Przedstawiciele sektora ochrony zdrowia na ca?ym ?wiecie od lat mierz? si? z wyzwaniami zwi?zanymi m.in. z efektywno?ci? operacyjn?, zmieniaj?cym si? zakresem realizowanych ?wiadcze?, zarz?dzaniem i wykorzystaniem bud?etu, problemami kadrowymi, a tak?e rosn?cymi oczekiwaniami ze strony chorych i ich rodzin. Pacjenci s? coraz bardziej ?wiadomi swoich praw, oczekuj? zaanga?owania osób odpowiedzialnych za ich stan zdrowia i chc? mie? realny wp?yw na przebieg procesu leczenia. Lekarze i placówki medyczne znajduj? si? pod coraz wi?ksz? presj? dotycz?c? szybkiego i trafnego diagnozowania pacjentów, optymalnego doboru terapii i upowszechniania nowych metod leczenia. Aby sprosta? tym wyzwaniom, konieczne jest wprowadzenie istotnych zmian i usprawnie?, których nie uda si? wdro?y? bez nowoczesnych technologii, w tym zaawansowanych systemów analitycznych.
Rosn?ca rola danych
W dobie rozkwitu gospodarki cyfrowej mamy dost?p do olbrzymiego zakresu danych medycznych o pacjentach, badaniach, diagnozach i terapiach. Wykorzystanie tych danych to du?e wyzwanie dla placówek medycznych i instytucji naukowych, ale równie? ogromna szansa na rozwój innowacyjnych terapii i popraw? jako?ci ?wiadcze? lekarskich. Wykorzystanie wysokowydajnych narz?dzi do zaawansowanej analizy szerokiego spektrum danych medycznych w takich dziedzinach, jak na przyk?ad genetyka, epidemiologia czy onkologia, zwi?ksza zakres bada? naukowych, pomaga w opracowaniu nowych metod diagnostycznych i skutecznych terapii, zapewnia popraw? opieki zdrowotnej nad pacjentem oraz kompleksowo wspiera i standaryzuje procesy badawczo-rozwojowe nowych leków. Bardzo wa?nym kierunkiem s? równie? systemowe dzia?ania profilaktyczne, rozwój telemedycyny i tzw. medycyny spersonalizowanej, która daje lekarzom mo?liwo?? dopasowania leczenia do danej osoby, a nie do jednostki chorobowej.
Komputer zaplanuje terapi?
Wykorzystanie danych dotycz?cych uwarunkowa? genetycznych, przebytych chorób i indywidualnych cech pacjenta pozwala przewidzie?, czy dany lek zadzia?a u konkretnej osoby. Wykorzystanie analityki do stworzenia indywidualnego planu leczenia umo?liwia wyeliminowanie tych leków, które nie s? skuteczne lub wywo?uj? u pacjenta powa?ne efekty uboczne, co mo?e przynie?? wielomilionowe oszcz?dno?ci. Szpitale zyskuj? tak?e cenny czas, efektywnie zwalczaj?c chorob? od momentu jej zdiagnozowania, co jest szczególnie istotne m.in. w przypadku nowotworów, gdzie ka?dy dzie? skutecznej walki z nimi ma ogromne znaczenie.
Zapobieganie zamiast leczenia
Koszty, które ponosimy na leczenie s? bardzo wysokie, mimo ?e pakiet ?wiadcze? gwarantowanych przez pa?stwo jest niezwykle rozbudowany. Korzystanie z prywatnych us?ug medycznych cz?sto jest konieczno?ci?, a nie dobrowolnym wyborem. Wynika to g?ównie z ch?ci zapewnienia sobie krótszego czasu oczekiwania na wizyt? lekarsk?. Jak wynika z badania Barometr WHC, w Polsce wynosi on ok. 3 miesi?cy. Wydatki na prywatn? s?u?b? zdrowia mog?yby by? znacznie mniejsze, gdyby dzia?ania by?y w wi?kszej mierze skoncentrowane na profilaktyce i skutecznym przeciwdzia?aniu problemom zdrowotnym ró?nych grup i ca?ych spo?ecze?stw.
Z pomoc? przychodz? zaawansowane technologie analityczne. Algorytmy umo?liwiaj? okre?lenie ryzyka danego problemu zdrowotnego zanim on wyst?pi. Przyk?adem wykorzystania analityki w dzia?aniach profilaktycznych jest inicjatywa Healthy Nevada Project, maj?ca na celu ocen?, jak ró?ne czynniki wp?ywaj? na stan zdrowia spo?eczno?ci lokalnej. W ramach badania analizowane s? dane genetyczne, kliniczne, ?rodowiskowe i spo?eczno-ekonomiczne w celu lepszego zrozumienia z?o?onej zale?no?ci mi?dzy tymi czynnikami i zwi?zanymi z tym skutkami dla zdrowia populacji. Dzi?ki analizie danych dotycz?cych m.in. p?ci, wieku czy historii chorób, rozwi?zania SAS umo?liwiaj?:
- okre?lenie, które grupy s? szczególnie nara?one na problemy zdrowotne,
- szybsz? diagnostyk? w oparciu o dane dotycz?ce objawów i cech pacjenta,
- optymalizacj? procesu leczenia.
Zastosowanie zaawansowanej analityki i sztucznej inteligencji w sektorze ochrony zdrowia nie oznacza zast?pienia personelu medycznego przez komputery i roboty. Jednak lawinowo rosn?ca ilo?? danych medycznych generowanych przez ró?ne aparaty diagnostyczne, a tak?e urz?dzenia typu wearables, takie jak Apple Watch czy Fitbit, mo?e by? szybko i skutecznie przetworzona w u?yteczn? wiedz? i wykorzystana do przygotowywania zalece? medycznych tylko przy wsparciu technologii analitycznych. Co ciekawe, w?ród wi?kszo?ci uczestników badania przeprowadzonego przez SAS w tym roku, wykorzystanie sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia budzi mniej obaw ni? w innych bran?ach – mówi Marek Frysz, Mened?er ds. Sektora Ochrony Zdrowia w SAS.
