„Ciemne dane”. Czym są i dlaczego są tak groźne?

Placówki zdrowia gromadzą ogromne ilości danych. Za ich przechowywanie i ochronę słono płacą, ale rzadko z nich korzystają. W ten sposób dane stają się ukrytym kosztem i obciążeniem zamiast zasobem służącym do poprawy jakości leczenia albo zarządzania. To właśnie tzw. dark data, czyli „ciemne dane”.

• „Ciemne dane” to zasoby informacji gromadzonych przez placówki medyczne, które leżą odłogiem. Ich przechowywanie, ochrona i utrzymanie dużo kosztują, a nie ma z nich żadnych korzyści.
• Szacuje się, że nawet 97 proc. danych w ochronie zdrowia pozostaje niewykorzystanych, a około 80 proc. danych medycznych ma nieustrukturyzowaną postać, m.in. w formie notatek, opisów badań i obrazów diagnostycznych.
• Niewykorzystane dane generują koszty utraconych korzyści. Teoretycznie mogłyby wspomagać decyzje medyczne i organizacyjne, ale nikt do nich nie zagląda.
• Dziś każda placówka ma wystarczająco dużo danych. Brakuje za to szybkiego dostępu do nich oraz narzędzi pozwalających pracownikom uzyskać potrzebne informacje w ramach swoich uprawnień.
• Aby dane stały się aktywem, placówki potrzebują strategii danych i modelu „pytanie – analiza – działanie – pomiar – dzielenie się wiedzą”, który przekłada informacje na konkretne zmiany w organizacji.

Gdy dane stają się kulą u nogi zamiast aktywem

Medycyna jest bogata w dane, ale biedna w wiedzę – szpitale, przychodnie, gabinety lekarskie codziennie rejestrują terabajty cennych danych, ale ich wartość przecieka przez palce.

Zakup systemu IT, aktualizacje, szkolenia, serwis, wynagrodzenia pracowników działu IT sporo kosztują. Do tego dochodzą koszty bazy danych w chmurze albo lokalnej, zabezpieczeń przed cyberatakami, zapewnienia zgodności z wymaganiami prawno-administracyjnymi i RODO, a w miarę rozrastania się bazy – zakupu kolejnych serwerów lub wolumenu danych w chmurze.

Sumują się one w tysiące, setki tysięcy złotych rocznie. Od lat jedynym zwrotem z inwestycji w dane (ROI) jest możliwość rozliczenia z NFZ albo sprawdzenia historii leczenia w EDM. W międzyczasie, zwłaszcza dzięki systemom analitycznym, algorytmom i sztucznej inteligencji, dane można zamienić na wiedzę pomagającą podejmować decyzje medyczne, ciąć zbędne koszty działalności, poprawiać jakość i wyniki leczenia, zwiększać satysfakcję pracowników i obniżać obciążenia administracyjne, a ostatecznie – poprawiać rentowność działalności.

Dane powinny być aktywem, a nie kosztem. Powinny pracować na rozwój placówki i pomagać w rozwiązywaniu problemów, a nie leżeć odłogiem.

Około 97% danych gromadzonych w ochronie zdrowia pozostaje niewykorzystanych. Według Światowego Forum Ekonomicznego, statystyczny szpital generuje ok. 50 petabajtów danych rocznie. Większość z nich jest uwięziona w silosach danych, niewykorzystana albo lekceważona. Według przeglądu literatury opublikowanego w 2026 r., około 80 proc. danych medycznych ma nieustrukturyzowaną postać. To m.in. notatki kliniczne, opisy badań czy obrazy diagnostyczne.

Utraconej wiedzy i gorszych decyzji nie widać na co dzień

Problemem „ciemnych danych” są nieproporcjonalnie duże koszty utrzymania w porównaniu z korzyściami finansowymi, które mogłyby generować. Części strat wynikających z niewykorzystanego potencjału danych nie da się oszacować, bo są ukryte w utraconej wiedzy i możliwościach, które ta wiedza daje.

W każdej placówce zdrowia każdego dnia podejmowane są tysiące mikro-decyzji. Ich jakość wynika właśnie z wiedzy – jeśli jest dziurawa albo niekompletna, może prowadzić do pogorszenia wyników leczenia, opóźnień w czasie oczekiwania pacjentów, zwiększenia kosztów, zakłóceń organizacyjnych, nieoptymalnego wykorzystania sprzętu, złego planowania dyżurów itd.

Tymczasem większość informacji, których potrzebują pracownicy – od rejestracji, przez lekarzy i pielęgniarki, po zarząd – najczęściej znajduje się gdzieś w bazie szpitala. Ponieważ nie są dostępne, są ignorowane. A nawet jeśli da się je „wyciągnąć”, sama procedura już na dzień dobry zniechęca. Trzeba zwrócić się do informatyka, cały proces może trwać godzinami albo dniami, a w tym czasie informacja staje się nieaktualna.

Problem ciemnych danych pokazuje wiele badań naukowych, przykładowo, „Is Untapped Dark Data a Missed Opportunity? A Mixed-Methods Study of Healthcare Professionals’ Perceptions and Barriers”. Wynika z niego, że pracownicy ochrony zdrowia dostrzegają wartość danych, ale placówki medyczne często nie mają odpowiednich kompetencji, mechanizmów dostępu, zarządzania i integracji danych. To powoduje, że w codziennej pracy nie można uzyskać odpowiedzi na konkretne pytania.

Dostęp w ramach uprawnień musi być od ręki

Jak sprawić, żeby dane, które są potrzebne do podejmowania decyzji, były dostępne od ręki w ramach określonych uprawnień? Tak, aby lekarz mógł zestawić ostatnie badania naukowe ze skomplikowanym przypadkiem medycznym; ordynator – sprawdzić czynniki wpływające na wydłużenie czasu hospitalizacji albo poziom readmisji; a menedżer – analizować możliwości lepszego wykorzystania MRT albo RTG poza godzinami szczytu przeprowadzania badań albo dojść do informacji, dlaczego operacje zaczynają się z opóźnieniem?

W pierwszym kroku trzeba stworzyć nową strategię danych określającą, jakich danych i analiz potrzebują pracownicy, jak często powinny być dostarczane (na żądanie, codziennie, co tydzień), w jakim celu; kto i dlaczego powinien mieć dostęp do narzędzi analitycznych; jakie już dostępne aplikacje i narzędzia pozwalają wyciągnąć poszukiwaną wiedzę z np. oprogramowania gabinetowego. Eksperci zalecają, aby dostęp do danych zawsze odbywał się w pętli: pytanie – analiza – działanie – pomiar – dzielenie się wiedzą. Sam dostęp do danych niczego nie zmieni, jeśli nie zostanie wykorzystany do zmiany organizacji pracy albo procedur opieki i leczenia.

Czytaj także: E-zdrowie wchodzi w nowy etap: „Zaczynamy integrować dane”