Dr Katrzyna Kolasa: Bez AI, system zdrowia zbankrutuje

Żyjemy w ciekawych czasach rewolucji technologicznej napędzanej sztuczną inteligencją. Martwi mnie jednak to, że tak słabo jesteśmy przygotowani do zmian – pisze dr hab. Katarzyna Kolasa w kolejnym felietonie Sieci Lekarzy Innowatorów Naczelnej Izby Lekarskiej NIL-IN.

Dr hab. Katarzyna Kolasa, Kierownik Zakładu Ekonomiki Zdrowia i Zarządzania Opieką Zdrowotną, Profesor Akademii Leona Koźmińskiego

Rośnie PKB na zdrowie, maleje liczba lekarzy i pielęgniarek

Z pewnością niejeden czytelnik zastanowi się, czy zmiana jest w ogóle potrzebna? Kraje grupy OECD wydają na ochronę zdrowia przeciętnie już prawie 10% PKB. Jest to dokładnie tyle, ile OECD planowała w 2019 roku jako średni poziom wydatków na rok 2030.

Niemcy i Francja już dziś przeznaczają aż 12% PKB na zdrowie. Co więcej, pensje lekarzy specjalistów galopują w zawrotnym tempie sięgając nawet sześciokrotnej średniej krajowej. Tymczasem na profilaktykę wydajemy mniej niż 4% całkowitych wydatków na zdrowie.

Ma to sens? Chyba nie, skoro już dziś wiemy, że w 2030 roku zabraknie nam 10 milionów pracowników w sektorze ochrony zdrowia. Czy sztuczna inteligencja ma szansę coś zmienić? Odpowiedź jest „tak, ale”. Zmiana wymaga przeorganizowania systemu ochrony zdrowia: od edukacji obywateli po legislację aż wreszcie kończąc na kulturze dostępu do danych i współpracy. Ale to zmiana prawa będzie jedynym pewnym czynnikiem sukcesu.

Archaiczny sektor zdrowia

Chcemy wspierać walkę ze zmianą klimatu. Dajemy subwencję kupującym samochody elektryczne. Tak samo musimy się przesiąść z systemu leczenia na system profilaktyki zdrowia poprzez zachęty dla tych, którzy unikają chorób.

To się już dzieje w Singapurze. Tam, spacerując każdy może gromadzić punkty zamieniane na bonusy w supermarketach. Policzono, iż lepiej subwencjonować zakupy spożywcze obywateli niż później ich leczyć z otyłości i cukrzycy. Jednak takie proste manewry są skuteczne pod warunkiem umiejętności korzystania z prostych aplikacji mobilnych. Rząd singapurski nie oszczędza na kampanie wspierania zdolności cyfrowych swoich obywateli.

Patrząc na statystyki, nie możemy się chwalić. Polska jest w ogonie Europy z mniej niż 50% społeczeństwa wyposażonego w „digital skills”. Gorzej jest tylko w Rumunii i Bułgarii. Brak cyfryzacji społeczeństwa to nie jedyny problem na drodze do wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji. Kolejnym jest model finansowania świadczeń zdrowotnych. W skrócie – płacimy za wykonane usługi medyczne. W zasadzie jestem gotowa postawić tezę, iż czas zacząć karać za leczenie, a płacić za brak potrzeby leczenia.

Słucham nie raz narzekań, które z pewnością każdy słyszał choć raz: „tyle lat płacę na składkę zdrowotną, a teraz muszę czekać.” No tak został skonstruowany system ochrony zdrowia. Płacimy solidarnie i rozkładamy ryzyka. Tylko, że w dobie sztucznej inteligencji – a dokładniej dostępu do danych – ta zasada już nie musi działać. Możemy po prostu wyposażyć obywateli w algorytmy analityki danych do predykcji zdarzeń medycznych, zapewniając wytyczne kliniczne, jak im zapobiec.

Algorytmy dla zdrowia

Podczas ostatniej wizyty w Wiedniu zobaczyłam przychodnię medyczną. W zasadzie to nie była przychodnia, bo nazywała się longevity health center, czyli centrum długowieczności. To jest dokładnie sens rewolucji w dobie sztucznej inteligencji. Zapobiegać i leczyć w ostateczności. Dziś taki model w większości krajów europejskich jest nie do osiągnięcia przy obecnym prawie. W grupie krajów OECD, aż 23 z nich wykorzystuje jedynie model finansowania za wykonane procedury medyczne, a jedynie 10 korzysta również z opcji bonusów dla świadczeniodawców za osiągnięte korzyści zdrowotne.

Premiowanie efektów leczenia w przeszłości mogło być trudne, jednak w dobie dostępu do danych i urządzeń zdalnych do mierzenia parametrów życiowych pacjenta, ocena postępów leczenia nie tylko jest możliwa, ale wręcz konieczna. Gwarantuje oszczędności i otwiera ścieżkę do nowych standardów postępowania. Najlepiej przecież uczymy się na własnych błędach. Dane powiedzą nam prawdę, co się sprawdza, a co warto zmienić dla przyszłych pacjentów.

Jednak do takiego scenariusza budowania sukcesu nie wystarczą tylko programy edukacji pacjentów, przepisy prawa – potrzebne są jeszcze chęci do współpracy. W kwietniu 2024 roku, amerykańska agencja regulacji FDA wprowadziła na rynek algorytm do oceny ryzyka sepsy. Policzono, że dzięki jego wdrożeniu można oszczędzić na leczeniu i przedwczesnej umieralności.

Zanim produkt powstał, rząd federalny przeznaczył 749 000 USD na budowę algorytmu. W badanie zaangażowano trzy szpitale, w sumie zebrano 100 000 próbek krwi od 25 000 pacjentów i ustalono 25 parametrów determinujących poziom zagrożenia sepsą. Co ciekawe, wszystkie z nich są na co dzień gromadzone w rutynowej opiece nad pacjentami na intensywnej terapii, co pozwoli na sprawną integrację algorytmu do praktyki klinicznej.

Jak stworzyć nowoczesny system e-zdrowia?

Po co nam wspaniałe nowoczesne technologie, których nie możemy wykorzystać w praktyce klinicznej. Stałym elementem oceny innowacji powinno być nie tylko bezpieczeństwo, skuteczność, ale również przydatność i zdolność do wdrożenia.

Do tego jest potrzebna współpraca i dostęp do danych dla deweloperów nowych technologii. Kiedy idziemy do lekarza, opowiadamy o naszym problemie zdrowotnym. Czas, aby wysłać naszych decydentów i lekarzy do deweloperów, aby opowiedzieli o swoich problemach z niemożnością leczenia pacjentów i pokazali dane, aby można było zaprojektować rozwiązanie dla owych problemów. Potrzebna jest pilnie recepta na nowoczesny system zdrowia. Czas zaprzyjaźnić się z softwarem, bo bez algorytmów nie unikniemy bankructwa ochrony zdrowia. Może się mylę, ale dane nigdy nie kłamią.

Czytaj także: 6 porad, jak zwiększyć cyfrowe zaangażowanie pacjenta