W związku z pilotażem Medycyny Szkolnej, w ramach którego pielęgniarki szkolne i higienistki będą prowadzić dokumentację medyczną uczniów w formie elektronicznej, można ubiegać się o dofinansowanie zakupu komputera oraz oprogramowania.

Medycyna szkolna i EDM

15 października w życie weszło nowe rozporządzenie Prezesa NFZ określające warunki zawierania i rozliczania umów o finansowanie informatyzacji świadczeniodawców w ramach realizacji programu prowadzonego przez Centrum e-Zdrowia w zakresie cyfryzacji dokumentacji medycznej prowadzonej przez pielęgniarki środowiska nauczania i wychowania lub higienistki szkolne (pilotaż Medycyny Szkolnej).

Warunki, stawki i wnioski o dofinansowanie

Przedmiotem umowy jest:

• dofinansowanie zakupu w okresie od 1 września 2022 r. do 30 czerwca 2023 r. przez uprawnionego świadczeniodawcę urządzeń informatycznych lub oprogramowania;

• finansowanie aktywnego udziału uprawnionego świadczeniodawcy w programie.

W celu uzyskania dofinansowania, świadczeniodawcaskłada w terminie do 14 lipca 2023 r., do dyrektora właściwegooddziału Funduszu wniosek o udzielenie dofinansowania, specyfikację dofinansowania oraz poświadczone za zgodność z oryginałem kopie dokumentów potwierdzających zakup urządzeń informatycznych lub oprogramowania.

Na zakup systemu i sprzętu komputerowego można otrzymać dofinansowanie do 6 tys. zł. Z kolei stawki za uczestnictwo w programie są następujące:

• 12,00 zł brutto – za wypełnienie i zarejestrowanie elektronicznie w systemie P1 jednej karty profilaktycznej badania ucznia przez pielęgniarkę środowiska nauczania i wychowania lub higienistkę szkolną oraz przez lekarza albo
• 8,00 zł brutto – za wypełnienie i zarejestrowanie elektronicznie w systemie P1 jednej karty profilaktycznej badania ucznia przez pielęgniarkę środowiska nauczania i wychowania lub higienistkę szkolną, albo
• 8,00 zł brutto – za wypełnienie i zarejestrowanie elektronicznie w systemie P1 jednej karty dokumentacji indywidualnej ucznia

Pełna treść rozporządzenia wraz z wnioskami o dofinansowanie dostępna jest tutaj.

Czytaj także: Podsumowano projekt P1. Co udało się zrobić i co dalej z e-zdrowiem?

19 października Naczelna Izba Lekarska zainauguruje NIL IL, czyli Społeczność Lekarzy Innowatorów.

Nowy projekt Naczelnej Izby Lekarskiej został utworzony w ramach Centralnego Ośrodka Badań, Innowacji i Kształcenia. Jego misją jest „łączenie i wspieranie lekarzy, którzy tworzą przyszłość opieki medycznej.”

W ramach NIL IL planowane są spotkania i warsztaty, grupy robocze i społeczność online na platformie Slack. NIL zaprasza do współpracy pionierów, którzy tworzą nowe technologie, rozwiązania i modele opieki medycznej oraz praktyków, którzy poszukują i wdrażają innowacje w swojej pracy klinicznej.

Założeniem nowego projektu Naczelnej Izby Lekarskiej „NIL IN” jest stworzenie przestrzeni dla lekarzy zainteresowanych i zajmujących się medycznymi innowacjami, ułatwianie im nawiązywania partnerstw i współpracy, organizacji narzędzi, pomoc w zdobyciu niezbędnej wiedzy, informacji, rozwianiu wątpliwości, wsparciu w działaniach.

– Zależało nam na stworzeniu miejsca, gdzie lekarze innowatorzy – zarówno już obecnie tworzący nowoczesne rozwiązania, jak i ci, którzy dopiero chcą realizować swoje pomysły – będą mogli uzyskać niezbędne wsparcie na starcie, zbudować sieć niezbędnych kontaktów do realizacji swoich start-upów. Jednocześnie będziemy czuwać, by nie wypaczano naszego zawodu, nie prowadzono nas w ślepą uliczkę rozwoju technologicznego – powiedział dr Artur Drobniak, dyrektor Centralnego Ośrodka Badań, Innowacji i Kształcenia Naczelnej Izby Lekarskiej.

Konferencja inaugurująca NIL IL odbędzie się 19 października o godz. 9.30 pod tym linkiem:

Pacjenci przynoszą do lekarzy już nie tylko zapisy wyników pomiarów ciśnienia krwi i glukozy, ale także rozbudowane raporty i wykresy trendów jakości snu z aplikacji mobilnych i smartwatchy. Jak z nimi postępować, zwłaszcza gdy z punktu widzenia lekarza nie mają wartości klinicznej?

Dane zdrowotne generowane przez pacjentów (ang. Patient Generated Health Data, PGHD) mogą lekarza naprowadzić na prawidłową diagnozę. Ale mogą też wprowadzić w błąd, gdy przykładowo pacjent nieprawidłowo dokonuje pomiaru albo gdy samo urządzenie podaje nieprecyzyjne wskazania. Mogą też pomóc lekarzowi lepiej zrozumieć potrzeby chorego albo doprowadzić do jego niezadowolenia, gdy dostarczone dane zostały zignorowane.

PDFy i wydruki z pomiarami, trendami i wykresami

Szybko rosnąca popularność narzędzi do monitorowania parametrów zdrowia – aplikacji mobilnych, inteligentnych zegarków i opasek – powoduje nasilenie zjawiska gromadzenia i przekazywania lekarzom danych przez pacjentów. Z jednej strony to pozytywne zjawisko – nie ma nic cenniejszego niż zaangażowany pacjent, który skrupulatnie dba o swoje zdrowie i je kontroluje. Takie choroby jak nadciśnienie czy migrena są często diagnozowane właśnie dzięki obserwacjom i notatkom pacjenta.

Jednak podobnie jak w przypadku Dr Google, tego typu zaangażowanie może być problemem. Chodzi o przypadki, gdy pacjenci przekazują lekarzom dane niemające żadnej wartości diagnostycznej. Przykładowo, dostępne na rynku urządzenia ubieralne gromadzą dzień i noc informacje o tętnie, nasyceniu krwi tlenem i obliczone na ich podstawie wskaźniki jakości snu, poziomu stresu czy nawet tak egzotyczne parametry jak „poziom energetyczny organizmu”.

Ich ilość może przytłaczać – to często kilka, kilkanaście stron wydruków z aplikacji fitness, wykresów połączonych z notatkami pacjentów, trendów aktywności fizycznej. Pacjenci przynoszą nawet statystyki tętna czy snu z kilku miesięcy uważając, że powinny być one uważnie przestudiowane.

Lekarz, kierując się swoim doświadczeniem i wiedzą potrafi ocenić, czy mają one jakiekolwiek znaczenie kliniczne. Jeśli nie – trudno oczekiwać, aby tracił czas na dokładną analizę grafik prezentujących wykresy faz snu. Zwłaszcza, że nie jest w stanie nawet ocenić dokładności urządzenia, z pomocą którego zostały zebrane.

Z drugiej strony, pacjent – który jakby nie było zaangażował się w ich zebranie – jest przeświadczony o wartości tych informacji. W końcu włożył wiele energii (i pieniędzy), aby monitorować swoje zdrowie. Efekt – pogorszenie relacji z pacjentem, spadek zaufania. Pacjenci czują się ignorowani, a lekarze – zasypywani niepotrzebnymi informacjami.

PGHD pomagają czy przeszkadzają?

Wszystko zależy od kontekstu. Jednak wnioski z dostępnych analiz naukowych są optymistyczne. Przykładem jest opublikowane w 2020 roku w Health Informatics Journal badanie „How patient-generated health data and patient-reported outcomes affect patient–clinician relationships: A systematic review”. W analizowanych 8 publikacjach pacjenci i klinicyści postrzegali PGHD jako narzędzie poprawiające komunikację między nimi. W pięciu kolejnych opisano poprawę relacji, a w przypadku dwóch badań wniosek był taki, że PGHD pomagają lekarzom w zapewnieniu bardziej empatycznego wsparcia. Ten element okazał się najczęściej wskazywany przez pacjentów jako bardzo ważny w relacji z lekarzem. Oprócz tego, lekarze wielokrotnie modyfikowali plany leczenia po zapoznaniu się z PGHD.

Ale nie brakowało też negatywnych opinii, związanych głównie z brakiem czasu na analizę danych przekazywanych przez pacjentów, ich niejednorodnością czy brakiem wytycznych. Podnoszono też brak integracji PGHD z procesami klinicznymi i elektroniczną dokumentacją pacjenta (EDP), co powoduje, że występują trudności z kwalifikacją tego rodzaju informacji. Co ciekawe, przytoczono też sytuacje, kiedy lekarze wskazywali na pogorszenie komunikacji, ze względu na to, że zamiast na zbieraniu danych do wywiadu podczas rozmowy, musieli skupić się na czytaniu stosu papierów.

Smartfon czyli druga kartoteka pacjenta

Według opublikowanego w 2019 roku badania naukowego „Patient Generated Health Data Use in Clinical Practice: A Systematic Review”, w 2016 roku już 46% Amerykanów było „aktywnych cyfrowo”, czyli stosowało 3 lub więcej cyfrowych narzędzi zdrowotnych. Z kolei zgodnie z danymi EUROSTAT, w 2020 r. prawie jedna piąta (19%) osób w wieku 16–74 lat w UE posiadała inteligentne zegarki, opaski fitness, urządzenia śledzące aktywność fizyczną.

78% Polaków ma już smartfon. A większość z nich może gromadzić w jednym miejscu dane zdrowotne kumulowane z zainstalowanych aplikacji i inteligentnych urządzeń. W urządzeniach z systemem iOS (Apple) jest to aplikacja Zdrowie, a w przypadku Androida – Zdrowie i Fitness. To dopiero początek, bo nowe wersje smartfonów czy smartwatchy wzbogacają się o kolejne funkcje pomiarowe.

W efekcie, rola PGHD będzie szybko rosła, wypełniając luki w dokumentacji medycznej, uzupełniając obraz medyczny o takie cenne informacje jak codzienne zachowania, środowisko i styl życia. Niektóre badania wskazują, że PGHD mogą potencjalnie przyczynić się do lepszego podejmowania decyzji klinicznych i wzmocnienia pozycji pacjentów. Dzięki aplikacjom zdrowotnym pacjenci mogą dokonywać obserwacji ważnych z punktu widzenia diagnozy chorób rzadkich czy dolegliwości, w przypadku których trudno zidentyfikować czynniki wyzwalające (np. niektóre alergie, migreny, zmęczenie, zmiany nastroju).

Informacji pochodzących od pacjenta jest sporo. Posegregujmy je:

• Osobiste: cele zdrowotne, wartości, obawy i nadzieje
• Historia medyczna: choroby w rodzinie i dziedziczne
• Leki: zażywane na własną rękę środki nie odnotowane w EDM
• Dane biometryczne (dziś możliwe do zmierzenia w warunkach domowych): ciśnienie krwi, waga, temperatura ciała, saturacja krwi tlenem, poziom glukozy we krwi, tętno
• Dane behawioralne: aktywność fizyczna, spalone kalorie, jakość snu, inne rutynowe czynności mające wpływ na zdrowie (np. sposób odżywiania się)
• Dane środowiskowe: temperatura pomieszczeń, hałas, wilgotność powietrza, miejsce zamieszkania, jakość (zanieczyszczenie) powietrza
• Interakcje społeczne: czas spędzony online i kontakty w świecie realnym
• Obserwacje pacjenta dotyczące wyników zastosowanego leczenia (tzw. wyniki generowane przez pacjenta)

Większość z nich nie jest umieszczana w kartotece pacjenta, która z reguły zawiera tylko wyniki zleconych przez lekarza badań laboratoryjnych, dane z wywiadów medycznych, przepisane na receptę leki oraz rozpoznania chorób – czyli informacje zebrane z certyfikowanych urządzeń medycznych.

Kto ma na to czas?

Świadczeniodawcy mają obawy, że dodatkowe obciążenie związane z przeglądem PGHD przewyższa ich możliwości, przede wszystkich biorąc pod uwagę ograniczony czas na wizytę. W badaniu symulacyjnym mającym na celu zrozumienie zmian w systemie opieki zdrowotnej wykorzystującym PGHD, badacze zidentyfikowali takie pośrednie konsekwencje jak np. wzrost kosztów pracy wynikający ze wzrostu czasu wymaganego na analizę PGHD. Efektem pośrednim było zaburzenie harmonogramów pracy. Lekarze i pielęgniarki deklarowali też niewystarczające kompetencje do przeanalizowania PGHD.

Autorzy badania stwierdzili nawet, że włączenie PGHD do praktyki klinicznej odbije się na skróceniu czasu innych elementów wizyty pacjenta. Świadczeniodawcy mają też wątpliwości, czy dane przekazywane przez pacjentów są użyteczne i wystarczająco wysokiej jakości, aby wspierać podejmowanie decyzji. Dochodzi jeszcze jeden element: odpowiedzialności. Co jeśli lekarz zignoruje pozornie nieistotne dane, które jednak zawierały wskazówkę dotyczącą poważnej choroby? Czy w takim przypadku lekarz może zostać posądzony o błąd medyczny?

Niemniej ważne jest pytanie, jak – jeśli w ogóle – zintegrować dane generowane przez pacjenta z elektroniczną dokumentacją medyczną? Jak skutecznie analizować te dane w celu wsparcia procesu podejmowania decyzji klinicznych? Problem z PGHD zniknąłby, gdyby były one zawsze przekazywane w formie elektronicznej. Wówczas systemy sztucznej inteligencji mogłyby przeszukać w kilka sekund nawet dane z kilku lat i sprawdzić, czy nie kryją one niepokojących trendów albo cennych wskazówek diagnostycznych i profilaktycznych.

Co dzisiaj może zrobić lekarz?

Zanim jednak pojawią się możliwości integracji danych ze smartwatchy z elektroniczną dokumentacją medyczną i ich automatycznej analizy przez AI, a do tego ustalone zostaną ramy prawne wykorzystania PGHD, trzeba szukać rozwiązań kompromisowych. Nie jest to łatwe, bo zależy od wielu czynników, jak relacji z pacjentem, czasu na wizytę pacjenta, rodzaju danych.

Dlatego zaleca się, aby każda placówka medyczna opracowała zestaw własnych standardów, którymi mogą kierować się lekarze i pielęgniarki z jednoczesnym pozostawieniem dużego marginesu na własną ocenę. Procedury powinny zawierać takie etapy podejmowania decyzji jak:

• Czy dane mają wartość kliniczną?
• Jeśli tak, w jaki sposób zostały zebrane dane? Czy są wiarygodne?
• Czy pacjent prawidłowo dokonał pomiarów?
• Jeśli dane nie mają wartości klinicznej, czy mogą być pomocne w innym aspekcie np. profilaktyki?
• Jakie informacje należy wprowadzać do elektronicznej dokumentacji medycznej? Jeśli tak – w jakim miejscu? Kto powinien być za to odpowiedzialny (lekarz, pielęgniarka, rejestracja)?
• W jaki sposób komunikować się z pacjentem przekazującym zebrane samodzielne dane?
• W jakim kontekście dane są przekazywane? Czy występują inne objawy, obawy czy obserwacje, które mają znaczenie z punktu widzenia informacji?
• Kiedy lekarz/pielęgniarka powinni zachęcać pacjenta do gromadzenia danych i ich sprawozdawania podczas następnej wizyty?
• Czy potrzebna jest zgoda pacjenta na przetwarzanie dostarczonych przez niego niemedycznych danych w elektronicznej kartotece, gdy dostęp do niej mają też inni lekarze?
• Jak ważne jest uwzględnienie PGHD z punktu widzenia komunikacji z pacjentem, współpracy w celu osiągnięcia celów terapeutycznych lub profilaktycznych (compliance), dalszego wzmacniania jego zaangażowania?
• Jak wykorzystać aktywną postawę pacjenta?
• Jeśli gromadzone przez pacjenta dane nie mają wartości klinicznych, to czy występuje wartość psychologiczna („pacjent czuje, że jest to ważne”)?
• Które kategorie danych należy zawsze analizować (np. pomiary ciśnienia krwi, glukozy, temperatury ciała, wagi)?
• Ile czasu można poświęcić na analizę PGHD, aby nie ucierpiały na tym inne elementy wizyty?
• Jak omawiać z pacjentem przekazane dane?
• Czy jeżeli dane są niekompletne i rozproszone, poprosić pacjenta o wygenerowanie czytelnych wykresów (jeśli to technicznie możliwe) i regularne notowanie danych?
• Czy opracować przewodnik ułatwiający pacjentom zbieranie i przekazywanie lekarzowi danych? (materiały edukacyjne)
• Czy istnieje możliwość, aby na planowany lub istniejący e-portal/aplikacja pacjenta uwzględniały PGHD?

Najważniejsze w całym procesie jest także zidentyfikowanie niezaspokojonych potrzeb pacjenta, bo to one mogą prowadzić do większego zainteresowania pacjenta zbieraniem danych. Lekarz może zapytać wprost pacjenta, jakie niepokojące objawy skłoniły go do zebrania danych.

Z przeanalizowanych badań naukowych wynika, że PGHD przynoszą więcej korzyści niż szkody i lekarze powinni wręcz zachęcać pacjentów do zbierania danych i samo-obserwacji. Pod warunkiem, że przygotowana zostanie strategia postępowania z takimi informacjami (i ich włączenia do kartoteki pacjenta), dzięki czemu nie będzie to jedynie kolejne obciążenie administracyjne dla lekarza lub pielęgniarki. W ramach możliwości trzeba też tak szybko jak to możliwe zaplanować przekazywanie danych przez pacjenta z pomocą portalu pacjenta albo aplikacji mobilnych. Tak, aby zautomatyzować cały proces.

Czytaj także: 4 etapy, które musisz zaplanować podczas wdrażania EDM

E-opatrunek monitorujący stan rany od polskich studentów, robot diagnozujący padaczkę, e-skarpetka zapobiegająca upadkom, mini-roboty wykonujące leczenie kanałowe i sztuczna inteligencja, która pomaga lekarzom w wykrywaniu raka piersi – poznaj najciekawsze doniesienia naukowe z ostatnich tygodni.

Sprytny opatrunek

Trzej studenci Wydziału Mechatroniki Politechniki Warszawskiej opracowali inteligentny opatrunek monitorujący stan ran przewlekłych bez konieczności jego zdejmowania. SmartHEAL wykorzystuje sensor elektrochemiczny mierzący PH wysięku z rany. Wynik można odczytać zdalnie. Wynalazek może być alternatywą do obecnie stosowanej subiektywnej oceny stanu rany, pozwalając rozpoznać zaburzenia gojenia się ran i rozwój drobnoustrojów chorobotwórczych. Jego autorzy wygrali krajowy etap prestiżowej nagrody Jamesa Dysona i otrzymali wsparcie 27 000 zł na rozwój e-opatrunku.

Robot diagnozuje padaczkę

Dr n. med. Piotr Zwoliński, Partner Medyczny w Centrum Terapii Padaczki Neurosphera, opracował rozwiązanie bazujące na AI i uczeniu maszynowym wspomagające lekarzy epileptologów w diagnostyce i terapii pacjentów zmagających się z padaczką. Robot o nazwie Ictal wykorzystuje dane zebrane podczas wywiadu z pacjentem, aby wskazać najbardziej prawdopodobny typ padaczki oraz zarekomendować dopasowaną formę terapii. System, który zastosowano już podczas konsultacji z 2600 pacjentami, ma na celu wspomagać dobór terapii do najtrudniejszych przypadków epilepsji.

E-skarpeta na upadki

Naukowcy z Ohio State University Wexner Medical Center przetestowali inteligentne skarpetki Smart Socks (Palarum) pod kątem zdolności do zmniejszenia liczby upadków wśród pacjentów z grup ryzyka. Skarpety wyposażono w czujniki nacisku, które ostrzegają opiekunów, gdy pacjent np. próbuje wstać z łóżka bez asysty, aby udać się do toalety. Skarpety bezprzewodowo komunikują się z systemem, który alarmuje trzech opiekunów znajdujących się w danej chwili najbliżej pacjenta, by ci mogli udzielić pomocy tak szybko, jak to możliwe. Badanie wykazało, że system znacząco zmniejszył liczbę upadków u pacjentów z wysokim ryzykiem wystąpienia takich zdarzeń. Według ekspertów, około 30% upadkom wewnątrzszpitalnym można zapobiec. Obecne rozwiązania obejmują czujniki ciśnienia w łóżkach, ale często dają one fałszywe alarmy.

Robot zamiast wiertła

Dobra wiadomość dla tych, którzy nie przepadają za nieprzyjemnym leczeniem kanałowym. Naukowcy z Uniwersytetu Pensylwanii opracowali system mikrorobotów, który może pomóc w rozbiciu biofilmu bakteryjnego, podaniu leków i pobraniu próbek bakterii do badania przestrzeni kanału korzeniowego. Leczenie kanałowe często kończy się niepowodzeniem, bo stomatologom nie zawsze udaje się usnąć cały materiał zakaźny operując w bardzo wąskiej, trudno dostępnej przestrzeni. Opracowane mikroroboty zbudowane są z nanocząstek tlenku żelaza i mogą być sterowane za pomocą pól magnetycznych. Pracując w grupie (roju) są w stanie z dużą precyzją poruszać się po przestrzeni kanału korzeniowego oczyszczając go z materiału zakaźnego. Z kolei aby zaaplikować antybiotyk, naukowcy zastosowali wydrukowane w 3D spirale zawierające nanocząsteczki.

AI i lekarz dokładniejsi

Jak wynika z nowego badania opublikowanego w czasopiśmie Lancet Digital Health, radiolodzy wspomagani przez sztuczną inteligencję są skuteczniejsi o 2,6% w wykrywaniu raka piersi niż ci, którzy pracują bez pomocy AI. Co więcej, AI może również obsługiwać ocenę skanów automatycznie, zmniejszając obciążenie radiologów oraz ułatwiając pracę w ośrodkach, gdzie brakuje specjalistów. W badaniu przeanalizowano skuteczność systemu AI wyszkolonego na danych z ponad 367 000 mammogramów, w tym notatek radiologów. Ocenia się, że lekarze nie rozpoznają poprawnie 1 na 8 nowotworów.

Czytaj także: Wirtualna rzeczywistość zabiera w podróż pacjentów hospicjum

Konferencja „Nawigator e-zdrowia” (19-21 października, online) przybliży aktualne i praktyczne zagadnienia związane z cyfryzacją w ochronie zdrowia i farmacji. Eksperci omówią centralne plany e-zdrowia i podpowiedzą, jak wykorzystać informatyzację do podnoszenia jakości usług.

Podczas jesiennej edycji uczestnicy dowiedzą się, jak:

• wzmacniać strategicznie dojrzałość cyfrową,
• poprawić jakość usług oraz ułatwić pracę personelowi,
• w przemyślany sposób inwestować w IT,
• zadbać o bezpieczeństwo danych,
• przygotować się do zmian zapowiadanych przez Ministerstwo Zdrowia oraz Centrum e-Zdrowia,
• uczynić informatyzację atutem placówki medycznej i farmaceutycznej.

Omówione zostaną aktualne wydarzenia mające wpływ na cyfryzację:

• Program rozwoju e-zdrowia na lata 2022-2027
• Nowa ustawa refundacyjna
• Wdrażanie Elektronicznej Dokumentacji Medycznej EDM
• Plany w zakresie opieki farmaceutycznej
• Europejska Przestrzeń Danych Zdrowotnych

Bezpłatna rejestracja na konferencję online: www.osoz.pl/nawigator

Konferencja dedykowana jest dla lekarzy, pielęgniarek i położnych, farmaceutów, techników farmaceutycznych, koordynatorów sieci aptecznych, menadżerów, pracowników administracji i IT oraz wszystkich osób zainteresowanych e-zdrowiem.

Zobacz zapowiedź konferencji:

PZU Zdrowie – jeden z największych ogólnopolskich operatorów medycznych posiadający 140 własnych placówek – odważnie eksperymentuje z technologiami zdrowia cyfrowego, także tymi od polskich startupów. Jak na tym korzysta? Rozmawiamy z Andrzejem Browarskim, Dyrektorem Biura Analiz i Innowacji PZU Zdrowie.

Jakie nowe technologie cyfrowe wykorzystuje PZU Zdrowie, aby usprawnić pracę lekarzy i pielęgniarek oraz ułatwić pacjentom korzystanie z usług medycznych?

PZU Zdrowie rozwija usługi cyfrowe, szczególnie telemedycynę i portal mojePZU. W ramach telemedycyny wdrożyliśmy platformę umożliwiającą personelowi medycznemu pracę z dowolnego miejsca, bez konieczności przebywania w placówce medycznej. Funkcjonalności portalu mojePZU pozwalają efektywnie korzystać z usług medycznych, zwłaszcza tych zdalnych.

Pacjenci w portalu mogą dołączać dokumenty przed teleporadami, a po ich zrealizowaniu mają dostęp do wytworzonych przez lekarza dokumentów – skierowań, recept oraz zaleceń. Dodatkowo, w przypadku kontynuowania leczenia, pacjent może zamówić receptę bez konieczności odbywania konsultacji.

Współpracujecie Państwo z polskimi startupami medtech. Jakie innowacje udało się już wprowadzić, a jakie są w planach?

Obecnie prowadzimy pilotaż rozwiązania Cardiomatics automatyzującego proces analizy zapisu holtera EKG. Mamy bogate doświadczenia współpracy z BrainScan – polskim startupem wykorzystującym algorytmy uczenia maszynowego do analizy i diagnostyki zdjęć TK głowy.

Współpracujemy także z zagranicznymi startupami, czego przykładem jest program profilaktyki czerniaka. W ramach współpracy spółek Grupy PZU uczestniczyliśmy w pilotażu, w którym klienci mogli skorzystać z aplikacji wykorzystującej algorytmy AI do wstępnej oceny zmian skórnych w kierunku ewentualnego wystąpienia czerniaka. Obecnie aplikacja jest udostępniona pracownikom Grupy PZU oraz wybranym firmom, które wykupiły w PZU Życie ubezpieczenie grupowe.

Jakie doświadczenia mają Państwo z symptom checkerem, czyli narzędziem do oceny stanu zdrowia opartym na AI, rozwijanym przez wrocławski startup Infermedica?

W PZU Zdrowie zawsze stawiamy potrzeby naszych pacjentów na pierwszym miejscu. Symptom checker idealnie wpisuje się w to credo. Wykorzystujemy go na portalu pacjenta. Pozwala on naszym klientom przyspieszyć proces leczenia – kierujemy ich do właściwego specjalisty w przypadku, kiedy nie wiedzą, do jakiego lekarza się udać. Pozwala wskazać właściwy tryb konsultacji dla potencjalnego problemu zdrowotnego.

Stanowi też źródło naszej przewagi konkurencyjnej. Spersonalizowana ścieżka pacjenta znalazła odzwierciedlenie we wzroście satysfakcji pacjentów, którzy docenili poszanowanie dla ich czasu i przyspieszoną diagnozę. Wdrożenie symptom checkera miało także korzyści czysto biznesowe – pomógł nam on w standaryzacji triażu, zgromadzone dane pomagają jeszcze lepiej dopasowywać świadczone przez nas usługi do potrzeb pacjenta, a bardziej efektywne kierowanie ruchem pacjenta zaowocowało oszczędnościami.

Jakie jeszcze technologie, oprócz już wspomnianych, są wykorzystywane w PZU Zdrowie?

Obecnie testujemy rozwiązania z zakresu zdalnego monitorowania stanu zdrowia pacjentów. Chcemy wdrażać rozwiązania, które wpłyną na efektywność i jakość procesu leczenia naszych pacjentów.

Na potencjał Remote Patient Monitoring wpływa możliwość wcześniejszego wykrycia pogarszającego się stanu pacjenta, a co za tym idzie – zapobieganie występowaniu zdarzeń ubezpieczeniowych i wydłużenie okresów składkowych.

Jakie jest Pana zdanie na temat roli AI w ochronie zdrowia?

Co do sztucznej inteligencji, to dość powszechny jest pogląd, że już wkrótce sztuczna inteligencja zastąpi ludzi w wielu dziedzinach pracy. Według prof. Shelly’ego Palmera, lekarze są jedną z pięciu grup zawodowych, które najszybciej zostaną zastąpione przez roboty.

Jest to jedna z największych barier w adopcji tego typu rozwiązań wśród lekarzy i ma przy tym naturę behawioralną. Czy te obawy przed marginalizacją roli personelu medycznego w opiece zdrowotnej nie są jednak nieco na wyrost? Czy zatem lekarzom zagraża HAL – inteligentny komputer z filmu Stanleya Kubricka „2001: Odyseja Kosmiczna? Nie uważamy tak. Mimo niemal 70 lat rozwoju sztucznej inteligencji, maszyny nadal nie radzą sobie z zadaniami, z którymi problemu nie miałby czterolatek – nadal nie są w stanie samodzielnie myśleć i jeszcze długo nie będą. Niemniej, bardzo dobrze radzą sobie w rozwiązywaniu najbardziej skomplikowanych problemów naukowych.

Uważamy dlatego, że to człowiek wspierany przez maszynę ma prawdziwy potencjał do zapewnienia korzyści z implementacji nowych rozwiązań – to jest właśnie Wzmocniona Inteligencja. Rolą sztucznej inteligencji w naszej organizacji nie jest zajęcie miejsca personelu medycznego, a jego wsparcie poprzez zapewnienie najnowocześniejszych narzędzi, które pozwolą mu lepiej zaspokajać potrzeby pacjentów. Decyzyjność zawsze pozostaje w rękach lekarza – sztuczna inteligencja może ułatwiać podejmowanie decyzji, ale nie robi tego bez udziału personelu medycznego.

A jak wyglądają plany wdrażania kolejnych rozwiązań cyfrowych w placówkach PZU Zdrowie na najbliższe 5 lat?

W innowacjach trudno jest budować harmonogramy na rok, dwa – nie mówiąc o perspektywie pięcioletniej. Przykładem może być ekspresowe opracowanie szczepionek przeciw COVID-19, które udowodniło, że procesy często trwające długie lata, w wyniku nieznanego i niespodziewanego czynnika mogą przejść rewolucyjne zmiany.

W obecnych, niezwykle zmiennych czasach, ważne jest więc elastyczne podejście i szybkie dostosowywanie się organizacji do już ukształtowanych i dopiero krystalizujących się trendów. Wymaga to naturalnie apetytu na ryzyko, które nierozerwalnie łączy się z innowacjami. Oprócz wspomnianych już telemonitoringu i wykorzystania sztucznej inteligencji w diagnostyce, widzimy wiele obszarów poszukiwań innowacji, które można zaklasyfikować do trzech szerokich kategorii: poprawienie doświadczeń pacjenta, wsparcie lekarza i poprawa efektywności operacyjnej spółki.

Wśród konkretnych zastosowań możemy wymienić np. zastosowanie chatbotów i voicebotów nowej generacji do obsługi klienta o charakterze innym niż medyczna, np. w procesach rejestracyjnych lub umawiania wizyt. Modele predykcyjne mogą szacować prawdopodobieństwo niepojawienia się na umówionej wizycie (tzw. no-show). Wykorzystanie przetwarzania języka naturalnego (ang. Natural Language Processing – NLP) do analizy historycznych i aktualnych zapisów pozwoli na budowę szablonów co poprowadzi do wystandaryzowanej i interoperacyjnej dokumentacji medycznej.

Gdyby podsumować dotychczasowe projekty cyfryzacji w PZU Zdrowie, jakie wnioski nasuwają się Panu? Co jest największym wyzwaniem?

Projekty szeroko rozumianej cyfryzacji muszą zaczynać się od jasnego zdefiniowania potrzeb biznesowych: co dzięki nim chcemy osiągnąć? To nie jest łatwe zadanie – projekt transformacji cyfrowej to nie jest kupno maszyny produkcyjnej do fabryki, której koszt i oczekiwane korzyści względnie łatwo oszacować.

Po drugie, projekty transformacyjne muszą mieć sponsorów na szczeblu zarządu – bez mocnego mandatu kadry zarządzającej nie jest możliwe przezwyciężenie inercji i skostniałych struktur. Po trzecie, niezwykle ważne jest zarządzenie zmianą – ludzie naturalnie wybierają rozwiązania znane, bardziej bezpieczne – przekonanie ich do zmiany wymaga energii i pracy.

Bazując na Państwa doświadczeniu, czy warto współpracować ze statupami medtech? Nie mam co do tego żadnych wątpliwości, że warto. Dzięki partnerstwom ze startupami możemy korzystać z unikalnych kompetencji niezwykle kreatywnych osób, których to wytworzenie byłoby niezwykle trudne – jeśli nie niemożliwe – i bardzo czasochłonne w środowisku dużej korporacji. Cenimy zwinne podejście startupów do zarządzania projektami. Bardzo ważna w przypadku takich partnerstw jest otwarta, szczera komunikacja i jasne uzgodnienie wzajemnych oczekiwań i celów. Mamy świadomość, że nie zawsze współpraca z nami postępuje tak szybko jakbyśmy sami chcieli, więc obopólne zrozumienie jest bardzo ważne.

Czytaj także: Cyfrowa obsługa pacjenta w szpitalu nr 1 w USA. Wizyta w Mayo Clinic

Odpowiednio zaimplementowane, mogą pomóc lekarzom w podejmowaniu skomplikowanych decyzji klinicznych, wzmocnić zaangażowanie pacjenta, automatyzować procesy w placówkach ochrony zdrowia. Choć to nadal niszowe rozwiązania, ich potencjał w medycynie jest ogromny.

Chmura danych

Przejście z lokalnych serwerów na chmurę danych może okazać się dla placówki ochrony zdrowia jedną z najlepszych inwestycji w poprawę jakości. Chmura pozwala zwiększyć elastyczność gromadzenia danych, poprawia poziom bezpieczeństwa informacyjnego, rozwiązuje problem z serwisowaniem i rozbudową infrastruktury serwerowej.

Jednak największa korzyść krystalizuje się z czasem – to integracja danych, swoboda ich łączenia nawet jeśli pochodzą z różnych źródeł, dzielenia się nimi w ramach lokalnego ekosystemu zdrowia. Infrastruktura IT w placówce ochrony zdrowia stale się rozwija obejmując nowe systemy i urządzenia – tylko chmura zapewnia wygodną skalowalność nowych usług cyfrowych. Umożliwia też analizę danych do celów klinicznych, naukowych oraz zarządczych. Pomaga wdrażać nowe rozwiązania jak przykładowo systemy sztucznej inteligencji, aplikacje i portale dla pacjentów itd.

Systemy wspomagania decyzji klinicznych

Rośnie przepaść pomiędzy dostępną wiedzą medyczną a jej wykorzystaniem w codziennej praktyce klinicznej. Powód jest znany: braki kadrowe oraz rosnąca w szybkim tempie ilość wiedzy medycznej. Szacuje się, że corocznie w setkach źródeł ukazuje się ok. 1 mln nowych publikacji naukowych w medycynie. Żaden lekarz, bez względu na to, ile miałby czasu, nie jest w stanie śledzić wszystkich wytycznych, zaleceń, nowych wskazań a tym samym – dopasowywać na bieżąco sposobu podejmowania decyzji do postępów naukowych.

Systemy wspomagania decyzji klinicznych (Clinical Decisions Support Systems, CDSS) pozwalają lekarzom szybko sprawdzić, czy w przypadku danej jednostki chorobowej nie są dostępne nowe wyniki badań naukowych lub rekomendacje, które można by zastosować w leczeniu pacjentów. CDSS kumulują w jednym miejscu informacje z wiodących czasopism naukowych, a nad ich zawartością czuwają lekarze – edytorzy. W ten sposób lekarz ma pewność, że pacjent otrzymuje leczenie i opieką najwyższej jakości, zgodnie z pryncypiami medycyny opartej na faktach.

Sztuczna inteligencja

O sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia mówi się dużo, ale jej zastosowanie jest nadal marginalne. Nawet najlepiej zorientowani w technologiach menedżerowie nie do końca wiedzą, od czego zacząć wdrażanie AI. Eksperci radzą, aby najpierw zidentyfikować obszary, gdzie automatyzacja mogłaby poprawić przepływy pracy. Najszersze zastosowanie AI ma nadal w diagnostyce obrazowej wspomagając ocenę zdjęć RTG, TK. Ale i w kardiologii są już dostępne wysokiej klasy systemy analizujące sygnał EKG. Z kolei w podstawowej opiece zdrowotnej – algorytmy pomagające wykrywać rzadkie choroby na podstawie niespecyficznych objawów.

Jeśli w podmiocie medycznym kartoteki pacjentów zostały zdigitalizowane, można sięgnąć po bardziej zaawansowane narzędzie do selekcji pacjentów z grup ryzyka, systemy oceniające ryzyko np. sepsy u hospitalizowanych pacjentów. Opcją bezkosztową i najmniej ryzykowną jest pilotażowe wdrożenie jednego z rozwiązań we współpracy ze strartupami czy dojrzałymi firmami IT. Często poszukują one partnerów klinicznych do testowania algorytmów AI.

Wirtualna rzeczywistość

Choć możliwości wirtualnej rzeczywistości (VR) w medycynie dopiero są odkrywane, już dziś istnieją dziesiątki gotowych rozwiązań, po które mogą sięgnąć placówki medyczne. Wśród nich m.in. systemy mające na celu uśmierzanie bólu, rozwiązania dla najmłodszych pacjentów zmniejszające strach przed zabiegami, szkolenia dla personelu (np. w zakresie radzenia sobie z trudnymi pacjentami) oraz lekarzy (symulacje operacji). VR spełnia się doskonale w roli edukacyjnej – obraz trójwymiarowy chorego narządu lepiej przemawia do wyobraźni pacjenta podczas rozmowy na temat planowanej operacji albo koniecznych zmianach w trybie życia w okresie rehabilitacji. Postęp w dziedzinie VR do zastosowań klinicznych w ostatnich latach jest imponujący, co potwierdzają dostępne badania naukowe na ich skuteczność. Do tego ich zastosowanie jest wbrem pozorom łatwe – wystarczy zakup stosunkowo tanich gogli VR i odpowiedniego systemu.

Terapie cyfrowe

Wiąże się z nimi duże nadzieje, bo wypełniają dotychczasową lukę w leczeniu chorób, w przypadku których znaczenie terapeutyczne ma zmiana zachowań, zaangażowanie pacjenta i przestrzeganie zaleceń lekarskich. Mogą być stosowane w połączeniu z lekami (np. w chorobach kardiologicznych) albo indywidualnie (np. leczenie bólów pleców czy lekkich przypadków depresji).

Wykorzystują elementy gamifikacji, ekonomii behawioralnej (dziedzina zajmująca się wpływem czynników psychologicznych, społecznych, poznawczych oraz emocjonalnych na proces podejmowanie decyzji, także zdrowotnych) oraz sztucznej inteligencji, aby utrwalić konieczne – z punktu widzenia zdrowia pacjenta lub profilaktyki – zachowania, nastawienie i działania. Ich zaletą jest możliwość monitorowania postępów i bieżącego ich dopasowywania do osiąganych wyników. Skuteczność terapii cyfrowych jest coraz częściej potwierdzana w procesie badań klinicznych, dając lekarzom pewność, że ich stosowanie jest bezpieczne i przynosi konkretne efekty.

Czytaj także: 13 trendów zdrowia cyfrowego na rok 2022-2023 [INFOGRAFIKA]

Nazywane narkotycznymi lekami przeciwbólowymi, opioidy są w stanie pokonać najsilniejszy ból, hamując przepływ sygnałów bólowych do mózgu. Ceną za wysoką skuteczność, jest ich uzależniający charakter. W 2021 roku w aptekach sprzedażo ponad 11 mln opakowań leków z tej grupy, o 2,2 mln opakować więcej niż 5 lat wcześniej. Czy grozi nam kryzys opioidowy?

Problem jest bardzo poważny: rosnące uzależnienie od opioidów w USA doprowadziło w 2021 roku do zgonu 108 000 osób. W Polsce brakuje danych na temat tego, ile osób umiera w wyniki przedawkowania lub skutków ubocznych zażywania opioidów. Można jednak się tylko domyślać, że jest ich coraz więcej w związku z rosnącą konsumpcją.

---

Infografika oraz pełna analiza sprzedaży opioidów w latach 2002-2021 dostępna jest w czasopiśmie OSOZ Polska. Kliknij tutaj, aby pobrać bezpłatnie to wydanie.

Co to są opioidy?

Wśród opioidów można wyróżnić środki pochodzenia naturalnego (kodeina, morfina), półsyntetyczne (heroina, oksykodon), syntetyczne (tramadol, metadon, loperamid, fentanyl) i endogenne (endorfiny, endomorfiny itd.).

Nie tylko uśmierzają ból, ale także poprawiają jakość życia pacjentów z chorobami nowotworowymi, zwyrodnieniowymi stawów, bólami porodowymi, półpaścem czy po zabiegach chirurgicznych i urazach kręgosłupa. W Polsce tylko słabe leki opioidowe, jak kodeina i loperamid, są dostępne bez recepty. Niektóre z nich mają też działanie przeciwkaszlowe. Pozostałe można kupić tylko na receptę RP i RPW (zawierające środki odurzające lub substancje psychotropowe) lub otrzymać podczas hospitalizacji.

Posiadają wysoką skuteczność, ale niestety mocno uzależniają. Po ich odstawieniu lub nawet zmniejszeniu dawki może dojść do głodu opioidowego objawiającego się silną potrzebą kontynuacji zażywania, a w efekcie – do przedawkowania i zgonu. Inną negatywną cechą jest szybka tolerancja w organizmie i konieczność stosowania coraz większych dawek, aby osiągnąć ten sam cel terapeutyczny.

Jak wygląda sprzedaż w aptekach?

Przeprowadzona przez ekspertów OSOZ analiza dotyczy tylko sprzedaży w aptekach, jednak opioidy są też bardzo często podawane w lecznictwie zamkniętym, przykładowo w szpitalach.

Dwadzieścia lat temu, w 2002 roku pacjenci zakupili w aptekach 4,80 mln opakowań leków opioidowych. Od tego czasu, z roku na rok sprzedaż głównie wzrastała. W 2021 roku pacjenci zakupili w aptekach 11,08 ml opakowań leków opioidowych, a więc 2,3 razy więcej. Z dostępnych danych widać, że znaczne przyspieszenie konsumpcji występuja od 2014 roku.

Wraz z ilością rośnie też wartość sprzedaży. W 2021 roku na leki opioidowe pacjenci wydali łącznie 404,69 mln zł. Mowa o rynku leków refundowanych, w zdecydowanej większości dostępnych na receptę. Średnia cena opakowania wynosi obecnie 36,52 zł.

Analiza danych za ostatnie 20 lat sugeruje, że największy popyt na te leki występuje w lipcu, październiku i grudniu, a najmniejszy – w lutym.

Bardzo szybko rośnie asortyment opioidów dostępnych w aptekach. W 2002 roku pacjenci mogli wybierać spośród 58 różnych produktów, a w 2021 roku było to już 5 razy więcej – 293 produktów.

Sprzedaż w 2022 i 2023 roku (prognoza)

Zgodnie z wyliczonymi prognozami, sprzedaż za cały 2022 rok wyniesie 11,83 mln opakowań. Wzrost liczony rok do roku będzie równy 6,79%. W 2023 roku będzie miał miejsce kolejny, choć niewielki wzrost wynoszący 0,79%, a sprzedaż ukształtuje się na poziomie 11,93 mln opakowań. Prognoza zakłada, że kontynuowany będzie trend z poprzednich lat.

Wzrastający popyt na opioidy ma kilka źródeł. Wśród nich jest na pewno rosnąca wrażliwość na problem leczenia bólu, oczekiwania pacjentów oraz wzrost zachorowalności na m.in. choroby nowotworowe. Dane z rynku amerykańskiego, gdzie mówi się o pandemii opioidów, są alarmujące. W 2020 roku zmarło z powodu ich nadużywania 30% osób więcej niż w 2019 roku.

Czytaj także: Ile środków nasennych i uspokajających kupują Polacy?

Z raportu Future Health Index (FHI) 2022 wynika, że głównym priorytetem dla polskich placówek medycznych pozostaje wdrażanie elektronicznej dokumentacji medycznej oraz telemedycyny. Technologie takie jak sztuczna inteligencja pozostają w sferze planów, a liderzy ochrony zdrowia oczekują wsparcia know-how w procesach zarządzania.

EDM dominującym tematem

Aż 66% liderów ochrony zdrowia umieszcza inwestycje w systemy elektronicznej dokumentacji medycznej (EDM) w czołówce swoich priorytetów.

– Ułatwienie codziennej pracy personelu medycznego powinno być priorytetem w strategii cyfryzacji służby zdrowia i placówek medycznych – mówi dr n. med. Tomasz Maciejewski, Dyrektor Instytutu Matki i Dziecka, dodając, że zrealizowanie ogromnej liczby obowiązków, jakie na co dzień podejmują lekarze i pielęgniarki, zwłaszcza w kontekście dokumentacji medycznej, jest wyzwaniem.

Drugim ważnym tematem jest poprawa satysfakcji personelu i działania związane z przeciwdziałaniem skutkom braków personalnych. W tym celu wiele placówek sięga do telemedycyny, której rozwój nabrał tempa w trakcie pandemii COVID-19. Wdrażanie rozwiązań telezdrowia było priorytetem nr 1 w 2021 roku dla 48% ankietowanych. Obecnie, pod dwóch latach pandemii, widać duży spadek zainteresowania tą technologią, ale nadal 45% badanych deklaruje, że będzie to najważniejszy obszar inwestycji w najbliższych 3 latach.

Według Artura Białkowskiego, Dyrektora Zarządzającego ds. Usług Biznesowych (Medicover sp. z o.o.) obecnie świadczeń z zakresu telemedycyny udziela kilka tysięcy lekarzy Medicover, a diagnozowanie i leczenie „na odległość” to standardowy element opieki medycznej nad pacjentem. Co ciekawe, satysfakcja po odbytej e-wizycie często przewyższa nawet tę po wizycie stacjonarnej. – Dalsza cyfrowa transformacja w ochronie zdrowia, utrwalenie się hybrydowego modelu opieki i zwrot ku holistycznemu postrzeganiu kwestii zdrowia są nieuniknione – komentuje członek zarządu Medicover sp. z o.o.

Dane mają potencjał, ale ich ochrona jest wyzwaniem

Z raportu wynika, że mimo iż liderzy zdrowia są świadomi wartości posiadanych danych, aż 46% z nich postrzega dane bardziej jako obciążenie niż wartość dodaną. Mając na uwadze bezpieczeństwo danych oraz cyberataki, których skala w sektorze opieki zdrowotnej rośnie, jedna na pięć respondentów wymienia obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych jako główną przeszkodę w pełnym wykorzystaniu ich potencjału. Bezpieczeństwo danych oraz systemy i protokoły ochrony prywatności są warunkiem zwiększenia zaufania do analityki predykcyjnej i sztucznej inteligencji.

Zaledwie 47% polskich liderów ochrony zdrowia uważa, że dane, jakimi dysponują ich placówki są dokładne. 50% jest przekonanych, że z dostępnych danych można wyciągnąć wnioski umożliwiające podjęcie konkretnych działań. Oba te wskaźniki są znacznie niższe od średniej globalnej, wynoszącej odpowiednio 69% i 71%. Ponadto liderzy ochrony zdrowia są sfrustrowani przeszkodami w efektywnym wykorzystaniu danych, takimi jak brak interoperacyjności, ograniczenia kadrowe i infrastrukturalne.

– Liderzy ochrony zdrowia zdają sobie sprawę, że wykorzystanie danych medycznych stanowi pierwszy krok do realizacji evidence based medicine, a nawet evidence based management. Dane potrzebne są do trenowania algorytmów sztucznej inteligencji, analiz predykcyjnych czy medycyny personalizowanej (…) Priorytetem dla polskiej ochrony zdrowia powinno stać się skuteczne i bezpieczne zarządzanie danymi medycznymi, z równoczesnym poszanowaniem prawa pacjenta do prywatności. To jest nasz kierunek rozwoju przez najbliższe lata – komentuje Ligia Kornowska, Dyrektor Zarządzająca Polskiej Federacji Szpitali, liderka Koalicja AI w Zdrowiu.

Ekologia i AI

Tylko 12% liderów ochrony zdrowia w Polsce wskazało inwestycje w sztuczną inteligencję do wspomagania procesów klinicznych jak priorytet. Podobnie niskie zainteresowanie towarzyszy rozwiązaniom AI do optymalizacji efektywności operacyjnej czy poprawy wyników leczenia. Narzędzia analityki predykcyjnej funkcjonują w 2% badanych placówek w Polsce (średnia globalna to 24%). Wdrożenie tych technologii odkładane jest na przyszłość – co trzeci respondent planuje zajęcie się tematem w najbliższych 3 latach. Z kolei aż 30% badanych uważa zrównoważony rozwój, czyli inwestycje w przyjazne środowisku rozwiązania dla ochrony zdrowia, za bardzo ważne zadanie.

Polskim liderom ochrony zdrowia deklarują też duże zapotrzebowanie na wsparcie know-how. 40% oczekuje wsparcia w postaci specjalistycznych usług konsultingowych z obszaru zarządzania, 40% – wykorzystania już dostępnych technologii, a 31% – strategicznej wizji rozwoju.

Z raportu widać wyraźnie, że pandemia COVID-19 zmusiła sektor opieki zdrowotnej do przetasowania priorytetów. Placówki medyczne są pod dużą presją wdrażania EDM, a do tego muszą mierzyć się z globalnymi wyzwaniami jak braki personalne, rosnące koszty operacyjne oraz wzrost zagrożeń ze strony cyberprzestępców.

Aby pobrać pełny raport Future Health Index 2022, kliknij tutaj.

Algorytmy sztucznej inteligencji są zdolne dostrzec subtelne, niemożliwe do wykrycia przez człowieka zmiany w wzorcach oddychania podczas snu. Opracowane przez ekspertów Massachusetts Institute of Technology (MIT) urządzenie wykorzystuje sieć neuronową do zdiagnozowania i określenia stopnia zaawansowania Parkinsona – choroby, na którą zapada coraz więcej osób.

Podstępna choroba

Choroba Parkinsona, czyli postępujący proces zwyrodnienia komórek nerwowych prowadzący do obumierania neuronów, jest wyjątkowo trudna do zdiagnozowania. Pierwszymi objawami są zmiany o charakterze motorycznym, jak drżenie spoczynkowe, sztywność mięśniowa, spowolnienie ruchowe oraz zaburzenia stabilności ciała. Niestety, pojawiają się one się dopiero w późnej fazie, zazwyczaj kilka lat po tym, jak choroba zaczyna się rozwijać. Jednak z pomocą nowoczesnych technologii, pierwsze sygnały będzie można wykryć dużo wcześniej.

Zespołowi naukowców MIT udało się opracować model sztucznej inteligencji (AI) analizujący wzorce oddechowe występujące podczas snu, które – jak się okazuje – mogą zdradzać pierwsze objawy rozwoju choroby, a także śledzić stopień jej zaawansowania. W pracach nad innowacją badacze sięgnęli do sieci neuronowej, czyli serii połączonych algorytmów naśladujących pracę ludzkiego mózgu. Aby wykazać skuteczność działania innowacji, algorytm przetestowano na 7 687 osobach, w tym 757 pacjentach z chorobą Parkinsona.

AI analizuje sposób oddychania we śnie

To duży przełom otwierający drogę do taniej i szeroko dostępnej diagnostyki choroby. Dotychczasowe badania umożliwiające wczesne wykrycie Parkinsona wymagały wizyt w specjalistycznych ośrodkach medycznych i opierały się na kosztownej i inwazyjnej analizie płynu mózgowo-rdzeniowego oraz metodach neuroobrazowania, czyli obserwacji reakcji mózgu – za pomocą rezonansu magnetycznego – podczas realizacji określonych czynności.

Opracowane przez naukowców MIT badanie wykonywane jest w domu chorego, gdy ten śpi, a do tego bezdotykowo. W tym celu skonstruowano urządzenie o wyglądzie domowego routera Wi-Fi. Emituje ono sygnały radiowe w kierunku klatki piersiowej, analizuje ich odbicia i odczytuje wzorce oddechowe badanej osoby. Uzyskane dane opisujące oddech są następnie przekazywane do sieci neuronowej w celu oceny, czy nie zawierają śladów wskazujących na chorobę Parkinsona oraz ich nasilenie.

Związek pomiędzy chorobą Parkinsona a sposobem oddychania został zauważony już w 1817 roku przez dr Jamesa Parkinsona, który jako pierwszy opisał objawy choroby, którą potem nazwano jego nazwiskiem. To zmotywowało badaczy do przyjrzenia się biomarkerowi, jakim jest oddech, zamiast skupiania się tylko na ruchach pacjenta. Niektóre badania medyczne wykazały, że objawy oddechowe pojawiają się wiele lat przed objawami motorycznymi.

Parkinson jest drugim najczęściej występującym zaburzeniem neurologicznym, zaraz po chorobie Alzheimera. Liczba chorych rośnie w alarmującym tempie i podwoiła się w ostatnich 25 latach. Według Światowej Organizacji Zdrowia, na całym świecie 8,5 mln osób dotkniętych jest chorobą Parkinsona. Nowa metoda diagnozy może pomóc w pracach nad nowymi lekami oraz w diagnostyce pacjentów, którzy nie mają dostępu do dużych ośrodków medycznych.

Czytaj także: Pacjent „na chipie” pomoże odkrywać nowe leki