI mogłoby wspomóc radiologów w zakresie diagnostyki cyfrowej. Pytania:
- Z jakiego oprogramowania korzystasz w swojej placówce? (HIS, RIS, PACS, oprogramowanie dostarczone z urządzeniem)
- Jak oceniasz swoją wiedzę na temat wykorzystania sztucznej inteligencji w radiologii, w obszarze Twojej pracy/specjalizacji?
- W jakich obszarach możemy Cię wesprzeć w zakresie usługi diagnostyki cyfrowej?
- Jakie widzisz korzyści z wykorzystania algorytmów sztucznej inteligencji (diagnostyka cyfrowa) w Twojej pracy? (szybsza, bardziej precyzyjna diagnostyka, wcześniejsze wykrywanie chorób, standaryzacja diagnoz, redukcja błędów medycznych, redukcja kosztów)
- Jakie masz obawy związane z powszechnym zastosowaniem usług diagnostyki cyfrowej wspieranej sztuczną inteligencją? (brak kompetencji cyfrowych, brak możliwości rozwoju kompetencji cyfrowych, brak akceptacji ze strony pacjenta, niedostosowana infrastruktura informatyczna, problemy z przechowywaniem danych, brak wystarczających łączy internetowych, brak interoperacyjności)
- Czy korzystasz ze wsparcia sztucznej inteligencji w opisie badań radiologicznych?
Podczas zorganizowanej w grudniu 2024 roku konferencji, CeZ zapowiedział, że na Platformie Usług Inteligentnych zostaną zaimplementowane rozwiązania AI, wspomagające podejmowanie decyzji. Na stronach CeZ pojawiło się wówczas zapytanie ofertowe dotyczące „Opracowanie rekomendacji standaryzacji wymiany danych pomiędzy Platformą Usług Inteligentnych (PUI), a systemami korzystającymi z jej usług (PACS, RIS, HIS itp.) oraz systemami dostawców usług.”
Ankieta jest anonimowa, a jej wypełnienie zajmuje do 10 minut.
Wyobraź sobie coacha AI, który zna wszystkie twoje słabości i mocne strony, podpowiada ci dzień i noc, jak prowadzić zdrowe życie i pozbyć się niezdrowych nawyków – nad takim rozwiązaniem pracuje OpenAI, twórca ChatGPT.
AI pozna twoje złe nawyki zdrowotne
Mowa o Thrive AI Health, firmę stworzoną przez OpenAI Startup Fund i Thrive Global. Celem jest zbudowanie personalizowanego trenera zdrowia AI w formie aplikacji mobilnej. Jak zapowiadają jego twórcy, jest on obecnie szkolony na danych z najlepszych badań naukowych oraz metodologii zmiany zachowań. Jedną z nich są tzw. mikro-kroki, czyli drobne modyfikacje codziennych czynności, które łącznie prowadzą do wypracowania z czasem zdrowszych nawyków, bez konieczności wprowadzania radykalnych zmian od zaraz.
Aby coach AI idealnie dopasował wskazówki do każdej osoby, zostanie on dodatkowo zasilony danymi medycznymi: parametrami zdrowia, wynikami badań laboratoryjnych, informacjami o zażywanych lekach itd. Jego celem będzie poznanie kluczowych elementów zdrowia użytkownika: snu, odżywania się, aktywności fizycznej i poziomu stresu.
W przypadku osób z chorobami przewlekłymi, jak np. z cukrzycą, dzięki dostępowi do danych medycznych, coach będzie przypominać o zażywaniu leków, sugerować zdrowe opcje posiłków oraz podpowiadać krótkie przerwy w pracy i ćwiczenia dopasowane do harmonogramu dnia. Zamiast ogólnych wskazówek prozdrowotnych, jakimi jesteśmy zalewani w mediach, użytkownik otrzyma bardzo konkretne podpowiedzi: idź na 20-minutowy spacer po zjedzeniu posiłku a przed rozmową w pracy; połóż się do łóżka o 22:00, bo musisz jutro wstać o 6:00, aby zdążyć samolot itd.
Personalizowany zdrowy tryb życia dopasowany
Twórcy mają nadzieję, że AI Coach doprowadzi z czasem do demokratyzacji profilaktyki. Na dietetyków, trenerów czy lekcje relaksacji mogą sobie pozwolić tylko osoby w dobrej sytuacji finansowej, podczas gdy aplikacja może być stosowana przez każdego. Wystarczy smartfon. Do tego AI weźmie pod uwagę także rodzaj wykonywanej pracy, sytuację rodzinną i zasoby portfela, sugerując tanie i proste do przygotowania opcje zdrowych posiłków albo łatwe do wykonania ćwiczenia w domu zamiast chodzenia na siłownię.
O Thrive AI Health nie byłoby tak głośno, gdyby nie zaangażowanie OpenAI. To pierwszy tak poważny projekt twórcy ChatGPT w obszarze zdrowia. Optymalizacja trybu życia dla osiągnięcia lepszego zdrowia i formy fizycznej może okazać się lukratywnym rynkiem. Sam Altman, twórca OpenAI, sam podkreślał wielokrotnie, że priorytetowo traktuje odpowiednią długość snu, prawidłowe odżywianie się, ćwiczenia fizyczne, spędzanie czasu na łonie natury i medytację. Pomaga mu to radzić sobie ze stresem i prowadzić zbalansowane życie mimo pochłaniającej pracy.
Teraz chce zbudować narzędzie AI, które pomoże w wypracowaniu pozytywnych zmian w życiu dzięki precyzyjnemu planowi szytemu na miarę każdej osoby. Bez dużych wyrzeczeń, diet i karnetu na siłownię, ale za to małymi krokami. A kto inny może poznać nasze słabości lepiej niż AI mogąca analizować miliardy danych o zdrowiu, stylu życia i uwarunkowaniach zewnętrznych oraz dawać pozornie małe wskazówki prowadzące do dużych efektów.
„Zmiana zachowania jest trudna. Ale dzięki hiperpersonalizacji, AI może okazać się niezawodną pomocą” – twierdzą Open AI i Thrive Global, którzy w listopadzie 2024 roku zaprezentowali pierwszą wersję systemu. Jednak przed nimi ogromne wyzwanie. Lista firm pracujących nad podobnymi rozwiązaniami jest długa, a wśród nich są m.in. tacy potentaci technologiczni jak Apple, którego przewagą jest dostęp do danych zbieranych przez smartwatche i smartfony.
Czytaj także: AI przewidzi nawet 1000 chorób. Wystarczą dane z EDM
W jaki sposób hakerzy najczęściej kradną dane medyczne? Co to są infostealery i kryptografia post-kwantowa? I co mogą zrobić placówki medyczne, aby nie paść ofiarą cyberprzestępców?
Hakerzy szybsi i skuteczniejsi dzięki AI
Eksperci Google dobrze znają się na cyberbezpieczeństwie – firma jest atakowana przez hakerów nawet setki tysięcy razy dziennie. Raport Cybersecurity Forecast 2025, opublikowany przez Google Cloud, prezentuje największe zagrożenia w sieci i zmiany metod działania przestępców cybernetycznych. Pierwszym wnioskiem jest gwałtowny wzrost incydentów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. AI podnosi skuteczność klasycznych ataków phishingowych i pozwala doskonalić stosowane od dawna socjotechniki. Im doskonalsza generatywna AI i duże modele językowe (LLM), tym trudniejsze do wykrycia tzw. ataki typu deepfakes stosowane m.in. do kradzieży tożsamości i omijania barier bezpieczeństwa. ChatGPT może wygenerować wiarygodnie brzmiący, ale fałszywy mail od firmy kurierskiej albo banku. Z pomocą technologii deepfake cyberprzestępcy są w stanie podszyć się pod lekarza i wyłudzić dane z pomocą platform telemedycznych.
Przyzwyczailiśmy się już do tego, że po ataku Rosji na Ukrainę, także ochrona zdrowia znalazła się na celowniku rosyjskich grup hakerów. Szukając sojuszników w wojnie, Rosja stara się także znaleźć wsparcie w cyberatakach. Dlatego można się spodziewać rosnącej liczby ataków kierowanych także z Chin albo Korei Północnej. Do wielkiej czwórki hakerskiej dołącza też Iran w związku z napiętą sytuacją geopolityczną na Bliskim Wschodzie.
W 2025 roku, podobnie jak w latach poprzednich, na pierwszym miejscu będą ataki typu ransomware, czyli z wykorzystaniem złośliwego oprogramowania, zazwyczaj instalowanego poprzez kliknięcie na przesłany przez hakera link albo załącznik. Niepokojąca jest demokratyzacja umiejętności hakerskich. Hakerzy poprzedniej generacji byli najczęściej informatykami, dzisiaj każdy może zostać cyberprzestępcą. W darknecie można bez problemu zamówić ransomware albo zaprogramować go samemu z pomocą AI.
Nowe zagrożenia dla danych medycznych w 2025 roku i jak się chronić
Liczba ataków cybernetycznych na ochronę zdrowia będzie rosła, bo sektor przechodzi opóźnioną w stosunku do innych sektorów gospodarki cyfryzację i gromadzi wrażliwe dane. Od lat eksperci ostrzegają przed nowym rodzajem cyberataku polegającym nie na kradzieży, ale manipulacji danymi. Przykładowo, haker zmienia wyniki badań laboratoryjnych kilku tysięcy pacjentów, co może zagrażać zdrowiu albo życiu pacjentów w efekcie nieprawidłowego leczenia, a jednocześnie kradnie oryginalną kopię zapasową. To podobna, ale jeszcze niebezpieczniejsza strategia w stosunku do obecnie stosowanego szyfrowania danych. Świadczeniodawcy mogą się skutecznie zabezpieczyć tworząc np. kopię danych w chmurze danych.
AI to obosieczny miecz i jest już wykorzystywana w systemach bezpieczeństwa danych do wykrywania anomalii i zagrożeń w czasie rzeczywistym, automatyzując działania mające na celu minimalizację zagrożeń. Programy antywirusowe z AI będą się upowszechniały i taniały.
Google zwraca też uwagę na rosnącą liczbę ataków z wykorzystaniem tzw. infostealerów („złodzieje informacji”). To narzędzia zaprojektowane do przechwytywania danych uwierzytelniających, jak haseł dostępu. Brak uwierzytelniania dwuskładnikowego w niektórych systemach zapewnia atakującym łatwy dostęp do krytycznej infrastruktury, w tym systemów elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR) i platform finansowych. Infostealery mają jednak jedną słabość – ich skuteczność jest mocno ograniczona, gdy placówka wprowadzi wspomniane uwierzytelnianie dwuskładnikowe wymagające podania jednorazowego, zaufanego hasła.
Oprócz działań podejmowanych indywidualnie przez placówki medyczne, pojawiają się nowe rozwiązania prawne mające zapewnić większą ochronę sektora zdrowia. Przykładem jest wchodząca w życie w 2025 r. zaktualizowana dyrektywa w sprawie bezpieczeństwa sieci i informacji (NIS2). Przepisy mają zmusić organizacje opieki zdrowotnej w Europie do uszczelnienia praktyk cyberbezpieczeństwa. Aby osiągnąć zgodność z przepisami, wybrane placówki będą musiały zainwestować w technologie bezpieczeństwa, zarządzanie ryzykiem i przygotować protokoły reagowania na incydenty.
Nadzieją jest też stopniowe przechodzenie sektora na chmurę danych. Warto zabrać się za to już dzisiaj, bo za rogiem czai się kolejne, jeszcze większe wyzwanie – przygotowanie do kryptografii post-kwantowej. Choć naukowcy twierdzą, że nadal jesteśmy daleko od opracowania w pełni wydajnych komputerów kwantowych, to jeśli powstaną, żaden komputer nie będzie bezpieczny. Oczywiście jeszcze za wcześnie na wdrażanie szyfrowania danych odpornego na techniki kwantowe. Można za to na bieżąco ewidencjonować posiadane systemy kryptograficzne, aby w razie potrzeby szybko migrować do nowych rozwiązań.
Bazowe zabezpieczenia znacznie podnoszą poziom cyberbezpieczeństwa
Jak podkreślają eksperci, placówki medyczne byłyby o wiele bardziej odporne na ataki hakerów, gdyby stosowały podstawowe zabezpieczenia, w tym wykonywanie kopii zapasowych w czasie rzeczywistym (najlepiej w chmurze), aktualizacja systemu operacyjnego i antywirusowego, regularne szkolenia personelu, podwójna autentyfikacja i posiadanie polityki bezpieczeństwa danych.
W ucyfrowionych szpitalach hakerzy mogą znaleźć nietypowe cyfrowe drzwi do bazy danych pacjentów. Wystarczy pomyśleć, że 500-łóżkowy, zinformatyzowany na średnim poziomie szpital może mieć nawet 10 000 podłączonych urządzeń Internetu Rzeczy (IoT) do monitorowania, przechowywania i przekazywania informacji o pacjentach i innych wrażliwych danych. Dlatego ochrona musi dotyczyć każdego z nich.
Pobierz bezpłatny poradnik cyberbezpieczeństwa w placówkach ochrony zdrowia
Stały Komitet Lekarzy Europejskich (CPME) – którego członkiem jest też Naczelna Izba Lekarska – opublikował politykę wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) w praktyce klinicznej, apelując o szczelniejszą regulację AI i podkreślając niebezpieczeństwa związane z technologią. Czy lekarze są sceptyczni wobec AI czy po prostu chcą bezpiecznie z niej korzystać?
AI potrafi dużo, ale to nie jest urządzenie medyczne
Premiera ChatGPT wywołała mieszane uczucia w stosunku do sztucznej inteligencji. Kiedy jedni zachwycali się nowymi możliwościami AI, inni zaczęli obawiać się o jej wpływ na rynek pracy, przyszłość niektórych zawodów i inne, trudne do przewidzenia konsekwencje społeczne.
To samo dotyczy ochrony zdrowia. Modele generatywnej AI zdają na piątkę egzaminy medyczne, szybko diagnozują choroby rzadkie, doradzają pacjentom, tłumaczą wyniki badań laboratoryjnych, pomagają prowadzić elektroniczną dokumentację medyczną.
Środowisko lekarskie jest jednak bardzo ostrożne w stosunku do AI i taka postawa jest po części uzasadniona. To lekarz odpowiada za efekty leczenia, a więc rekomendacje AI muszą być precyzyjne i godne zaufania. Mimo, że uchwalony przez Parlament Europejski Akt w Sprawie AI klasyfikuje modele ogólnej AI dla medycyny jako modele wysokiego ryzyka, lekarze domagają się jeszcze większej kontroli nad tym jak powstają rozwiązania AI i jak są stosowane w praktyce klinicznej.
W Polsce przykładem prób regulacji AI jest planowana na połowę 2025 roku ustawa o systemach sztucznej inteligencji oraz inicjatywa samorządu lekarskiego, czyli nowelizacja Kodeksu Etyki Lekarskiej. Zakłada ona, że w niektórych przypadkach lekarze będą musieli uzyskać świadomą zgodę od pacjenta na zastosowanie AI oraz korzystać wyłącznie z certyfikowanych algorytmów.
Głos w sprawie AI zabrał Stały Komitet Lekarzy Europejskich (CPME, The Standing Committee of European Doctors), do którego należy Naczelna Izba Lekarska (NIL). Opublikowana w listopadzie 2024 r. 11-stronicowa polityka „Deployment of artificial intelligence in healthcare” to zbiór postulatów, jak powinno wyglądać wdrażanie AI w ochronie zdrowia.
Dobra sztuczna inteligencja, zła sztuczna inteligencja
CPME zauważa korzyści związane z AI, ale sporo miejsca poświęca na obawy dotyczące zastosowania nowej technologii oraz wymagania, które muszą być spełnione, aby AI stosować w praktyce klinicznej.
Europejscy medycy twierdzą, że AI może doprowadzić do zmniejszenia roli pracowników medycznych w ochronie zdrowia. Obawiają się też, że inwestycje w AI mogą odbywać się kosztem innych nakładów na ochronę zdrowia. Wiceprezes CPME, prof. dr Ray Walley, przedstawiając raport stwierdził, że „lekarze powinni mieć swobodę decydowania o tym, czy korzystać z systemu sztucznej inteligencji, bez reperkusji, mając na uwadze najlepszy interes pacjenta i zachowując prawo do niezgadzania się z systemem sztucznej inteligencji”. Takie opinie mogą zaskakiwać, bo swoboda podejmowania decyzji przez lekarza nie jest w żaden sposób zagrożona przez AI.
Jednak niektóre obawy są uzasadnione. Przykładowo, CPME wskazuje, że większość rozwiązań AI dostępnych na rynku nie jest certyfikowana, a więc nie są to rozwiązania odpowiadające standardom bezpieczeństwa urządzeń medycznych. Do tego systemy AI muszą być zgodne z zasadami etyki medycznej, ochrony danych i prywatności, ale obecnie nie ma konsensusu co do tego, jak egzekwować te wymagania.
AI? Tak, ale najlepiej w EDM
Polityka CPME wymienia bariery do upowszechnienia się sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej: rozdrobniony i dynamicznie się zmieniający charakter sektora zdrowia, obecność dużej liczby niecertyfikowanych narzędzi AI oraz brak zaufania wynikający z niezweryfikowanych źródeł danych służących do szkolenia modeli AI, wysokie koszty wdrożenia i utrzymania oraz ograniczony czas dla pracowników służby zdrowia na uczenie się nowych technologii.
W argumentach lekarzy pojawia się wątek braku integracji AI z systemami elektronicznej dokumentacji medycznej.
– Musimy unikać sytuacji, w których działają one [red.: systemy AI] jako samodzielne narzędzia wymagające od pracowników służby zdrowia ręcznego wprowadzania tych samych informacji w różnych systemach. Jest to nieefektywne i powoduje frustrację oraz wypalenie zawodowe – powiedział dr Christiaan Keijzer, Prezes CPME.
Do tego dochodzi problem tzw. „czarnej skrzynki”, czyli braku wglądu w proces podejmowania decyzji przez AI, co podkopuje wiarygodność do nowych technologii. Lekarze z dużą ostrożnością podchodzą też do udostępniania danych pacjentów na potrzeby trenowania algorytmów AI, obawiając się naruszenia przepisów RODO.
Lekarze nie mogą być „kozłem ofiarnym” błędnego działania systemów AI
CPME żąda rygorystycznych standardów certyfikacji AI, które uwzględniają kwestie cyberbezpieczeństwa, prywatności danych i tzw. stronniczości algorytmów wynikającej z niereprezentatywnych lub niskiej jakości danych. Opowiadają się za dostępem do informacji o danych stosowanych do trenowania modeli oraz informacji o wydajności systemu AI.
Jeden z punktów polityki AI mówi o tym, że należy przeprowadzić zakrojone na szeroką skalę, długoterminowe badania naukowe wpływu sztucznej inteligencji na opiekę zdrowotną, w tym potencjalnych zagrożeń związanych z utratą pracy oraz błędnymi decyzjami dotyczącymi diagnozy i leczenia.
Znaczna część postulatów koncentruje się na szkoleniu pracowników służby zdrowia z obsługi nowych technologii. CPME zaleca włączenie wiedzy na temat AI do edukacji medycznej i programów rozwoju zawodowego. Bez umiejętności korzystania z AI, lekarze mogą bezkrytycznie polegać na zaleceniach generowanych przez sztuczną inteligencję, nie potrafiąc ich weryfikować. Dlatego CPME opowiada się za wprowadzeniem jasnych zasad odpowiedzialności – to deweloperzy rozwiązań AI powinni ponosić odpowiedzialność za błędy AI, a nie lekarze.
Polityka AI opracowana przez Stały Komitet Lekarzy Europejskich ma jednak kilka nieścisłości. Zawiera żądania, które już są zawarte w innych aktach prawnych na poziomie europejskim, jak przykładowo EU AI Act. W niektórych fragmentach żąda regulacji o wiele ostrzejszych niż te dotyczące np. dopuszczenia na rynek leków albo urządzeń medycznych.
Taka nad-regulacja mogłaby zahamować rozwój europejskiego rynku AI dla ochrony zdrowia i paradoksalnie doprowadzić do jeszcze gorszej sytuacji, gdy w przyszłości będziemy skazani na korzystanie z rozwiązań tworzonych i trenowanych w USA lub Chinach. Niepotrzebny wydaje się też alarmistyczny ton polityki, która m.in. wspomina o zastępowaniu lekarzy przez AI. Po latach debat o roli AI już nikt nie powinien mieć wątpliwości, że to nieuzasadnione obawy.
Czytaj także: Dlaczego i jak KAMSOFT wprowadza AI do systemów IT?
« Poprzednie 1 … 40 41 42 43 44 … 150 Następne »