Sztuczna inteligencja to przyszłość medycyny. Jednak jeżeli damy jej do przeanalizowania śmieci, to wypluje też śmieci. Dlatego tak ważna jest jakość danych medycznych, które są zbierane i analizowane. Dane, na podstawie których tworzone są m.in. algorytmy, to "ropa i złoto naszego wieku". Co istotne, mogą wpłynąć na poprawę jakości opieki zdrowotnej. Dlatego Naczelna Izba Lekarska w dyskusji o reformie systemu ochrony zdrowia duży nacisk kładzie na to, aby zacząć właśnie od dobrej jakości danych i regulacji w tym obszarze.
Reklama.
Podobają Ci się moje artykuły? Możesz zostawić napiwek
Teraz możesz docenić pracę dziennikarzy i dziennikarek. Cała kwota trafi do nich. Wraz z napiwkiem możesz przekazać też krótką wiadomość.
Dane medyczne można przekuć w wyższą jakość usług zdrowotnych dla pacjenta. Jak to zrobić? Phanie/ East News
Reklama.
Izba Lekarska przekonuje, że każdy kraj powinien mieć własną ustawę o danych medycznych i taka regulacja jest niezbędna również w Polsce, ponieważ obecnie przepisy są rozproszone i niedostosowane do rzeczywistości, która w tym obszarze bardzo szybko się zmienia. Nad ogólnymi regulacjami w tym zakresie pracuje też już Unia Europejska.
Dane medyczne zaczynają odgrywać coraz większą rolę, ale trzeba zadbać o ich jakość i bezpieczeństwo.
Stąd raport dotyczący danych medycznych w pracy lekarza. Centralny Ośrodek Badań, Innowacji i Kształcenia w Naczelnej Izbie Lekarskiej (COBIK NIL) oraz Sieć Lekarzy Innowatorów (NIL IN) przeanalizowały, czy są one bezpieczne i jak są przechowywane.
Na tej podstawie przygotowały raport "Dane medyczne w pracy lekarza – stan obecny i pożądane zmiany".
Dostęp do danych pacjenta. Dla kogo?
Dyrektor COBIK NIL, dr n. med. Artur Drobniak, zwraca uwagę, że bardzo istotne jest m.in. określenie tego, kto i na jakich zasadach może mieć dostęp do danych medycznych.
Różnie wygląda to w różnych krajach i np. w Estonii każdy lekarz ma wgląd w dane pacjenta, ale każde takie wejście jest odnotowywane, aby wyłapać ewentualne nieuprawnione korzystanie z danych. W innych krajach pacjent każdorazowo upoważnia lekarza do wglądu w konkretne dane.
Istotne jest też rozstrzygnięcie tego, na jakich zasadach dane medyczne mogą być udostępniane m.in. do algorytmów, do badań naukowych, jak powinny być anonimizowane, jaki powinien być zakres udostępniania.
– Jeśli chcemy wykorzystywać dane do rozwoju nauki czy technologii, ponieważ liczymy na to, że Polska będzie liderem w Europie Środkowo-Wschodniej, jeżeli chodzi o technologie związane z medycyną, to opracowanie standardów dotyczących anonimizacji bądź pseudoanonimizacji danych jest konieczne. Tylko wtedy wszystko w tej kwestii będzie jasne i klarowne dla wszystkich użytkowników systemów – uważa Artur Drobniak.
Z kolei partner zarządzający NIL IN Jakub Chwiećko zwrócił uwagę na kwestię jakości danych.
– Musimy zadbać o jakość, ponieważ jeżeli do systemu, szczególnie tego, który opiera się na sztucznej inteligencji i w przyszłości ma wspomóc lekarzy w podejmowaniu decyzji terapeutycznych, wrzucimy "śmieci", czyli dane niskiej jakości, to uzyskamy też "śmieci" – przypomina Chwiećko. Stąd tak duża rola jakości danych.
Kolejnym wyzwaniem pozostaje spójność i interoperacyjność, ponieważ w Polsce każda placówka medyczna może mieć własny system do obsługi danych medycznych, który nie jest kompatybilny z żadnym innym.
Trudno potem automatycznie przeanalizować dane z kilku czy kilkudziesięciu placówek.
Odpowiedzialność po stronie lekarza
Lekarze dobrze zdają sobie sprawę, że dane i sztuczna inteligencja mogą znacząco wspomóc ich pracę i decyzje terapeutyczne.
– Tutaj podstawą jest wprowadzenie dobrych rozwiązań algorytmów sztucznej inteligencji, która będzie usprawniała i służyła pomocą w pracy lekarskiej. Mam tu na myśli np. opracowanie ogromnej liczby danych dotyczących konkretnego pacjenta i przeanalizowanie ich za pomocą odpowiednich aplikacji. Zawsze jednak ostateczna decyzja, odpowiedzialność za podjętą decyzję, będzie spoczywała na człowieku – mówi Artur Drobniak.
Sztuczna inteligencja nie stanowi zagrożenia dla profesjonalistów medycznych, ale jest kolejnym narzędziem, które medycy mogą wykorzystywać do podnoszenia jakości opieki nad pacjentem.
Niektóre rozwiązania bazujące na analizie danych za pomocą sztucznej inteligencji już funkcjonują i pomagają lekarzom. Chodzi m.in. o algorytmy dotyczące analizy zdjęć radiologicznych, tomografii komputerowej czy rezonansu magnetycznego. Najlepsze ludzkie oko nie jest w stanie zobaczyć i przeanalizować zmian, na które może wskazać AI w wynikach badań danego pacjenta, porównując je z tysiącami innych.
Niewykorzystany potencjał
Jednak po rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję sięgają wciąż nieliczne placówki medyczne w Polsce. Z raportu Centrum E-Zdrowia wynika, że jest to zaledwie 2,5 proc. szpitali czy przychodni.
Wynika to m.in. z barier świadomościowych, braku wiedzy na temat potencjału do wykorzystania. Dlatego COBIK NIL realizuje szkolenia dotyczące danych medycznych. Tylko w ubiegłym roku udało się przeszkolić ponad 20 tys. osób.
Jeżeli chodzi o deklaracje dotyczące informatyzacji sektora zdrowotnego, to wyniki są optymistyczne. Ok. 90 proc. placówek medycznych ma system informatyczny, dzięki któremu może przechowywać czy przetwarzać dane medyczne.
Gorzej jednak wygląda praktyka, bo korzysta z tych systemów już tylko ok. 50 proc. szpitali, przychodni czy gabinetów.
Wciąż istnieją takie miejsca, gdzie lekarz prowadzi dokumentację pacjenta ręcznie na kartce, a rejestratorka skanuje takie notatki do wirtualnej teczki pacjenta.
Gotowe propozycje
– Dziś pokazujemy, jak należy zarządzać danymi, i wskazujemy, gdzie system dostępu do danych jest niespójny, wspomagając w ten sposób decydentów – podkreśla Łukasz Jankowski.
Jak mówi, samorząd lekarski nie chce tylko czekać na propozycje decydentów i je oceniać, ale wypracowuje własne pomysły. – Chcemy wychodzić do przodu i być partnerem merytorycznym, ale pozostać też merytorycznym recenzentem tam, gdzie to będzie potrzebne – zapowiada prezes NIL.
Eksperci NIL podkreślają, że sztuczna inteligencja i rozwiązania bazujące na jakościowych danych to przyszłość, od której nie uciekniemy, również w medycynie.
Zwracają też uwagę, że uregulowanie tej dziedziny jest konieczne także ze względu na to, że dziewiąta transza płatności w ramach Krajowego Planu Odbudowy (KPO) uzależniona jest właśnie od wdrażania rozwiązań opartych o AI.
Dziennikarka działu Zdrowie. Ta tematyka wciągnęła mnie bez reszty już kilka lat temu. Doświadczenie przez 10 lat zdobywałam w Polskiej Agencji Prasowej. Następnie poznawałam system ochrony zdrowia „od środka” pracując w Centrali Narodowego Funduszu Zdrowia. Kolejnym przystankiem w pracy zawodowej był powrót do dziennikarstwa i portal branżowy Polityka Zdrowotna. Moja praca dziennikarska została doceniona przez Dziennikarza Medycznego Roku 2019 w kategorii Internet (przyznawaną przez Stowarzyszenie Dziennikarze dla Zdrowia) oraz w 2020 r. II miejscem w tej kategorii.
