Diagnostyka obrazowa była pierwszą dziedziną medycyny stosującą algorytmy sztucznej inteligencji. AI pomaga automatyzować analizę zdjęć i przygotowanie ich opisów, skracając czas pomiędzy wykonaniem badania a przekazaniem wyniku. Jak AI wpłynie na dalszy rozwój diagnostyki obrazowej?

Radiolodzy już dawno przestali się bać AI. Algorytmy stały się dla nich dodatkową parą oczu, które piksel po pikselu analizują potencjalne anomalie, wykrywając nawet subtelne zmiany nowotworowe niemożliwe do zauważenia przez człowieka.

Wyższa precyzja diagnozy przekłada się na mniej inwazyjne operacje, redukując czas powrotu do zdrowia. Jednak AI nie jest idealna i może sugerować fałszywe wyniki. Nie potrafi wyjaśnić, dlaczego doszła do takiego, a nie innego wniosku, co znacznie obniża zaufanie lekarzy. Do tego stworzenie dobrych algorytmów jest kosztowne i długotrwałe, bo wymaga dostępu do dużych zbiorów danych treningowych.

Diagnosta zamiast radiologa

Ale mimo tych trudności, zaangażowanie AI w radiologii będzie coraz większe, bo potencjalne korzyści są ogromne. Duże nadzieje wiąże się z wtórnym przetwarzaniem danych diagnostyki obrazowej. Według Catherine Estrampes, dyrektor generalnej GE Healthcare, nawet 97% wszystkich danych w opiece zdrowotnej nie jest wykorzystywanych. Tylko AI jest w stanie przeanalizować tak duże ilości informacji, szukając w nich nieznanych korelacji, w efekcie pomagając tworzyć nowe metody leczenia i przyspieszać prace nad lekami.

Estrampes przewiduje także stopniową ewolucję zawodu radiologa w kierunku diagnosty zajmującego się holistycznie diagnozą wychodzącą poza interpretację obrazów RTG, MRT czy MRI. AI doskonali też dotychczasowe metody obrazowania, pomagając w generowaniu wysokiej jakości modeli 3D, poprawiając jakość wizualizacji, tłumiąc szumy na zdjęciach.

Algorytmy przewidzą rozwój choroby

Według Estrampes, w najbliższym czasie możemy spodziewać się dalszego skracania czasu pomiędzy badaniem a wynikiem. W obszarze efektywności pracy i zwiększania dostępności do badań jest nadal wiele do poprawy. Podczas pandemii COVID-19, zdjęcia RTG płuc zastosowano do diagnozy koronawirusa, gdy na rynku nie było jeszcze szybkich testów. Algorytmy AI w przyszłości będą mogły rozpoznawać także inne choroby ze zdjęć medycznych, nie tylko te, które były przyczyną zlecenia diagnostyki. Oprócz tego dużą rolę odegra prognozowanie rozwoju stanu zdrowia i modele AI ostrzegające przed ryzykiem szybkiego pogorszenia się stanu zdrowia.

Systemy obrazowania będą coraz mniejsze, mobilniejsze i szeroko dostępne, a zaawansowane badania będą mogli wykonywać lekarze rodzinni pod okiem cyfrowego doradcy. Platformy AI wzbogacone o modele językowe samodzielnie zinterpretują wyniki i prześlą je do weryfikacji ekspertów w ośrodku telemedycznym. Pozwolą też usprawniać procesy organizacyjne, aby zmniejszać obciążenie administracyjne lekarzy, będące główną przyczyną wypalenia zawodowego.

Czytaj także: Czy lekarze muszą się już uczyć jak pisać prompty?

Zlecenia na wyroby medyczne lub ich naprawę trafiają już na Internetowe Konto Pacjenta (IKP). Zgodnie z nowymi przepisami, do końca września mogą być one wystawiane w formie papierowej.

Nowe przepisy

Zlecenie na wyroby medyczne to odpowiednik recepty, ale wystawianej nie na leki, ale na sprzęt medyczny, np. aparaty słuchowe, soczewki okularowe, obuwie ortopedyczne, wózki inwalidzkie, różnego rodzaju protezy, materace przeciwodleżynowe, laski i kule, a także pieluchomajtki, cewniki czy sprzęt stomijny.

Od 1 lipca 2023 r. weszło w życie Rozporządzenie Ministra Zdrowia z 25 maja 2023 roku zmieniające rozporządzenie w sprawie zlecenia na zaopatrzenie w wyroby medyczne oraz zlecenia naprawy wyrobu medycznego.

Wystawianie zleceń w formie elektronicznej nie jest obowiązkowe, ale forma papierowa wymaga potwierdzenia przez OW NFZ. Od 1 października 2023 r. e-zlecenia będą już obowiązkowe.

Gdzie można znaleźć e-zlecenia na wyroby medyczne?

E-zlecenie na wyroby medyczne lub naprawę wyrobu wystawia lekarz (w tym lekarz pierwszego kontaktu, nazywany też lekarzem POZ), pielęgniarka, położna, felczer lub fizjoterapeuta. Obowiązuje zasada specjalizacji, czyli np. zlecenie na okulary wystawia okulista, a na zakup wózka inwalidzkiego m.in.: ortopeda, neurolog, chirurg, lekarz rehabilitacji medycznej lub reumatolog. Refundacja wyrobów medycznych odbywa się w ramach określonych limitów.

Zlecenie wystawione elektronicznie trafia automatycznie na Internetowe Konto Pacjenta i jest widoczne w zakładce „Apteczka”. Zawiera ona zlecenia na wyroby medyczne wraz z informacją, na jakim są etapie (np. częściowo zrealizowane, odrzucone) oraz listę zrealizowanych wyrobów medycznych, na które wystawiane były papierowe zlecenia.

Zlecenie na wyroby medyczne można zrealizować w dowolnym punkcie (aptece, sklepie medycznym), który ma umowę z NFZ.  Wystarczy podać numer PESEL oraz kod e-zlecenia.

Czytaj także: Małżeństwo lekarzy wystawiło 700 000 e-recept w ciągu roku. Jak to możliwe?

W 2022 roku, w polskich aptekach sprzedano 2,7 mln opakowań kremów przeciwsłonecznych. Kosztują one średnio 41,53 zł, czyli kilka razy więcej niż marki dyskontowe dostępne w drogeriach. Mimo to, popyt na nie szybko rośnie.

Kliknij tutaj, aby zobaczyć pełny raport sprzedaży z infografiką (czasopismo OSOZ, str. 70)

Ochrona UVA/UVB

Wraz ze światłem słonecznym do atmosfery dociera promieniowanie ultrafioletowe. UVC, które jest najbardziej niebezpieczne, zatrzymuje ozonosfera. Jednak UVB (oddziałujące na wierzchnią warstwę skóry) i UVA (docierające do głębszych warstwy naskórka) są w nadmiarze szkodliwe. Dlatego warto zadbać o odpowiednią ochronę skóry za pomocą kosmetyków z tzw. sunblockerami. Polacy robią to coraz częściej, o czym świadczą dane sprzedaży kosmetyków z ochroną UV w aptekach.

Wśród nich są kremy, spraye i pomadki z filtrami UV o różnej sile ochrony. Określa ją SPF (Sun Protection Factor), współczynnik opisujący, o ile czasu dłużej (mnożnik) możemy bezpiecznie przebywać na słońcu po zastosowaniu produktu z filtrem UV. Środki przeciwsłoneczne dzielą się na te z filtrami fizycznymi odbijającymi promienie słoneczne i chemicznymi – pochłaniającymi je. Przykładowo, filtr 30 oznacza, że na słońcu można przebywać 30 razy dłużej niż bezpieczny okres bez kremu czyli 20 minut (czyli 600 minut). Jednak pod warunkiem prawidłowej aplikacji kremu.

Globalna sprzedaż kosmetyków z filtrami UV systematycznie pnie się w górę, a wartość tego rynku w 2023 roku szacowana jest na 10 mld USD. Prognozowane tempo wzrostu do 2027 roku powinno się utrzymać na poziomie ok. 5% rok rocznie.

Drogie, ale sprzedaż rośnie

Aby zobrazować sprzedaż kremów z filtrami UVA/UVB w aptekach, eksperci OSOZ przeanalizowali dane od początku 2002 roku. Wówczas sprzedanych zostało zaledwie 133 673 opakowań. Od 2007 roku sprzedaż zaczęła szybko rosnąć i w 2022 roku Polacy kupili już 2 748 024 opakowań sunblockerów za łączną kwotę 114 127 176 zł. To 20 razy więcej niż 20 lat temu.

Kremy z filtrami przeciwsłonecznymi to produkt mocno sezonowy. W miesiącach wiosenno-letnich wartość sprzedaży jest największa: od maja do lipca przekracza 5 mln zł, a najwyższą wartość osiąga w czerwcu – 7,51 mln zł. W okresie od września do lutego jest natomiast najniższa i nie przekracza 2,55 mln zł.

Kosmetyki apteczne są z reguły droższe od tych z drogerii i ta sama reguła dotyczy też sunblockerów. Co ciekawe, mimo iż sprzedaż w okresie ostatnich 20 lat zwiększyła się 20-krotnie, to ich ceny już nie rosły tak szybko. Dzisiaj płacimy za nie średnio dwa razy tyle co w 2002 roku, a dokładnie 41,53 zł. To sporo analizując marki dyskontowe. Jednak produkty sprzedawane w aptekach pozycjonowane są jako lepszej jakości (dermokosmetyki).

Za tą popularnością idzie wybór. W minionym roku na półkach aptecznych można było znaleźć już 818 produktów z omawianej grupy, czyli 13 razy więcej niż 20 lat temu.

Prognoza na 2023 rok

Biorąc pod uwagę dotychczasowe trendy można się spodziewać, że najbliższych latach zarówno ilość jak i wartość sprzedaży nadal będą wzrastać: w 2023 roku wzrośnie o 1,38% w porównaniu do roku poprzedniego i wyniesie 2,79 mln opakowań. W 2024 roku nastąpi kolejny wzrost (o 4,97%) i zacznie się zbliżać do granicy 3 mln (a dokładnie wyniesie 2,92 mln opakowań).

Wpisuje się to w trend rosnącej popularności dermokosmetyków dostępnych w aptekach. Dane za rok 2022 roku nie wskazują też, aby miała to drastycznie zmienić rosnąca inflacja.

Ceny będą rosły, ale bardzo powoli, a wzrost nie powinien przekroczyć 1% w skali roku.

Trzeba też pamiętać, że kosmetyki zawierające ochronę UV sprzedawane w aptekach to tylko niewielka część całego asortymentu tych produktów – większość z nich sprzedaje się w drogeriach i marketach.

Czytaj także: Sprzedaż antydepresantów większa o 30% niż przed pandemią

Gdzie obywatele Polski mogą zrealizować transgraniczną receptę w postaci elektronicznej?

E-recepta transgraniczna to każda e-recepta, którą można zrealizować w innym państwie niż to, w którym została wystawiona. Tak więc jest to taka sama e-recepta, jak ta, którą realizuje się w Polsce, a transgraniczną staje się dopiero w momencie jej realizacji w innym kraju.

W sezonie letnich wakacji 2023 Polacy mogą wykupić leki na e-receptę transgraniczną w:

• Chorwacji,
• Finlandii,
• Estonii,
• Czechach,
• Hiszpanii (tylko apteki z Madrytu, Wysp Kanaryjskich, Kraju Basków, Katalonii, Estremadury, Aragonii, Kastylii i León, Andaluzji, Wspólnoty Walencji oraz Kantabrii).

Z kolei w Polsce, turyści z tych państw mogą wykupić leki z e-recepty wystawionej w kraju pochodzenia:

• Portugalia,
• Estonia,
• Finlandia,
• Czechy,
• Chorwacja,
• Hiszpania.

Potrzebna zgoda na IKP

W celu realizacji za granicą e-recepty transgranicznej w Polsce, konieczne jest wyrażenie zgody przez Pacjenta w Internetowym Koncie Pacjenta. Jak to zrobić?

• Zaloguj się na swoje Internetowe Konto Pacjenta;
• Po zalogowaniu wejdź w „Uprawnienia” i wybierz „Wyraź zgodę na obsługę Twoich e-recept za granicą”;
• Kliknij na niebieski kafelek „Wyraź zgodę”;
• Wybierz kraj lub kraje, w których chcesz mieć możliwość wykupienia e-recepty oraz wyrażasz zgodę na przetwarzanie Twoich danych osobowych w związku z realizacją e-recepty za granicą;

Zgoda na obsługę e-recept w określonych krajach będzie dostępna stale w zakładce „Uprawnienia”. Można ją wycofać w dowolnym momencie.

Czytaj także: EDM i e-recepta – Polska na tle 17 państwa Europy (infografika)

Szpital Basildon w Wielkiej Brytanii wykorzystuje inteligentne okulary, aby szybciej wykonywać zabiegi wymiany wadliwych zastawek serca i przez to skrócić listy oczekujących.

Problem

W 2021 r., średni czas oczekiwania na zabieg przezcewnikowego wszczepienia zastawki aortalnej (TAVI) w brytyjskim szpitalu Basildon wydłużył się do ponad 7 miesięcy. Problem w przepustowości wynikał z braków personalnych – do każdej operacji trzeba było sprowadzać specjalistę z innego ośrodka. Sala operacyjna i sprzęty były, ale nie miał kto pracować.

To nie jedyny szpital, który mierzy się z takim problemem. Według porozumienia chirurgów „Skalpel”, w sesji wiosennej 2022 specjalizację chirurgii ogólnej wybrało 35 lekarzy na 97 wolnych miejsc rezydenckich. Jeszcze gorzej jest w wąskich specjalizacjach wymagających znajomości innowacyjnych metod operacyjnych.

Technologia

Wirtualna rzeczywistość pomaga na sali operacyjnej na dwa sposoby. Pozwala na bezdotykowe i sterylne przeglądanie skanów operowanego narządu. Lekarze widzą przed oczami trójwymiarowe zdjęcia serca, co im pomaga dobrać optymalny sposób wszczepienia zastawki i odpowiednią ilość kontrastu oraz kontrolować parametry życiowe chorego. W tym samym czasie są asystowani przez specjalistów przebywających w innej lokalizacji. Widzą oni obraz transmitowany przez okulary i mogą na bieżąco przekazywać wskazówki, podpowiadać kolejne kroki i kontrolować przebieg operacji.

Podobne operacje są już wykonywane w Polsce, m.in. w Górnośląskim Centrum Medycznym w Katowicach oraz Instytucie Matki i Dziecka w Warszawie, gdzie stosuje się technologię VR polskiego startup MedApp i okulary Hololens Microsoft’u.

Rozwiązanie

Jak przyznaje dr Christopher Cook, kardiolog z Basildon Hospital, okulary okazały się dobrym rozwiązaniem pozwalającym zwiększyć przepustowość operacji bazując na dostępnym personelu medycznym. Dzięki operacjom asystowanym na odległość, czas oczekiwania na zabieg TAVI skrócił się – przy wykorzystaniu dostępnego sprzętu – z 7 do 2,5 miesiąca. Celem szpitala jest poprawa efektywności i realizacja 4 zabiegów dziennie. Dodatkową zaletą jest możliwość szkolenia personelu. W miarę wykonywania kolejnych operacji, stają się oni coraz bardziej niezależni. Szpital chce teraz zastosować okulary VR także w innych zabiegach.

Wirtualna rzeczywistość ma jeszcze wiele innych zastosowań na sali operacyjnej: ułatwia przeglądanie obrazów medycznych w formie modeli 3D i awatarów pacjenta, wspomaga komunikację między członkami zespołu, redukuje koszty personalne, pozwala lepiej przygotować się do zabiegu.

Czytaj także: Tabletka „z prądem” pobudzi apetyt u chorych

Jeśli infrastruktura cyfrowa wspierająca opiekę nad pacjentem nie gwarantuje ochrony danych, to narażone jest także zdrowie i życie pacjenta – tak radykalne i szczere spojrzenie na bezpieczeństwo danych to konieczność, bo liczba ataków hakerów szybko rośnie. Najwyższy poziom ochrony to cel tzw. polityki zerowego zaufania. Na czym polega?

Ochrona zdrowia jest w czołówce najczęściej atakowanych przez hakerów branż. Z najnowszych danych wynika, że w I kwartale 2023 liczba incydentów bezpieczeństwa wzrosła w stosunku do 2022 roku o 22%. Hakerzy obrali sobie za cel placówki zdrowia nie dlatego, że przetwarzają one wrażliwe dane medyczne, ale ze względu na wyjątkowo niski poziom cyberbezpieczeństwa. Wiele szpitali nadal posiada stare systemy zawierające luki w zabezpieczeniach, a kwestie ochrony danych – ze względów finansowych i organizacyjnych – nadal są bagatelizowane.

9 filarów twierdzy danych

Zasady zerowego zaufania dotyczące ochrony danych zostały wypracowane w ramach Forrester And National Institute of Standards and Technology (NIST). Filozofię można streścić w jednym zdaniu: „nigdy nie ufaj, zawsze weryfikuj, dynamicznie rozwijaj politykę bezpieczeństwa”. Zakłada ona dodatkowo, że organizacja już stała się ofiarą ataku hakerów lub, że wkrótce on nastąpi, a więc dostęp do zasobów nie jest bezpieczny.

Pierwsze pięć fundamentów podejścia „zero trust” skupia się na:

• Użytkownikach: wiedza o sposobach działania hakerów i zasadach ochrony danych;
• Urządzeniach: zabezpieczenia techniczne, jak oprogramowanie antywirusowe, zapory sieciowe, ochrona urządzeń medycznych i inne elementy infrastruktury (kamery, drukarki wpięte w sieć itd.)
• Sieciach: oddzielenie sieci wewnętrznej od ogólnodostępnej sieci internetowej, stworzenie tzw. mikro-sieci;
• Obciążeniach: specyficzne elementy narażone na ataki jak np. rozwiązania chmurowe;
• Danych: klasyfikacja danych, ich szyfrowanie oraz bezpieczne przechowywanie kopii zapasowych.

Na tym poziomie organizacja przyjmuje zasadę restrykcyjnego uwierzytelniania dostępu użytkowników do zasobów organizacji. Przykładowo, wymagając regularnej zmiany haseł, wprowadzając domyślne wylogowanie po odejściu od stacji roboczej (ochrona na poziomie sesji korzystania z systemu, a nie użytkownika). Żadna osoba pracująca z infrastrukturą IT, od informatyków po lekarzy, nie ma przywilejów i objęta jest takim samym rygorem w ramach polityki bezpieczeństwa.

Większość filarów na tym poziomie ma charakter techniczny i leży w kompetencji informatyków i ekspertów bezpieczeństwa danych. Elementem organizacyjnym odgrywającym największą rolę, jest filar zerowego zaufania do ludzi. Kradzież lub złamanie danych uwierzytelniających oraz zainfekowanie sieci złośliwym oprogramowaniem są głównymi przyczynami naruszeń danych. Dlatego wymaga się m.in. uwierzytelniania wieloskładnikowego oraz intensywnych testów wiedzy i czujności użytkowników.

Pozostałe cztery filary to strategiczne elementy ochrony kluczowe w przypadku naruszenia bezpieczeństwa:

• Widoczność. Podejmowanie świadomych decyzji dotyczących dostępu do danych przez pracowników oraz podmioty zewnętrzne (brak domyślności zaufania). Wszystkie działania realizowane przez pracowników na urządzeniach i sieciach firmowych muszą być widoczne dla informatyków i specjalistów bezpieczeństwa danych;
• Analityka. Monitorowanie zasobów sieciowych oraz danych, analiza przepływów informacji w całym ekosystemie placówki medycznej;
• Automatyzacja i zarządzanie. Możliwość szybkiej identyfikacji nieautoryzowanego dostępu do danych i potencjalnie złośliwych działań. Wbudowane mechanizmy automatycznego reagowania na sytuacje, audyty bezpieczeństwa i aktywne wyszukiwanie potencjalnych zagrożeń.
• Administrowanie. Każdy użytkownik, urządzenie, aplikacja i transakcja wymiany danych muszą być stale weryfikowane a środowisko danych – testowane i nadzorowane. Strategia bezpieczeństwa danych staje się nieustannym procesem, a nie działaniem podejmowanym od czasu do czasu i ograniczającym się do aktualizacji oprogramowania antywirusowego, prowadzenia szkoleń z ochrony danych co kilka miesięcy, czy – co gorsza – przeprowadzenia kontrolowanych ataków lub audytów raz w roku.

Wdrożenie filozofii „zero trust” nie jest łatwe i może trwać kilka lat, wymagając opracowania bardzo szczegółowych i dynamicznych procedur oraz wdrożenia kosztownym rozwiązań technicznych – wiąże się z większymi kosztami cyberbezpieczeństwa, bo konieczne staje się zatrudnienie specjalistów ochrony danych czy korzystanie z zewnętrznych audytów systemów bezpieczeństwa. Dlatego podejście „zero zaufania” zalecane jest dużym podmiotom, które z reguły narażone są na celowane ataki hakerów mające na celu kompromitację danych, ich kradzież i uzyskanie dużego okupu.

Ale warto ją również stosować nawet w cząstkowej formie, np. w odniesieniu do zasobów ludzkich, bo pozwala ustrzec się przed najczęściej popełnianymi błędami bezpieczeństwa danych. Oto kilka przykładów:

• Skupianie się na podejściu nastawionym na niwelowanie skutków ataku, a nie zapobieganiu. Bezpieczna kopia zapasowa to podstawa w procedurze ochrony danych, ale cyberataki można śledzić i zapobiegać nim, zanim się wydarzą poprzez np. monitoring anomalii w ruchu sieciowym oraz analizę zagrożeń w czasie rzeczywistym;
• Płaskie sieci. W miarę rozwoju infrastruktury IT i podłączania kolejnych punktów sieciowych (urządzeń) rośnie sieć informatyczna, z czasem tworząc jeden ogromny ekosystem danych. Eksperci zalecają segmentację i podział sieci na łatwiejsze w zarządzaniu mikro-sieci, w których zapory ogniowe stosowane są już na poziomie urządzenia;
• Braki w ochronie urządzeń końcowych. Duży szpital może mieć ich kilkaset a nawet kilka tysięcy – to systemy do monitorowania parametrów życiowych pacjenta, urządzenia telemedyczne, systemy przywoławcze itd. Pierwszym krokiem jest identyfikacja wszystkich punktów końcowych i opracowanie dla nich polityki dostępu i ochrony.
• Wdrażanie zdezaktualizowanych mechanizmów kontroli bezpieczeństwa. Nie wystarczy kontynuować wdrożoną kilka lat temu politykę ochrony danych – trzeba ją na bieżąco udoskonalać wraz z postępem technologicznym. Organizacje ochrony zdrowia powinny też pamiętać, że bezpieczeństwo danych zaczyna się jeszcze zanim kupią system IT. Wtedy mają możliwość zdefiniowania wbudowanych mechanizmów np. autoryzacji albo uprawnień użytkowników

Podejście zerowego zaufania wprowadza duży reżim ochrony. Poczucie zagrożenia nie ma jednak w tym wypadku straszyć, ale zwiększać czujność. Częstotliwość cyberataków rośnie, hakerzy sięgają do coraz bardziej wyrafinowanych sposobów. Statyczna polityka bezpieczeństwa wystarczyła kilka lat temu, ale dziś musi być stale aktualizowana, bo od niej zależy zdrowie i życie pacjentów.

Czytaj także: Pobierz bezpłatny raport „Bezpieczeństwo danych i RODO w placówkach ochrony zdrowia

Mogli na nich zarobić nawet 10 mln zł – szacuje Dziennik Gazeta Prawna w artykule opisującym sprawę masowego wystawiania elektronicznych recept w Internecie.

Recepta co 2 minuty, najczęściej na marihuanę medyczną

On wystawił w 2022 roku ponad 286 tys. recept elektronicznych, a ona – przeszło 429 tys. Jak wynika z danych, takich rekordzistów, którzy wystawiają ponad 100 tys. recept rocznie jest znacznie więcej. Przykładowo, w marcu 2023 jeden z lekarzy miał wystawić 21 433 recept. Jak obliczył DGP, aby osiągnąć taki wynik, lekarz musiałby wystawiać jedną receptę co 2,08 minuty i to pracując 24 godzin na dobę.

To tysiące razy więcej niż średnia – statystyczne lekarz wystawia co miesiąc recepty ok. 60 pacjentom. Jeszcze bardziej niepokoi, na jakie leki najczęściej wystawiają recepty rekordziści. Są to:

• marihuana medyczna,
• antykoncepcja awaryjna,
• leki na odchudzanie,
• antybiotyki,
• silne leki przeciwbólowe.

NIL bada sprawę, MZ zawiadamia prokuraturę

Kiedy sprawa handlu receptami została nagłośniona kilka miesięcy temu, 12 lutego 2023 roku Komisji Etyki Lekarskiej wydała stanowisko, w którym krytycznie ocenia sytuacje, kiedy „finalizacja otrzymania usługi jest zgodnie z ofertą, niezwykle krótką (3-5 minutową) usługą sugerującą niedochowanie należytej staranności„. Podkreśla też, że „błędną interpretacją zasad obowiązujących w telemedycynie jest komercyjne wystawianie zwolnień i recept online na żądanie” i to bez szczegółowego wywiadu.

Nietrudno się domyślić, że lekarze wystawiające setki tysięcy e-recept nie są w stanie dokładnie zbadać pacjenta, bo recepta wystawiana jest co… kilkanaście sekund.

DGP dotarł też do umów, jakie zawierają lekarze z podmiotami pośredniczącymi w wystawianiu e-recept w sieci. Wynika z nich, że za taką „konsultację” lekarz otrzymuje 14-20 zł brutto. Dziennikarze opisują też, jak łatwo jest zamówić e-receptę na wybrany lek – wystarczy wypełnić krótką ankietę, dokonać przelewu i po kilku minutach recepta jest gotowa. Sprawa nie podpadła dotychczas NFZ, bo wszystkie wystawiane masowo recepty mają 100-proc. odpłatność pacjenta.

Sprawę badają już izby lekarskie, a Ministerstwo zdrowia zapowiada skierowanie sprawy do prokuratury.

Trzeba oddzielić uczciwe teleporady od sprzedaży recept

Komisji Etyki Lekarskiej NRL zwraca uwagę, że „należy odróżnić sprzedaż recept i zwolnień na żądanie od teleporady.”

Zgodnie z obowiązującą definicją – czytamy w komunikacie NRL – teleporada jest świadczeniem zdrowotnym udzielanym na odległość przy użyciu systemów teleinformatycznych lub systemów łączności. Katalog obowiązków lekarza oraz praw pacjenta pozostaje niezmienny niezależnie od sposobu realizacji porady lekarskiej – zasady dotyczące udzielania teleporad przy wykorzystaniu technologii telemedycznych oraz porad osobistych są co do zasady takie same. Do tego decydujące o możliwości przeprowadzenia porady teleinformatycznej są kryteria medyczne, a nie życzeniowe bądź komercyjne.

---

Czytaj także: Ruszył projekt e-Konsylium. Szybsze konsultacje ze specjalistami

AI zyskuje umiejętności, które do tej pory były wyłącznie domeną ludzi – mówi John Nosta, założyciel think tanku NOSTALAB i jeden z najbardziej inspirujących głosów w dziedzinie technologii w medycynie.

ChatGPT odpowiada precyzyjnie na skomplikowane pytania, ale nadal popełnia błędy. Czy nie jest za wcześnie, aby rozmawiać o jego zastosowaniu w medycynie?

Zdecydowanie nie. Prawdą jest, że modele językowe AI, takie jak ChatGPT, znajdują się nadal w fazie rozwoju i jeszcze nie są doskonałe. Ale już teraz prowadzone są obiecujące badania nad ich potencjalnymi zastosowaniami w medycynie.

Pierwsze badania sugerują ogromny potencjał w diagnostyce medycznej, pracach nad nowymi lekami i opiece nad pacjentem. Przykładowo, modele językowe AI są stosowane do analizy danych z obrazowania medycznego w celu wykrycia nieprawidłowości, identyfikowania nowych zastosowań już dostępnych leków oraz opracowania spersonalizowanych planów leczenia.

Na pewno jest jeszcze za wcześnie, aby wdrażać modele językowe AI do praktyki lekarskiej, ale już teraz trzeba badać ich potencjalne zastosowania w medycynie.

Czy uważasz, że obecny szum wokół AI jest uzasadniony?

Ludzkość czeka na moment zwrotny w obszarach, które nie działają jak trzeba. Za taki punkt zwrotny w medycynie niektórzy uważają COVID-19. Jednak z mojej perspektywy prawdziwą rewolucją jest wprowadzenie dużych modeli językowych (LLM), a w szczególności GPT-3.

Szum wokół AI nie bierze się z niczego, ale jest napędzany przez postępy i przełomowe odkrycia dokonane w ostatnich latach, a także siłę AI do reformowania wielu branż gospodarki. Niewątpliwie ten szum podsyca jeszcze jeden fakt: LLM mają wysoką użyteczność dla zwykłych konsumentów.

Dla wielu osób modele GPT są wręcz magiczne. A jak powiedział Arthur C. Clarke: “Każda wystarczająco zaawansowana technologia jest nieodróżnialna od magii”. Tak właśnie jest z GPT. A trzeba dodać, że to dopiero niewielki ułamek tego, co nas czeka.

Na dzień dzisiejszy jest kilka problemów do pokonania. Chociaż AI radzi sobie coraz lepiej z rozpoznawaniem obrazów, przetwarzaniem języka naturalnego i systemami autonomicznymi, nadal wymaga dopracowania. Mam na myśli takie obszary jak rozumienie kontekstu, dokonywanie subiektywnych ocen i radzenie sobie z niekompletnymi lub niskiej jakości danymi. Ponadto, do przemyślenia jest cała lista etycznych wątpliwości dotyczących wykorzystania AI, w tym kwestie związane z prywatnością, stronniczością i uczciwością.

Istnieje wiele ekscytujących i obiecujących zastosowań AI, które mogą przynieść społeczeństwu znaczące korzyści, od poprawy opieki zdrowotnej i edukacji po postępy w badaniach naukowych. Jestem przekonany, że wkrótce się one urzeczywistnią wraz z tym, jak poradzimy sobie z obecnymi ograniczeniami AI.

Napisałeś kiedyś, że ludzie są bardziej zainteresowani błędami sztucznej inteligencji niż jej potencjałem. Czy boimy się AI?

Niestety, większość z nas, w tym wielu profesjonalistów, czerpie informacje na temat technologii i AI z hollywódzkich filmów science-fiction. Wizja, że maszyny są złe i zniszczą ludzkość, nadal dyktuje nam sposób, w jaki postrzegamy AI. Do tego jeszcze trzeba dodać sposób działania mediów, gdzie najlepszą klikalność i czytelność mają sensacyjne doniesienia o dużym ładunku emocjonalnym, najlepiej negatywnym. I tak niepotrzebnie podgrzewana jest katastroficzna atmosfera wokół sztucznej inteligencji.

Orędownikiem takich apokaliptycznych wizji był też do niedawna Elon Musk. AI z pewnością może stanowić egzystencjalne zagrożenie, zwłaszcza gdy ewoluuje w kierunku tzw. ogólnej sztucznej inteligencji ogólnej (AGI). Ale można opracować bezpieczne bariery ochronne.

IBM Watson Oncology pokazał, że lekarze nie zawsze ufają AI w podejmowaniu decyzji. Czy taki sam los czeka medyczne odpowiedniki ChatGPT?

Watson był wspierany przez topowy marketing, który obejmował telewizyjny show Jeopardy i potężne kampanie prowadzone przez główne agencje reklamowe. Ale sama technologia nie do końca była gotowa.

Niechęć lekarzy do AI w podejmowaniu decyzji, jak pokazują doświadczenia z IBM Watson Oncology, podkreśla potrzebę większej współpracy między AI a specjalistami medycznymi. Sukces sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej będzie zależał od jej zdolności do rozszerzenia wiedzy lekarzy, a nie jej zastępowania.

Czy GPT stanie się kolejnym IBM Watson? Prawie na pewno nie. I nie mogę się doczekać, kiedy GPT będzie gościem w Jeopardy, aby zmierzyć się z ekspertami klinicznymi!

Czy nie sądzisz, że ludzie mają tendencję do idealizowania AI? Na razie żyjemy tylko obietnicami i prognozami…

Wiele razy mówiłem, że innowacje żyją w obszarze cudu i strachu. Od ognia do umiejętności latania – podstawowe ludzkie emocje, być może limbiczne, rządzą ludźmi, nawet jeżeli to tylko romantyczne wizje.

Innowacja zawsze polega na przekraczaniu granic i poszukiwaniu nowych sposobów działania. Właśnie to nieodłączne dążenie do postępu napędza nas jako społeczeństwo, ale niesie ze sobą również ogromne ryzyko.

Musimy nauczyć się równoważyć poczucie zachwytu nad możliwościami innowacji ze strachem przed nieznanym i nieprzewidzianymi konsekwencjami, które mogą przynieść. To balansowanie jest trudne. I właśnie wypracowanie racjonalnego podejścia do technologii może być jedną z największych przeszkód dla cyfrowej transformacji.

Sztuczna inteligencja jest prawdopodobnie najlepszym tego wyrazem – im większy zachwyt, tym większy strach. AI jest zarówno zadziwiająca, jak i tragiczna, a to właśnie jest esencją romantyzmu technologicznego.

Zejdźmy na ziemię. Może AI to zachwycająca technologia, ale niektórzy twierdzą, że to tylko kolejna innowacja, lepszy sposób na przetwarzanie ogromnych zbiorów danych, ale jeszcze nie przełom.

Po pierwsze, LLM i GPT są dalekie od “tylko kolejnej technologii”. Jeden potężny aspekt rewolucji GPT wykracza poza zwykłą, mechaniczną innowację: AI zapewnia “przewagę poznawczą”, która dotąd była święta, stanowiąc wyłączną domenę ludzkości.

GPT pojawiło się jako katalizator poznawczy, pozwalając nam myśleć szerzej poprzez prezentowanie różnych opcji, których – kierując się tylko własnym rozumem – nie braliśmy dotychczas pod uwagę. Wykorzystując GPT, możemy korzystać z ogromnej puli wiedzy i perspektyw, poza naszą indywidualną bazą wiedzy, poszerzając nasze horyzonty, odkrywając nowe opcje i rozwiązania.

ChatGPT zapowiada rozwój cyfrowych agentów, którzy doradzą nam między innymi w kwestiach zdrowotnych. Czy zaufałbyś takiemu systemowi tak samo jak człowiekowi?

Ronald Reagan tak kiedyś skomentował relacje USA z byłym Związkiem Radzieckim: “Trust but verify” (tłum.: ufaj, ale weryfikuj).

To stwierdzenie dobrze odnosi się do obecnego stanu AI i medycyny. Moje przypuszczenia są takie, że zaufanie do AI będzie już dobrze ugruntowane za mniej niż pięć lat.

Proszę podać 2–3 scenariusze wpływu AI na ochronę zdrowia w ciągu najbliższych pięciu lat.

Po pierwsze, augmentacja kompetencji zawodowych – AI pozwala różnym specjalistom robić więcej, sięgając do nowych umiejętności oferowanych przez AI. Będziemy to obserwować w wielu zawodach: od lekarzy, przez pielęgniarki, po techników.

Po drugie, zmieni się model diagnozowania, ponieważ AI odegra dużą rolę w interpretacji i ekstrapolacji danych. Będziemy diagnozować szybciej niż obecnie. Po trzecie, wiele danych jest po prostu niewykorzystywanych i marnowanych.

Będziemy świadkami pojawienia się “ekologii danych”, gdzie na przykład tomografia komputerowa klatki piersiowej będzie wykorzystywana nie tylko dla pojedynczego celu klinicznego, takiego jak diagnoza nowotworu płuca. Pozyskane dane będą automatycznie wykorzystywane do wielu innych celów, jak przykładowo ocena stanu kręgów pod kątem osteoporozy, a następnie – do badań naukowych.

Czytaj także: Wywiad z Piotrem Węcławikiem, Dyrektorem Departamentu Innowacji Ministerstwa Zdrowia

O sztucznej inteligencji mówią wszyscy. Ale jak ją wykorzystać w codziennej pracy? Oto sprawdzone rozwiązania, które pomogą lekarzom i pielęgniarkom w zadaniach administracyjnych i nie tylko.

Generuj wskazówki dla lepszej komunikacji z pacjentem

Wielu lekarzy eksperymentuje z ChatGPT zadając pytania dotyczące diagnozy i leczenia. Niezależnie od imponujących odpowiedzi (w końcu AI zdała już egzamin medyczny), AI może podawać zafałszowane lub nieaktualne informacje, dlatego zalecana jest duża ostrożność.

Jednak chatbot może się dobrze sprawdzić w niemedycznych obowiązkach i rozwijaniu miękkich kompetencji zawodowych. Przykładowo, aby zaktualizować wiedzę dotyczącą m.in. komunikacji z pacjentem, opieki, dobrych praktyk obsługi pacjenta i organizacji pracy, strategii rozwoju i promocji.

Ale i tutaj należy pamiętać o zasadzie ograniczonego zaufania. Generatywna AI nadaje się też do tworzenia wpisów o charakterze poradnikowym na media społecznościowe, blogi i strony internetowe lekarzy oraz pielęgniarek. Z jedną uwagą – wygenerowane teksty najlepiej traktować jako inspirację do napisania własnego artykułu, kierując się indywidualnym stylem.

Narzędzia: ChatGPT, Bing

Twórz grafiki na blog, stronę internetową lub media społecznościowe

AI pomoże nie tylko napisać tekst, ale i przygotuje oryginalne grafiki do nowego artykułu na stronę internetową gabinetu lekarskiego, przykładowo na temat profilaktyki chorób. Wystarczy opisać, co ma się znaleźć na ilustracji i w jakim stylu powinna zostać przygotowana.

Jeśli wygenerowana przez AI grafika wygląda nadal nienaturalnie, należy zmienić treść zapytania, konkretyzując opis (czy ma być to zdjęcie, obraz namalowany akwarelą, sztuka nowoczesna itd.). Podpowiedź: AI słabo radzi sobie z generowaniem zdjęć ludzi, a dużo lepiej z abstrakcyjnymi obrazami.

Narzędzia: Dall-E, Midjourney

Zweryfikuj objawy pacjenta jeszcze przed wizytą

Narzędzia AI do wstępnej oceny zdrowia pacjenta zyskały popularność podczas pandemii COVID-19. Przykładem jest Symptomate polskiego startupu Infermedica. Można go zintegrować ze stroną internetową lub aplikacją mobilną – jeszcze przed wizytą pacjent poproszony zostanie o odpowiedź na serię pytań dotyczących objawów. Na podstawie wyników triażu, chory jest następnie kierowany do właściwego specjalisty.

Drugim praktycznym zastosowaniem Symptomate jest zebranie wstępnego wywiadu, gdy pacjent czeka w poczekalni na wizytę. Dane o objawach i wstępna ocena zdrowia trafiają na komputer lekarza, zanim pacjent wejdzie do gabinetu. Symptomate sprawdza się też jako pomoc w diagnozie chorób rzadkich o niespecyficznych objawach. Podpowiedź: narzędzie pomaga też w obsłudze obcokrajowców (kilkanaście wersji językowych).

Narzędzie: Symptomate

Tłumacz i pisz poprawne gramatycznie teksty po angielsku

Pod koniec 2022 roku w Polsce było już ponad 1 mln pracowników z zagranicy objętych obowiązkowym ubezpieczeniem społecznym (ZUS). Do tego trzeba doliczyć miliony turystów corocznie odwiedzających Polskę. W 2019 roku, przed pandemią COVID-19, było ich ponad 20 mln. W porozumiewaniu się nimi mogą pomóc licznie dostępne tłumacze oparte na AI.

Wśród najciekawszych są aplikacje mobilne Google Translate i DeepL z opcją dyktowania. Wystarczy powiedzieć po polsku, co chce przekazać się pacjentowi, a aplikacja przetłumaczy na wybrany język nasze słowa, które następnie przeczyta lektor AI. Z kolei w pisaniu poprawnych gramatycznie tekstów po angielsku przyda się Grammarly – narzędzie AI korygujące błędy gramatyczne i stylistyczne. Uwaga: analizowane przez AI teksty analizowane są na serwerach zlokalizowanych za granicą, dlatego zalecana jest ostrożność w tłumaczeniu i edycji informacji personalnych.

Narzędzia: DeepL, Google Translate, Grammarly

Podsumuj wnioski z długich publikacji naukowych

Jakie nowe badania naukowe dotyczące leczenia choroby X zostały ostatnio opublikowane? Jakie są najważniejsze wnioski z badania X, Y i Z? Lekarzom i pielęgniarkom brakuje czasu, aby czytać długie publikacje naukowe. AI idealnie nadaje się do streszczeń wniosków z literatury naukowej oraz wyszukiwania prac na podstawie prostych zapytań. Systemy takie jak Elicit potrafią znaleźć odpowiednie artykuły bez dokładnej znajomości słów kluczowych, podsumować wnioski, skrócić informacje z artykułów.

Narzędzia: Elicit, Askpaper.ai

Konwertuj notatki głosowe na tekst

Narzędzia służące do zamiany nagrań audio na tekst (tzw. konwertery) zrobiły ogromny postęp w ostatnich latach. Mogą się przydać, aby zanotować pomysł, stworzyć plany pracy, zapisać ciekawą prelekcję z konferencji, napisać mail bez używania rąk. A do tego niektóre z nich radzą sobie nieźle z językiem polskim.

Ze względu na kwestie ochrony danych, konwerterów online nie można stosować do zamiany np. rozmowy z pacjentem (wywiadu) na notatki w elektronicznej dokumentacji medycznej. Do tego celu służą wyłącznie systemy zintegrowane z systemami gabinetowymi, które nie przekazują danych na zewnątrz.

Narzędzia: Google Docs, Speechnotes, Dictation.io

Czytaj także: 7 scenariuszy jak sztuczna inteligencja zmieni ochronę zdrowia

Google zaprezentował PaLM 2 – platformę sztucznej inteligencji do analizy zdjęć i danych medycznych. Ma wyręczyć lekarzy w rutynowych czynnościach oraz odpowiadać na pytania pacjentów dużo wiarygodniej niż robi to Dr Google.

Co to jest PaLM 2?

Wprawdzie nie zastąpi lekarza, ale praca bez niej będzie niemożliwa – sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia ma poprawić efektywność pracy, jakość diagnozy i wyniki leczenia oraz zautomatyzować niektóre procesy opieki.

Podczas majowej konferencji, Google zaprezentował nowy model językowy, który ma być konkurencją dla ChatGPT. Nazywa się Bart, obsługuje ponad 100 języków oraz zdaje egzaminy językowe i medyczne na piątkę. Już niedługo zostanie wbudowany m.in. w pocztę Google, pisząc samodzielnie e-maile.

Co to oznacza dla ochrony zdrowia?

Dla medycyny ważniejszy niż Bart jest PaLM 2, czyli Pathways Language Model (Model Językowy Ścieżek) oparty na 540 miliardach parametrów, czerpiący wiedzę z prac naukowych i stron internetowych, posiadający zdolność logicznego wyciągania wniosków, rozumienia tekstów i prowadzenia obliczeń matematycznych.

Na jego podstawie Google już wkrótce udostępni 25 nowych produktów i funkcji. Jedna z nich trafi do lekarzy – podczas majowej prezentacji, Sundar Pichai, szef Google, pokazał jak AI opisuje zdjęcia RTG. Wystarczy zadać systemowi AI odpowiednie pytanie. To właśnie ten model uzyskał niedawno 83% poprawnych odpowiedzi w amerykańskim egzaminie medycznym.

Lekarze będą się uczyć „promptów”

Jeszcze tego lata Med-PaLM 2 zostanie udostępniony grupie klientów korzystających z rozwiązania chmury danych Google. Będą oni mogli testować model, a przekazane opinie pozwolą dalej go doskonalić. Ambicją firmy jest synteza danych ze zdjęć i elektronicznej dokumentacji medycznej, aby w przyszłości poprawić wyniki leczenia pacjentów.

A to oznacza, że także dla lekarzy kluczowa stanie się umiejętność tworzenia komend wydawanych sztucznej inteligencji (ang.: prompt). Prompty to inaczej język AI, dzięki któremu możemy poprosić AI o wykonanie konkretnego zadania, zarówno opis zdjęcia mammograficznego jak i wygenerowanie kreatywnego zdjęcia w wybranym stylu.

Czytaj także: Czy ChatGPT jest bardziej empatyczny niż lekarz? Tak sugerują badania naukowe