Symptomate to pierwsza aplikacja certyfikowana przez Ministerstwo Zdrowia i włączona do Portfela Aplikacji Zdrowotnych (PAZ). Rozmowa z Piotrem Orzechowskim, założycielem i CEO wrocławskiego startupu Infermedica, który stworzył aplikację.

Wasza aplikacja jako pierwsza trafiła do PAZ. Jakie nadzieje wiążesz z certyfikacją?

Przede wszystkim, jesteśmy zaszczyceni, że Symptomate uzyskał pozytywną ocenę Ministerstwa Zdrowia stając się pierwszą aplikacją w PAZ rekomendowaną pacjentom. Dzięki temu wyróżnieniu liczę na jej szersze rozpowszechnienie w Polsce oraz na to, że więcej pacjentów będzie mogło skorzystać z narzędzia do podejmowania świadomych i rzetelnych decyzji zdrowotnych dotyczących siebie czy swoich bliskich.

Co Twoim zdaniem decyduje o przewadze Symptomate nad innymi symptom checkerami?

Jedną z głównych zalet Symptomate, a także innych rozwiązań oferowanych przez Infermedica, jest bezpieczeństwo i skuteczność. Nasi lekarze spędzili już ponad 100 tys. godzin nad rozwojem bazy wiedzy medycznych, ulepszając budujące ją zależności pomiędzy objawami, a chorobami. Ponadto, każdego dnia czuwają nad jakością naszego silnika do wstępnej diagnozy, poddając go testom walidacyjnym opartym o opisy przypadków medycznych.

Do kogo kierujecie aplikację i jak ona działa?

Symptomate to darmowa aplikacja, która pomaga użytkownikom zidentyfikować potencjalne przyczyny ich objawów zdrowotnych. Wykorzystuje do tego moduł o nazwie Triage, będący częścią większej platformy, którą budujemy.

Triage umożliwia przeprowadzenie wirtualnego wywiadu medycznego, podczas którego, w odpowiedzi na zgłaszane objawy, generowane są – w wykorzystaniem sztucznej inteligencji – specyficzne pytania. Proces ten obejmuje również analizę czynników ryzyka, by finalnie przedstawić możliwe przyczyny dolegliwości i zasugerować dalsze działania. Aplikacja Symptomate jest dostępna zarówno przez stronę internetową, jak i do pobrania na urządzenia z systemami iOS oraz Android.

Na ile rozwiązanie jest dokładne? Czy można mu zaufać?

Infermedica działa na rynku od ponad dekady, współpracując z ponad 100 partnerami na całym świecie. Przed rozpoczęciem współpracy, każdy z tych partnerów dokładnie weryfikuje nasze technologie. Do tej pory, narzędzia Infermedica zostały wykorzystane ponad 17 milionów razy. Nasz silnik oparty na sztucznej inteligencji jest regularnie testowany, osiągając skuteczność na poziomie 94%. Symptomate posiada certyfikację jako wyrób medyczny klasy I w Unii Europejskiej i jest zgodny z przepisami o ochronie danych osobowych (GDPR).

Wcześniej Infermedica współpracowała już z MZ podczas pandemii COVID-19 oferując narzędzie do wstępnej oceny objawów na stronie MZ, oraz z PZU Zdrowie. Czy polski rynek sprzyja rozwojowi rozwiązań e-zdrowia?

Polska wykazuje dużą otwartość na nowe technologie, co dotyczy również sektora ochrony zdrowia. Pomimo podobnych problemów i wyzwań, z jakimi borykają się inne kraje europejskie i światowe, Polska aktywnie inwestuje w innowacje i rozwój w tej dziedzinie.

Macie za sobą wdrożenia w krajach na całym świecie. Możesz się pochwalić największymi sukcesami?

Jesteśmy dumni z możliwości współpracy z ponad 100 firmami na całym świecie, które podzielają naszą wizję włączenia innowacji w dostarczanie pacjentom odpowiedniej pomocy medycznej na czas. Każde z tych wdrożeń jest dla nas wyjątkowym sukcesem, lecz wśród najbardziej znaczących przykładów naszych osiągnięć warto wymienić współpracę z Sana Kliniken AG, niemiecką kasą chorych Techniker Krankenkasse (TK), firmami Allianz, Microsoft, Médis, a także PZU Zdrowie w Polsce.

Samodzielna wstępna ocena objawów to tylko jedno zastosowanie Symptomate. Jak jeszcze mogą z niego skorzystać np. placówki medyczne?

Jak wcześniej wspomniałem, Symptomate to bezpłatne narzędzie dla pacjentów, które umożliwia zidentyfikowanie potencjalnej przyczyny ich objawów. Jest to możliwe dzięki jednemu z naszych modułów. Pełny zakres możliwości naszej platformy ujawnia się jednak dopiero, gdy zostaje ona zintegrowana z procesami działania firm ubezpieczeniowych, systemów ochrony zdrowia lub placówek medycznych, co zapewnia ciągłość opieki nad pacjentem.

Oprócz wspomnianego modułu, oferujemy również rozwiązanie, które umożliwia zebranie informacji od pacjenta i przekazanie ich lekarzowi przed wizytą, co ułatwia wcześniejsze przygotowanie i tworzenie dokumentacji medycznej. W najbliższej przyszłości nasza oferta zostanie rozszerzona o nowy moduł. Będzie on umożliwiał monitorowanie stanu pacjenta po wizycie poprzez sprawdzenie, jak się czuje po pewnym czasie od konsultacji.

Czytaj także: Pierwsza apka w Portfelu Aplikacji Zdrowotnych MZ

Co roku na Targach Elektroniki Konsumenckiej CES w Las Vegas prezentowane są przełomowe technologie, które mają szansę podbić świat. Spośród setek premier, wybraliśmy najciekawsze nowinki dla zdrowia.

AI jest już w każdej innowacji

Kiedyś to supernowoczesne samochody oraz płaskie ekrany telewizorów pokazywane na CES przyciągały największą uwagę. Dzisiaj zachwyt wywołują innowacje dla zdrowia i dobrego samopoczucia. Wśród setek nowości i premier pokazanych na początku stycznia w Las Vegas były inteligentne roboty, urządzenia monitorujące zdrowie i cała masa gadżetów, które mają poprawiać nastrój. Wszystkie łączy sztuczna inteligencja – każda innowacja ma w sobie jakiś rodzaj AI, albo klasycznej, albo generatywnej, albo przynajmniej jakiś algorytm uczenia maszynowego. Jeszcze rok temu o AI tylko dużo się mówiło, dzisiaj firmy chcą pokazać, że są na czasie z postępem.

Drugi trend to rozmywanie się granicy pomiędzy klasyczną medycyną a sektorem dobrego samopoczucia (wellness). Gadżety e-zdrowia, nie będące urządzeniami medycznymi, są już tak samo dokładne jak ich certyfikowane odpowiedniki. A do tego oferują dużo lepsze doświadczenie użytkowania – m.in. dlatego, że ich projektowanie nie jest ograniczane standardami obowiązującymi dla urządzeń medycznych. Wielu producentów nawet nie zawraca sobie głowy kosztowną i długotrwałą walidacją i refundacją, obserwując szybko rosnący rynek konsumencki innowacji e-zdrowia.

Dla pacjentów przestaje mieć znaczenie, czy gadżet ma znak europejski CE, bo liczy się innowacyjność. Jednym z trendów jest dalsza miniaturyzacja i konsolidacja urządzeń pomiarowych. Przykładem jest Withings BeamO – elektrokardiogram (EKG), oksymetr, stetoskop i termometr w jednym rozwiązaniu o estetycznym wyglądzie i łatwej obsłudze. W BeamO zastosowano kilka ciekawych technologii. Przykładowo, do wykrywania wzorców przepływu krwi i temperatury zastosowano czujniki fal świetlnych i informacje akustyczne. Wszystkie pomiary są bezdotykowe – cyfrowy stetoskop nie jest przykładany do piersi, bo przechwytuje dźwięki akustyczne, pozwalając na dokładne osłuchanie serca i płuc. Na tej podstawie możliwe jest określenie poziomu nasycenia krwi tlenem (SpO2) i odczyt tętna. Jednoprzewodowe EKG wykorzystuje z kolei technologię stosowaną w wyższej klasy smartwatchach, takich jak Apple Watch. Aby wykonać EKG albo zmierzyć saturację, wystarczy chwycić urządzenie obiema rękami.

BeamO potwierdza kolejny trend – nie wystarczy, że urządzenie medyczne jest funkcjonalne. Teraz musi być też ładne. Kioski telemedyczne wyglądają jak futurystyczne kapsuły. Wchodząc do nich, pacjent powinien mieć wrażenie, że korzysta z najnowocześniejszych technologii. Producenci chyba zrozumieli, że sama otoczka designu może działać jak placebo.

Spośród setek premier zaprezentowanych podczas CES 2024, wybraliśmy kilka najciekawszych innowacji z kategorii „zdrowie i fitness”.

Cyfrowe lustro oceni zdrowie i poprawi nastrój

E-lustra nie są niczym nowym. Nowe jest to, co potrafią. Anura MagicMirror firmy NuraLogix, to pierwsze lustro, które analizuje przepływ krwi w twarzy i na tej podstawie oblicza parametry życiowe, takie jak ciśnienie krwi. Potrafi oszacować ryzyko chorób serca, określić wiek użytkownika i obliczyć poziom stresu na podstawie analizy wideo skóry.

MagicMirror wykorzystuje tzw. technologię afektywnej sztucznej inteligencji DeepAffex, a pomiar przepływu krwi wykonuje z pomocą kamer termowizyjnych. Firma ma nadzieję, że dzięki tej technologii można będzie mierzyć coraz większą liczbę biomarkerów. Na początek lustro ma się pojawić w przychodniach lekarskich i takich miejscach jak siłownie albo centra handlowe.

Nieco bardziej lifestylową wersję e-lustra zaprezentowała firma Baracoda. Tym razem celem nie jest mierzenie parametrów zdrowia, ale zagwarantowanie użytkownikowi dobrego samopoczucia. BMind Smart Mirror wykorzystuje sztuczną inteligencję i przetwarzanie języka naturalnego, aby poprawić samoocenę i nastrój. Mierząc parametry ciała, lustro określa poziom stresu i proponuje różne techniki dla poprawy samopoczucia psychicznego. Przykładowo, może to być medytacja z przewodnikiem. W swoich obietnicach Baracoda idzie dalej i deklaruje, że lustro może nawet „zminimalizować poczucie samotności poprzez wciągające doświadczenie wykorzystujące światło, dźwięk i wizualizacje”.

Smart-łóżka poprawiające jakość i komfort snu

Energia i optymizm po dobrze przespanej nocy są bezcenne. Ale czy tak bardzo, aby za inteligentną poduszkę zapłacić ok. 4000 zł, a za materac – 36 000 zł?

Chińska firma zajmująca się zdrowiem snu zaprezentowała materac i poduszkę DeRucci napędzane – oczywiście – sztuczną inteligencją. Razem tworzą zestaw, który pozwala lepiej się wysypiać. Materac wyposażony jest w 23 czujniki, które wykrywają nawet niewielkie zmiany temperatury, pozycji i tętna przez całą noc. Wbudowany system poduszek powietrznych na bieżąco dopasowuje się do zmian pozycji, aby zapewnić prawidłowe wsparcie kręgosłupa, szyi i bioder. Inteligentne łóżko reguluje też temperaturę, aby zapobiec przegrzaniu lub wyziębieniu organizmu. Zebrane parametry snu są przetwarzane przez AI i na ich podstawie system ostrzega właściciela łóżka przed potencjalnymi problemami zdrowotnymi.

W zestawie jest też inteligentna poduszka DeRucci pomagająca walczyć z chrapaniem. Mechanizm jest podobny – poduszka śledzi położenie i ruchy głowy, a gdy wykryje chrapanie, interweniuje, dostosowując swoją wysokość i zmieniając pozycję głowy śpiącego. Drugim zastosowaniem e-poduszki jest redukcja ryzyka wystąpienia bezdechu sennego. Na podstawie wewnętrznego badania klinicznego firma twierdzi, że jej poduszka może zmniejszyć chrapanie nawet o 89%.

Tłumacz płaczu dziecka

Kiedy dziecko płacze, rodzice zachodzą w głowę, co jest nie tak. Problem rozwiązuje QBear+ firmy Capella, czyli tłumacz płaczu dziecka dostępny w formie aplikacji mobilnej na smartfona.

Aplikacja jest w stanie zinterpretować płacz dziecka i na tej podstawie określić, czy jest ono głodne, zmęczone, potrzebuje zmiany pieluchy lub po prostu jest mu niewygodnie. Do rozszyfrowania potrzeb niemowlęcia wykorzystywana jest sztuczna inteligencja analizująca m.in. wzorce płaczu. Cappella twierdzi, że technologia jest dokładna w około 95%. Dla porównania: rodzice są w stanie odgadnąć potrzeby dziecka w 30% przypadków. Innowacja składa się z czujnika przyczepianego do łóżka i aplikacji mobilnej (wcześniejsza wersja nie wymagała osobnego czujnika, wystarczył telefon umocowany do ramy łóżka). Aplikacja kosztuje 10 dolarów miesięcznie. Firma zapowiada, że apka wkrótce będzie jeszcze dokładniejsza, gdy rozwijany obecnie system rozpoznawania temperatury pozwoli stwierdzić, czy płacz nie jest powodowany zbyt niską lub wysoką temperaturą.

Królik do rozmowy z AI

Rabbit R1 to urządzenie zaprojektowane, aby ułatwić ludziom komunikację ze sztuczną inteligencją – nie za pomocą telefonu komórkowego, ale małego pudełka przyczepianego do ubrania.

Wydając polecenia głosowe można sterować odtwarzaniem muzyki, zamówić jedzenie i taksówkę, zarezerwować podróż. Wystarczy nacisnąć przycisk znajdujący się na froncie urządzenia i powiedzieć R1, co chcesz zrobić. Asystent AI wykona polecenie korzystając z aplikacji w chmurze. Dzięki wbudowanej kamerze można robić zdjęcie jak smartfonem, rozpoznawać obiekty itd.

Gadżet kosztuje 199 USD, a pierwsza pula 20 000 sztuk sprzedała się na pniu. To nie jedyny asystent tego typu – na rynku jest też dostępny AI Pin, który działa na tej samej zasadzie i może dodatkowo np. analizować składniki odżywcze pokarmów, które weźmiemy do ręki (taką funkcję producent deklaruje w filmie promocyjnym).

Pierścień zastępuje smartwacha w pomiarze parametrów zdrowia

Podczas CES nie brakowało stoiska z inteligentnymi pierścieniami. Szum wokół nich podkręciły pogłoski o premierze Galaxy Ring Samsunga, do której jednak nie doszło. Swój e-pierścień przedstawił jednak inny gigant urządzeń do noszenia typu fitness, czyli Amazfit. Amazfit Helio Ring powstał z myślą o „optymalizacji wydajności sportowej”.

Z kolei chińska firma Umeox zaprezentowała Xring, który obiecuje pomiar nie tylko tradycyjnych wskaźników zdrowotnych, jak tętno, wzorce snu i poziom tlenu we krwi, ale także dotąd niedostępnych dla e-pierścieni parametrów, jak poziomu glukozy we krwi (w tym celu zastosowano czujnik PPG i algorytm AI). Zresztą opasek, pierścieni i smartwachy obiecjących nieinwazyjny pomiar poziomu cukru we krwi było znacznie więcej, ale żadne z nich nie posiada jakiejkolwiek certyfikacji jako urządzenie medyczne. Przed takimi gadżetami ostrzega m.in. amerykańska Agencja ds. Zdrowia i Żywności (FDA), o czym piszemy tutaj.

Nieinwazyjne, bezlekowe leczenie drżenia rąk

Osoby z chorobą Parkinsona mierzą się z uciążliwym samoistnym drżeniem rąk, które uniemożliwia im normalne funkcjonowanie, prowadząc do stopniowego wycofywania się z życia społecznego. Powstała już łyżka amortyzująca drżenie, a teraz także specjalna rękawiczka.

GyroGear przeciwdziała drżeniom w czasie rzeczywistym dzięki zastosowaniu zaawansowanej technologii żyroskopowej. Bez użycia leków i skutków ubocznych. Nieinwazyjne urządzenie przypomina rękawiczkę bez palców z nasadką sterującą umieszczoną w górnej części, którą można łatwo odpiąć i naładować. Mały żyroskop kontrolowany przez wszyty w materiał układ elektroniczny wykrywa drżenia a następnie uruchamia sygnały przeciwdziałające wstrząsom.

Pomiar glukozy we krwi, aby modyfikować sposób odżywiania się

Osobom chorym na cukrzycę coraz łatwiej kontrolować poziom cukru we krwi, odkąd na rynku pojawiły się małe czujniki przyczepiane do skóry w tylnej części ramienia. Mierzą one poziom glukozy w czasie rzeczywistym i wystarczy je zmieniać raz na 2 tygodnie. Liderem na tym rynku jest Abbott Freestyle Libre.

Ta nowa technologia jest też powszechnie wykorzystywana do celów innych niż medyczne, analogicznie jak leki na cukrzycę są masowo stosowane w odchudzaniu. Niektórzy producenci urządzeń CGM (ang.: Continuous Glucose Monitoring, Ciągły Monitoring Glukozy) wprost promują swoje czujniki jako produkty lifestylowe pomagające optymalizować dietę, dbać o zdrowie i osiągać lepsze wyniki sportowe.

W połączeniu z aplikacjami mobilnymi, tego typu systemy zbierają informacje o parametrach krwi, a następnie proponują zmiany dietetyczne. Celem jest uniknięcie skoków insuliny, po których pojawia się uczucie wilczego głodu, prowadzące często do podjadania. W ten sposób można się też dowiedzieć, że np. połączenie w posiłku białego ryżu z kurczakiem i warzywami wywołuje niższy skok poziomu glukozy niż spożywanie samego ryżu i kurczaka. Albo, że wcześniejsze spożywanie kolacji wywołuje mniejszy wzrost glukozy. Największą barierą szerokiej dostępności CGM dla nie-cukrzyków pozostaje cena. Przykładowo, za najnowszy czujnik Abbott Freestyle Libre 3 trzeba zapłacić 65 euro z własnej kieszeni.

Czytaj także: Najbardziej wyczekiwane premiery technologiczne 2024

W internecie bez problemu można kupić inteligentne zegarki albo pierścienie obiecujące pomiar poziomu glukozy we krwi bez nakłuwania. Nie używaj ich, to groźne – ostrzega Amerykańska Agencja ds. Leków i Żywności. Są też dostępne w Polsce, na przykład na Allegro albo AliExpress.

To zabawki, a nie urządzenia medyczne

Amerykańska Agencja ds. Żywności i Leków (FDA) ostrzega przed korzystaniem ze smartwatchów lub inteligentnych pierścieni do pomiaru poziomu glukozy we krwi bez nakłuwania palca lub przebijania skóry. Internet zalewają urządzenia, które obiecują bezinwacyjny sposób monitoringu cukrzycy. Najczęściej są produkowane w Chinach lub Indiach i choć nie są certyfikowane jako urządzenia medyczne, ich producenci reklamują ją jako przełomową alternatywę dla tradycyjnych metod pomiaru. Świadomie wykorzystują nieświadomomych pacjentów, kusząc wygodą stosowania i rezygnacją z tradycyjnych glukometrów.

Sprawdziliśmy, czy można je kupić w Polsce. Po wpisaniu na Allegro hasła “inteligentny zegarek do pomiaru cukru we krwi”, pojawiło się ok. 100 produktów. Te najtańsze kosztują od 299 zł i obiecują nie tylko pomiar glukozy we krwi, ale także ciśnienia krwi. Ich producenci najczęściej powołują się na technologię opartą na sensorach PPG (fotopletyzmografia) w połączeniu z algorytami AI.

W opublikowanym 21 lutego 2024 roku komunikacie, FDA informuje, że nie autoryzowała i nie zatwierdziła żadnego smartwatcha lub inteligentnego pierścienia przeznaczonego do samodzielnego pomiaru lub szacowania wartości poziomu glukozy we krwi. Żaden tego typu produkt nie posiada też europejskiego znaku wyrobu medycznego CE.

Jedyną technologią, która zapewnia obecnie wiarygodne wyniki, jest nakłucie skóry:

• tradycyjne glukometry – wymagają nakłucia opuszka palca i pobrania kropli krwi, która następnie jest nanoszona na test paskowy wprowadzany do urządzenia pomiarowego;
• sensory z miniaturową igłą umieszczane na przedramieniu (np. Freestyle Libre firmy Abbott). Są naklejane na skórę za pomocą specjalnego aplikatora i mierzą poziom glukozy w sposób ciągły. Po dwóch tygodniach czujnik należy wyminić.

Wymienione urządzenia są oferowane z aplikacjami mobilnymi ułatwiającymi monitowanie wyników. Jednak w tym wypadku to glukometr/sensor wykonuje badania, a smartfon służy jedynie do gromadzenia zebranych danych i ich odczytu.

Nie ma technologii pozwalającej na precyzyjny pomiar poziomu glukozy we krwi bez nakłucia

W przypadku osób chorych na cukrzycę niedokładne pomiary poziomu glukozy mogą prowadzić do błędów w leczeniu cukrzycy, w tym niewłaściwego dozowania insuliny lub innych leków, które mogą szybko obniżyć poziom glukozy we krwi. Przyjęcie zbyt dużej dawki leków może doprowadzić do niebezpiecznie niskiego poziomu glukozy, prowadząc do dezorientacji psychicznej, śpiączki lub śmierci w ciągu kilku godzin od błędu.

Nie kupuj ani nie używaj smartwatchów lub inteligentnych pierścieni, które deklarują, że potrafią mierzyć poziom glukozy we krwi – informuje FDA na swojej stronie internetowej. Ich bezpieczeństwo i skuteczność nie zostały zweryfikowane i nie można na nich polegać. Jak podkreślają eksperci, należy stosować tylko urządzenia medyczne polecane przez lekarzy i sprzedawane w aptekach.

Komunikat bezpieczeństwa ma zastosowanie do każdego smartwatcha lub inteligentnego pierścienia, którego producent twierdzi, że mierzy poziom glukozy we krwi bez nakłuwania skóry, niezależnie od producenta lub marki – podkreśla FDA. Choć prace nad tego typu rozwiązaniami trwają od kilku lat, na razie żadne z nich nie zdołało osiągnąć wymaganej przez organy regulacyjne dokładności potwierdzonej badaniami klinicznymi.

Oszuści żerują na chorych, dla których codzienne nakłuwanie jest uciążliwe. W Polsce na cukrzycę choruje ok. 3 mln osób. Na świecie to 537 mln osób.

Walka z tego typu produkami jest trudna, bo ich sprzedacy często prowadzą działalność za granicą. Warto je jednak zgłaszać m.in. do Urzędu Ochrony Konkurencji Konsumentów (UOKiK) oraz Inspekcji Handlowej.

Czytaj także: EKG, pulsoksymetr, stetoskop i termometr w jednym

Generatywna sztuczna inteligencja zmieni sposób, w jaki funkcjonują podmioty lecznicze. Tymczasem świadczeniodawcy albo nie mają czasu na zajmowanie się tym, co będzie za rok, albo nie wiedzią, od czego zacząć. Jak przygotować się na AI ze spokojem? Pomóc może metoda IDEA.

AI zreformuje sektor zdrowia, czy tego chcemy czy nie

Według raportu Accenture, 40% zadań w służbie zdrowia może być wspierane lub zastępowane przez sztuczną inteligencję, w tym duże modele językowe AI, takie jak ChatGPT-4. Jednocześni 98% świadczeniodawców opieki zdrowotnej zgadza się, że postępy w generatywnej sztucznej inteligencji zapoczątkowują nową erę “inteligencji korporacyjnej“, czyli systemów AI wspierających działalność operacyjną na każdym kroku.

Z kolei Goldman Sachs szacuje, że w ciągu dekady ok. 300 milionów miejsc pracy zostanie zlikwidowanych lub w znacznym stopniu zredukowanych w efekcie rozwoju sztucznej inteligencji.

Zastąpienia przez AI nie muszą się bać lekarze, bo i tak jest i za mało. Jednak AI zmieni ich pracę: pomoże uzupełnić elektroniczną dokumentację medyczną, zwróci uwagę na trudne do wykrycia korelacje w danych pacjenta, znajdzie nowe badania naukowe, które mogą pomóc w leczeniu pacjentów, opisze samodzielnie zdjęcie rentgenowskie.

Ale oprócz potencjalnych korzyści, menedżerowie placówek medycznych mają powód do obaw, bo AI zmieni obecne modele leczenia i opieki. Sztuczna inteligencja w połączeniu z rozwijającą się telemedycyną i rosnącą popularnością urządzeń ubieralnych pozwala firmom spoza sektora zdrowia oferować nowe modele opieki. Oferują one nowe doświadczenie pacjenta wychodzące naprzeciw zmieniającym się w społczeństwie cyfrowym oczekiwaniom, podczas gdy tradycyjni świadczeniodawcy nie mają zazwyczaj ani czasu, ani zasobów na eksperymentowanie.

Trudno przewidzieć, jak AI zrewolucjonizuje medycynę. Ale na pewno tego dokona

Łatwo zagubić się pomiędzy newsami na temat możliwości diagnozowania chorób przez ChatGPT a zagrożeniami wynikającymi z błędnych decyzji AI. Amy Webb – ekspertka z Future Today Institute – podczas Światowego Forum Ekonomicznego w Davos 2024 uspokajała: dzisiaj trudno przewidzieć, w którą stronę rozwinie się AI. Ale mimo to, trzeba zacząć się przygotować na różne scenariusze przyszłości. Zamknięcie oczu na nowe technologie nie sprawi, że one znikną.

Jak ze stoickim spokojem planować i rozwijać się w ekosystemie nowych technologii jak AI?

Po pierwsze trzeba uzmysłowić sobie, że nie ma jednej AI, ale jest wiele sztucznych inteligencji: to systemy stosowane powszechnie w radiologii, niewidoczne algorytmy w urządzeniach medycznych i ChatGPT, o którym ostatnio głośno. Niektóre z nich mają niskie ryzyko stosowania, bo są certyfikowane, inne są dopiero w fazie rozwoju, tak jak w przypadku generatywnej AI.

Amy Webb, zaleca, aby w szybko zmieniającym się otoczeniu technologicznym skupić się na długookresowych strategiach działania i celach. Podkreśla też, aby inwestować w powolne, ale konsekwentne dojrzewanie cyfrowe według zaplanowanej na lata ścieżki, zamiast chaotycznych zrywów dyktowanych przez nowinki technologiczne.

Generatywna AI znajduje się w fazie rozwoju, a nie gotowego produktu dla medycyny. Nawet duże kliniki jak amerykańska Mayo Clinic nie wdrażają na dużą skalę tak nowych technologii, ale tekstują ich możliwości, aby wybrać zastosowania, które najlepiej sprawdzą się, aby radzić sobie z bieżącymi wyzwaniami.

Zamiast nerwowego rozglądania się za nowymi narzędziami, lepiej ze spokojem i metodycznie przygotować się na scenariusze przyszłości. Emy Webb zwraca uwagę, że najważniejszym zasobem decydującym o gotowości do zmian jest kapitał ludzki. Mówi wprost o „kultywowaniu gotowej na transformację siły roboczej” – podnoszeniu umiejętności technologicznych, byciu na bieżąco z innowacjami, zerwaniu z kulturą kontynuowania starych modeli opieki. Trzeba myśleć w kategoriach modeli ewoluujących wraz z AI, a nie zaburzanych przez AI.

Metoda IDEA. Jak się przygotować na nieprzewidywalne zmiany?

Menedżerowie muszą odpowiedzieć na pytanie, co AI mogłaby zmienić w ich organizacjach i opracować strategię dojścia do tego celu. A to wymaga oceny, jakie dane generuje firma i w jaki sposób mogłyby one być wykorzystywane obecnie i w przyszłości przez sztuczną inteligencję. Remanent danych może przynieść wiele pomysłów na zastosowanie innych, już dostępnych rozwiązań, jak przykładowo inteligencji biznesowej (business intelligence). Higiena IT pozwala utrzymać gotowość do wdrożenia każdego nowego narzędzia, które wymaga ustandaryzowanych zbiorów danych. Każda placówka powinna włączyć do swojej strategii długo- i krótkookresowe scenariusze poprawy wydajności pracy oraz opieki nad pacjentami. Dopiero do tych scenariuszy należy dopasować narzędzia cyfrowe, nie na odwrót.

W tym procesie warto sięgnąć do misji działalności i głęboko zastanowić się, które zadania należy automatyzować i delegować na AI, a które kompetencje powinny pozostać w rękach ludzi – nie ze względu na koszty, ale na specyfikę opieki nad pacjentem. Pracownicy muszą mieć poczucie, że transformacja cyfrowa jest ich sprzymierzeńcem, a nie wrogiem. Na pewno będą musieli zdobyć nową wiedzę, a błędne jest myślenie, że każdy lekarz będzie w przyszłości inżynierem. Excel zawiera ok. 500 funkcji, ale do korzystania z niego wystarczy znajomość zaledwie kilkunastu.

Amy Webb zaleca 4-etapowe podejście IDEA:

• Identify (śledzenie zmian, aby nie być zaskoczonym),
• Determine (określenie swojej pozycji i gotowości w obliczu zmian),
• Extrapolate (plan adaptacji zmian w okresie 2–5 lat),
• Anticipate (systematyczna likwidacja luk w zasobach i wiedzy w stosunku do scenariuszy przyszłości). Przyszłość trzeba planować, nie dając się sterować chwilowymi trendami.

Czytaj także: Na 300 dworcach we Francji staną mini-gabinety telemedyczne

Neuralink – spółka-córka koncernu samochodowego Tesla – wszczepiła pierwszemu człowiekowi chip do mózgu, a dokładnie interfejs mózg-komputer (Brain-Computer Interface, BCI). Elon Musk twierdzi, że pacjent może już sterować myszą komputerową za pomocą myśli.

Pierwszy pacjent z chipem Neuralink

We wrześniu 2023 roku, Amerykańska Agencja ds. Żywności i Leków (FDA) wydała zgodę na przeprowadzenie badania implantu na ludziach przez Neuralink. Spółka-córka koncernu samochodowego Tesla, którego właścicielem jest Elon Musk, zajmuje się neurotechnologią, a dokładnie pracami nad interfejsem mózg-komputer.

Operacja przebiegła pomyślnie, a “pacjent wraca do zdrowia z oznakami obiecującego wykrywania skoków neuronów – napisał na platformie X Elon Musk, założyciel Neuralink. Skoki neuronów to w prostym tłumaczeniu ich aktywność polegająca na wysyłaniu informacji do mózgu i ciała za pomocą specjalnych sygnałów elektrycznych i chemicznych. To dzięki nim pacjent może myślami sterować urządzenia zewnętrzne.

Według najnowszej wiadomości przekazanej 19 lutego przez Muska, “postępy są obiecujące i wydaje się, że pacjent w pełni wyzdrowiał, bez żadnych skutków ubocznych, o których wiemy. Pacjent jest w stanie poruszać myszą po ekranie, po prostu myśląc”. Pierwszym celem Neuralink jest telepatyczna kontrola kursora komputerowego i klawiatury.

Ludzie będą obsługiwali maszyny telepatycznie

Musk od dawna marzy o stworzeniu interfejsu mózg-komputer, aby człowiek mógł swobodnie porozumiewać się z nowymi technologiami bez potrzeby wpisywania poleceń z klawiatury. Wielokrotnie też wspominał o “intergracji” ludzi ze sztuczną inteligencją.

Pierwszy produkt Neuralink ma nazywać się Telepathy (Telepatia) i umożliwiać sterowanie myślami telefonem lub komputerem, a za ich pośrednictwem niemal każdym urządzeniem. Jak zaznaczył Musk, pierwszymi użytkownikami będą osoby sparaliżowane. – Wyobraź sobie, że Stephen Hawking mógłby komunikować się szybciej niż osoba pisząca na maszynie do pisania – napisał Musk na platformie X.

W planach jest też rozwiązanie Neuralink o nazwie Brightsight. Ma ono przywrócić wzrok osobom niewidomym.

Interfejs mózg-komputer. Jakie są postępy prac?

Elon Musk lubi podgrzewać emocje, co zapewnia mu status lidera postępu i pomaga poprawiać notowania giełdowe Tesli. Większość zapowiedzi to luźne wypowiedzi albo komentarze na platformie X, a nie wyniki badań naukowych.

W 2017 r. Musk sugerował, że pierwszy produkt Neuralink pojawi się na rynku w ciągu czterech lat. Jednak po drodze napotkał na wiele problemów technologicznych i musiał zmierzyć się ze złą prasą po tym, jak na jaw wyszły szczegóły wątpliwie etycznych badań Neuralink na zwierzętach.

Dotąd jedynie kilka firm na świecie prowadzących badania nad interfejsami mózg-komputer wszczepiło swoje urządzenia ludziom. Powodem jest duże ryzyko powikłań oraz konieczność uzyskania specjalnych zgód na tego typu eksperymenty. Postępy prac na tą technologią są obiecujące. Przykładowo, w przeprowadzonym w zeszłym roku eksperymencie naukowców z Kliniki Uniwersyteckiej San Francisco (USCF) i Berkeley, kobieta z ciężkim paraliżem mogła rozmawiać za pośrednictwem cyfrowego awatara. Interfejs przetłumaczył sygnały mózgowe na mowę i mimikę. Jednak w przeciwieństwie do wynalazku Neuralink, interfejs nie był bezprzewodowy.

Czytaj także: Kobieta po udarze mózgu może znowu mówić. Dzięki awatarowi

Ministerstwo Zdrowia i Centrum e-Zdrowia zapraszają kadrę medyczną na cykl szkoleń m.in. z Elektronicznej Dokumentacji Medycznej. Potrwają one od lutego do kwietnia 2024 roku.

Jednogodzinne szkolenia odbywają się w ramach projektu “Ograniczanie społecznych nierówności w zdrowiu poprzez stosowanie rozwiązań telemedycyny i e-zdrowia”, dofinansowanego ze środków Norweskiego Mechanizmu Finansowego 2014-2021 oraz budżetu państwa.

Kursy realizowane są on-line (aplikacja TEAMS) na stronie Akademii Centrum e-Zdrowia.

Do udziału MZ zaprasza personel medyczny podmiotów wykonujących działalność leczniczą, bez względu na rodzaj finansowania. Aby się zarejestrować, wystarczy wypełnić formularz zgłoszenia (kliknij tutaj, aby przejść do bezpłatnej rejestracji).

Szkolenia potrwają do kwietnia. Na razie ogłoszono trzy terminy na luty:

• 23.02 godz. 15:00: Internetowe Konto Pacjenta / aplikacja MojeIKP
• 27.02 godz. 14:00: Elektroniczna Dokumentacja Medyczna / Zdarzenia Medyczne
• 28.02 godz. 15:00: usługa eGabinet

Kolejne daty szkoleń będą na bieżąco udostępniane na stronie Akademii CeZ.

Czytaj także: SALMED 2024. Weź udział w panelu dyskusyjnym o start-upach medtech

Wiele podmiotów leczniczych obawia się rozwiązań opartych na AI. “Niesłusznie, wystarczy znać przepisy, które nie są skomplikowane” – mówi adwokat Michał Chodorek, partner w Kancelarii Prawnej KRK Kieszkowska Rutkowska Kolasiński.

• Większość aspektów dotyczących przetwarzania danych, które trzeba wziąć pod uwagę w projekcie AI, nie jest związana z AI.
• Konieczne jest ustalenie, czy dane pacjentów mają być wykorzystywane do dalszego trenowania algorytmu AI.
• Zbliżający się wielkimi krokami unijny AI Act nakładał będzie na szpitale, jako użytkowników AI, określone obowiązki.
• Jeśli lekarz planuje wykorzystywać ChatGPT w swojej pracy, najlepiej pracować na GPT-4, a nie bezpłatnej wersji 3.5. Nigdy nie należy wprowadzać do publicznie dostępnych narzędzi AI danych osobowych pacjenta.

Dostawca IT albo startup proponuje menedżerowi placówki medycznej wdrożenie nowego rozwiązania AI. Na jakie elementy organizacyjno-prawne należy zwrócić uwagę?

Decyzja o wdrożeniu nowego rozwiązania AI w placówce medycznej wymaga rozważenia wielu aspektów i powinna być poprzedzona szczegółową analizą potrzeb, a w proces definiowania wymagań placówki powinny być zaangażowane różne zespoły i specjaliści: IT, kierownictwo placówki, i oczywiście personel medyczny, który ma korzystać z tego narzędzia. Na pewno należy przeanalizować kilka podstawowych aspektów.

Pierwszy to business case. To oczywistość, ale warto zawsze podkreślać, że AI to narzędzie jak każde inne – jego celem jest zapewnienie, że praca, umiejętności i czas ludzi będą wykorzystywane lepiej, efektywniej i bezpieczniej. Każdy system AI trzeba więc ocenić pod kątem jego wartości dla placówki – czy AI wspierający ocenę zdjęć diagnostyki obrazowej przyspieszy pracę lekarzy, dzięki czemu możliwe będzie obsłużenie większej liczby pacjentów, albo rozwiązany będzie problem braku odpowiedniej ilości lekarzy? Czy AI odpowiedzialny za rekonstrukcję i post-processing obrazów generowanych w ramach diagnostyki nuklearnej (np. PET, SPECT) pozwoli zmniejszyć ilość używanych radioizotopów i promieniowania jonizującego oddziałującego na pacjenta – obniżając koszty po stronie szpitala i ryzyka po stronie pacjenta?

Kolejną kwestią do przeanalizowania jest integracja z istniejącymi systemami. Wdrożenie narzędzia AI powinno obejmować integrację się z obecnym ekosystemem informatycznym placówki, w tym z systemami służącymi do prowadzenia elektronicznej dokumentacji medycznej (EDM), systemami HIS czy innymi używanymi narzędziami i platformami. Kwestia odpowiedzialności za integrację powinna być jasno określona w umowie z dostawcą.

Idąc dalej, trzeba dobrze przemyśleć model wdrożenia. To przede wszystkim kwestia wyboru między on premises vs. chmurą. Te dwa modele istotnie różnią się od siebie i każdy z nich ma konsekwencje – w modelu on premises, AI działa na infrastrukturze szpitala. W modelu chmurowym, AI działa na zewnętrznym serwerze, udostępnianym przed dostawcę narzędzia AI albo (najczęściej) przez zewnętrznego dostawcę.

I oczywiście trzeba dobrze przeanalizować kwestie regulacyjne. Jeżeli AI jest wyrobem medycznym (AIMD) albo wyrobem medycznym do diagnostyki in vitro (AIIVD), musi spełniać odpowiednie wymogi regulacyjne – w szczególności wymogi MDR (w przypadku AIMD) albo IVDR (w przypadku AIIVD). Za spełnienie tych obowiązków odpowiada producent technologii, ale szpital musi zapewnić, że korzysta z narzędzia spełniającego te wymogi.

Szpital musi również zapewnić sobie w umowie z dostawcą odpowiednie współdziałanie dostawcy przy realizacji obowiązków, które spoczywają bezpośrednio na szpitalu. Są to np. obowiązki wynikające z RODO czy ustawy o prawach pacjenta – szpital jest administratorem danych osobowych pacjentów, prowadzi dokumentację medyczną pacjentów i musi realizować obowiązki wynikające z tych przepisów, a w wielu przypadkach wymaga to odpowiedniej współpracy dostawcy technologii.

Również zbliżający się wielkimi krokami unijny AI Act nakładał będzie na szpitale, jako użytkowników AI, określone obowiązki (np. zapewnienie odpowiedniego nadzoru ludzkiego nad działaniem AI czy udzielanie pacjentom informacji na temat sposobu działania AI), które trudno będzie realizować bez odpowiedniej współpracy dostawcy technologii.

Oprócz tego, korzystanie z AI wiąże się z wieloma specyficznymi aspektami, które nie pojawiają się przy innych technologiach. Konieczne jest np. ustalenie, czy dane pacjentów mają być wykorzystywane do dalszego trenowania algorytmu AI. Jeżeli tak, trzeba określić zasady, na jakich będzie to następować – jakie dane są potrzebne do dalszego trenowania? Czy dane będą anonimizowane w tym celu? W jaki sposób dokonywana będzie anonimizacja?

Ten wątek wiąże się oczywiście z tematem zgodności regulacyjnej wyrobu medycznego AI, o którym mówiłem wcześniej – ponieważ zasady dalszego trenowania modelu AI i wdrażania nowych wersji modelu muszą być określone w dokumentacji technicznej i systemie zarządzania jakością wyrobu.

Co z kolei prowadzi nas do kolejnego ważnego tematu, czyli: aktualizacje i wsparcie. W przypadku każdego oprogramowania istotne jest określenie warunków wsparcia technicznego, usuwania wad i aktualizacji systemu. Ale w przypadku AI aktualizacje wynikające z implementacji nowszej, re-trenowanej wersji modelu AI, wiążą się z dodatkowymi obowiązkami zarówno po stronie dostawcy technologii, jak i szpitala.

Przykładowo, nowa wersja modelu AI może zachowywać się inaczej na określonych danych wejściowych. Takie zmiany czułości i swoistości modelu są oceniane w procesie walidacji nowej wersji modelu, ale jeżeli mogą mieć przełożenie na praktykę kliniczną, muszą być odpowiednio zakomunikowane użytkownikom. W takich przypadkach dostawca technologii powinien nie tylko przekazać zaktualizowane informacje dot. działania systemu, ale też w razie konieczności przeprowadzić odpowiednie szkolenia użytkowników.

Według ostatniego badania Centrum e-Zdrowia, tylko ok. 6,4% placówek ochrony zdrowia wykorzystuje narzędzia AI. Które rozwiązania AI zaliczyłby Pan do grupy rozwiązań niskiego ryzyka, które można wdrożyć najłatwiej, a które do wysokiego ryzyka?

Te metryki oceny się krzyżują, a nie pokrywają – łatwość wdrożenia zależy np. od tego, jak głęboką zmianę dotychczasowych procesów wymusza wdrożenie określonego narzędzia AI, czy z iloma istniejącymi systemami trzeba dokonać integracji. Wyroby medyczne AI, które należą do najwyższej klasy ryzyka (np. klasy III wg. MDR) wcale nie muszą stwarzać istotnych trudności wdrożeniowych.

Z drugiej strony technologie AI, które łatwo wdrożyć w placówce i które nie różnią się między sobą z punktu widzenia sposobu interakcji z użytkownikiem (np. pracujące w oparciu o dane wprowadzane samodzielnie przez pacjentów i informacje ekstrahowane z danych dot. sposobu korzystania z określonego urządzenia, np. smartfona, i analizujące te dane, aby wysyłać alerty lekarzowi i samemu pacjentowi) mogą diametralnie różnić się między sobą poziomem ryzyka, ponieważ służą do monitorowania i wspierania terapii bardzo różnych stanów chorobowych.

W mojej praktyce pracuję z producentami takich narzędzi AI, które należą zarówno do najniższej możliwej w praktyce MDR klasy ryzyka dla wyrobu medycznego AI, czyli klasy IIa, jak i producentami AI, które należą dla klasy najwyższej, czyli klasy III.

Wiele podmiotów deklaruje, że planuje wdrożenie rozwiązań AI. Jak się do tego przygotować z wyprzedzeniem?

Tu zastosowanie znajdzie wszystko, o czym rozmawialiśmy do tej pory. Czyli w pierwszej kolejności – zmapowanie potrzeb po stronie placówki i ocena konkretnego business case. Po drugie, zaangażowanie w proces definiowania potrzeb przedstawicieli wszystkich kluczowych grup interesariuszy w placówce, w tym pracowników, którzy będą na koniec korzystać z AI. Po trzecie, przemyślenie, w jaki sposób narzędzie AI wpisuje się w istniejące procesy w placówce, a w jakim stopniu te procesy będą musiały ulec modyfikacji.

A z jeszcze szerszej perspektywy – warto szkolić personel i pokazywać, że AI nie stanowi dla nich zagrożenia, ponieważ nie zastąpi pracy człowieka, natomiast może stanowić duże wsparcie, generujące korzyści zarówno dla pacjentów, jak i przedstawicieli zawodów medycznych.

Czy inne sektory gospodarki mają łatwiej z wdrażaniem AI?

Zależy, o jakich sektorach mówimy! Sektory, które nie są tak regulowane, na pewno mają łatwiej, np. jeżeli jestem firmą z sektora FMCG i chcę zbudować modele predykcyjne, prognozujące przyszłe trendy popytowe, aby optymalizować koszty produkcyjne i łańcuch dostaw, to właściwie nie ma wymogów regulacyjnych, które dotyczyłyby takiego projektu.

Ale już wykorzystanie AI w sektorze finansowym jest obudowane równie wieloma wymogami, co w sektorze Healthcare & Life Sciences.

Z drugiej strony, wiele zastosowań AI w Healthcare & Life Sciences nie jest aż tak restrykcyjnie regulowanych. Przykładowo, korzystanie z AI w fazie przedklinicznej procesu R&D leków, np. do identyfikowania kandydatów do dalszego rozwoju na podstawie predykcji dotyczącej reakcji immunologicznych na określone epitopy. Pracujemy z firmami korzystającymi z AI w fazie przedklinicznej i takie wykorzystanie AI nie jest obciążone aż tyloma wymaganiami regulacyjnymi.

Wiele podmiotów medycznych z góry przekreśla wszelkie rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, aby nie robić sobie kłopotu na zapas z przetwarzaniem danych. Takie podejście jest słuszne?

W mojej ocenie to zbyt rygorystyczne podejście. Po pierwsze, większość aspektów dot. przetwarzania danych, które trzeba wziąć pod uwagę w projekcie AI, nie jest związana z AI i występuje w każdym przypadku wdrażania w podmiocie leczniczym oprogramowania, które będzie służyło do przetwarzania danych medycznych czy prowadzenia dokumentacji medycznej. Tak jak w przypadku każdego innego software, tak w przypadku AI te kwestie można odpowiednio uregulować w umowie między placówką a dostawcą technologii.

Korzystanie z AI tworzy specyficzne wyzwania, np. właśnie pytanie o wykorzystywanie danych medycznych do dalszego trenowania algorytmu AI. Ale również te zagadnienia nie są nierozwiązywalne. Doradzamy w wielu projektach związanych z wdrażaniem AI w podmiotach leczniczych i wiem z doświadczenia, że kwestie przetwarzania danych są jednym z tych tematów, na które placówki zwracają szczególną uwagę, ale ostatecznie zawsze udaje się uzgodnić takie warunki implementacji, które są akceptowane przez podmioty lecznicze.

Czy zbliżający się dużymi krokami europejski akt w sprawie sztucznej inteligencji – EU AI Act – sprawi, że regulacje dot. AI będą bardziej przejrzyste? Co zmieni ta nowa regulacja?

Paradoksalnie AI Act nie będzie stanowił wielkiej rewolucji dla producentów AI w branży Healthcare & Life Sciences, ponieważ wymogi AI są w dużym stopniu wzorowane na przepisach dot. wyrobów medycznych (MDR i IVDR). Producenci AI będących wyrobami medycznymi albo wyrobami medycznymi do diagnostyki in vitro, którzy spełniają wymogi MDR/IVDR, już teraz spełniają wiele wymogów, które wprowadzi AI Act.

Powyższe ma oczywiście konsekwencje dla strategii dostosowywania się do tych nowych wymogów. AI Act będzie najprawdopodobniej przewidywał 2-letni okres przejściowy, co jest terminem bardzo krótkim, biorąc pod uwagę ilość pracy związanej z realizacją wynikających z niego obowiązków. Producenci AI będących wyrobami medycznymi albo wyrobami medycznymi do diagnostyki in vitro na pewno będą w lepszej sytuacji niż producenci AI, które do tej pory nie były regulowane.

Nawet dla producentów AIMD/AIIVD (i przede wszystkim dla użytkowników AIMD/AIIVD) pojawi się jednak kilka nowych obowiązków, np. w zakresie wytłumaczalności działania AI i nadzoru ludzkiego nad działaniem systemu AI. Ale nie będzie to aż taka rewolucja, jak w przypadku innych branż.

Zostawiam na razie na boku temat jednostek notyfikowanych, które zgodnie z AI Act będą odpowiedzialne za certyfikację systemów AI wysokiego ryzyka. W praktyce trudności z uzyskiwaniem statusu jednostki notyfikowanej pod AI Act mogą spowodować, że okresy przejściowe zostaną przesunięte, jak widzieliśmy to już w przypadku MDR i IVDR.

Z jakimi pytaniami związanymi z implementacją AI w ochronie zdrowia spotyka się Pan najczęściej?

Są chyba dwie grupy najczęściej stawianych pytań. Pierwsza dotyczy zasad rozwoju, testowania i walidacji medycznych AI: Czy trzeba przeprowadzić badanie kliniczne? Czy może walidacja z wykorzystaniem podzbioru danych treningowych jest wystarczająca? Jeżeli badanie kliniczne – co zdefiniować jako istniejący standard of care? Jak zarządzać procesem dalszego trenowania algorytmu AI po zakończeniu oceny zgodności?

Druga grupa pytań dotyczy przetwarzania danych: Jakie dane można wykorzystać do trenowania AI? Czy dane z badań klinicznych i eksperymentów medycznych można wykorzystać do trenowania AI? Czy dostawca technologii może wykorzystywać dane medyczne do dalszego trenowania AI, a jeżeli tak – pod jakimi warunkami?

Co by Pan poradził lekarzowi, który korzysta z ChatGPT w swojej pracy?

To pytanie podchwytliwe. Ale gdybym miał ograniczyć się do jednej kwestii, to radziłbym pracować na GPT-4 (a nie bezpłatnej wersji 3.5.), i korzystać z niego jak ze zwykłej wyszukiwarki internetowej, ale z rewolucyjnym interfejsem użytkownika, czyli maksymalnie wykorzystać możliwość wprowadzania długich i skomplikowanych komend, aby dobrze przedstawić sytuację (np. zmienność w czasie wyników badań krwi), i jednocześnie krytycznie podchodzić do uzyskiwanych outputów.

Metodyki promptowania AI, w tym ChatGPT, i weryfikacji outputów przez lekarzy to zresztą jeden z tematów szkoleń, które prowadzimy razem z współpracującymi analitykami danych.

I oczywiście nigdy nie należy wprowadzać do publicznie dostępnych narzędzi AI danych osobowych pacjenta.

Czytaj także: Raport NIL o danych medycznych w pracy lekarza [POBIERZ]

W lutowym numerze podpowiadamy, jak wdrażać AI w zgodzie z prawem. Przedstawiamy gadżety dla zdrowia, które miały premierę na Targach CES 2024 i sprawadzamy pierwszą aplikację certyfikowaną przez MZ. 133 stron o e-zdrowiu teraz w nowym, wygodnym do czytania formacie.

Szczególnie polecamy:

• Adwokat Michał Chodorek radzi, jak bezpieczenie stosować AI w podmiotach leczniczych
• Wirtualny Ty. Rozmowa z autorami książki o cyfrowych bliźniakach i prognozowaniu zdrowia
• Cyberpsychologia. Jak ta nowa dziedzina pomaga bronić się przed atakami hakerów?

Kliknij tutaj, aby pobrać bezpłatnie lutowe e-wydanie OSOZ (wersja PDF, 10 MB)

Spis treści:

• 3 pilne zmiany w e-zdrowiu. Priorytety 2024 dla Centrum e-Zdrowia i MZ.
• Pierwsza aplikacja zdrowotna z certyfikatem MZ. Jak działa Symptomate?
• Nowy raport CeZ. IKP ma już 18 mln użytkowników.
• Jak przygotować się na niepewną przyszłość? Metoda IDEA.
• Cyfrowe zaangażowanie pacjenta. Jak je wzmocnić i zwiększyć przychody.
• Tomasz Jeruzalski nowym Dyrektorem Centrum e-Zdrowia i inne doniesienia z rynku zdrowia.
• Aplikacja miesiąca. Skanuj produkty spożywcze i dowiedz się, czy są zdrowe.
• Smartfon zmierzy temperaturę ciała. Kolejna funkcja zdrowotna w telefonie.
• Neuralink wszczepiła czip do mózgu człowieka, aby sterować komputerem myślami .
• Kieszonkowe AED. Brytyjski NHS testuje nowy, podręczny defibrylator CellAED.
• Infografika. Globalne wyzwania dla zdrowia w 2024 roku według Deloitte.
• SALMED 2024. Zaproszenie na debatę czasopisma OSOZ i NIL-IN o start-upach medtech.
• Smart łóżko i tłumacz płaczu dziecka. Innowacje dla zdrowia z Targów Elektroniki CES 2024.
• Cyfrowe bliźniaki w medycynie. Wywiad z autorami książki “Virtual You”.
• Jak wdrażać AI w podmiotach leczniczych? Wywiad z Adwokatem Michałem Chodorkiem.
• Cyberpsychologia pozwala wzmocnić czynnik ludzki w ochronie danych medycznych.
• Symptomate w Portfelu Aplikacji Zdrowotnych MZ. Wywiad z CEO Infermedica.
• AI od Google. Nowy model uczy się diagnozować pacjentów.
• AI bada znamiona. Pierwsze zatwierdzone przez FDA urządzenie do diagnozy raka skóry.
• AI i dezinformacja na liście zagrożeń dla świata. Raport Światowego Forum Ekonomicznego.
• AI wykrywa wczesne oznaki sepsy. System pozwala zmniejszyć śmiertelność o 17%.
• Jak systemy KAMSOFT wspierają lekarzy w wystawianiu recept? Nowości IT.
• 4% więcej recept w 2023 roku. W jakich specjalizacjach są największe wzrosty?
• Suplementy dla seniorów. Aż 3-krotny wzrost sprzedaży po pandemii COVID-19

Wszystkie wydania archiwalne dostępne są na zakładce POBIERZ.

Mimo iż, większość lekarzy jeszczenie nie korzysta ze sztucznej inteligencji w swojej praktyce medycznej, wiążą z nią spore nadzieje.

AI tak, ale najchętniej od obecnych dostawców IT

Ankieta przeprowadzona przez firmę Elation Health wykazała, że 67% lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej nie wypróbowało jeszcze rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Jednocześnie oczekują od dostawców IT, że AI zostanie wkrótce zintegrowana z ich systemami gabinetowymi. Tak, aby nie musieli kupować nowych rozwiązań.

Lekarzy powstrzymuje brak pewności co do dokładności AI, konieczność włączenia do swojej pracy kolejnego narzędzia i brak czasu na nauczenie się obsługi nowych systemów. W badaniu zapytano m.in. o narzędzia sztucznej inteligencji do transkrypcji rozmów między lekarzem a pacjentem podczas spotkań klinicznych i ich zamiany na zapisy w EDM. Mimo iż lekarze są entuzjastycznie nastawieni do systemów ułatwiających robienie notatek, to nie chcą wdrażać kolejnego systemu IT, który nie jest zintegrowany z ich infrastrukturą IT i przepływami pracy.

33% ankietowanych stwierdziło, że testuje nowe technologie tworzenia EDM oparte na AI, ale są to najczęściej wcześni innowatorzy, którym doskwiera obecny sposób wprowadzania danych. Ci, którzy wypróbowali tego typu systemy, czekają na podobne rozwiązania oferowane przez dotychczasowych dostawców. Około 93% lekarzy, którzy jeszcze nie korzystali z AI, liczy na zmniejszenie obciążenia związanego z prowadzeniem dokumentacji, a 84% ma nadzieję na oszczędności czasu i to, że nie będą musieli uzupełniać EDM po godzinach pracy.

83% oczekuje wyższej jakości dokumentacji, a 89% ma nadzieję na poprawę satysfakcji z pracy.

84% sądzi, że narzędzia te pozwolą skoncentrować się na pacjencie i wygospodarować więcej czasu na koordynację opieki. Opinie potwierdzają, że EDM w obecnej postaci jest uciążliwa dla pracowników ochrony zdrowia.

Lekarze nie chcą odpowiadać za błędy AI

Wyniki ankiety przeprowadzonej przez Elation Health są podobne do wyników badania American Medical Association (AMA), w którym zapytano lekarzy o opinię na temat sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. Około 38% stwierdziło, że obecnie korzysta z narzędzi AI do przygotowania wypisu pacjenta ze szpitala, tworzenia planów opieki, dokumentacji kodów rozliczeniowych i przygotowywania notatek z wizyt (13%), tłumaczeń (11%).

Ankieta AMA sugeruje, że lekarze mają równie duże nadzieje jak i obawy związane z AI. Największe oczekiwania dotyczą narzędzi AI pozwalających zmniejszyć obciążenia administracyjne. Główne obawy odnoszą się do wpływu AI na relację pacjent-lekarz i prywatność pacjentów.

Dlatego lekarze oczekują gwarancji prywatności danych przy korzystaniu z AI (87%) i wyłączenia ich odpowiedzialności, gdy w wyniku błędów w modelu AI zostanie podjęta błędna decyzja (87%). Do tego lekarze żądają transparentności narzędzi AI – chcą wiedzieć, jak działa dany model i jak został zaprojektowany. W komentarzu do wyników, prezes AMA stwierdził, że obciążenia administracyjne „nękają” współczesną medycynę, prowadzą do wypalenia zawodowego pracowników opieki zdrowotnej i odciągają lekarzy od opieki nad pacjentami.

Polscy lekarze za AI

Nastroje wśród lekarzy w USA są zbieżne z opiniami polskich pracowników ochrony zdrowia. Przykładowo, z ankiety zorganizowanej w grudniu 2023 roku podczas„Forum Wymiany Wiedzy i Doświadczeń 2023 Liderów Organizacji Pacjentów, wynika, że 67% badanych dostrzega w AI więcej szans niż zagrożeń (33%). 85% osób sądzi, że technologie takie jak AI mogą poprawić zarządzanie danymi medycznymi.

AI na razie bardzo powoli wchodzi do polskiej ochrony zdrowia. Z badania stopnia informatyzacji podmiotów wykonujących działalność leczniczą przeprowadzonego w 2023 roku przez Centrum e-Zdrowia wynika, że tylko 6,4% placówek ochrony zdrowia korzysta z rozwiązań AI. W większości są to systemy stosowane w radiologii i diagnostyce obrazowej. W analogicznym badaniu z 2022 roku było to 6,5% placówek, a więc odsetek utrzymuje się na stałym poziomie.

Czytaj także: Wdrażanie EDM w ostatnich 2 latach zatrzymało się, a nawet cofnęło

Co Ministerstwo Zdrowia i Centrum e-Zdrowia muszą zrobić, aby cyfryzacja ochrony zdrowia znowu przyspieszyła? Analizujemy błędy z ostatnich lat i proponujemy trzy ważne zmiany.

MZ odwołało najważniejszych ludzi odpowiedzialnych za cyfryzację ochrony zdrowia. Stanowisko Dyrektora Centrum e-Zdrowia (CeZ) po Pawle Kikosickim przejął Tomasz Jaruzelski MZ. Z funkcją Dyrektora Departamentu Innowacji w MZ pożegnał się Piotr Węcławik. Obydwie dymisje są rykoszetem afery związanej z ujawnieniem danych o recepcie przez byłego ministra zdrowia Adama Niedzielskiego, która nie przysłużyła się zaufaniu społecznemu do e-zdrowia.

Ale zmiany personalne nie wystarczą, aby naprawić błędy w digitalizacji ochrony zdrowia, która ostatnio mocno spowolniła. Do rąk CeZ i MZ trafia gorący kartofel, czyli dokończenie przejścia na elektroniczną dokumentację medyczną (EDM). W kolejce są też inne projekty, m.in. Centralna e-Rejestracja i telemedycyna. Jakie zmiany są pilnie potrzebne? Postulujemy trzy działania:

• Innowacyjność i EDM muszą być atrakcyjne finansowo (wynagradzanie za wdrażanie innowacji zamiast wspieranie tych, którzy są opóźnieni);
• Centrum e-Zdrowia musi zostać wzmocnione (większy budżet na np. audyt cyfryzacji);
• Profilaktyka i edukacja muszą zostać wsparte rozwiązaniami cyfrowymi (wprowadzenie refundowanych terapii cyfrowych i telemedycyny, zamiast pilotaży).

Co blokuje wdrożenie EDM?

Aby skrócić kolejki do specjalistów i podnieść jakość leczenia – co jest priorytetem nowego Ministerstwa Zdrowia – nie wystarczy dodać pieniędzy na zdrowie. Trzeba też lepiej zarządzać całym sektorem zdrowia, czego nie da się zrobić bez dostępu do danych, zarówno na poziomie polityki zdrowotnej, podejmowania decyzji medycznych przez lekarzy i pacjentów. Jednym słowem – bez elektronicznej dokumentacji medycznej.

Gdy uda się ją wprowadzić w placówkach medycznych w całej Polsce, skorzystają wszyscy: lekarze otrzymają pełny obraz stanu zdrowia pacjenta, rozliczenia z NFZ zostaną zautomatyzowane, dane populacyjne posłużą do monitoringu sytuacji epidemiologicznej i celowanych programów profilaktyki. Ale do tego nam jeszcze daleko: wdrażanie EDM trwa w Polsce już kilka lat, a zdarzenia medyczne raportuje jedynie połowa placówek zdrowia mimo obowiązkowej EDM od 2021 roku. Dlaczego – choć wielokrotnie obiecywali to kolejni Ministrowie Zdrowia w rządzie PiS – nie udało się dotąd przejść na EDM? Oto nasza diagnoza i postulaty.

Innowacyjność i EDM muszą stać się atrakcyjne finansowo

Dotychczasowe błędy wdrażania e-dokumentacji medycznej można streścić w jednym zdaniu: przygotowano legislację, wyznaczono deadline, czasami postraszono np. rozliczeniem z NFZ na podstawie zdarzeń medycznych, reagowano na ogromne opóźnienia chaotycznymi decyzjami jak dofinansowanie na systemy IT czy opracowanie ministerialnego programu do prowadzenia EDM.

Efekt: od 2 lat wdrażanie EDM praktycznie stoi w miejscu. Minister Niedzielski od czasu do czasu wspominał kurtuazyjnie o obowiązku EDM, podkreślając jednocześnie, że kar nie będzie. Technicznie wszystko jest gotowe – placówki mają oprogramowanie, a dostawcy przygotowali się na czas. Co poszło nie tak? Zarządzanie zmianą.

Nie ma sensu obwinianie tych, którzy są opóźnieni; bardziej efektywne byłoby nagradzanie finansowe tych, którzy na czas się przygotowali. Po to, aby opóźnienia po prostu się nie opłacały. Nie w każdej placówce panuje kultura innowacyjności, świadomość korzyści EDM, know-how. Ale każdy podmiot ma swój budżet, który motywuje. Nie ma co liczyć na to, że nowe MZ zaryzykuje politycznie ustanowieniem twardego deadline’u. Wręcz przeciwnie – aby nie stracić kredytu poparcia, mamy tendencję do luzowania terminów narzuconych przez poprzednią ekipę. Krajowy System e-Faktur (KSeF), który miał wystartować w czerwcu został odroczony, a Krajową Sieć Onkologiczną pierwotnie zaplanowaną od stycznia 2024, przesunięto o rok.

To, że zachęty finansowe działają, potwierdza Opieka Koordynowana (OK). Gdyby ograniczono się do argumentacji, że koordynacja pozwala lepiej zaopiekować się pacjentem, program skazany byłby na porażkę. Jednak dodatkowe pieniądze w ramach kontraktu z NFZ zadziałały i 30% placówek weszło do OK.

Z kolei w digitalizacji od lat panuje wrażenie, że skoro tak dużo placówek nadal nie jest gotowych, a przejście na EDM w terminie nie przynosi żadnych korzyści, to po co się starać. W końcu MZ i tak nie odważy się zadrzeć ze środowiskiem lekarskim, sięgając po opcję atomową, czyli nowy, nieprzesuwalny termin. W ten sposób zaległości w EDM stały się chorobą przewlekłą, z którą nauczyliśmy się żyć. Nowy Dyrektor CeZ Tomasz Jeruzalski ma doświadczenie w zarządzaniu projektami – ta kompetencja może okazać się kluczowa na tym stanowisko.

Centrum e-Zdrowia musi zostać wzmocnione

Poza środkami celowanymi na projekty Centrum e-Zdrowia (szkolenia, projekt e-Krew, wdrażanie e-usług itd.), w 2023 na działalność CeZ przeznaczono ponad 340 mln zł (pierwotny plan zakładał 131 mln zł). Według planu na 2024 rok, będzie to 151 mln zł, czyli dwa razy mniej (o ile plan nie zostanie skorygowany). To dużo czy mało? Porównując do publicznych nakładów na ochronę zdrowia w 2024 roku w wysokości 195 mld zł, to mało. Mało, bo jeśli mamy mówić o oszczędnościach w systemie zdrowia, lepszym zarządzaniu, skutecznej profilaktyce i transformacji cyfrowej wspartej sztuczną inteligencją, to za tę kwotę wiele zrobić się nie da.

Większe pieniądze są konieczne, aby porządnie zmapować poziom cyfryzacji podmiotów wykonujących działalność leczniczą. Nie w formie ankiety, ale audytu, aby dowiedzieć się, jaka jest dojrzałość cyfrowa, gdzie są braki i gdzie leżą ich przyczyny. Dopiero po zebraniu tych danych, można planować strategię cyfryzacji i programy wsparcia. Wdrażanie e-zdrowia nie można oprzeć na dobrowolności, licząc, że wszystkie placówki mają taki głód informatyzacji, jak duże podmioty o stabilnych budżetach.

Co z danymi z corocznego badania ankietowego poziomu cyfryzacji prowadzonego przez Centrum e-Zdrowia? Wyniki obciążone są dużym marginesem błędu (czy do badania nie przystępują czasami w większości placówki, u których cyfryzacja jest na dobrym poziomie?) i trudno zrobić z nich jakiś użytek. Brakuje nawet porównania wyników w kolejnych latach. Gdy przeprowadziliśmy taką analizę, okazało się, że np. wskaźniki dotyczące EDM stoją w miejscu od 3 lat, a papier nadal ma się dobrze.

Jeśli ma powstać nowa strategia e-zdrowia, to musiałaby ona uwzględniać wyniki audytu, plan legislacyjny i budżet, nie wykraczając poza okres jednej kadencji. W 4 lata można przynajmniej nadrobić zaległości z EDM.

Koniec z pilotażami. Czas odważnie wprowadzać sprawdzone innowacje do systemu zdrowia

Jednym z największych błędów Departamentu Innowacje MZ w ostatnich latach były pilotaże robione dla pilotaży. Liderem jest telemedycyna, a dokładnie hucznie ogłoszony kilka lat temu program Domowej Opieki Medycznej (DOM). Przetestowano e-stetoskopy, cyfrowe pulsyksometry i spirometry. Oprócz tego był pilotaż modeli telemedycznych, plastra EKG, eKTG i nawet uniwersalnego urządzenie do monitorowania zdrowia dziecka. O wszystkich tych innowacjach słuch zaginął. A szkoda, bo niektóre z nich to innowacje polskich startupów, które robią karierę za granicą.

Tak, pilotaże miały sens w początkach cyfryzacji. Dzisiaj wystarczy sięgnąć do badań naukowych albo doświadczeń innych krajów i wdrażać te najlepsze oraz sprawdzone rozwiązania. Koniec z pilotażami, które są jedynie dobrą wymówką, że coś się robi.

DOM to nie jedyny przykład asekuracyjnego podejścia do e-zdrowia.

Drugim jest uruchomiony wiosną 2023 roku program certyfikacji aplikacji zdrowotnych. Te najlepsze, po etapie walidacji prowadzonej przez MZ, trafiają do tzw. Portfela Aplikacji Zdrowotnych. Po co? Aby promować najlepsze rozwiązania. Korzyści z obecności w PAZ ograniczają się do prestiżu. Rozwiązanie przypomina bibliotekę aplikacji (NHS Apps Library) w brytyjskiej służbie zdrowia (NHS). Z jedną różnicą: NHS zawiesił jej działanie już w 2021 roku.

Po 10 miesiącach od uruchomienia programu certyfikacji, do PAZ trafiła jedna aplikacja. Mało kto wie, że PAZ… to też pilotaż.

Startupy, które miały nadzieję, że w Polsce doczekaliśmy się refundacji stosowania aplikacji przez NFZ – na wzór rozwiązań z Niemiec, Francji i Belgii – rozczarowały się. Polskie młode firmy tworzą już aplikacje o potwierdzonych w badaniach klinicznych korzyściach dla pacjentów, które mogą być zupełnie nowym podejściem do leczenia chorób przewlekłych. Pozostaje im emigrować za granicę, gdzie rynek jest bardziej sprzyjający.

Innowacyjnego spojrzenia w przyszłość brakuje w wielu obszarach. Nadal nie mamy strategii wykorzystania AI w ochronie zdrowia czy wdrażanych z powodzeniem za granicą wirtualnych oddziałów szpitalnych, a AOTMiT jeszcze nie oceniła nawet jednej interwencji cyfrowej. W dyskusjach o długach szpitali i kolejkach zapomnieliśmy o wizji przyszłości ochrony zdrowia, która byłaby fundamentem wprowadzania nowych, niekonwencjonalnych rozwiązań.

Czytaj także: Aplikacja certyfikowana MZ – na czym polega ten program?