Shrani za kasnejše branje.
Umetna inteligenca bo pomagala, da bo zdravljenje mogoče prilagajati posameznim pacientom, ga personalizirati in paciente obravnavati bolj celostno.
Darja Kocbek
Zdravstvo je med področji, kjer je zelo veliko možnosti za uporabo umetne inteligence. Osnova za njeno uporabo je digitalizacija podatkov. Odločitve o diagnozah bodo še vedno sprejemali zdravniki. Umetna inteligenca bo pomagala, da bo zdravljenje mogoče prilagajati posameznim pacientom, ga personalizirati, paciente obravnavati bolj celostno, kar bo pripomoglo k večji učinkovitosti zdravstvenega sistema.
Umetna inteligenca bo pripomogla k večji učinkovitosti zdravstvenega sistema.
Gospodarstvo si želi ureditve razmer
Igor Zorko, podpredsednik GZS, predsednik ZIT in predsednik sekcije eZdravje, je na poslovni konferenci časnika Delo in GZS Vitalen sistem, zdrav človek pojasnil, da se je treba zavedati, da zdravstvo oziroma zdravstveni sistem ni stvar ene institucije, ampak vseh deležnikov. Gospodarstvo si želi, da so zaposleni čim bolj zdravi. »Edini premik na bolje je mogoč, če ga naredimo skupaj. To pomeni, da je potrebno izobraziti drug drugega, imeti motivacijo, da dosežemo naslednji korak,« je poudaril.
Doseči je treba odprtost glav za sodelovanje, ki ga v preteklosti ni bilo dovolj, »da poslušamo in slišimo drug drugega in skupaj nekaj naredimo za boljši jutri«. Gospodarstvo je med tistimi, ki si ureditve razmer najbolj želi. V podjetjih si želijo, da bi bilo bolniških odsotnosti zaposlenih čim manj, da bi bili produktivni in na svojih delovnih mestih zadovoljni. Gospodarstvo lahko veliko prispeva z digitalizacijo, je pojasnil Zorko.
Umetna inteligenca lahko omogoči bolj celostno obravnavo pacientov.
S tehnologijo bi lahko povečali učinkovitost sistema
Doc. dr. Mladen Gasparini, dr. med., specialist splošne in žilne kirurgije, je v razpravi o znanstvenih projektih dejal, da mimo umetne inteligence ne bo šlo. »Če se zdravstvo ne bo ukvarjalo z umetno inteligenco, so tu industrije in drugi zainteresirani subjekti, ki se že aktivno ukvarjajo s tem,« je povedal in spomnil na pametne ure, kaj vse znajo izmeriti … Če nam uspe s tehnologijo zdravnike in sestre razbremeniti birokratskega dela, bomo s tem lahko bolj opolnomočili zdravnike, da uporabljajo svoje »analogno delo« in povečali učinkovitost sistema v smislu obravnave, je razložil.
Za mnenja o vlogi umetne inteligence v zdravstvu pa smo prosili še druge sodelujoče na konferenci Vitalen sistem, zdrav človek.
Špela Urh Popovič, direktorica Noema Cooperating d.o.o.:
Foto: osebni arhiv
Priložnosti za uporabo UI v zdravstvu je zelo veliko. Najpomembnejše so zagotovo naslednje: diagnostika za analizo medicinskih slik (RTG, MR ipd.) ter prepoznavanje vzorcev in odkrivanje bolezni, personalizirana medicina kot prilagojena analiza genetskih in drugih podatkov za vsakega pacienta, napovedovanje izbruhov bolezni oziroma epidemij ali kroničnih bolezni na podlagi preteklih podatkov, učinkovitejše upravljanje zdravstvenih sistemov pri optimizaciji virov, upravljanju čakalnih vrst in podobno. Veliko priložnosti je tudi v zdravljenju na daljavo pri spremljanju pacientov in analizi teh podatkov. Na koncu pa vsi zdravstveni podatki, ki jih damo UI v uporabo, lahko pomagajo zdravnikom pri kliničnem odločanju in iskanju najučinkovitejših zdravljenj.
Za uspešno izkoriščanje teh priložnosti UI morajo biti seveda izpolnjeni nekateri pogoji, da se lahko na rezultate UI zanesemo in jim zaupamo. Ključna je kakovost podatkov, ki jih je potrebno zbrati čim več in jih dati UI na razpolago. Ti podatki morajo biti seveda jasno regulirani, varovani in etični, da ne pride do zlorab ter da v celoti zagotavljajo varstvo pacienta. Zdravstveni podatki morajo biti tudi ustrezno standardizirani, da lahko omogočimo izmenjavo in zbiranje podatkov iz različnih virov na čim bolj globalni ravni.
Poleg tega ne smemo pozabiti na ustrezno usposabljanje zdravstvenega osebja kot tudi pacientov, glede uporabe UI in njenih orodij. Potrebno pa bo tudi veliko usklajevanja in sodelovanja med različnimi sektorji v zdravstvu, znanstveni sferi, informatiki in politiki. Ne nazadnje pa je tako kot za vse druge napredne spremembe potrebno zagotoviti ustrezne finančne vire.
Poleg UI bi dodala tudi področje robotike, čeprav to ni povsem isto, se pa UI in robotika pogosto dopolnjujeta oziroma prepletata. Roboti v medicini so že prisotni in imajo veliko prednosti tako za zdravstveno osebje pri oskrbi kot tudi za pacienta pri hitrejšem okrevanju. Uporabljajo se v kirurgiji, rehabilitaciji, avtomatizaciji dela v zdravstvu ter negi starejših in invalidnih oseb.
Marjana Pikec, namestnica direktorja, SRC Infonet d.o.o.:
Foto: osebni arhiv
Obsežne količine podatkov so eden ključnih pogojev za izvajanje algoritmov umetne inteligence. V bolnišničnih informacijskih sistemih že več kot 30 let zbiramo ogromno količino podatkov v strukturirani obliki. Na podlagi teh podatkov UI postaja pomemben partner pri doseganju različnih ciljev. Analiziranje slikovnega gradiva (RTG, MR, CT, UZ in druge preiskave) postaja vse bolj avtonomno. Pri postavljanju diagnoz, priporočanju diagnostičnih preiskav in predpisovanju terapij UI igra pomembno vlogo kot podporno orodje zdravniku, pa tudi pacientu. Pacienti so namreč vse bolj vključeni v proces zdravljenja in želijo biti ustrezno informirani o vseh parametrih, ki vplivajo na medicinske odločitve.
Simulacije na podlagi genoma že danes predstavljajo dragocen pripomoček pri kliničnem odločanju. Digitalni dvojček pacienta omogoča simulacijo razvoja bolezni ob upoštevanju sprememb posameznih parametrov, ki jih kombiniramo s podatki iz kliničnega okolja ter s podatki iz drugih zdravstvenih aplikacij za spremljanje okoljskih dejavnikov in življenjskega sloga posameznika. Na podlagi tega algoritmi UI predlagajo preventivne ukrepe v izogib razvoju določene bolezni.
Vsi zdravstveni sistemi, tako v Sloveniji kot tudi v EU in širše, so medsebojno povezljivi preko ustreznih standardov, s kombiniranjem ostalih zdravstvenih podatkov omogočajo neomejene priložnosti za učinkovito uporabo orodij UI. V podjetju SRC Infonet na tem področju aktivno sodelujemo z zdravniki in izobraževalnimi ustanovami. Gre za področje z velikim potencialom, ki je omejeno zgolj z našo domišljijo. Zato je danes sodelovanje med zdravstvenim osebjem in IT strokovnjaki še bolj ključno kot kdajkoli prej. Le s skupnimi prizadevanji lahko gradimo uspešne zgodbe na področju UI v medicini.
Janko Burgar, vodja za strateške zdravstvene inovacije pri ROCHE d.o.o.:
Foto: osebni arhiv
Ko govorimo o umetni inteligenci, se moramo zavedati, da so začetek podatki, dobro strukturirani podatki. Slovenija je znana po tem, da ima kar lepo urejene podatkovne baze vsaj na nekaterih področjih, kot je na primer onkologija. Dolgo so bili ti podatki namenjeni pretežno obračunskim modelom in za interno uporabo. Paradigma razširjene ali sekundarne rabe podatkov pa podjetjem, kot je ROCHE, omogoča uporabo teh podatkov v namene raziskav in inoviranja tako produktov kot procesov. Torej bolniku prilagojene terapije in za napredno obravnavo in napredek zdravstvenega sistema. Z deležniki se pogovarjamo, kako jih pridobiti in jih bolje pripravljati predvsem zato, da jih lahko skupaj s strokovnjaki v zdravstvenem sistemu preoblikujemo v informacije, ki so potrebne za pravočasno diagnostiko in pravočasen odziv v zgodnjih fazah in za razvoj naprednih terapij. Da se tega lahko lotimo, potrebujemo poleg klasičnih kliničnih podatkov tudi uporabo algoritmov – umetne inteligence, ki vodijo do še večjih učinkov na vrednosti temelječega zdravljenja.
Tako ne zdravimo samo na podlagi ene klasične in kratke diagnoze, ampak na osnovi vrednosti, ki jo bolnik sprejema skozi integrirano oskrbo. Ti podatki so za celoten zdravstveni ekosistem in tudi za nas, farmacevtsko industrijo, izredna dodana vrednost. Gremo v smer, da bodo terapije prilagojene bolniku samemu. Mi združujemo podatke genskega zapisa, genoma posameznega bolnika, napredne genske in celične terapije, ki obstaja za razvoj in uporabo bolniku prilagojenih zdravljenj. To pomeni, da genom bolnika znamo primerjati, ga povezati s tipom raka. Čas covida je pospešil razvoj mRNA cepiv in na to vezanih tehnologij. Sedaj smo veliko bliže tudi ambiciji, ki ji sledi tudi ROCHE, da bo bolnik dobil personalizirano zdravljenje v času nekaj mesecev. Ali smo že tako daleč? Žal še ne, a smo na tej poti. Znamo pa že sedaj razumeti, da zgodnja diagnostika in inovativne terapije v zgodnji stopnji zdravljenja občutno zamaknejo posledice slabšanja bolezni, kot je multipla skleroza, tudi za sedem let. Državi bi bili radi partner zato, da bomo skupaj bolje razumeli, da je zdravstvo investicija za prihodnost ter tako tudi začrtali prihodnje aktivnosti.
Peter Bratušek, direktor, Vodstveno svetovanje in strateško mreženje, član skupine eZdravje:
Foto: Jernej Lasič
Ko govorimo o umetni inteligenci v zdravstvu, je digitalizacija ključnega pomena. UI namreč ne more uporabiti podatkov, ki niso digitalizirani. Pomembno je prav tako zagotoviti kontroliran dostop in povezovanje podatkov, medsebojno razumevanje teh podatkov v smislu, da jih lahko učinkovito uporabimo.
Gre za to, da se čim bolj racionalno uporabijo vsi podatki, ki so na voljo v realnem času – tako tisti, ki so na voljo v kartotekah, jih pridobimo in »prinesemo« k zdravniku s seboj na različnih napravah (pametni uri in podobno), kot medicinska znanja, ki so na voljo v različnih bazah na spletu. Ko bomo te podatke medsebojno povezali, izkoristili modele in uporabnost UI, bo zdravnik lahko pacienta v ordinaciji obravnaval hitreje, učinkoviteje in, kar je po moje še najbolj pomembno – bolj celostno.
Na voljo bo imel specialnega partnerja oziroma tehnologijo, ki mu bo omogočila dostop do več podatkov kot doslej, v realnem času, predlagala dobro preverjene rešitve in s tem tudi zmanjšala možnost človeških napak pri zdravljenju.
Kljub neverjetnim sposobnostim UI, pa bo, po mojem mnenju, končno odločitev o zdravljenju še vedno sprejel zdravnik. Odgovornostni del mislim, da bo še nekaj časa ostal pri ljudeh in ne tehnologiji. Podobno kot pri letalih, kjer pilot še vedno odloča o pristanku, čeprav ima na voljo številne podatke in inteligentne sisteme za podporo.
Seveda pa je treba v vsakem trenutku zagotoviti kontroliran dostop in varnost podatkov. Skrbnik podatkov bo vedno pacient, pravico do dostopa pa bo moral imeti tudi osebni zdravnik. Po eni strani zaradi omogočanja učinkovitosti v sistemu zdravljenja, po drugi pa, čisto praktično, zaradi možnosti hitrega ukrepanja v urgentnih stanjih, ko pacient ni pri zavesti. Ključno je v vsakem trenutku zagotoviti, da se vsi digitalizirani podatki uporabljajo izključno v korist pacientovega zdravja.
Anže Droljc, direktor poslovnega razvoja, Better:
Foto: Katja Kodba
Zdravstveno osebje se srečuje z ogromnimi količinami podatkov, kar predstavlja izziv za vse udeležence v procesu zdravljenja. Nujno potrebno je, da iz množice podatkov v različnih oblikah razbere, kaj je relevantno in pomembno za kakovostno in informirano odločanje o nadaljnjih korakih zdravljenja. Veliko je tudi izzivov, povezanih z optimizacijo kadrovskih virov, zdravstveno optimizacijo in optimizacijo delovnih procesov, kjer se po nepotrebnem izgublja čas, opravlja nepotrebne nadure ali ročno ureja administracijo. Vse to so področja, na katerih se uporaba umetne inteligence že kaže kot učinkovit pomočnik.
Umetna inteligenca ima potencial za uporabo na kar nekaj ključnih področjih. Medicinskim ekipam lahko prihrani čas, da bodo hitreje in lažje dobili informacije, ki jih potrebujejo za odločitve. Pomaga lahko pri odločanju medicinskih ekip, saj lahko hitreje in bolj učinkovito primerja situacijo pacienta v obravnavi s podobnimi pacienti in obravnavami v preteklosti ter medicinskim ekipam ponudi predloge, kaj bi bil najbolj optimalen pristop k zdravljenju in diagnostiki. Prav tako rešitve UI že relativno dobro pripravijo povzetke zdravljenja, še posebej v primerih, ko so podatki kakovostni in shranjeni v strukturirani in semantično razumljivi obliki. Po nekaterih statistikah se znanje na področju medicine podvoji vsakih 76 dni, kar pomeni, da ves čas nastaja ogromno novega znanja, ki mu medicinsko osebje težko sledi. Umetna inteligenca bi lahko tako pomagala tudi v procesu izobraževanja.
Vendar pa je potrebno biti pri klinični uporabi umetne inteligence še vedno previden, saj lahko hitro pride do neželenih napak, neetične uporabe podatkov, pristranskosti algoritmov itd. Po svetu potekajo številne študije, ki se poglabljajo v to področje in prepričan sem, da bo umetna inteligenca v prihodnosti še napredovala in bo v vse večjo pomoč tudi na tem področju. Bolj varno in prej dostopno je področje uporabe umetne inteligence pri optimizaciji zdravstvene administracije in razporejanja kadrov, saj se lahko tukaj prihrani veliko časa pri generiranju povzetkov za obračun, prepoznavi govora in samodejnemu razvrščanju medicinskih ekip.
Za uspešno vpeljavo UI v zdravstvu je potrebnih nekaj predpogojev. Najprej je to urejen informacijski sistem, nato kakovostni in zaupanja vredni viri podatkov, iz katerih se umetna inteligenca uči in uporablja znanje za podporo zdravljenju, študije o varni uporabi umetne inteligence, pa tudi ustrezna zakonodaja in upoštevanje etičnega vidika UI.
Kot pri vseh novih tehnologijah je zelo pomembno, da se je ne gleda od daleč, ampak da se jo začne uporabljati v kontroliranem okolju, se z njo uči in pridobiva izkušnje. Uvajanja UI se bo treba lotiti postopoma, da se bodo uporabniki naučili uporabljati nova orodja, da se bodo naučili kritično evalvirati predloge in rezultate, ter da bodo ugotovili, kje so dejanske prednosti uporabe UI in kje bo treba še počakati. Vsekakor pa je to tehnologija, ki lahko pomaga in doprinese k izboljšanim izidom zdravljenja, večji učinkovitosti delovnih procesov in bolj kakovostni obravnavi pacientov.