A magyar egészségügy digitalizációja felgyorsult, amit az állami és piaci szereplők egyaránt meghatározónak tartanak. Az adatvezérelt működés és a mesterséges intelligencia (MI) fejlesztések nélkül nem tartható fenn a betegút- és kutatásfejlesztési hatékonyság – hangzott el a 6. Digital Health Summit egészségügyi konferenciáján.
Az egészségügyi fejlesztések itthon három fő területe fókuszálnak: működési hatékonyság növelése, adminisztráció csökkentése és diagnosztika-terápia támogatása. Az orvosok elsősorban az adminisztráció mérséklésére fókuszálnának, de a diagnosztikai és terápiás támogatás is előnyt jelent. Ellenben kihívást hoz az adatok, a különböző források összehangolása, valamint a társadalmi és szakmai bizalom kérdése. A megtérülés nem hagyományos, de a várólisták csökkenése, a hozzáférés javulása és a hatékonyabb kezelése jelentős előnyök.
Adatbiztonsági kérdések
Az MI nem cél, hanem eszköz, amely ma leginkább a beszédfelismerésben és a képdiagnosztikában jelenik meg, ugyanakkor a gyakorlati hasznosítás még elmarad a várakozásoktól. A legnagyobb érték nem az algoritmus, hanem a megfelelően strukturált adat, és rendszerképesség nélkül Magyarország hosszú távon kiszolgáltatottá válhat. Az ügyfélélmény javítása, a belső folyamatok automatizálására, a kockázatkezelésre és a csalásmegelőzésre fontos feladat, de az adatmegosztás, az intézmények közötti együttműködés és az ipari szereplők bevonása is elengedhetetlen. Ugyanakkor komoly etikai és adatbiztonsági kérdések is felmerültek, különösen a „black box” megoldások és a külföldi technológiai óriások szerepe kapcsán. A jövő kulcsa a koordinált fejlesztés, a stabil infrastruktúra és a nemzeti érdekeket is figyelembe vevő nyitott együttműködés lehet.
Kétirányú kommunikáció
„A gyógyszeriparban szintén új korszak kezdődött, a digitális szakértelem és a mérhető kapcsolatok kulcsszerepet kapnak. A hangsúly a partnerekkel – orvosokkal és betegekkel – való interaktív, kétirányú kommunikáción van, ahol az MI és digitális eszközök támogatják a személyre szabott információátadást” ‒ mondta Deszk Anikó, a Sanofi Magyarország vezérigazgatója. „A vállalatoknak alaposan fel kell térképezniük az igényeket és a folyamatokat, hiszen a hatékony MI-értékteremtés alapja az igénykezelés, a felhasználói élményt figyelembe vevő finomítások és a folyamatok folyamatos újratervezése. Az MI önmagában nem elég: a sikerhez fontos a folyamatok, a jogi és technológiai monitorozás, valamint a munkavállalói készségek fejlesztése.”
Az adatalapú döntéstámogatásnak komoly jelentősége van. Az AstraZeneca felkérésére készült pilot során átláthatóvá tették a betegút, gyógyszerelés és kockázati tényezők állását. „A rendszer lehetővé tette a valós idejű adatok feldolgozását, előrejelzések készítését, prevenciót, terápiaoptimalizálást és a gyógyszerfogyasztás követését. Ez pedig komoly segítséget jelent, hiszen Magyarországon a légzőszervi betegségek a harmadik helyen állnak a halálozási listán, és a kezelésük túlmutat a prevenciós ellátáson,” hangsúlyozta Bogos Krisztina, az Országos Korányi Pulmonológiai Intézet főigazgató főorvosa.
„Az Európai Egészségadat-tér (EHDS) komoly lehetőséget jelent a hazai intézményeknek és vállalkozásoknak. A rendszerhez való kapcsolódás kiemelkedő hatékonyságnövekedést biztosít az egészségügyi szolgáltatók számára: EU-s adatbázisokhoz férhetnek hozzá, országokon átívelő szolgáltatásokat nyújthatnak, és akár 15 százalékos költségcsökkentést érhetnek el. Ehhez viszont érdemes segítséget is nyújtani. A rendszer egyik nagy előnye, hogy standardizálja az adatforrásokat” – szögezte le Bagyura Zsolt, a Semmelweis Egyetem Klinikai Adatszolgáltató Intézetének alapítója. Rengeteg feladat áll a kutatók és az adattudósok előtt, hogy egy működőképes EHDS építőköveit lerakják. Az innovációk egy részét startupok és a versenyszféra cégei valósítják majd meg, de nagy szerepet kap az egyetemi szféra is.
Csúcsra járnak a szerverek
Az EU egészségügyi stratégiájának kiemelt célja az úgynevezett „AI in Health” ökoszisztéma megerősítése, amelyet a többi között olyan projektekkel támogatnak, mint a TEF-Health, amely európai tesztkörnyezetet biztosít az orvosi AI-alkalmazások validálására, így gyorsítva a klinikai bevezetést. A mesterséges intelligencia segítségével már ma is fejlesztenek olyan rendszereket, amelyek korai stádiumban képesek felismerni a rákos elváltozásokat, vagy előre jelezni a szív- és érrendszeri betegségek kialakulásának kockázatát.
