Nowe technologie mogą stanowić przydane narzędzia i skutecznie wspierać pracę lekarzy. Usprawniają diagnostykę i zwiększają jej efektywność. Mogą być pomocne w kontroli parametrów zdrowotnych w warunkach domowych. Technologia AI w monitorowaniu zdrowia pacjentów była tematem panelu dyskusyjnego, który odbył się w ramach Akademii Managera Ochrony Zdrowia.
Innowacyjne rozwiązania mogą minimalizować liczbę występujących błędów diagnostycznych i oszczędzają czas lekarza, co ma szczególne znaczenie przy brakach kadrowych.
– Lekarz otrzymuje wyniki badań, wstępnie przeanalizowane przez AI. Co roku opracowujemy w ten sposób 40-50 tysięcy badań obrazowych klatki piersiowej. Tego typu rozwiązania są możliwe w wielu obszarach, szczególnie gdy dotyczą badań narządów łatwo poddających się modelowaniu, takich jak płuca czy prostata – mówił Marek Witulski, dyrektor branż Diagnostic Imaging i Advanced Therapies Siemens Healthineers.
Certyfikacja produktu
Rozwiązaniami między innymi służącymi do analizy zdjęć mammograficznych zajmuje się firma Proacta, której prezes Paweł Ciesielka także brał udział w dyskusji.
– Współpracujemy ze szpitalami, analizujemy różne dane, stworzyliśmy algorytm dla pacjentów z rakiem piersi. Jeden z algorytmów, który powstał na bazie danych z USA, miał przewidzieć, co będzie się działo z pacjentem. Tego typu narzędzia pomagają lekarzom w podejmowaniu decyzji, nie zastępując ich oczywiście. Aby technologia taka była wiarygodna musi być zwalidowana, potwierdzona szeregiem danych, dlatego tak ważne jest uczenie modelu na dużych zbiorach – mówił.
Marek Witulski podkreślił rolę certyfikacji.
– Każde oprogramowanie musi być certyfikowane na podstawie badań klinicznych. Gdy dane rozwiązanie trafia jako produkt komercyjny do użytku, musimy mieć pewność, że zostało przetestowane, chociaż oczywiście firma – twórca ponosi odpowiedzialność za produkt – stwierdził.
Marzena Krawiec z AHOP dodała, że największym wyzwaniem jest poczucie pewności, na ile produkt jest bezpieczny i rzetelny.
– Ważna jest skuteczność, jednak trzeba być krytycznym wobec technologii, którą się otrzymuje – przestrzegała.
Nie ma odwrotu od e-rejestracji>>>
Akceptacja użytkownika
Przy Naczelnej Izbie Lekarskiej powstała sieć lekarzy innowatorów – NIL IN, która ma pomóc w wyborze produktów nowoczesnych technologii, w ich testowaniu i wdrażaniu.
– Akceptacja przez użytkownika, czyli lekarza jest jedną ze składowych sukcesu nowego produktu, inne to cena, wdrażalność czy zgodność z potrzebami – mówił Łukasz Sosnowski z Naczelnej Izby Lekarskiej.
Nowe technologie są opracowywane przez specjalistyczne firmy, ale często firmy medyczne same tworzą dla siebie innowacyjne produkty. Tak jest w przypadku spółki Diagnostyka S.A., prowadzącej największą w Polsce sieć laboratoriów medycznych i punktów pobrań.
– Wdrażamy system do rozpoznawania raka prostaty i system analizy szkiełek histopatologicznych, działają na nim lekarze i stworzyli go lekarze, pracujemy też nad systemami optymalizacji pracy kontroli jakości dostarczania odczynników. Przygotowanie danych do trenowania tego modelu trwało 4 lata – mówił Paweł Wąsowicz z Diagnostyki.
– Rozwiązania AI nie są przeznaczone dla laików, ale dla profesjonalistów, którzy potrafią prowadzić z nimi dialog, spojrzeć krytycznie – mówiła Marzena Krawiec.
Optymalizacja działań
Nowe narzędzia to inwestycja dla firmy, ich celem powinna być także optymalizacja pracy placówki.
– Do tego służą modele cyfrowe placówek, które pozwalają na usprawnienie ich działania i zwiększenie efektywności. Prywatne placówki chętnie korzystają z tego typu rozwiązań – mówi Marek Witulski.
Jako jeden z głównych kierunków działań wskazał także opisy badan obrazowych.
– Bardzo zaawansowane są systemy strukturalnego raportowania. Narzędzia wspomagają sporządzanie opisu przez konwertowanie wykonywanych zaznaczeń na tekst pisany. To jest wspomaganie i optymalizacja, lekarz zawsze musi zatwierdzić opis badania i spojrzeć na badanie, które system AI uzna za „podejrzane” i sprawdzić je – dodał.
Paweł Wąsowicz zwrócił uwagę na problem ustrukturyzowania opisów i weryfikacji modelu.
– Trzeba popracować nad strukturą tych danych i uprościć ich zapis – mówił.
Dodał też, że wykorzystując narzędzia sztucznej inteligencji, można zlecić pacjentowi dodatkowe badanie, zanim zleci je lekarz, co skraca czas diagnostyki. Tworzenie tzw. cyfrowego bliźniaka pacjenta pomaga nadzorować stan zdrowia i sygnalizować, czy ma on się zgłosić do lekarza czy nie jest to konieczne.
Cyfryzacja ułatwia dostęp do usług medycznych>>>
Algorytmy i deep learning
Zwykłe algorytmy pisane są przez człowieka i wyposażone w jasne i dobrze zdefiniowane kryteria działania. Gdy włączane jest uczenie maszynowe, człowiek ustawia tylko główne bramki decyzyjne, które mogą być delikatnie modyfikowane, określa dane wejściowe i wyjściowe, natomiast algorytmy decyzyjne są tworzone przez system (jest to tzw. deep learning).
– Nasze podejście jest w tym zakresie bardzo konserwatywne, kierujemy się też zdrowym rozsądkiem. Stosujemy bardzo długo okres walidacji i wdrażania AI, bazując na ogromnych ilościach danych. Wynika to z naszych wewnętrznych uregulowań, a nie z przepisów prawa – mówił Marek Witulski.
Marzena Krawiec zauważyła, że pacjentom często brakuje poczucia bezpieczeństwa klinicznego i zaopiekowania. Mogą w tym pomóc urządzenia służące do domowego badania parametrów zdrowotnych takich jak EKG, puls czy ciśnienie. Jako przykład podała prowadzony przez AHOP projekt dotyczący badań telekardiologicznych u dzieci mających problem z uzależnieniem od technologii cyfrowych. Miał on na celu określenie źródła objawów zdrowotnych, takich jak kołatanie serca i wykazał, że większość z nich miała podłoże psychosomatyczne. Tego typu symptomy trudno wykryć w warunkach szpitalnych czy ambulatoryjnych, dlatego w takich przypadkach zdalne urządzenia monitorujące są wręcz niezbędne.
Wnioski wypływające z dyskusji dotyczyły tego, aby nie bać się wprowadzania nowoczesnych systemów. Warto je wdrażać tam, gdzie są potrzebne i zaczynać od podstaw, czyli od najprostszych rozwiązań. Dobrze jest także patrzeć krytycznie .na oferowane innowacje i podchodzić do nich ostrożnie. Tworząc nowe systemy, trzeba pamiętać o wykorzystywaniu do ich uczenia dużych ilości danych oraz o koniecznej certyfikacji.
Panel pt. Technologia i AI w monitorowaniu zdrowia pacjenta. Szansa czy wyzwanie dla placówek medycznych? odbył się w ramach IX edycji konferencji Akademia Managera Ochrony Zdrowia, organizowanej przez Medidesk. Wydarzenie miało miejsce w Warszawie 18 i 19 kwietnia 2024 roku.
W panelu wzięli udział: Łukasz Sosnowski Medical Innovation Institute. Marzena Krawiec, Grupa AHOP, Telemedycyna Polska S.A., Paweł Ciesielka, Proacta, Paweł Wąsowicz, Diagnostyka, Marek Witulski, Siemens Healthineers oraz Lesław Skibiński z Medidesk jako moderator.