Trendy i wyzwania cyfrowej transformacji opieki zdrowotnej

Od technologii cyfrowych w medycynie nie ma ucieczki. Mają one potencjał zrewolucjonizowania opieki zdrowotnej – poprawy jakości świadczonych usług, personalizacji terapii i jednocześnie odciążenia lekarzy. Co trzeba o tych technologiach wiedzieć? – pyta dr n. med. Agnieszka A. Pawlik.

Transformacja cyfrowa w medycynie ma coraz większe znaczenie, a w związku z pandemią COVID-19 rozpędziła się już na dobre. Przewiduje się, iż wartość cyfrowego rynku zdrowia do 2027 r. wyniesie 256,30 mld dolarów przy rocznym tempie wzrostu przychodów na poziomie prawie 11 proc.

Rewolucja technologiczna obejmuje integrację i wykorzystanie technologii cyfrowych oraz rozwiązań, których celem jest poprawienie dostępności do opieki zdrowotnej i efektywności leczenia pacjentów wraz z obniżeniem kosztów tej opieki. W jej skład wchodzą m.in. telemedycyna, sztuczna inteligencja (AI) oraz internet rzeczy (IoT).

To jednak nie tylko wprowadzenie nowych urządzeń. Nie wystarczy kupić oprogramowanie, które pozwoli na poprawę jakości leczenia, zwiększy wachlarz usług i ich bezpieczeństwo. Transformacja to przede wszystkim zmiana sposobu myślenia i metod pracy. To przemiana biznesowa i nade wszystko kulturowa. Pokusa koncentrowania się wyłącznie na aspekcie cyfrowym może stać się pułapką.

W holistycznym, jedynym akceptowalnym podejściu do cyfrowej transformacji kluczowa okaże się uczciwość i rzetelność producentów, którzy wręcz mają obowiązek opierać się wyłącznie na dowodach naukowych. To jednak równolegle także problem zyskania zaufania samych pacjentów.

Niniejszy tekst to jedynie zasygnalizowanie haseł – definicji z zakresu cyfryzacji medycyny. Aspekt emocjonalny i etyczny całego procesu powinien zaś stać się stałym tematem dyskusji i wymiany opinii środowiska lekarskiego.

Opieka zdalna

Telemedycyna opiera się na nowoczesnych sposobach komunikacji, pozwalając na konsultacje medyczne, które nie wymagają pilnego, bezpośredniego kontaktu z lekarzem ani konieczności wychodzenia pacjenta, najczęściej przewlekle chorego, z domu. Jednocześnie umożliwia ona wykorzystanie inteligentnych urządzeń do zdalnego monitorowania pracy organizmu pacjenta – np. czujników do monitorowania poziomu glukozy.

Zastosowanie i rozwój telemedycyny oznaczają optymalizację pracy lekarzy, ciągłość i poprawę jakości świadczonej opieki zdrowotnej, redukcję błędów ludzkich przez automatyzację analizy danych oraz obniżenie kosztów opieki medycznej.

Nie brakuje jednak również wyzwań. Wśród nich są m.in. zapewnienie prawidłowej identyfikacji pacjenta oraz bezpieczne i skuteczne przesyłanie oraz przechowywanie danych wrażliwych. Niestety, brak bezpośredniego, wzajemnego kontaktu pacjenta i lekarza oraz bariery technologiczne niewątpliwie wciąż pozostają jej wadami.

Sztuczna inteligencja

AI jako kolejny elementy transformacji obejmuje analizę danych pacjentów, projektowanie nowych leków i zautomatyzowaną diagnostykę. Sztuczna inteligencja ma potencjał zrewolucjonizowania opieki zdrowotnej. Jej wdrożenie to m.in. szybsze i dokładniejsze diagnozowanie chorób wraz z personalizacją terapii.

To bardziej efektywne badania przesiewowe (algorytmy mogą wykrywać na podstawie badań laboratoryjnych czy obrazów medycznych bardzo wczesne oznaki chorób). Analiza tych danych – w połączeniu z danymi genetycznymi pacjenta, a nawet uzupełnieniem ich o te związane ze stylem życia – to szansa na przewidywanie ryzyka wystąpienia chorób przewlekłych, w tym cukrzycy, chorób układu krążenia i nowotworów.

Oddzielnym tematem jest wykorzystanie AI do biznesowego zarządzania placówkami medycznymi – np. ustalanie terminów wizyt, przewidywanie zwiększonego obciążenia podczas sezonowych wzrostów liczby chorych czy pilnowanie stanów magazynowych zapasów medycznych. Z wdrożeniem AI do praktyki medycznej wiąże się jednak pewien problem.

Aby w pełni wykorzystać jej potencjał, konieczna jest odpowiednia obróbka danych i prawidłowa ich analiza. Nieprawidłowe, niekompletne dane to prosta droga do błędnych wniosków i tym samym wadliwych decyzji klinicznych. Konieczne podczas używania AI jest więc respektowanie nadrzędnej roli wysokiej klasy ekspertów medycznych, tak z zakresu wiedzy statystycznej, jak i klinicznej.

Przy interpretacji wyników algorytmów sztucznej inteligencji nie można pomijać ich weryfikacji przez lekarzy. AI musi też budzić zaufanie pacjentów i nie może naruszać ich prywatności. Konieczne jest zatem zapewnienie odpowiedniej ochrony wrażliwych informacji medycznych (szyfrowanie, zabezpieczenia sieciowe). Standardy regulujące wykorzystanie sztucznej inteligencji wciąż są doprecyzowywane.

Internet rzeczy medycznych

Koncepcja Internet of Medical Things (IoMT) wywodzi się z idei internetu rzeczy IoT) – sieci urządzeń komunikujących się ze sobą przez internet bez interwencji i nadzoru człowieka. W tej odsłonie oznacza połączenie technologii cyfrowej ze światem medycznym. Najpopularniejsze dzisiaj są urządzenia, które pacjent może nosić przy sobie, czyli tzw. wearables: inteligentne zegarki, opaski, inne czujniki, dzięki którym śledzi on swoje zdrowie w czasie rzeczywistym.

Jednocześnie jednak lekarz może otrzymywać automatycznie dane do analizy, które pomogą w podejmowaniu decyzji klinicznych. Ogromna ilość danych (Big Data) zebranych dzięki IoMT to nieoceniona pomoc w badaniach naukowych, w zrozumieniu złożonych zależności w medycynie.

To również odkrywanie nowych wzorców leczenia i ulepszanie już istniejących. IoMT już teraz pomaga w rehabilitacji i edukacji pacjentów, dzięki czemu poprawia wyniki leczenia i zwiększa zaangażowanie chorego w proces zdrowienia. To także druk 3D: spersonalizowanych implantów, protez, modeli anatomicznych.

Cyfrowy bliźniak

Co więcej, IoMT wraz z analizą genomową pozwala na wykreowanie tzw. cyfrowego bliźniaka (Digital Twin), czyli wirtualnej kopii pacjenta, dzięki której można symulować różne scenariusze terapii. To milowy krok w personalizacji medycyny, w której terapia jest dostosowana do indywidualnych cech genetycznych konkretnego pacjenta, zwiększając skuteczność i minimalizując ryzyko działań niepożądanych.

Robotyzacja

Cyfryzacja w medycynie to również wykorzystanie narzędzi, takich jak roboty i systemy wbudowane. Roboty chirurgiczne (najpowszechniej wykorzystywany w Polsce to system da Vinci) pozwalają na przeprowadzanie operacji z niespotykaną wcześniej precyzją, przy absolutnie minimalnej inwazyjności. Dokładne cięcia i manipulacje, trudne do wykonania ręcznie, a możliwe przy użyciu robota, zmniejszają ryzyko powikłań, poprawiają wyniki leczenia i skracają pobyt w szpitalu.

Roboty rehabilitacyjne, w tym przede wszystkim egzoszkielety, wspierają natomiast pacjentów na etapie rekonwalescencji. Programowane są do wykonywania konkretnych ruchów, monitorują postępy pacjenta, indywidualizując tym samym terapię. Automatyzację zadań diagnostycznych realizują natomiast roboty diagnostyczne. Podczas biopsji czy przy wykonywaniu ultrasonografii osiąga się dzięki nim większą dokładność i powtarzalność procedur.

Tak zwane systemy wbudowane już od dawna towarzyszą medycynie (np. ciągłe monitorowanie parametrów życiowych, pompy insulinowe, rozruszniki serca). Ich rozwój, zdalne programowanie do wykonywania określonych funkcji, monitorowanie i konfigurowanie umożliwiają coraz szybszą reakcję na wszelkie nieprawidłowości prowadzące potencjalnie do zagrożenia zdrowia pacjentów.

Potencjalne wyzwania

Niestety, olbrzymie koszty zakupu i utrzymania robotów oraz większości systemów wbudowanych stanowią poważną barierę, zwłaszcza w krajach o niższym poziomie dochodów, co wymaga opracowania w przyszłości strategii finansowania i wsparcia.

Również ryzyko cyberataków i przechwytywania danych wrażliwych wymaga odpowiednich działań z uregulowaniami prawnymi włącznie, by nie naruszyć zaufania pacjentów. Istnieje również potrzeba gwarancji ze strony producentów zapewnienia interoperacyjności systemów, tak by możliwa była swobodna wymiana danych pomiędzy urządzeniami medycznymi i platformami komunikacyjnymi.

Niezbędne w tej dziedzinie jest także ustawiczne podyplomowe szkolenie personelu medycznego, co pozwoli na całościowe wykorzystanie potencjału robotów, obsługi urządzeń oraz interpretacji dostarczanych danych. Transformacja cyfrowa w medycynie odbywa się na naszych oczach.

Dla jednych jest objawieniem, inni boją się, że będzie niczym mieszanie ogonem diabła w medycynie. Okazją do stawiania pytań na jej temat, wskazywania wątpliwości, miejscem wymiany wiedzy i doświadczeń między specjalistami różnych dziedzin uczestniczących w cyfryzacji są m.in. konferencje. Pozwalają one na kształtowanie odpowiednich regulacji, ustalanie standardów i wytycznych.

Czy to jednak wystarczy, by podejście do transformacji cyfrowej faktycznie miało charakter holistyczny? Umieszczenie w znowelizowanym Kodeksie Etyki Lekarskiej punktu dotyczącego sztucznej inteligencji podczas majowego krajowego zjazdu lekarzy to zaledwie mały krok w tym procesie. Jednak zarazem milowy dla polskich lekarzy i lekarzy dentystów.

dr n. med. Agnieszka A. Pawlik

Autorka bardzo dziękuje mgr. inż. Tomaszowi Jaworkowi, ekspertowi IT Infrastructure Architect, za nadzór merytoryczny przy pisaniu niniejszego tekstu