Aplikacja Kumpel Migreny (Migraine Buddy) pomaga sklasyfikować rodzaj migreny i czynniki wyzwalające ataki bólu głowy. To pierwszy krok do zapanowania nad chorobą, jej leczenia i ograniczenia liczby epizodów. Na migrenę cierpi ok. 8 mln dorosłych Polaków.

Dziennik migreny i społeczność pacjentów

Choć centralnym elementem apki jest funkcja monitoringu ataków (dziennik choroby), to Migraine Buddy potrafi o wiele więcej. Ale po kolei. Po zainstalowaniu bezpłatnej wersji, można od razu przejść do notowania informacji o atakach, czasie ich występowania oraz okolicznościach. Te dane mogą okazać się kluczowe do zrozumienia wyzwalaczy choroby i lepszego radzenia sobie z nią. Kiedy już wystąpi ból głowy, apka oferuje najbardziej sprawdzone metody przynoszące szybką ulgę. Te można oceniać (razem ze skutecznością leków), aby znaleźć swój sposób na walkę z bólem.

Kolejną opcją jest pomoc ze strony społeczności 3,5 mln użytkowników apki, którzy dzielą się swoimi wskazówkami na czacie. Jest też baza wiedzy na temat nowych metod leczenia czy badań naukowych nad migreną oraz ankiety dla użytkowników ułatwiające samodiagnozę. Automatyczny monitoring snu pozwala sprawdzić, czy jego jakość albo długość też jest wyzwalaczem bólów głowy. Podobnie w przypadku pogody – aplikacja zawiera 7-dniową prognozę z wahaniami ciśnienia i temperatury.

Dziennik choroby można wyeksportować i przesłać lekarzowi rodzinnemu albo neurologowi szczegółowe raporty, które mogą pomóc w diagnozie i leczeniu.

Prognoza ataków oraz raporty migreny

Najciekawsze opcje dostępne są tylko w wersji premium kosztującej sporo, bo 47,99 zł miesięcznie albo 384,99 zł rocznie. Za tę kwotę otrzymamy analizy predykcyjne, w tym prognozy ryzyka wystąpienia ataków, czasu jego trwania oraz personalizowane plany terapeutyczne i coachingowe opracowane przez ekspertów od migreny. W płatnej wersji jest też więcej raportów.

Najlepiej przez pierwsze tygodnie albo miesiące korzystać z wersji bezpłatnej i dopiero potem wykupić dostęp premium – im więcej danych zgromadzimy w dzienniku migreny, tym większa precyzja pogłębionych analiz AI. Jeśli damy apce dostęp do aplikacji Zdrowie gromadzącej dane fitness i parametry zdrowia, zyskamy jeszcze lepszy wgląd w przebieg i rozwój choroby. Twórcy chwalą się, że Migraine Buddy od 2014 co roku zyskuje tytuł najlepszej apki w kategorii „migrena i ból głowy”.

W numerze 9/2024 OSOZ Statystyki m.in. analiza importu równoległego leków w Polsce i Europie oraz statystyki sprzedaży leków dla pacjentów z HIV obrazujące sytuację epidemiologiczną.

POBIERAM BEZPŁATNIE e-wydanie OSOZ Statystyki 9/2024 (38 strony, PDF)

W numerze 9/2024 OSOZ Statystyki:

Import równoległy na rynku aptecznym

Rynek importu równoległego (IR) w Unii Europejskiej rośnie. W roku 2016 był wart około 5,5 mld euro, a w 2022 już 6,2 mld euro. Nie rośnie jednak dynamika udziału IR w całości sprzedaży rynku aptecznego i waha się pomiędzy 2,8% dla lat 2022/2021 do 3,2% w okresie 2016/2015. Inaczej mówiąc, rynek IR w ciągu ostatnich lat zachowuje się stabilnie i ma charakter sporej, dość dobrze zdefiniowanej biznesowo niszy. Najwięcej produktów eksportują: Francja, Niemcy i Norwegia.

Według danych PEX za pierwsze 6 miesięcy 2024 roku, największy udział wartościowo i ilościowo w IR do Polski posiada Rumunia. Wynosi on prawie 17,5%, czyli o pół punktu procentowego więcej niż w analogicznym okresie roku ubiegłego.

Czytaj dalej 👉

Sprzedaż leków stosowanych w leczeniu HIV

Choć liczba nowych zakażeń HIV na świecie maleje, w Polsce niestety rośnie. Po okresie spadku w czasie pandemii COVID-19, w 2022 roku powrócił trend rosnący – zgłoszono 2384 nowe zakażenia HIV. Z leczenia zakażenia HIV korzysta ponad 19 tysięcy osób, w tym ponad 3 tys. to uchodźcy z Ukrainy. Spada jednak cały czas liczba zgonów (22 osoby w 2022 roku).

Sprzedaż leków stosowanych w tzw. terapii antyretrowirusowej u osób zarażonych HIV rośnie od 2015 roku. W 2023 roku, apteki sprzedały łącznie 31 097 opakowań leków z tej grupy o wartości 8,8 mln zł. W latach 2021-2023 sprzedaż podwoiła się. Trendy statystyczny sugerują, że w 2025 roku liczba sprzedanych opakowań przekroczy 40 mln.

Czytaj dalej 👉

Ponadto w numerze:

• Sprzedaż leków według molekuł (lipiec 2024)
• Najlepiej sprzedające się produkty (lipiec 2024)
• Monitor epidemiologiczny (lipiec 2024)
• Struktura dystrybucji leków (lipiec 2024)
• Radar epidemiologiczny (październik 2024)

Więcej danych? Wszystkie archiwalne numery OSOZ Statystyki znajdziesz na zakładce POBIERZ.

Zespół ds. Sztucznej Inteligencji przy Ministerstwie Cyfryzacji (MC) przygotował raport na temat zastosowania innowacji AI m.in. w zdrowiu. Wśród rekomendacji znalazło się zastosowanie AI w profilaktyce raka piersi. Jak miałby działać taki system?

Radiolog AI automatyzuje proces badań profilaktycznych

Powołany z początkiem 2024 roku zespół ds. AI przy MC miał za zadanie zaproponować, jak wykorzystać sztuczną inteligencję w różnych branżach gospodarki. Opublikowany w sierpniu br. raport jest zbiorem propozycji konkretnych rozwiązań jak np. Radiolog AI, Korepetytor AI, Prawnik AI.

Jedną z rekomendacji jest wdrożenie AI w profilaktyce, aby zwiększyć jakość i szybkość odczytów wyników z mammografii. Celem jest zmniejszenie o połowę umieralności na raka piersi w najbliższych 10 latach. Według danych z Krajowego Rejestru Nowotworów, w 2021 roku na raka piersi zmarło w Polsce 6400 kobiet. Zgłaszalność na mammografię w ramach programów screeningowych jest nadal niska i wynosi ok. 34%.

Radiolog AI to system AI, który został wdrożony pilotażowo w Szpitalu Kopernika w Łodzi. Z testów wynika, że model do oceny zdjęć mammograficznych „dorównuje skutecznością certyfikowanym radiologom białkowym, co skłania do dalszego skalowania projektu i wdrożenia modelu AI w kolejnych szpitalach.”

Według Zespołu przy MC, AI można też wykorzystać do przekonywania i umawiania Polek na regularne badania mammografii. Koszt umówienia wizyty z pomocą AI wyniósłby zaledwie ok. 3 zł. W dokumencie wspomniano, że szpitale już dzisiaj są zainteresowane taką możliwością, ale brakuje im wiedzy w zakresie sztucznej inteligencji i bezpieczeństwa danych. Aby to zmienić, należałoby przygotować centralny przegląd jakości istniejących narzędzi głosowych na bazie jasnych wytycznych.

Procedura programu profilaktycznego zaproponowana w raporcie:

• Bot AI dzwoni do pacjentki i zaprasza na badanie profilaktyczne;
• W przypadku zgody, następuje rejestracja na badanie w najbliższej placówce;
• Pacjentka wyraża zgodę na udostępnienie anonimowych danych do celów badań naukowych – zdjęcie z mammografii trafia do Centralnego Repozytorium Danych Medycznych w celu prowadzenia badań naukowych;
• Po wykonaniu badania, AI dokonuje screeningu zdjęć i segreguje je, nadając tym sugerującym zmiany nowotworowe najwyższy priorytet;
• Dwóch lekarzy radiologów dokonuje opisu zdjęcia;
• W przypadku podejrzanych rezultatów badania, wyniki trafiają do pacjentki w okresie 1 dnia od badania (zamiast 14 dni, jak to ma miejsce obecnie);
• Pacjentka z podejrzeniem nowotworu kierowana jest na biopsję;
• Model ponownie ocenia negatywnie ocenione przez radiologów zdjęcia i albo potwierdza, albo neguje ich opinię;
• Wyniki negatywne trafiają do pacjentek.

Jak wdrożyć program mammografii AI w całej Polsce?

Eksperci z Zespołu ds. AI sugerują, aby za implementację systemu odpowiadało MC we współpracy z Ministerstwem Zdrowia (MZ). Po stronie MC byłoby ogłoszenie konkursu na narzędzia głosowe AI do umawiania wizyt, a MZ – certyfikacja modeli AI oraz włączenie projektu pod finansowanie ze środków Krajowego Planu Odbudowy (KPO).

Aby wykorzystać dane gromadzone w programie Radiolog AI do celów naukowych, zaproponowano stworzenie Centralnego Repozytorium Danych Medycznych (CRDM). Jak czytamy w raporcie, „dostęp do zanonimizowanych danych z mammografii z polskiej populacji, umożliwiłby dalsze udoskonalenie istniejącego modelu Radiolog AI i wcześniejsze wykrywanie raka piersi.” Model byłby rozwijany w modelu open source.

CRDM wpisałoby się dodatkowo w Europejską Przestrzeń Danych Medycznych, która przewiduje budowę takich centrów danych. Eksperci rekomendują, aby Repozytorium konsolidowało informacje z już istniejących biobanków.

„Polska ma szansę stać się jednym z liderów w dziedzinie sztucznej inteligencji w Europie” – chwali raport Ministerstwo Cyfryzacji. Według dokumentu, rodzime firmy mają już rozwiązania AI, które można by wykorzystać do realizacji projektu. Technologia nie jest problemem, ale potrzebna jest inicjatywa ze strony MZ i MC.

Czytaj także: MZ przeznaczy 4,3 mld zł z KPO na cyfryzację szpitali

9 września Apple zaprezentował iPhone 16, inteligentny zegarek Apple Watch 10 i słuchawki AirPods 4. Wśród premierowych funkcji znalazły się dwa rozwiązania dla zdrowia: Apple Watch 10 pomoże wykryć zespół bezdechu sennego, a słuchawki AirPods Pro przeprowadzą test słuchu i mogą pełnić rolę aparatu słuchowego.

Wykrywanie bezdechu sennego

Zespół bezdechu sennego to najczęstsze zaburzenie snu, na które cierpi ok. 1 miliard ludzi na całym świecie, w tym ok. 2-2,5 miliona Polaków. Większość chorych pozostaje niezdiagnozowanych. Nieleczony, może prowadzić do nadciśnienia, cukrzycy typu 2 i chorób serca.

Teraz chorobę będzie można wykryć z pomocą inteligentnego zegarka Apple Watch. Funkcja monitoringu zaburzeń oddychania wykorzystuje dane zbierane przez akcelerometr na temat niewielkich ruchów nadgarstka związanych z zakłóceniami normalnych wzorców oddechowych podczas snu. Są one analizowane przez algorytm oparty na uczeniu maszynowym wytrenowany na danych rzeczywistych i przetestowany w badaniach klinicznych.

Co 30 dni, Apple Watch porównuje zebrane dane dotyczące zaburzeń oddychania i powiadamia użytkowników, jeśli sugerują one oznaki umiarkowanego lub ciężkiego bezdechu sennego. Dane na temat zaburzeń oddychania podczas snu dostępne są w aplikacji Zdrowie. Można je wyeksportować do pliku PDF, wydrukować albo przesłać lekarzowi.

Według Apple, funkcja powiadomień o podejrzeniu bezdechu sennym ma wkrótce otrzymać zielone światło od amerykańskiej Agencji ds. Leków i Żywności (Food and Drug Administration FDA) i innych organów regulacyjnych ds. zdrowia. A to oznacza, że stanie się urządzeniem medycznym o dokładności klinicznej, któremu mogą zaufać lekarze.

Słuchawki Apple: test i ochrona słuchu, funkcja aparatu słuchowego

Drugą ciekawą nowością jest możliwość stosowania słuchawek AirPods w roli aparatu słuchowego. Jak zaznacza Apple, to „dostępna bez recepty funkcja aparatu słuchowego dla osób z lekkim lub średnim ubytkiem słuchu” a „funkcja Hearing Aid sprawia, że dostęp do aparatów słuchowych jest łatwiejszy niż kiedykolwiek”.

Według Światowej Organizacji Zdrowia, z ubytkami słuchu boryka się ok. około 1,5 miliarda ludzi na całym świecie. Według szacunków NFZ, w Polsce problem dotyczy ok. 6% populacji. Niedosłuch negatywnie wpływa na zdrowie psychiczne pacjenta, prowadzi do izolacji społecznej oraz demencji. Wcześnie zdiagnozowany może diametralnie poprawić jakość życia pacjenta.

Jak to działa? Korzystając ze spersonalizowanego profilu słuchu opracowanego na podstawie testu słuchu (szczegóły poniżej), nowa funkcja przekształca AirPods Pro w aparat słuchowy o jakości urządzenia medycznego. Spersonalizowany profil słuchu użytkownika jest automatycznie dopasowywany do różnych dźwięków w tym słuchania czy rozmów telefonicznych i to bez dodatkowych ustawień. Słuchawki można też skonfigurować pod aparat słuchowy na podstawie audiogramu stworzonego przez protetyka słuchu. Funkcja Hearing Aid została przetestowana klinicznie w kontrolowanym, randomizowanym badaniu.

Kolejną nowością w AirPods jest ochrona słuchu. Według badania słyszenia, Apple Hearing Study, które fima przeprowadziła we współpracy z University of Michigan School of Public Health i Światową Organizacją Zdrowia (WHO), jedna na trzy osoby jest narażona na zbyt głośne dźwięki otoczenia. AirPods ma teraz funkcję ochrony słuchu opartą o pasywną i aktywną redukcję szumów, która ma chronić uszy nawet podczas głośnych koncertów. Dzięki aplikacji Hałas, użytkownicy Apple Watch mogą włączyć powiadomienia, gdy poziom hałasu w otoczeniu może mieć negatywny wpływ na zdrowie słuchu.

Dzięki słuchawkom Apple można też przeprowadzić badanie audiometryczne pozwalające wykryć ubytki słuchu. Testy słuchu wykonywane są rzadko, zazwyczaj dopiero gdy pacjenci dostrzegają już pierwsze objawy niedosłyszenia.

Test słuchu w AirPods działa tak samo jak standardowe badanie lekarskie zwane audiometrią tonalną. Jego wykonanie w domu zajmuje około pięć minut, a na koniec użytkownik otrzymuje podsumowanie wyników, w tym dane opisujące ubytek słuchu w każdym uchu i zalecenia. Wyniki obejmują też audiogram, który można udostępnić lekarzowi w celu prowadzenia dalszej diagnozy.

Czytaj także: Nowa aplikacja Vitals od Apple wyjaśni parametry zdrowia

Polscy menedżerowie ochrony zdrowia są wyjątkowo otwarci na zastosowanie rozwiązań sztucznej inteligencji – wynika z nowego raport „Future Health Index 2024” przygotowanego przez Philips. Niestety, wbrew optymistycznym wynikom badania, nie jesteśmy liderem AI.

Automatyzacja w ochronie zdrowia pilnie potrzebna, bo brakuje pracowników

95% liderów ochrony zdrowia uważa, że automatyzacja procesów – dzięki cyfryzacji – pozwala zaoszczędzić czas personelu medycznego, ograniczając ich codzienne zadania administracyjne. 94% jest zdania, że to sposób na rozwiązanie problemu niedoborów kadrowych. Pod względem optymizmu w stosunku do potencjału AI plasujemy się o kilka punktów procentowych powyżej średniej światowej.

A jakie rozwiązania e-zdrowia już są stosowane? Przede wszystkim te usprawniające rejestrację pacjentów (64%) i ułatwiające wprowadzanie danych klinicznych (59%). Menedżerowie ochrony zdrowia planują w ciągu najbliższych trzech lat wdrożyć też systemy automatyzujące procesy rozliczeniowe (47%), konserwację i monitorowanie sprzętu (47%), przepływy pracy (44%) oraz prowadzenie wpisów do dokumentacji klinicznej (44%).

Deklaracje a rzeczywistość wdrażania AI w polskiej ochronie zdrowia

Zaskakiwać mogą wyniki dotyczące wdrażania rozwiązań AI. Z badania Centrum e-Zdrowia wynika, że niewiele ponad 5% placówek zdrowia stosuje algorytmy AI. Z kolei Future Health Index 2024 sugeruje, że w Polsce wdrażamy AI częściej niż dzieje się to na świecie, wykorzystując algorytmy AI m.in. do monitorowania pacjentów (58% Polska versus 43 % średnia globalna); zarządzania lekami (57% vs. 37%) czy planowania leczenia (54% vs. 37%).

Rozbieżności mogą wynikać m.in. z deklaratywnego charakteru badania, grupy docelowej (ankieta obejmowała wybranych liderów ochrony zdrowia) oraz panelu krajów oraz próbki badania (tylko 200 osób na każdy kraj) – w grupie analizowanych krajów znalazły się zarówno kraje opóźnione w cyfryzacji (Indie, RPA), jak i liderzy e-zdrowia (USA, Singapur, Arabia Saudyjska). Biorąc pod uwagę inne dane, wyciągnięcie wniosku, że Polska jest liderem AI w ochronie zdrowia, jest pochopne.

Tak też twierdzi dr hab. Katarzyny Kolasa, prof. Akademii Leona Koźmińskiego i Dyrektora Centrum Cyfryzacji Zdrowia, która komentując raport powiedziała, że „z perspektywy legislacyjnej, Polska nie jest liderem we wdrażaniu AI do systemu ochrony zdrowia”.

– Wciąż pozostajemy w tyle za takimi krajami jak Niemcy, Francja, Wielka Brytania czy Hiszpania. Kluczowe jest stworzenie szybkiej ścieżki publicznego finansowania, szczególnie na zapewnienie badań walidacyjnych przed wdrażaniem technologii cyfrowych do praktyki klinicznej, co jest zgodne z oczekiwaniami respondentów badania – skomentowała wyniki badania prof. Kolasa.

Michał Kępowicz, Członek Zarządu Philips Polska i Dyrektor ds. Relacji Strategicznych Philips, zauważa, że
polscy liderzy „z jednej strony dostrzegają zagrożenia, które mogą iść za wdrożeniem sztucznej inteligencji, z drugiej widzą i implementują rozwiązania, które minimalizują potencjalne ryzyka”.

– To, co moim zdaniem jest bardzo budujące i pozwala z dużym optymizmem patrzeć na przyszłość ochrony zdrowia w Polsce to pozytywne nastawienie i odwaga w korzystaniu ze zdobyczy technologii. Poza wykorzystaniem sztucznej inteligencji dobrym przykładem jest chociażby opieka wirtualna, która – wg polskich liderów – jest w Polsce znacznie lepiej postrzegana przez pacjentów i specjalistów w porównaniu do średniej globalnej – twierdzi Kępowicz.

Dane ratują życie, ale dostęp do nich jest nadal utrudniony

Badanie potwierdza, że największym wyzwaniem dla placówek medycznych jest integracja danych z różnych źródeł. Brak interoperacyjności prowadzi do niepotrzebnego powtarzania badań (34% odpowiedzi), ryzyka popełnienia błędów (29%), konieczności poświęcenia dużej części wizyty na szukanie danych (35%), zwiększonych kosztów operacyjnych (34%), trudności w realizacji profilaktyki (29%).

Mimo tych wyzwań, liderzy ochrony zdrowia widzą w danych szansę na m.in. identyfikacją najlepszych praktyk opartych na dowodach klinicznych, optymalizację planów leczenie, skrócenie list oczekujących na diagnostykę i planowane zabiegi, prognozowanie i zarządzanie potrzebami pacjentów, zmniejszenie liczby hospitalizacji oraz redukcję zdarzeń niepożądanych u pacjentów.

Badanie „Future Health Index 2024” zostało przeprowadzone na grupie 2800 liderów ochrony zdrowia, po 200 z każdego z 14 krajów: Australia, Brazylia, Chiny, Indie, Indonezja, Włochy, Japonia, Holandia, Polska, Arabia Saudyjska, Singapur, Republika Południowej Afryki, Wielka Brytania i Stany Zjednoczone.

Kliknij tutaj, aby pobrać pełny raport „Future Health Index 2024 – Lepsza opieka dla każdego”

To jedno z największych osiągnięć w stomatologii robotycznej: Robot Perceptive sterowany sztuczną inteligencją samodzielnie założył pacjentowi koronę na zęba. I to w zaledwie 15 minut, podczas gdy dentysta potrzebuje na to dwóch wizyt i łącznie ok. 2 godzin. Producent urządzenia twierdzi, że wprowadzenie robota na rynek to już tylko kwestia czasu.

Robot-stomatolog jest precyzyjniejszy i szybszy

Mimo postępów w leczeniu zębów, nowoczesnym metodom znieczulenia oraz coraz nowocześniejszym materiałom, wizyta u stomatologa nie należy do przyjemnych – i to niezależnie od empatii lekarza. Szczególnie uciążliwe dla pacjentów są czasochłonne zabiegi stomatologii estetycznej – każda minuta borowania, szlifowania, odsysania przedłuża się w nieskończoność.

Ale może się to wkrótce zmienić dzięki robotom, które stosując technologie obrazowania 3D oraz sztuczną inteligencję dają nadzieję na znaczne skrócenie czasu zabiegu, przy zachowaniu najwyższej jakości procedury.

W sierpniu br., producent robotów dentystycznych Perceptive ogłosił, że jego najnowszy robot z sukcesem przeprowadził pierwszy, w pełni autonomiczny zabieg na pacjencie. Przewagą robota ma być precyzja wykrywania chorób zębów oraz ich szybkie leczenie.

Najnowszy robot Perceptive posiada trójwymiarowy skaner zintegrowany z optyczną koherentną tomografią (OCT), co pozwala tworzyć obrazy 3D jamy ustnej poniżej linii dziąseł i dokładnie odwzorowywać strukturę zębów, nerwów pod jego powierzchnią oraz dziąseł. Według firmy, technologia umożliwia wykrywanie próchnicy z dokładnością do 90%. To ponad dwa razy więcej niż stosowane obecnie badania rentgenowskie 2D (precyzja na poziomie 40%).

Autonomiczne zabiegi stomatologiczne za 5 lat

– Cieszymy się, że udało nam się pomyślnie przeprowadzić pierwszą na świecie w pełni zautomatyzowaną i wspomaganą robotycznie procedurę stomatologiczną – powiedział dr Chris Ciriello, dyrektor generalny i założyciel Perceptive. W opublikowanym komunikacie podkreślono, że robot założył pacjentowi koronę na zęba w 15 minut, podczas gdy dentysta potrzebuje dwóch wizyt, po ok. 1 godziny każda. Robot ma też zapewniać wysokie bezpieczeństwo niezależnie od ruchów pacjenta.

Ciekawostką jest fakt, że inwestorem Perceptive jest dentysta Edward Zuckerberg, ojciec Marka Zuckerberga, czyli dyrektora generalnego firmy Meta (dawny Facebook). Na rozwój innowacji, firma zebrała od inwestorów fundusze w kwocie 30 mln USD.

Dyrektor Chris Cirello zaznacza, że urządzenie trafi do sprzedaży za około 5 lat. Aby tak się stało, musi najpierw uzyskać zgody od instytucji regulacyjnych jak m.in. amerykańska Agencja ds. Żywności i Leków. Choć firma podkreśla autonomiczność robota, cały zabieg musi być realizowany pod okiem specjalisty. Do tego Perceptive nie opublikował żadnych badań klinicznych, niezbędnych w procesie walidacji technologii.

Sam robot zabiegowy nie jest bezprecedensowym rozwiązaniem w medycynie. Na przykład robotyczny system chirurgiczny da Vinci operuje z powodzeniem od 25 lat, przy czym tutaj mamy do czynienia z systemem asystującym chirurgowi, a nie maszyną przeprowadzającą zabieg. Producent będzie musiał wykazać, że urządzenie jest bezpieczne w sytuacjach krytycznych, przykładowo w przypadku nagłej zmiany pozycji pacjenta. Pamiętajmy, że robot da Vinci operuje pod pełną narkozą, a więc pacjent się nie rusza.

Ostatnią kwestią będzie przekonanie pacjentów do nowej technologii, choć to może okazać się łatwe, gdy argumentem będzie kilkukrotnie krótszy czas spędzony na fotelu stomatologicznym. Perceptive podkreśla, że urządzenie będzie miało rewolucyjny wpływ na rynek zdrowia, pozwalając ujednolicić jakość usług stomatologicznych oraz zwiększyć ich dostępność. WHO szacuje, że ok. 4 miliardy ludzi na świecie nie ma dostępu do dentysty.

Czytaj także: Naukowcy stworzyli twarz robota z tkanek skóry człowieka

Minister Zdrowia Izabela Leszczyna powołała Małgorzatę Olszewską na nową Dyrektor Centrum e-Zdrowia (CeZ).

Po zaledwie 6 miesiącach, ze stanowiskiem dyrektora CeZ żegna się Tomasz Jeruzalski. Na jego miejsce, Minister Zdrowia powołała 2 września Małgorzatę Olszewską.

Zmiana zaskakuje, bo Jeruzalski miał być dyrektorem znającym się na IT – w przeciwieństwie do swojego poprzednika Pawła Kikosickiego. I właśnie ten argument podkreślała Minister Zdrowia Izabela Leszczyna powołując go na stanowisko Dyrektora CeZ w lutym 2024 roku. Jeruzalski nie jest już dyrektorem CeZ, ale w CeZ zostaje, a mianowicie na stanowisku dyrektora pionu eksploatacji systemów teleinformatycznych.

Małgorzata Olszewska w przeszłości pracowała m.in. w Ministerstwie Edukacji Narodowej oraz Urzędzie Komunikacji Elektronicznej. Doświadczenie w tematach związanych z cyfryzacją zdobyła kierując Departamentem Telekomunikacji w Ministerstwie Administracji i Cyfryzacji (wcześniej Ministerstwo Infrastruktury).

W marcu 2012 roku została powołana na stanowisko Wiceministra Administracji i Cyfryzacji odpowiedzialnego za łączność. Następnie pełniła funkcję doradcy prezesa Urzędu Komunikacji Elektronicznej. Małgorzata Olszewska ma wykształcenie prawnicze. Jest drugą kobietą – po Agnieszce Kister (2020-2021) – która pokieruje CeZ.

Centrum e-Zdrowia to jednostka podległa Ministerstwu Zdrowia odpowiedzialna na cyfryzację ochrony zdrowia w Polsce.

Czytaj także: 8 projektów e-zdrowia, które się nie udały

Kiedy pacjent odbiera wyniki badań laboratoryjnych z parametrami poza normą, próbuje dowiedzieć się, co jest nie tak. Zanim trafi do lekarza, szuka informacji w Google. Tak robi aż ok. 80% pacjentów. Polski startup Labplus chce to zmienić – w sierpniu ogłosił współpracę z dwoma kolejnymi placówkami zdrowia.

Co oznaczają wyniki badań?

Codziennie 20 mln ludzi otrzymuje wyniki badań – najczęściej tabelę ze skomplikowanymi parametrami i informacją, czy są one w normie, czy poza nią. I to wszystko. Zdezorientowany pacjent sprawdza w internecie, co one oznaczają. I tu zaczyna się problem, bo można trafić na informacje niepotrzebnie alarmujące, gdy pacjent jest zdrowy, albo uspokajające, gdy wyniki tak naprawdę powinny być pilnie skonsultowane z lekarzem. Interpretacja wyników na własną rękę może się skończyć niepotrzebnymi albo opóźnionymi wizytami – pierwsze generują niepotrzebne kolejki i koszty, a drugie są niebezpieczne dla zdrowia i życia pacjentów.

Od niedawna pacjenci wpisują też wyniki w ChatGPT, który czasami może halucynować oraz podawać informacje niedopasowane do stanu zdrowia danego pacjenta. Szacuje się, że w ten sposób ok. 3 mln pacjentów dziennie ryzykuje swoim zdrowiem opóźniając konsultację lekarską, a 700 000 – swoim życiem, bo wprowadzeni w błąd nie otrzymują natychmiastowej pomocy lekarskiej.

Liczby z opisem

Polski startup Labplus opracował system, który ma rozwiązać problem. Jego misją jest, aby „zrozumienie wyników swoich badań było tak proste jak zamówienie Ubera”. Jest to pierwsze na świecie przebadane kliniczne cyfrowe rozwiązanie – czyli wyrób klasy medycznej – do indywidualnej i bezpiecznej analizy danych. Firma ma za sobą już wdrożenia w m.in. sieci laboratoriów Diagnostyka i Śląskich Laboratoriach Analitycznych, a w sierpniu ogłosiła współpracę z Radomskim Centrum Onkologii (RCO) oraz Radomskim Centrum Rodziny (RCR). To pierwszy POZ, który będzie oferował pacjentom interpretację wyników badań.

Jak to działa? Odbierając wyniki badań laboratoryjnych przez internet, pacjent klika w przycisk „Interpretuj wynik”, odpowiada na kilka pytań z ankiety medycznej i otrzymuje wiarygodny opis. Dla pacjenta oznacza to lepsze zrozumienie stanu zdrowia i adekwatne działanie w stosunku do wyników oraz pomoc w podejmowaniu opartych na wiedzy medycznej decyzji dotyczących zdrowia. Z kolei placówki medyczne korzystają na efektywniejszym zagospodarowaniu czasu pracy, lepszej komunikacji z pacjentem i poprawie jakości usług.

Wysoka precyzja

Startup Labplus został założony przez Dr hab. n. med. Siddharth Agrawala i Jakuba Górowskiego w 2018 roku. W 2019 roku otrzymał grant Narodowego Centrum Badań i Rozwoju na rozwój technologii, a w 2023 roku z sukcesem zakończył badania kliniczne na Śląskim Uniwersytecie Medycznym w Katowicach. Technologia uzyskała wynik 100% bezpieczeństwa i 92,3% czułości w wykrywaniu zaburzeń u pacjentów. System firmy do tej pory zinterpretował ponad 100 tys. wyników badań.

Czytaj także: Jak wprowadzić do szpitali innowacje medyczne?

Placówki ochrony zdrowia, przychodnie, szpitale oraz apteki są coraz częściej na celowniku cyberprzestępców. Oto 3 zasady i rozwiązania IT dla skuteczniejszej ochrony przed cyberatakami w placówkach zdrowia i aptekach.

Gwałtowny wzrost ataków ransomware

Niepokojącym faktem jest gwałtowny wzrost ataków ransomware, z których większość jest motywowana finansowo. Sprawcy liczą na to, że atak obejmie dane krytyczne dla działania danego podmiotu. Na czym polega?

Ransomware (ang. ransom – okup, software – oprogramowanie) to program należący do rodziny szkodliwego oprogramowania. Powoduje blokadę lub zaszyfrowanie plików znajdujących się na urządzeniu. Coraz częściej cyberprzestępcy nie tylko szyfrują dane, ale także wykradają je, by następnie szantażować ofiarę, grożąc ich ujawnieniem lub poinformowaniem innych o ataku. Komputer może być zainfekowany np. za pomocą załączników lub linków do złośliwych stron.

Według ekspertów Check Point Research, największy przyrost tego typu ataków notuje Europa – bo aż 64% rok do roku (Q1 2024). Grupy ransomware najchętniej atakują sektor produkcyjny (29% i prawie dwukrotnie większa liczba zgłoszonych ataków) oraz opieki zdrowotnej (11%). Wspólną cechą tych podmiotów jest wysoka konieczność zapewnienia ciągłości usług, co przekładać się może na większą gotowość do płacenia okupu.

Przykładem jest atak na jedną z największych sieci laboratoryjnych w Polsce (kliknij tutaj, aby dowiedzieć się więcej).

Jak się chronić przed cyberprzestępcami?

Zasada nr 1: Ochrona danych w placówce ochrony zdrowia – prowadzenie dokumentacji

Na system ochrony danych osobowych składają się wykonywanie działań związanych z ochroną danych oraz prowadzenie dokumentacji. Pomoc w prowadzeniu dokumentacji oraz wsparcie procesów związanych z przetwarzaniem danych osobowych oferuje, przygotowane przez firmę KAMSOFT, rozwiązanie KS-BDO RODO.

Pozwala ono m.in. na przeprowadzenie wymaganej prawem analizy ryzyka, wspomaga prowadzenie rejestru czynności przetwarzania oraz dostarcza wzorce dokumentów, wykorzystywane w procesach przetwarzania danych osobowych. Dokumentacja bezpieczeństwa danych osobowych, przygotowana w ramach KS-BDO RODO, jest dostosowana do specyfiki branży, w której funkcjonuje placówka, a dzięki udostępnieniu szczegółowej ankiety, uwzględnia sytuację konkretnego podmiotu.

Warto podkreślić, że rozwiązanie KS-BDO RODO jest zintegrowane z systemami informatycznymi produkcji KAMSOFT (KS-SOMED, KS-PPS, KS-AOW), dzięki temu możliwe jest między innymi kontekstowe wsparcie w procesie analizy ryzyk związanych z przetwarzaniem danych osobowych, automatyczne generowanie niezbędnych dokumentów (upoważnień) oraz ciągłe monitorowanie aktualnego poziomu bezpieczeństwa.

Tworzenie kopii zapasowych danych, aktualizowanie oprogramowania, cykliczna zmiana haseł dostępowych oraz edukowanie pracowników w zakresie ochrony danych to kolejne ważne działania, które należy podjąć, aby zapewnić skuteczną ochronę danych.

Zasada nr 2: Kopie zapasowe – RepoCloud i CopyCloud zwiększają bezpieczeństwo danych w aptekach

Baza danych jest strategicznym zasobem apteki – jej uszkodzenie lub zablokowanie zawsze ma poważne konsekwencje: od paraliżu sprzedaży do zaburzenia bieżącej działalności. Najgroźniejsze dla baz są cyberataki, złośliwe oprogramowanie blokujące dostęp do komputerów, ale również uszkodzenia na skutek zdarzeń losowych (zalanie, pożar, kradzież) albo awarii sprzętu. Nie zawsze można im zapobiec, ale można się zabezpieczyć przed ich skutkami, posiadając bezpieczną kopię zapasową tworzoną automatycznie w chmurze danych.

Mając na uwadze, jak ważną rolę odgrywają apteki w systemie ochrony zdrowia, KAMSOFT oferuje placówkom dwie dedykowane usługi chmurowe: CopyCloud i RepoCloud. Ich zadaniem jest zapewnienie ciągłości działania apteki w przypadku ewentualnego cyberataku lub zdarzenia losowego, w wyniku, którego dane zostaną utracone lub uszkodzone. Sposób zapisu danych w chmurze jest zgodny z ustawą o ochronie danych osobowych RODO, a właściciel placówki nie musi się martwić o dane wrażliwe, bo wszystkie dokumenty w chmurze są odpowiednio zabezpieczone – zaszyfrowane specjalnym kluczem szyfrującym, do którego dostęp ma tylko apteka.

Zasada nr 3: Zabezpiecz dostęp do zasobów za pomocą uwierzytelniania wieloskładnikowego

Uwierzytelnianie wieloskładnikowe (MFA) powoli staje się standardem, ponieważ zapewnia znacznie lepszą ochronę przed nieuprawnionym dostępem niż tradycyjne metody uwierzytelniania oparte wyłącznie na haśle. Serwisy korzystające z MFA wymagają od użytkownika podania więcej niż jednego rodzaju danych w celu potwierdzenia jego tożsamości, np. podanie hasła i kodu jednorazowego generowanego na przykład przez aplikację autentykującą na smartfonie.

Tego typu zabezpieczenie w swoich portalach webowych wprowadził NFZ. Od niedawna także użytkownicy systemu medycznego SERUM mogą uruchomić uwierzytelnienie wieloskładnikowe. Warto także podkreślić, że aplikacje mobilne produkcji KAMSOFT wspierają uwierzytelnienie wieloskładnikowe. Wizyta Lekarska, Wizyta Pielęgniarka, Wizyta Położnej oraz aplikacja dla farmaceutów KS-APTIX zostały wyposażone w funkcjonalność autentykacji (kliknij tutaj, aby dowiedzieć się więcej).

Zasada nr 4: Kopia w chmurze dla placówek medycznych

Użytkownicy systemów medycznych KAMSOFT mogą rozbudować swoje systemy o usługę “Kopia w Chmurze”. Usługa ta przeznaczona jest do tworzenia cyklicznych kopii bezpieczeństwa bazy danych na serwerze Firebird przesłanych do przestrzeni chmurowej. Co ważne, backup danych może być tworzony podczas normalnej pracy w systemie.

Czytaj także: UODO nakłada karę 1,5 mln zł na American Heart of Poland

Jak europejskie akt w sprawie sztucznej inteligencji (EU AI Act) wpłynie na zastosowanie AI w medycynie? Rozmowa z Pamelą Krzypkowską, dyrektorką Departamentu Badań i Innowacji w Ministerstwie Cyfryzacji.

Jak trafiłaś z Microsoftu do Ministerstwa Cyfryzacji?

Chciałam robić coś, co sprawi, że społeczeństwo będzie troszeczkę lepsze. To jest praca z misją i bardzo to doceniam. Tyle i aż tyle.

1 sierpnia w życie wszedł Akt w sprawie AI. Co dalej?

Europejski Akt o Sztucznej Inteligencji jest pierwszą na świecie twardą regulacją AI. Dokument został opublikowany w Dzienniku urzędowym 12 lipca, a w życie wszedł 1 sierpnia. Najważniejsze – jako rozporządzenie obowiązuje on bezpośrednio, nie są potrzebne dodatkowe przepisy w prawie krajowym, jak to się dzieje w przypadku dyrektyw unijnych. Oczywiście należy przystosować lokalne prawo do nowych obowiązków, np. wyznaczyć lub powołać organ nadzoru nad rynkiem AI.

Cała idea regulacji oparta jest na kategoryzowaniu rozwiązań AI pod względem ryzyka. W ochronie zdrowia będziemy mieli do czynienia w większości z systemami wysokiego ryzyka, bo są to rozwiązania, które często decydują o bezpieczeństwie, zdrowiu i życiu pacjentów. W AI Act mamy 4 kategorie ryzyka: Systemy zakazane, wysokiego ryzyka, o ograniczonym ryzyku oraz o minimalnym ryzyku.

Po 6 miesiącach, licząc od 1 sierpnia 2024 r., czyli od początku lutego 2025 roku, jako pierwsze zaczną obowiązywać przepisy związane z systemami zakazanymi. Chodzi o rozwiązania, które w ogóle nie będą dopuszczone do użytku. W drugiej kolejności, po 12 miesiącach, wchodzą przepisy dotyczące tzw. systemów AI ogólnego przeznaczenia, z angielskiego General Purpose AI. Regulacji podlegają systemy i sposób ich rozwoju, niezależnie od ich przyszłego zastosowania. Pod to podchodzi m.in. generatywna sztuczna inteligencja.

I na koniec, po 24 miesiącach, czyli 1 sierpnia 2026 roku, wchodzi pozostała część aktu. Wyjątkiem są systemy ogólnego przeznaczenia, które były obecne na rynku przed sierpniem 2025 roku – w takim przypadku dostawca ma 36 miesięcy na ich dostosowanie.

Możesz wytłumaczyć pojęcie systemów AI ogólnego przeznaczenia?

W skrócie to rozwiązania AI, które mają wiele funkcji, robią różne rzeczy, przykładowo generują i klasyfikują treści oraz obrazy.

Jedni mówią „AI to potężne narzędzie, które trzeba regulować”, a inni, że „Europa znowu tworzy biurokrację i ogranicza innowacyjność”. A jakie jest twoje zdanie?

Bardzo się cieszę, że mamy Akt ws. AI, bo jego podstawą jest etyczna sztuczna inteligencja. Regulacja wychodzi z założenia, że systemy AI powinny być godne zaufania – żebyśmy byli w stanie zrozumieć, dlaczego podejmują takie, a nie inne decyzje.

Przykładem jest system, który triażuje pacjentów i decyduje o ich dalszym leczeniu. Proszę sobie teraz wyobrazić, że system byłby wytrenowany na złych danych, zhakowany albo zaczął błędnie działać po modyfikacji. Jednocześnie nie wiemy, dlaczego podjął daną decyzję. To system wysokiego ryzyka i musi podlegać kontroli.

Co ma zrobić dyrektor szpitala, który ma na biurku plan wdrożenia systemu AI? Czekać do lutego 2026 r. aż w życie wejdzie część związana z systemami wysokiego ryzyka, nie wychodząc przed szereg? A może spokojnie zacząć wdrażać AI?

Nie trzeba chować się pod kamień (śmiech). Akt został już opublikowany w języku polskim, a ostatecznie przyjęta wersja ma tylko 123 stron plus 17 stron załączników, podczas gdy poprzednia miała ich prawie 500. Aktu nie trzeba czytać od deski do deski, łatwo znaleźć interesujące nas fragmenty.

Po pierwsze trzeba się zastanowić, jakie systemy AI już zostały wdrożone i czy wpadają one do jednej z kategorii ryzyka. W przypadku rozwiązań dla medycyny najczęściej będą to systemy wysokiego ryzyka. Raczej nie spodziewam się, aby w szpitalu były stosowane jakiekolwiek systemy zakazane.

Część medycznych rozwiązań AI podpada już pod prawodawstwo harmonizacyjne w zakresie np. urządzeń medycznych; wymagania dotyczące tego typu urządzeń także wejdą w życie jako wyjątek po 36 miesiącach, czyli w sierpniu 2027. Dodatkowo, placówka medyczna może mieć systemy o ograniczonym ryzyku, czyli należące do 3. kategorii. Weźmy na przykład chatbota, który służy do umawiania wizyt. W tym przypadku będzie to system o ograniczonym ryzyku i konieczne będzie poinformowanie pacjenta, że rozmawia z botem, a nie z człowiekiem. Niektóre z aplikacji będą podpadać pod kategorię minimalnego ryzyka, czyli de facto wychodzące poza Akt. Mogą to być filtry antyspamowe albo gry wideo dla pacjentów.

Trzeba pamiętać, że nawet jeżeli placówka medyczna ma tylko systemy minimalnego ryzyka, także wiąże się to z pewnymi minimalnymi wymaganiami związanymi z AI Act. Najważniejszym jest zapewnienie odpowiednich kompetencji, aby pracownicy wiedzieli, jak poprawnie korzystać z tych systemów, i rozumieli jak one działają.

Nie bójmy się aktu ws. AI, bo nie nakłada on jakiś wybujałych wymagań. To całkiem przyziemne kwestie, jakich oczekiwalibyśmy od dostawców systemów AI, jak zarządzanie ryzykiem czy dbałość o cyberbezpieczeństwo. W centrum AI Act jest nadzór człowieka nad rozwojem AI, dlatego legislacja wymaga monitorowania procesu rozwoju sztucznej inteligencji oraz prowadzenia dokumentacji technicznej w przypadku systemów wysokiego ryzyka.

Etyczna AI to także taka AI, która nie jest stronnicza. Ale ludzie też są przecież w pewnym stopniu stronniczy, bo kierują się ograniczonymi informacjami, do których mają dostęp.

To prawda, że ludzie także nie są neutralni. Lekarz albo lekarka mogą pracować w regionie geograficznym, gdzie częściej występują jakieś choroby i wówczas mogą stronniczo weryfikować objawy. Taka stronniczość jest oczekiwana. Jednak łączy się to z faktem, że wiem skąd ta moja stronniczość pochodzi. W przypadku algorytmów, muszą one analogicznie wskazać, z czego wynika podejmowana decyzja. Tak, aby człowiek mógł zweryfikować, czy jest ona zasadna, albo podać hipotezę algorytmu lepszej weryfikacji. Nie możemy mieć sytuacji, kiedy algorytm podejmuje decyzję o zdrowiu pacjentów bez wglądu człowieka w powody tej decyzji.

AI może też założyć, że skoro jestem kobietą, to mam większe szanse na zachorowanie na np. Hashimoto, bo jest to choroba, która generalnie częściej występuje u kobiet. I to jest dobra stronniczość oparta na danych statystycznych, taka sama, jaką może mieć lekarz czy lekarka.

Ale gdyby taki algorytm założył, że skoro jestem kobietą to mam automatycznie mniejsze kwalifikacje do pracy na jakimś stanowisku pracy, byłaby to już krzywdząca stronniczość – na to należy uważać.

Jak bezpiecznie korzystać z rozwiązań AI, jak np. ChatGPT?

Pamiętam jak za moich czasów szkolnych mówiło się, że nie wolno opierać się na Wikipedii, bo jest niewiarygodna. Dzisiaj bardzo często mówi się o Wikipedii jako o wartościowym źródle informacji, nad którym czuwa armia moderatorów.

Analogicznie mówi się o dziś o modelach generatywnej AI: Nie powinno się korzystać z ChatGPT, bo może podawać błędne informacje. Tak może być, ale wierzę, że niedługo znajdziemy sposób, jak bezpiecznie używać takich narzędzi i aby one nie halucynowały, kłamały.

Na chwilę obecną najważniejsze jest, aby nauczyć się umiejętności weryfikacji informacji, krytycznego myślenia, łączenia faktów. Wierzę, że dobra regulacja pomoże nam w bezpiecznym korzystaniu z AI. I jeszcze jedno – zawsze będą tacy, którzy zechcą wykorzystać AI do złych rzeczy, jak przykładowo tworzenia fake-newsów. Ale jestem pewna, że z czasem pojawią się systemy, które pomogą weryfikować teksty i wyłapywać zmanipulowane zdjęcia. Sam fakt, że ktoś próbuje nas oszukać, nie jest niczym nowym. Zmieniają się tylko narzędzia.

Kliknij tutaj, aby pobrać polską wersję Rozporządzenia EU w sprawie AI.

Czytaj także: EU AI Act. Lekarze będą musieli zgłaszać błędy systemów AI