Co z AI i terapiami cyfrowymi w systemie zdrowia?

Wspólne posiedzenie Sejmowej Komisji Cyfryzacji, Innowacyjności i Nowoczesnych Technologii oraz Komisji Zdrowia skupiło się na dyskusji o publicznym finansowaniu rozwiązań cyfrowych w polskim systemie zdrowia oraz zastosowaniu sztucznej inteligencji. Jakie konkrety padły podczas dwugodzinnej debaty? I jak się one mają do zaprezentowanej z końcem października Strategii Cyfryzacji Polski?

MZ chce sięgnąć po AI. Na stole duże pieniądze

Podczas posiedzenia Ministerstwo Zdrowia podkreślało, że sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w sektorze ochrony zdrowia. AI pozwala na automatyzację niektórych czynności, co znacząco zwiększa efektywność pracy personelu.

– Sztuczna inteligencja usprawnia procesy diagnostyczne, odciążając lekarzy i dając im więcej czasu na bezpośrednią pracę z pacjentem – mówił Wojciech Demediuk, Dyrektor Departamentu e-Zdrowia w Ministerstwie Zdrowia.

W ramach Naczelnej Izby lekarskiej powstała nawet grupa robocza do spraw AI, z którą współpracuje Ministerstwo Zdrowia, a na stronie MZ dostępny jest formularz, za pomocą którego można zgłaszać innowacje cyfrowe dla ochrony zdrowia. Kilka z nich weryfikuje MZ.

Przykładem jest EmbryoAid, system wspomagający ocenę zarodków podczas procedur in vitro. Narzędzie oparte na sztucznej inteligencji automatycznie analizuje parametry zarodków i rekomenduje te najbardziej obiecujące, co zwiększa obiektywność i efektywność decyzji medycznych. Wspomniano też m.in. o LabPlus – automatycznej interpretacji wyników badań laboratoryjnych wspomaganej AI, dzięki której pacjent ma od razu przejrzysty opis, zamiast tylko suchych liczb.

W ramach monitorowania innowacji, Ministerstwo Zdrowia prowadzi tzw. „Mapę Innowacji”, która obejmuje obecnie ponad 20 projektów związanych z AI. Koncentrują się one głównie na głębokim uczeniu maszynowym i narzędziach telemedycznych. Przykładem jest rozwiązanie, które automatycznie tworzy ustrukturyzowane notatki z wizyt pacjentów, co odciąża personel medyczny i zwiększa wydajność pracy.

– Chcielibyśmy dofinansować z KPO polskie startupy medtech, aby Polska mogła się liczyć w wyścigu technologicznym – mówił Demediuk. Ministerstwo Zdrowia planuje przeznaczyć 1,26 mld zł z Krajowego Planu Odbudowy na rozwiązania oparte o sztuczną inteligencję.

Wdrażenie AI będzie wymagało gimnastyki legislacyjnej

Demediuk zwrócił uwagę, że obecnie w Polsce nie ma definicji prawnej sztucznej inteligencji medycznej, a przepisy są rozproszone. Wprowadzenie odpowiednich regulacji jest konieczne, aby system ochrony zdrowia mógł w pełni korzystać z potencjału AI.

– Nasza interpretacja jest taka, że sztuczną inteligencję można zakwalifikować jako wyroby medyczne – dodał Demediuk.

Unijny Akt o Sztucznej Inteligencji (EU AI Act), który ma zostać wdrożony również w Polsce, przewiduje klasyfikację systemów AI stosowanych w ochronie zdrowia jako „systemów wysokiego ryzyka”. Oznacza to, że każde rozwiązanie AI wykorzystywane w diagnostyce i leczeniu będzie musiało przejść rygorystyczne testy i certyfikacje.

Jednym z kluczowych elementów regulacji jest Europejska Przestrzeń Danych dotyczących Zdrowia (EHDS). Celem EHDS jest umożliwienie transgranicznego dostępu do danych pacjentów, co pozwoli lekarzom w Europie na bezpieczniejsze podejmowanie decyzji medycznych. Z kolei dane dostępne w ramach EDHS wesprą prowadzenie badań naukowych i prac nad nowymi lekami. Ministerstwo Cyfryzacji zapowiedziało, że wdrożeniu EHDS będzie towarzyszyć szereg nowych przepisów dotyczących zarządzania danymi i ochrony prywatności pacjentów.

Podczas dyskusji pojawił się również temat regulacji w zakresie nadzoru nad rynkiem rozwiązań AI. Przedstawiciele rządu zapowiedzieli powołanie organu, który będzie miał możliwość wydawania interpretacji prawnych dotyczących nowych technologii, co ułatwi ich wdrażanie na polskim rynku ochrony zdrowia. Ministerstwo Cyfryzacji zapewniło, że będzie ściśle współpracować z Ministerstwem Zdrowia, aby stworzyć regulacje, które wspomogą wdrożenie AI, nie tylko w kontekście klinicznym, ale także administracyjnym.

Tak, ale… Etyczne wyzwania i zagrożenia związane z AI w medycynie

Podczas posiedzenia pojawiły się także poważne obawy dotyczące etyki sztucznej inteligencji w medycynie.

– Sztuczna inteligencja nie może decydować o życiu i zdrowiu pacjenta bez nadzoru człowieka – stwierdził jeden z parlamentarzystów. System EmbryoAid, który automatyzuje wybór zarodków, a o którym wspomniał Dyrektor Demediuk, stał się szybko przedmiotem debaty etycznej.

– Sztuczna inteligencja będzie automatyzować pracę i rekomendować najbardziej obiecujące zarodki, co oznacza, że to algorytmy będą decydować o ich dalszej implantacji. To niesamowita rewolucja, ale zarazem to przerażające, bo może prowadzić do sztucznej selekcji zarodków, co jest bardzo niebezpiecznym kierunkiem – mówił poseł i lekarz Czesław Hoc, zwracając uwagę na potrzebę zachowania balansu między technologią a ludzką kontrolą.

Kolejnym tematem poruszonym podczas debaty było powołanie Komisji Etyki przy Ministerstwie Zdrowia, która miałaby oceniać i certyfikować rozwiązania AI przed ich wdrożeniem w polskiej służbie zdrowia. Komisja będzie monitorowała, czy nowe technologie spełniają najwyższe standardy etyczne i nie naruszają prywatności pacjentów. Dodatkowo, uczestnicy posiedzenia zaproponowali realizację programów pilotażowych, które pozwoliłyby na testowanie nowych narzędzi AI w bezpiecznym środowisku przed ich masowym wdrożeniem.

Kwestie etyki zastosowania AI w medycynie znalazły też odbicie w znowelizowanym Kodeksie Etyki Lekarskiej. Na nadzwyczajnym zjeździe lekarzy w maju 2024 roku, prawie 500 delegatów zatwierdziło nowe przepisy dotyczące AI, które wejdą w życie 1 stycznia 2025 roku. Zgodnie z nimi, lekarze muszą informować pacjentów o korzystaniu z AI w diagnostyce i terapii, uzyskiwać ich zgodę oraz stosować wyłącznie certyfikowane algorytmy. Kluczowy jest zapis, że ostateczną decyzję diagnostyczną zawsze podejmuje lekarz, co zabezpiecza kwestie odpowiedzialności zawodowej.

Z czasem może być konieczna aktualizacja tego kodeksu, ale już teraz środowisko lekarskie podejmuje działania, aby przygotować się na zmiany technologiczne.

Zakończone sukcesem pilotaże nie są wdrażane na dużą skalę

Sporo czasu poświęcono finansowaniu projektów związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji i innowacji w polskim systemie ochrony zdrowia. Mimo że wiele projektów AI jest obiecujących, brakuje ścieżki ich rozwoju i wsparcia finansowego.

– Bez wsparcia finansowego te innowacje nie trafią do pacjentów – zwrócił uwagę jeden z uczestników.

Przykładem innowacji mającej potencjał zastosowania na szeroką skalę jest program mający na celu zmniejszenie umieralności na raka piersi poprzez zastosowanie AI do analizy mammografii. Rekomendację jego wdrożenia zaproponowała grupa robocza ds. AI przy Ministerstwie Cyfryzacji. Wyniki pilotażowych badań wskazują na możliwość zmniejszenia umieralności o połowę, co uratowałoby życie 3200 kobiet rocznie. Jednak brak odpowiedniej ścieżki refundacji blokuje wdrożenie tego rozwiązania na szeroką skalę.

Kolejnym przykładem jest „Cyfrowy Lekarz”, który umożliwia jednemu lekarzowi obsługę kilku zespołów ratownictwa medycznego dzięki zastosowaniu AI. Pomimo pozytywnych wyników pilotażu, projekt ten wciąż nie ma podpisanego kontraktu z Narodowym Funduszem Zdrowia.

Profesor Katarzyna Kolasa, Dyrektor Centrum Zdrowia Cyfrowego na Akademii Leona Koźmińskiego podkreśliła, że brakuje mechanizmów, które wynagradzałyby twórców rozwiązań e-zdrowia za oszczędności, jakie generują dla systemu ochrony zdrowia. W Niemczech oraz Stanach Zjednoczonych funkcjonują już systemy, w których refundacja zależy od efektu terapeutycznego.

Finansowanie i implementacja AI

Podczas posiedzenia zaprezentowano wyniki spotkania zainagurowanego przez Akademię Leona Koźmińskiego we współpracy z Siecią Lekarzy Innowatorów Naczelnej Izby Lekarskiej (NIL IN), pod patronatem Rynku Zdrowia. Eksperci wypracowali trzy hipotezy dotyczące wdrażania innowacji cyfrowych w polskim systemie ochrony zdrowia.

Pierwsza wskazuje, że wdrożenie sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia w Polsce wymaga silniejszego wsparcia dla partnerstw publiczno-prywatnych (PPP). Zdecydowana większość uczestników opowiedziała się za tym, że skuteczne wdrażanie AI w medycynie nie może się obyć bez współpracy między sektorem publicznym a prywatnym. Partnerstwa te pozwalają na połączenie zasobów, know-how oraz infrastruktury, co w praktyce oznacza szybsze wdrożenie technologii oraz większą elastyczność finansową w rozwoju innowacji.

Drugą hipotezą jest konieczność uruchamiania pilotażowych programów sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia. Aż 93% uczestników warsztatów wskazało, że wdrażanie nowych technologii powinno odbywać się etapami, poprzez stopniowe testowanie w mniejszych, kontrolowanych warunkach. Takie podejście minimalizuje ryzyko związane z ewentualnymi błędami w działaniu systemów AI, a także pozwala na ocenę ich wpływu na bezpieczeństwo pacjentów. Pilotażowe wdrożenia umożliwiają również testowanie technologii w różnych kontekstach medycznych, co jest szczególnie ważne w przypadku systemów diagnostycznych i terapeutycznych.

Trzecia hipoteza dotyczy elastyczności regulacyjnej, a w niektórych przypadkach nawet deregulacji niektórych przepisów, aby umożliwić szybsze wdrażanie innowacji. Przedstawiciele Akademii Leona Koźmińskiego zwrócili uwagę, że obecny system prawny nie nadąża za tempem rozwoju technologii, co prowadzi do opóźnień we wdrażaniu sztucznej inteligencji. W ramach dyskusji padła propozycja stworzenia nowych ram prawnych, które byłyby bardziej dostosowane do dynamicznie zmieniającego się rynku technologii medycznych. Przykładem może być uproszczenie procesu certyfikacji wyrobów medycznych opartych o AI, co pozwoliłoby na szybsze wdrażanie innowacyjnych narzędzi.

– Z powodu rosnących potrzeb zdrowotnych Polaków oraz topniejącej kadry medycznej, czas lekarzy jest coraz cenniejszy. Dlatego kluczowe w dyskusji o innowacyjnych wyrobach medycznych jest to, ile czasu lekarze mogą oddać do dyspozycji pacjentów. Trzeba liczyć, ile kosztuje płatnika to, że nie leczymy chorób, albo zbyt późno je diagnozujemy – mówiła Prof. Kolasa.

Polityka nie nadąża za technologiami

Niestety, debata nad konstruktywnym planem zmian finansowania rozwiązań cyfrowych szybko zeszła na polityczne potyczki.

Poseł Bolesław Piecha wyraził duży sceptycyzm wobec rosnącej roli sztucznej inteligencji w medycynie, obawiając się, że AI może stopniowo zastąpić lekarzy. Zwrócił uwagę, że algorytmy diagnostyczne mogą wykluczyć lekarzy z procesu leczenia, co budzi jego wątpliwości, szczególnie w kontekście standaryzacji leczenia. Poseł Demediuk skomentował, że MZ nie ma absolutnie żadnych planów, aby AI zastąpiło lekarzy.

Piecha dodał, że młodsze pokolenie nie dostrzega zagrożeń związanych z AI. Jego zdaniem, AI może przynieść efekty finansowe, ale nie zdrowotne. Zwrócił też uwagę, że trzeba stworzyć ramy prawne określające, kto ponosi odpowiedzialność za błędy AI.

– Kto będzie odpowiadał za błędy sztucznej inteligencji? Błędy się będą zdarzać, tak jak dzisiaj zdarzają się błędy lekarskie. […] Dzisiaj mamy fundusz, który pokrywa odszkodowania bez dochodzenia winy lekarza, ale jak będzie wyglądać odpowiedzialność w przypadku AI? – pytał poseł Piecha.

Ligia Kornowska, dyrektor zarządzająca Polskiej Federacji Szpitali i liderka Koalicji AI w Zdrowiu, przypomniała, że algorytmy sztucznej inteligencji są już legalnie stosowane w polskim systemie ochrony zdrowia. Według statystyk Centrum Zdrowia, na koniec 2023 roku 5% polskich szpitali stosowało AI, głównie w radiologii. Kornowska zwróciła uwagę na konieczność stworzenia ścieżki finansowania publicznego dla certyfikowanych algorytmów AI, zaznaczając, że Polska może wzorować się na praktykach brytyjskiego NHS. Dodała również, że Polska powinna aktywnie uczestniczyć w pracach unijnych nad regulacjami dotyczącymi AI, aby wspierać dalszy rozwój technologii w ochronie zdrowia.

Strategia Cyfryzacji Polski. A jednak będzie refundacja rozwiązań cyfrowych?

Kilka nowych szczegółów dotyczących cyfryzacji sektora zdrowia zawiera Strategia Cyfryzacji Polski, którą z końcem października przedstawił ją wicepremier i minister cyfryzacji Krzysztof Gawkowski, a która ustala ramy transformacji cyfrowej państwa na kolejne 10 lat. Dokument zakłada m.in. wsparcie sektora zdrowia poprzez zwiększenie cyberodporności placówek medycznych i przyspieszenie wdrażania e-dokumentacji medycznej.

Jednym z elementów strategii jest stworzenie Ogólnopolskiej Sieci Medycznej (OSM), na wzór Ogólnopolskiej Sieci Edukacyjnej, zbudowanej przez NASK. OSM ma zapewnić placówkom medycznym dostęp do szybkiej sieci telekomunikacyjnej, wyposażonej w zaawansowane narzędzia ochrony danych. NASK, jako instytut badawczy, miałby kontrolować ruch między siecią wewnętrzną a sieciami zewnętrznymi oraz blokować niebezpieczne połączenia, co pozwoliłoby zwiększyć ochronę przed cyberatakami. Badanie Centrum e-Zdrowia sugeruje, że aż 81% placówek zdrowia nie ma planu zarządzania podatnościami, a 68% nie wykonuje bezpiecznych kopii danych. Strategia zakłada też dofinansowanie szkoleń dla kadry zarządzającej oraz programów wsparcia cyberbezpieczeństwa wspieranych przez sektorowy zespół CSiRT w Centrum e-Zdrowia.

Rząd chce też przyspieszyć wdrażanie elektronicznej dokumentacji medycznej (EDM). Podczas prezentacji strategii, Krzysztof Gawkowski wspomniał, że planowane są zachęty dla podmiotów, które w kompleksowy sposób prowadzą EDM. Nie znamy jednak szczegółów, o jakie bonusy chodzi.

Minister cyfryzacji zapowiedział wykorzystanie nowoczesnych technologii opartych na sztucznej inteligencji do diagnozowania i leczenia. W planie jest m.in. wykrywanie 100 jednostek chorobowych przy pomocy AI do 2035 roku.

Strategia zakłada ponadto mechanizmy refundacji i ocenę koszto-efektywności technologii AI przez Agencję Oceny Technologii Medycznych i Taryfikacji. Możliwe będzie współpłacenie pacjentów za korzystanie z aplikacji zdrowotnych a nawet ich współfinansowanie przez firmy technologiczne w zamian za dostęp do danych.

Czytaj także: Dr Artur Białoszewski o nowej ścieżce wdrażania innowacji w zdrowiu