Sztuczna inteligencja (AI) coraz bardziej jest obecna w medycynie. Cyfrowe algorytmy mogą wspierać leczenie poprzez m.in. analizę wyników radiologicznych czy diagnostyki obrazowej. Do tego jednak potrzebne są duże bazy danych. W wykorzystywaniu w pełni tego potencjału pomoże sieć centrów medycyny cyfrowej.
– Centra medycyny cyfrowej to konsorcja kilku organizacji, na przykład szpitala, biobanku i uniwersytetu. Powstały one w celu realizowania projektu pod Agencją Badań Medycznych, który polega na zbieraniu zgód od pacjentów na przetwarzanie ich danych i danych genetycznych w celach badawczo-rozwojowych, utworzeniu bazy danych, bazy do procesów badawczo-rozwojowych i wykorzystywania tej bazy przez researcherów i badaczy w Polsce – mówi agencji informacyjnej Newseria Biznes Ligia Kornowska, dyrektorka zarządzająca Polskiej Federacji Szpitali i liderka Koalicji AI w Zdrowiu.
W ubiegłym roku Agencja Badań Medycznych przeprowadziła konkurs na tworzenie i rozwój Regionalnych Centrów Medycyny Cyfrowej (RCMC). Łącznie ponad 500 mln zł trafi do 18 jednostek w całym kraju w celu cyfryzacji badań klinicznych, co umożliwi maksymalne wykorzystanie danych zdrowotnych. Pieniądze te są przeznaczane na budowę infrastruktury umożliwiającej dostęp do dużej ilości wiarygodnych danych, przy jednoczesnym zachowaniu kontroli nad źródłami, które je generują. Inicjatywa ABM ma na celu także stworzenie zaplecza kadrowego i systemowego do budowy sieci RCMC.
– W tej chwili mamy w zasadzie rozpoczynanie projektu i kontynuowanie zbierania zgód od pacjentów – mówi Ligia Kornowska. – Centra pozwolą zebrać dane medyczne nie tylko z dokumentacji medycznej, ale również dane genetyczne pochodzące z tkanek pacjentów. To znaczy, że będziemy w stanie utworzyć szeroką bazę danych pacjentów, która będzie zawierać różne dane o nich. Dane to jest dzisiaj podstawa rozwoju medycyny, podstawa rozwoju każdej nowej technologii w medycynie.
Jak podkreśliła ABM, ogłaszając wyniki konkursu, jest to punkt zwrotny w dyskusji na temat bezpieczeństwa danych oraz właściwego wykorzystania informacji w ochronie zdrowia. Stworzenie RCMC ma się bowiem przyczynić nie tylko do poprawy skuteczności leczenia pacjentów i ich dostępu do innowacyjnych terapii, ale też do rozwoju rozwiązań IT z zakresu medycyny cyfrowej pozwalających na analizę danych medycznych czy rozwiązań ułatwiających pracę lekarzy. Przytaczane przez agencje dane IDC wskazują, że do 2025 roku tempo wzrostu generowania danych w sektorze opieki zdrowotnej będzie wyższe niż w jakimkolwiek innym sektorze przemysłu.
– Dzięki posiadaniu takich danych będziemy mogli rozwijać między innymi algorytmy sztucznej inteligencji, ale też algorytmy do analityki predykcyjnej. Będziemy mogli wspierać medycynę personalizowaną – wymienia ekspertka Polskiej Federacji Szpitali.
„Raport otwarcia. Cyfrowa innowacja ratunkiem dla zdrowia”, autorstwa m.in. Polskiej Federacji Szpitali i Koalicji AI w Zdrowiu, wskazuje na osiem szans, jakie cyfrowe technologie oznaczają dla sektora. Pierwszą jest poprawa jakości diagnozy i leczenia w ochronie zdrowia. AI, z jej zdolnością do przetwarzania ogromnych ilości danych i odkrywania wzorców, które mogą umknąć ludzkiej uwadze, wspiera medyków w szybszym i dokładniejszym wykrywaniu chorób, analizowaniu dużych ilości danych medycznych i tworzeniu spersonalizowanych planów leczenia. Wśród innych szans wymienionych w raporcie są także: wdrożenie nowych form diagnostyki i leczenia skierowanych bezpośrednio do pacjenta (cyfrowe aplikacje terapeutyczne), profilowanie zdrowotne, czyli stworzenie efektywnego mechanizmu predykcyjnego zasilanego danymi pacjenta, który kierowałby do niego celowaną komunikację prozdrowotną, otwarcie dostępu do danych medycznych na potrzeby B+R, integracja danych z urządzeń wearables w celu monitorowania pacjentów czy zwiększenie cyberbezpieczeństwa w zdrowiu.
– Wśród specjalizacji lekarskich zdecydowana większość takich rozwiązań jest aplikowana do wspierania diagnostyki obrazowej, czyli w radiologii. Natomiast widzimy rosnącą popularność rozwiązań AI, które wspierają procesy administracyjno-zarządcze szpitala, czyli np. algorytmy do wspierania rejestracji pacjentów czy umawiania ich na wizyty – mówi Ligia Kornowska.
Dane przytaczane przez autorów raportu wskazują, że około 1/5 organizacji opieki zdrowotnej na świecie przyjęła już modele AI dla swoich rozwiązań opieki zdrowotnej, a wdrożenie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej zmniejszyło o około 20 proc. czas poświęcany przez lekarzy na zadania administracyjne. W Polsce algorytmy AI wykorzystuje ok. 7 proc. szpitali, większość z nich w radiologii. Światowe badania wskazują, że skraca to kilkukrotnie czas oczekiwania na analizy radiologiczne zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej, a także zmniejsza ryzyko fałszywie ujemnych wyników.
Jednym z wyzwań, które wiążą się z wdrażaniem sztucznej inteligencji i innych technologii w ochronie zdrowia, jest przygotowanie kadr do pracy z takimi narzędziami. Zdaniem ekspertki jest grupa osób, które interesują się tym tematem i chcą wykorzystywać nowe technologie, jednak świadomość wciąż jest zbyt mała.
– Powinniśmy dołożyć wszelkich starań, aby umożliwić szkolenia i przekazywanie materiałów zarówno personelowi medycznemu, jak i niemedycznemu pracującemu w szpitalu. Te materiały i szkolenia zwiększałyby wiedzę personelu na temat tego, czym jest sztuczna inteligencja, czym nie jest, jakie technologie cyfrowe możemy stosować w medycynie i jak ich nie stosować, aby to było skuteczne dla pacjenta i bezpieczne – wyjaśnia dyrektorka zarządzająca Polskiej Federacji Szpitali.
Innym wyzwaniem jest brak stabilnego finansowania ze środków publicznych dla świadczeń medycznych z wykorzystaniem algorytmów sztucznej inteligencji.
– Takie algorytmy AI powstają w polskiej ochronie zdrowia, są nawet stosowane czasami w formie pilotażu, natomiast brakuje systemowego rozwiązania, aby np. każde badanie było oceniane, jeśli to oczywiście jest kosztoefektywne, przez algorytmy sztucznej inteligencji – mówi Ligia Kornowska. – Jeśli chodzi o inne innowacje cyfrowe, to oczywiście jednym z głównych blokerów jest nadal przygotowanie bądź też niedostateczne przygotowanie technologiczne podmiotów leczniczych w zakresie prowadzenia elektronicznej dokumentacji medycznej.
Źródło: Newseria
