– Szpitale na caÅ‚ym Å›wiecie zaczynajÄ… siÄ™ chwalić tym, że sÄ… tzw. databased. Oznacza to, że decyzje zarzÄ…dcze dotyczÄ…ce szpitala, decyzje finansowe czy organizacyjne, sÄ… podejmowane w oparciu o dane, które gromadzi placówka. To prowadzi do zwiÄ™kszenia ich efektywnoÅ›ci – mówi Ligia Kornowska, dyrektor Polskiej Federacji Szpitali. PotencjaÅ‚ w wykorzystaniu danych w dziaÅ‚alnoÅ›ci zarzÄ…dczej, ale przede wszystkim w celu poprawy diagnostyki i leczenia pacjentów dostrzegajÄ… również polscy liderzy ochrony zdrowia. Jak wynika z raportu Philipsa „Future Health Index 2022”, ponad 60 proc. chce wdrażać analitykÄ™ predykcyjnÄ… w ciÄ…gu najbliższych lat. Najpierw jednak muszÄ… wyeliminować przeszkody utrudniajÄ…ce uwolnienie peÅ‚nego potencjaÅ‚u danych.
– Analityka predykcyjna to po prostu analiza dużych zbiorów danych, które gromadzimy, przetwarzamy i na tej podstawie możemy wyciÄ…gać pewne wnioski. Może ona wspomóc zarówno część „biaÅ‚Ä…”, medycznÄ…, czyli elementy diagnozy i leczenia pacjentów, jak i część organizacyjnÄ… – w aktywnoÅ›ciach zarzÄ…dczych, organizacyjnych czy finansowych – mówi agencji Newseria Biznes Ligia Kornowska, dyrektor zarzÄ…dzajÄ…ca Polskiej Federacji Szpitali, liderka Koalicji AI w Zdrowiu.
Jak pokazuje raport „Future Health Index 2022”, opracowany przez Philipsa, polscy liderzy ochrony zdrowia (kadra zarzÄ…dzajÄ…ca, dyrektorzy szpitali, placówek medycznych etc.) widzÄ… w analityce predykcyjnej duży potencjaÅ‚. Ponad dwie trzecie (68 proc.) jest zdania, że pozwoli ona poprawić doÅ›wiadczenia pacjentów, 64 proc. uważa, że jej wdrożenie przyczyni siÄ™ do poprawy wyników leczenia, a 63 proc. – że zmniejszy nierównoÅ›ci w opiece zdrowotnej. Co ciekawe, polscy liderzy ochrony zdrowia dużo częściej, niż wynosi Å›rednia Å›wiatowa (40 proc. w Polsce vs. 21 proc. globalnie), dostrzegajÄ… też korzyÅ›ci pÅ‚ynÄ…ce z zastosowania analityki predykcyjnej w procesie zdalnego monitorowania pacjentów i analizie danych klinicznych.
– Analityka predykcyjna w ochronie zdrowia pozwala na przewidywanie pewnych zmian, tendencji, pomaga prognozować zdarzenia, które bÄ™dÄ… miaÅ‚y znaczenie z punktu widzenia klinicznego bÄ…dź strategicznego. To rozwiÄ…zanie opiera siÄ™ na dużych zasobach danych, pozyskiwanych np. bezpoÅ›rednio z Å‚óżka pacjenta, z systemów elektronicznej dokumentacji medycznej czy baz danych dotyczÄ…cych dziaÅ‚alnoÅ›ci operacyjnej szpitala – mówi MichaÅ‚ KÄ™powicz, czÅ‚onek zarzÄ…du, dyrektor ds. relacji strategicznych i market access Philips Healthcare CEE.
– KorzyÅ›ci z tego rozwiÄ…zania sÄ… zwiÄ…zane przede wszystkim z diagnozÄ… i leczeniem pacjentów, ponieważ zaawansowane metody analityki predykcyjnej i algorytmy sztucznej inteligencji mogÄ… pomóc diagnozować i leczyć w sposób, który jest obecnie nieosiÄ…galny dla czÅ‚owieka, czyli lekarza czy pielÄ™gniarki. Znamy takie przykÅ‚ady, gdzie algorytmy potrafiÄ… zmniejszyć liczbÄ™ faÅ‚szywie ujemnych wyników nawet o 10 proc. przy diagnozowaniu nowotworów. To potencjalnie oznacza setki tysiÄ™cy uratowanych istnieÅ„ ludzkich lub przedÅ‚użonych lat w zdrowiu – dodaje Ligia Kornowska.
Polscy liderzy ochrony zdrowia dostrzegajÄ… potencjaÅ‚ analityki predykcyjnej również w aspekcie zarzÄ…dczym i operacyjnym. 60 proc. uważa, że uÅ‚atwi ona pracÄ™ personelu medycznego i zarzÄ…dzanie placówkami medycznymi. Ponad poÅ‚owa (53 proc.) dostrzega jej potencjaÅ‚ w planowaniu i wykorzystaniu zasobów, a 48 proc. sÄ…dzi, że analityka predykcyjna może uÅ‚atwić zarzÄ…dzanie procesem serwisowania aparatury medycznej. Co istotne, jest to narzÄ™dzie pomocne również w redukcji kosztów zwiÄ…zanych z opiekÄ… zdrowotnÄ… i rosnÄ…cych nakÅ‚adów na utrzymanie szpitali i placówek medycznych. W Polsce ten poglÄ…d podziela aż 67 proc. liderów sektora zdrowotnego.
– Opieka zdrowotna generuje ogromne koszty. OkoÅ‚o 2030 roku bÄ™dzie potrzeba globalnie 18–19 trylionów dolarów na opiekÄ™ nad pacjentami. To nadchodzÄ…ce tsunami zapotrzebowania – a przy tym coraz wiÄ™ksza Å›wiadomość pacjentów odnoÅ›nie do tego, jak chcieliby być leczeni – powoduje to, że modele w poszczególnych systemach ochrony zdrowia muszÄ… transformować z podejÅ›cia typu wolumen w stronÄ™ jakoÅ›ci. Chcemy mieć coraz lepsze leczenie, lepsze jego wyniki, lepszÄ… wartość klinicznÄ… i finansowÄ…. Dlatego wÅ‚aÅ›nie predykcja, przewidywanie trendów klinicznych i trendów dotyczÄ…cych dziaÅ‚alnoÅ›ci operacyjnych szpitali to jest odpowiedź na te zmieniajÄ…ce siÄ™ warunki – mówi MichaÅ‚ KÄ™powicz.
Mimo długiej listy zalet analityki predykcyjnej polscy liderzy ochrony zdrowia wdrażają tę technologię wolniej, niż ma to miejsce w innych krajach.
– OkoÅ‚o 50–60 proc. liderów opieki zdrowotnej w Polsce to entuzjaÅ›ci tego rozwiÄ…zania, którzy chcieliby mieć je już teraz. Jednak tylko 9 proc. zrealizowaÅ‚o bÄ…dź realizuje w tej chwili takie projekty majÄ…ce na celu predykcjÄ™ trendów klinicznych czy operacyjnych. Na Å›wiecie jest pod tym wzglÄ™dem znacznie lepiej. Pozytywny jest jednak fakt, że w ciÄ…gu trzech–czterech lat chęć do wdrażania tych predykcyjnych projektów deklaruje grupa ok. 60 proc. – mówi dyrektor ds. relacji strategicznych i market access Philips Healthcare CEE.
Chcąc uzyskać rzeczywiste korzyści z zastosowania tej technologii, liderzy polskiego sektora zdrowotnego muszą jednak zadbać o usunięcie barier, takich jak problemy z interoperacyjnością i pozyskiwaniem danych czy brak infrastruktury technologicznej.
– W Europie brakuje pewnych ram wykorzystania dużych zbiorów danych. Bardzo je chronimy i to dobrze, ale musimy też umiejÄ™tnie nimi zarzÄ…dzać, żeby przynosiÅ‚y one korzyÅ›ci. Ponadto liderzy wskazujÄ… też na problem braku specjalistów od modelowania danych, którzy mogliby tÄ™ analitykÄ™ doprowadzić do poziomu, na którym uzyskalibyÅ›my możliwie najwiÄ™kszÄ… wartość – wyjaÅ›nia dyrektor ds. relacji strategicznych MichaÅ‚ KÄ™powicz. – KolejnÄ… barierÄ…, na którÄ… wskazujÄ… medycy w Polsce, jest również to, że jakość danych generowanych w systemach nie jest zbyt dobra. Ponad poÅ‚owa deklaruje, że chcieliby z nich korzystać, ale one nie sÄ… odpowiednio skonfigurowane, nie sÄ… jakoÅ›ciowo dobre. To pokazuje, że potrzebujemy, po pierwsze, poprawy tych danych, ich weryfikacji i walidacji, a po drugie – potrzebujemy edukacji i specjalistów, którzy mogliby nam pomóc w analizie, przygotowaniu odpowiednich paczek danych i wiedzy, żeby na tej podstawie podejmować decyzje.
– Analityka predykcyjna bÄ™dzie coraz popularniejsza w polskich szpitalach i w ochronie zdrowia na caÅ‚ym Å›wiecie. Jednak trzeba mieć na wzglÄ™dzie, że ona wymaga dostÄ™pu do dużej iloÅ›ci jakoÅ›ciowych danych medycznych. Obecnie ten dostÄ™p – zarówno w Polsce, jak i w caÅ‚ej Europie – jest utrudniony ze wzglÄ™du na brak systemowych, skalowalnych rozwiÄ…zaÅ„. Dlatego jako Polska Federacja Szpitali we wspóÅ‚pracy z ponad 20 innymi instytucjami pracujemy obecnie nad ideÄ… tzw. dawstwa danych medycznych, która pozwala pacjentowi podarować swoje dane medyczne na cele badawczo-rozwojowe, tak samo jak przekazuje krew czy szpik. Wierzymy, że wÅ‚aÅ›nie w taki sposób zapewnimy dane potrzebne do rozwoju analityki predykcyjnej i algorytmów machine learningu – dodaje Ligia Kornowska.
Jak wynika z raportu Deloitte Digital „Phygitalowy pacjent przyszÅ‚oÅ›ci. W jaki sposób technologia cyfrowa uksztaÅ‚tuje pacjenta nowej generacji?”, pacjenci widzÄ… korzyÅ›ci z udostÄ™pniania swoich danych medycznych, ale w różnym stopniu darzÄ… zaufaniem podmioty, którym mieliby te dane przekazywać. PaÅ„stwowej sÅ‚użbie zdrowia w tej kwestii ufa 71 proc. ogóÅ‚u pacjentów, laboratoriom – 68 proc., a prywatnym placówkom – 65 proc. Nieco wiÄ™ksze obawy towarzyszÄ… natomiast przekazywaniu danych big techom i start-upom. Tutaj deklaracje różniÄ… siÄ™ w zależnoÅ›ci od tego, w jakim stopniu dany pacjent korzysta z kanaÅ‚ów cyfrowych i aplikacji zdrowotnych. W grupie pacjentów otwartych na technologiczne nowinki (Deloitte nazywa tÄ™ grupÄ™ pacjentami phygitalowymi) zaufanie do tych podmiotów deklaruje odpowiednio 44 i 29 proc. badanych. Natomiast w grupie pacjentów tradycyjnych jest to 27 i 14 proc.
Pacjenci phygitalowi w wiÄ™kszym stopniu zdajÄ… sobie też sprawÄ™ z korzyÅ›ci, jakie może przynieść udostÄ™pnianie swoich danych medycznych. 54 proc. zadeklarowaÅ‚o, że motywuje ich do tego możliwość zmniejszenia ryzyka wystÄ…pienia poważnej choroby w przyszÅ‚oÅ›ci. WÅ›ród pacjentów tradycyjnych odsetek ten wynosi 41 proc. JednoczeÅ›nie 18 proc. badanych z tej grupy i 39 proc. pacjentów phygitalowych ma poczucie, że dziÄ™ki udostÄ™pnianiu danych wspierajÄ… rozwój medycyny.
