źródło : politykazdrowotna.com




18 maja startuje w Warszawie konferencja Akademia Managera Ochrony Zdrowia (AMOZ), konferencja podczas której wiele sesji poświęconych będzie aktywnemu wykorzystaniu nowoczesnych narzędzi w zarządzaniu placówką medyczną. O tematyce konferencji opowiadają w rozmowie z politykazdrowotna.com jej organizatorzy. Daniel Nowocin i Lesław Skibiński z Medidesk.
Maciej Chyziak. Czym jest Akademia Managera Ochrony Zdrowia? Dlaczego powstała i jaka idea temu przyświecała?
Daniel Nowocin. Konferencja Akademia Managera Ochrony Zdrowia (AMOZ) powstała z myślą o tym, żeby weryfikować problemy branży medyczne i omawiać rozwiązania. Przyświeca nam hasło: „Praktycy dla praktyków”. Dlatego osoby, które gościmy na AMOZ to eksperci, osoby, które dokonały już pewnych realnych zmian w swoich przychodniach czy szpitalach. Paneliści dzielą się swoją wiedzą, spostrzeżeniami, realnymi przypadkami oraz tym czego dokonali.
Jaki był pomysł na dobór tematyki przy startującej w tym tygodniu konferencji AMOZ?
D.N. W tej konferencji będzie dużo o sztucznej inteligencji. O tym, jak lepiej, szybciej, bardziej sprawnie się rozwijać.  Jak używać nowych narzędzi i gdzie szukać rozwiązań wspierających i automatyzujących pracę w placówkach medycznych czy szpitalach. Dużo będzie też o budowaniu doświadczeń pacjentów (px) czy zmianach prawnych, które nas teraz czekają.
Chcemy też jako praktycy pokazywać jak Medidesk stosuje sztuczną inteligencję w rozwiązaniach dla swoich klientów. Używamy chociażby technologii do rozpoznawania głosu podczas weryfikacji rozmów. Używamy też sztucznej inteligencji do usprawnienia pracy naszego działu marketingu. Warto tu podkreślić, że same nowoczesne rozwiązania i narzędzia nie powodują zmian. Narzędzia są po to, żeby wspomagać menadżerów, właścicieli, ale przede wszystkim zespoły. Na rynku jest dostępnych w tej chwili wiele różnego rodzaju narzędzi i nowoczesnych rozwiązań – my wskażemy, które warto wybrać.
Nie będziemy ukrywali, że w wielu placówkach medycznych, które nie przeszły jeszcze transformacji cyfrowej, możemy zaobserwować spory problem z wdrożeniem nowoczesnych rozwiązań. Postępujemy wtedy powoli, wdrażamy rozwiązania krok po kroku. Jeśli kierownictwo placówki medycznej i jej pacjenci widzą poprawę np. w zakresie komunikacji, pojawia się przestrzeń na kolejne kroki o kolejne narzędzia.
Które placówki w Polsce są w tej chwili najsłabiej przygotowane do transformacji cyfrowej?

D. N. Rzeczywiście widzimy dosyć duży dług technologiczny w placówkach medycznych w mniejszych miejscowościach. Ale menedżerowie z tych mniejszych POZ-ow np. chętnie do nas przyjeżdżają np. na AMOZ. Uczą się, szukają rozwiązań, na które ich stać. My jako Medidesk inspirujemy ludzi do zmian i pokazujemy małymi krokami jak mogą u siebie poprawić sytuację. Na moim panelu pierwszego dnia AMOZ będę mówił szerzej o tym, jak sztuczna inteligencja pomaga w pozyskiwaniu pacjenta. To będą dobre wskazówki zarówno dla większych podmiotów leczniczych, ale również dla mniejszych przychodni.
Jak można zmienić oblicze marketingu w branży medycznej, który wiemy, że jest dość ograniczone? 
D.N. Po pierwsze możemy poprawić komunikację placówki medycznej z pacjentem. Już w momencie zainteresowania pacjenta voicebot lub chatbot mogą wyjaśnić pacjentowi, jakie usługi są w danej placówce wykonywane. Po integracji rejestracji z systemami medycznymi jesteśmy w stanie pacjenta w dużej mierze obsłużyć automatycznie. Możemy zbudować rozwiązania, systemy, które stają się naszym nieograniczonym działem sprzedaży i obsługi. To już nie jest przyszłość, tylko teraźniejszość i realne zastosowanie nowoczesnych rozwiązań w zwiększaniu sprzedaży placówki medycznej i ograniczaniu kosztów jej funkcjonowania.
Ważne są też analizy prowadzonych rozmów w rejestracji. Potrafimy przeanalizować jak teraz prowadzone są rozmowy i podpowiedzieć jak można lepiej prowadzić rozmowę z pacjentem.  Robimy transkrypcję głosu na tekst i w ramach tego tekstu zaczynamy weryfikować rozmowy pod względem zachowania procedur, jakości obsługi czy umiejętności sprzedażowych. Przykład: Okazało się u jednego z naszych klientów, że pewna usługa, której nie ma w ofercie, mogłaby być dołożona. Albo wiele osób próbuje się umówić do lekarza danej specjalizacji, a brakuje terminów. Warto zatrudnić kolejnego lekarza o pożądanej specjalizacji. Dzięki takiej wiedzy możemy po pierwsze podpowiedzieć placówce jakie kroki podjąć, po drugie nad czym warto pracować – tu możemy także zarekomendować nasze rozwiązania szkoleniowe lub materiały i kursy z naszej platformy edukacyjnej.
Jak sztuczna inteligencja pomaga w weryfikacji rozmów z pacjentami?

D.N. Programy mogą przeanalizować 1000 minut rozmów rejestracji medycznej w ciągu jednej minuty, podczas gdy człowiek potrzebuje na to samo wielu godzin, a nawet dni. Okazuje się np., że pacjenci szukają USG a placówka nie ma takiej usługi. Albo dużo ludzi dzwoni do kardiologa a jest mało wolnych terminów. Wtedy placówka odnosi się do zgłaszanych potrzeb, uwag pacjentów. Dodatkowo jest to ułatwienie dla manager, który wcześniej, aby pracować nad jakością musiał poświęcać mnóstwo czasu na odsłuchach rozmów, teraz ma możliwość otrzymać najważniejsze informacje w formie raportu, łącznie ze wskazaniem jakie zwroty i słowa są nadużywane przez konsultantkę / rejestratorkę. To ponownie daje nam świetne wskazania do szkoleń i programów rozwojowych, które także jako firma dbająca kompleksowo o Klientów, oferujemy.
 
Nowoczesne technologie i sztuczna inteligencja to nie tylko komunikacja z pacjentem i marketing usług medycznych, ale również wsparcie pracy samego medyka.
Czy sztuczna inteligencja zastąpi lekarza?
Lesław Skibiński: Do tego jeszcze długa droga. Rozróżniłbym AI dla szeroko rozumianej branży medycznej (obejmującą np. marketing i wsparcie w procesach obsługowych i biznesowych, analitycznych), czyli głównie opartych o rozwiązania typu ChatGPT a AI w zastosowaniu klinicznym, gdzie proces uczenia się AI następuje na dużej liczbie danych medycznych Diagnozowanie pacjenta, leczenie czy monitorowanie powinno odbywać się wyłącznie przez lekarza przy wsparciu certyfikowanych wyrobów medycznych, w tym tych, opartych na AI niezależnie czy myślimy o EKG czy systemie informatycznym. Takie rozwiązania wymagają walidacji, czyli weryfikacji ich możliwości zastosowania do potrzeb klinicznych. Trwają pracę nad regulacjami w zakresie zastosowania sztucznej inteligencji, także w kontekście jej użycia w medycynie. Należy mieć na uwadze jednak, że niezależnie od wyrobów medycznych, urządzeń czy produktów leczniczych, decyzja leży po stronie lekarza, a Ci muszą mieć pewność korzystania ze zweryfikowanych, certyfikowanych rozwiązań nawet, jeśli służą im jako pomoc w diagnostyce, leczeniu czy dalszym monitorowaniu stanu zdrowia pacjenta.  
Korzyści jednak zastosowania AI w medycynie są olbrzymie i trudno sobie wyobrazić, aby świat zawrócił z tego kierunku rozwoju. Zdolność, do analizy bardzo dużych zbiorów danych, wnioskowania itd. już dziś jest wykorzystywana zresztą także w farmacji i innych dziedzinach. Sztuczna intelligencja już dziś wpływają na istotną poprawę efektywności np. w analizie obrazów w diagnostyce obrazowej, analizie danych genetycznych wpierając personalizację leczenia onkologicznego pacjentów oraz identyfikację mutacji.  W telemedycynie pojawiają się urządzenia monitorujące wyposażone w algorytmy sztucznej inteligencji i są to certyfikowane urządzenia medyczne np. przenośne EKG w obszarze kardiologii itd. W lecznictwie stacjonarnym AI wspiera operatorów w operacjach precyzyjnych itd.  

Oczywiście zastosowań jest daleko więcej. Są rozwiązania, które na podstawie danych o pacjentach, danych medycznych są wstanie dokonywać predykcji zagrożeń porównując przypadek pacjenta z olbrzymimi bazami danych i podpowiadać najbardziej efektywne motody leczenia dla danego przypadku, co z kolei zestawiając z efektywnością ekonomiczną daje pożądany obraz dla zarządzających podmiotami medycznymi.  
Reasumując: AI nie zastąpi w mojej ocenie w perspektywie najbliższych lat lekarza, ale istotnie wesprze jego prace także w decyzjach klinicznych. Jeśli chodzi o perspektywę pacjenta, to Ci  nie są dzisiaj gotowi na to, aby diagnoza stawiana była przez tego typu rozwiązania. Dobrze pokazuje raport Deloitte wskazując, że dotyczy to nawet osób korzystających z technologii. Pacjenci oczekują wsparcia w procesie diagnostyki i w monitoringu, diagnozę nadal w zdecydowanej większości pozostawiając lekarzowi.  
 
Czy nowoczesne technologie mogą być wsparciem w leczeniu chorób przewlekłych?
L. S: Zdecydowanie tak. Nowoczesne technologie, w tym sztuczna inteligencja, urządzenia mobilne, Internet rzeczy oraz różne cyfrowe urządzenia i systemy medyczne, odgrywają coraz większą rolę w leczeniu chorób przewlekłych.  
Monitoring u cukrzyka obecnie może wyglądać tak, że pacjent ma wszczepione małe urządzenie, które mu nie przeszkadza w codziennym życiu. Dane z tego urządzenia są w trybie ciągłym przekazywane do aplikacji, do której dostąp ma pacjent, ale równolegle może mieć też lekarz. I obaj widzą w czasie rzeczywistym poziom glukozy. Widzą, jak organizm reaguje na jedzenie, kiedy i ile trzeba podać insuliny. 
Są też dostępne stetoskopy do osłuchu płuc, działające podobnie jak wskazałem wyżej: osłuchania może dokonać dowolna osoba, a zapis trafia do lekarza, który może ten proces monitorować zdalnie. Są to także rozwiązania, które wspierane są przez algorytmy sztucznej inteligencji. W przypadku POCHP albo alergików, reagujących oskrzelowo itd. stanowi to istotne ułatwienie i wsparcie.  

źródło : termedia.pl

AI i roboty nie są odpowiedzią na wszystkie wyzwania medycyny

– Sztuczna inteligencja przyspieszy personalizację medycyny i sprawi, że chorzy będą szybciej otrzymywali adekwatne leczenie. Ma jednak ograniczenia i nie zastąpi lekarzy – podkreśla dr Łukasz Hak, ekspert z zakresu immunologii i genetyki oraz innowacji medycznych.

• Algorytmy AI wykorzystywane w medycynie przyspieszają diagnostykę, przewidują wyniki leczenia pacjentów, potrafią nawet przewidzieć wybuch pandemii
• Największe jednak nadzieje medycyny związane z AI dotyczą możliwości przyspieszenia personalizacji medycyny, zamiany na zindywidualizowane podejście do pacjentów
• Przy doborze spersonalizowanej terapii powinno się brać pod uwagę m.in.: mutacje genetyczne mające udział w rozwoju choroby, styl życia pacjenta, jego wyniki kliniczne, choroby współistniejące, a dzięki AI nie będzie trzeba badać genomu każdego pacjenta
• Z dużym prawdopodobieństwem AI wytypuje pacjentów, którzy mogą mieć tę samą mutację genetyczną i tę samą chorobę, co pozwoli wcześniej odnaleźć osobę zagrożoną chorobą nowotworową i zainterweniować

AI daje nadzieję na rozwój najbardziej spersonalizowanych metod terapii, takich jak terapie komórkowe, bądź terapie genetyczne

AI przewidzi pandemię
Już teraz algorytmy sztucznej inteligencji wykorzystywane są w medycynie, m.in. do przyspieszenia diagnostyki różnych chorób, opracowywania nowych leków, przewidywania wyników leczenia pacjentów. Powstały aplikacje umożliwiające szybsze zdiagnozowanie różnych chorób, np. czerniaka. AI może tak skutecznie analizować międzynarodowe dane na temat przypadków zakażeń, że jest w stanie wcześnie przewidywać wybuchy pandemii.
Przykładem jest historia algorytmu opracowanego przez kanadyjski startup BlueDot. Jest on w stanie śledzić dane dotyczące 150 różnych chorób zakaźnych. Na podstawie analizy (po słowach kluczowych w 65 językach) oficjalnych raportów, źródeł internetowych czy profesjonalnych forów już 31 grudnia 2019 r. algorytm wysłał do klientów startupu powiadomienie o wybuchu epidemii koronawirusa.
– Największe nadzieje związane z AI dotyczą tego, że jest ona w stanie znacznie przyspieszyć personalizację medycyny, czyli zindywidualizować podejście do pacjentów – mówi dr Łukasz Hak, ekspert z zakresu immunologii i genetyki, z dużym doświadczeniem w zakresie innowacji medycznych, dyrektor medyczny firmy Johnson and Johnson Innovative Medicine.
Personalizacja leczenia
Dzięki personalizacji chory będzie mógł jak najszybciej otrzymywać optymalne leczenie.
– O tym, że personalizacja jest przyszłością medycyny, mówimy co najmniej od 20 lat, jednak, żeby dojść do tego celu, musimy na wielką skalę rozwinąć diagnostykę. Sztuczna inteligencja może w tym pomóc – przekonuje dr Hak.
Przy doborze spersonalizowanej terapii powinno się brać pod uwagę m.in.: mutacje genetyczne mające udział w rozwoju choroby, styl życia pacjenta, jego wyniki kliniczne, choroby współistniejące. Jak zaznacza ekspert, dzięki sztucznej inteligencji nie będzie trzeba badać genomu każdego pacjenta, wystarczy analiza ogromnej liczby danych zgromadzonych w różnych bazach na temat DNA, występujących chorób, objawów klinicznych, zachowań, przyjmowanych leków etc.
– AI będzie z dużym prawdopodobieństwem typować pacjentów, którzy mogą mieć tę samą mutację genetyczną i tę samą chorobę – twierdzi.
– Na tej podstawie będziemy mogli wcześniej odnaleźć osobę zagrożoną chorobą nowotworową i zainterweniować, wdrażając odpowiednią profilaktykę, aby nie dopuścić do jej rozwoju, bądź szybko zaaplikować adekwatne leczenie, gdy choroba się rozwinie – wyjaśnia dr Hak, dodając, że w przypadku choroby uwarunkowanej genetycznie będzie można zastosować terapię genową.
Jeśli AI wytypuje pacjenta, to konieczne będzie potwierdzenie u niego mutacji genowej. Jednak ograniczy to liczbę badań i przyspieszy diagnostykę osób, które najbardziej tego potrzebują, ocenił ekspert.
Przykładem bazy, z którą współpracują badacze i firmy farmaceutyczne, jest UK BIOBANK. Jest to projekt, w którym zgromadzono dane na temat genomów oraz wyników badań klinicznych pół miliona pacjentów.
AI nadzieją w terapiach komórkowych
Specjalista podkreśla, że AI daje nadzieję na rozwój najbardziej spersonalizowanych metod leczenia, takich jak terapie komórkowe, bądź terapie genetyczne.
– Rozwijamy terapie genetyczne w okulistyce u osób, które tracą wzrok z przyczyn wrodzonych, i już teraz jesteśmy w stanie powstrzymać rozwój choroby lub przywrócić wzrok pacjentom – przekazuje dr Hak.
Ekspert zwraca uwagę, że sztuczna inteligencja przyczynia się już teraz do znacznego skrócenia procesu poszukiwania nowych leków. – Jest to szczególnie widoczne w onkologii – zaznacza.
Przypomina, że w tradycyjnym podejściu spośród wstępnie wyselekcjonowanego tysiąca cząsteczek wybiera się w testach na komórkach jedną – taką, która ma szansę przejść badania przedkliniczne (na zwierzętach) oraz trzy fazy badań klinicznych na ludziach, a następnie wejść na rynek jako lek. Koszty wprowadzania leku na rynek to ok. 1 mld euro lub 1 mld dolarów.
– Algorytmy sztucznej inteligencji są w stanie na podstawie bardzo dużej liczby danych, m.in. na temat struktury biologicznej, wybrać tę cząsteczkę, która powinna iść dalej w badaniach klinicznych. Dzięki temu możemy zrezygnować z gigantycznej liczby testów. To bardzo oszczędza czas i znacznie przyspiesza wejście leku na rynek – wyjaśnia ekspert.
W jego ocenie dzięki AI czas wprowadzenia nowego leku na rynek uległ obecnie skróceniu o trzy lata.
– Trzeba jednak zaznaczyć, że dotyczy to onkologii, ale nie neurologii. Algorytmy AI nie są obecnie w stanie pomóc w przyspieszeniu znalezienia nowych leków na choroby neurologiczne – podkreśla dr Hak.
Gigantyczny postęp w onkologii 
Według specjalisty gigantyczny postęp w dziedzinie onkologii jest związany ze zgromadzeniem przez naukowców i firmy farmaceutyczne ogromnej liczby danych na temat procesów prowadzących do rozwoju nowotworów.
– W neurologii wręcz przeciwnie – nasza wiedza jest za mała i dostępne dane nie pozwalają AI na wysnuwanie odpowiednich wniosków – stwierdza, dodając, że AI wskazuje, iż największa potrzeba medyczna dotyczy obecnie neurologii i w tym kierunku powinny zmierzać badania.
Jego zdaniem Polska ma duży potencjał, jeśli chodzi o rozwój medycyny personalizowanej.
– Aby personalizacja leczenia się rozwijała, powinno jednak dojść do rozwoju dużych baz danych, w tym do integracji danych zbieranych przez NFZ z danymi z ośrodków, które leczą chorych – ocenia dr Hak.
Obecnie medycyna idzie właśnie w kierunku gromadzenia i analizy ogromnej liczby danych (Big Data). I tego też dotyczy współpraca między ośrodkami naukowymi, startupami, fundacjami i firmami farmaceutycznymi. Ekspert zastrzega, że specjaliści dostrzegają również zagrożenia związane z zastosowaniem AI w medycynie.
– AI uśrednia profil pacjenta, zatem gdy szukamy osoby, która ma chorobę bardzo rzadką albo taką, z którą nigdy się nie spotkaliśmy, to sztuczna inteligencja może jej nie wyłapać. I tu jest największe wyzwanie – tłumaczy.
AI nigdy nie zastąpi lekarza
W jego opinii to dlatego nigdy nie przestanie być potrzebny zawód lekarza. – Ktoś musi analizować tych pacjentów, którzy z punktu widzenia AI są „nietypowi"– podkreśla dr Hak.
Ekspert zwraca uwagę na to, że każda AI działa o wiele lepiej, gdy ma dostęp do większej liczby danych. Dlatego, aby sztuczna inteligencja wyłapała pacjentów z rzadkim schorzeniem, lepiej mieć dane dotyczące nie jednego, lecz stu milionów osób.
AI znajduje także zastosowanie w dziedzinie robotyki. Powstają algorytmy, dzięki którym operacje robotyczne stają się coraz mniej inwazyjne dla organizmu pacjenta.
– Musimy jednak pamiętać, że AI i roboty medyczne nie są odpowiedzią na wszystkie wyzwania medycyny. AI może pomóc w niektórych aspektach, ale nie zawsze. Ważne, abyśmy uczyli się rozumieć, jak działa i jakie ma ograniczenia – podsumowuje dr Łukasz Hak.

Kongres Rzecznicy Zdrowia 2024 DEBATA OKSFORDZKA - Rzecznicy Zdrowia

 

https://www.medonet.pl/zdrowie/zdrowie-dla-kazdego,sztuczna-inteligencja-zastapi-lekarzy--wiceprezes-microsoftu--za-jakis-czas-niektore-umiejetnosci-przestana-byc-potrzebne,artykul,14785203.html

https://www.medme.pl/artykuly/sztuczna-inteligencja-w-medycynie

https://www2.deloitte.com/pl/pl/pages/press-releases/articles/Sztuczna-inteligencja-odciazy-pracownikow-ochrony-zdrowia.html

https://tech.wp.pl/amp/ai-spersonalizuje-medycyne-nie-zastapi-jednak-lekarzy,7017808916544416a

https://dailyweb.pl/slai/ai-i-medycyna-jak-sztuczna-inteligencja-moze-pomoc-lekarzom-i-chorym/

https://www.termedia.pl/mz/KPO-na-co-euro-bedzie-szlo-,56200.html

https://www.portalsamorzadowy.pl/ochrona-zdrowia/ruszaja-konkursy-na-duze-pieniadze-z-kpo-dla-zdrowia-wiemy-kto-najbardziej-skorzysta,548429.html

https://blog.osoz.pl/artur-drobniak-czy-kpo-wyjdzie-nam-na-zdrowie

https://podyplomie.pl/aktualnosci/09786,inwestycje-wsparte-przez-ue-zmienia-ochrone-zdrowia

Pkt 5

https://www.isbzdrowie.pl/2024/04/dotacje-kpo-wzmocnia-oferte-konkursow-abm-2024/

https://www.rynekzdrowia.pl/Polska-i-swiat/AI-w-medycynie-to-nieunikniony-pewnik-Eksperci-to-jedna-z-dziedzin-gdzie-bedzie-wchodzic-bardzo-szybko,259087,15.html

https://pulsmedycyny.pl/mz-bedzie-wdrazalo-dwa-rozwiazania-oparte-o-sztuczna-inteligencje-jakie-1172292

Teraz nie warto brać TERMOEXPERT wyniki takiOe sobie arkusz dziurawy djak ser, wszystko wskazuje na to, że kurds nie będzie rósł

https://geekweek.interia.pl/technologia/sztuczna-inteligencja/news-sztuczna-inteligencja-zamiast-lekarza-ai-wchodzi-do-medycyny,nId,7854760#google_vignette

kupiłes i sie starasz utwierdzić że dobrze zrobiłeś?

https://www.termedia.pl/mz/AI-w-systemie-ochrony-zdrowia-beda-wygrani-i-przegrani-,58504.html

https://www.bankier.pl/wiadomosc/Do-Polski-nadciaga-boom-inwestycyjny-Liderem-bedzie-IT-i-opieka-zdrowotna-8860232.html

Ciiiicho bo będzie głośno i będzie to roslo

https://terazpolska.pl/pl/a/Krzysztof-Przybyl-AI-w-medycynie-szanse-ktore-nalezy-wykorzystac

https://politykazdrowotna.com/artykul/sztuczna-inteligencja-n1392901

https://politykazdrowotna.com/artykul/priorytety-polskiej-prezydencji-n1396538

https://www.gov.pl/web/zdrowie/bezpieczenstwo-europo-priorytety-polskiej-prezydencji-w-obszarze-zdrowia

Chodzi dokładnie o inwestycje D1.1.2. „Przyspieszenie procesów transformacji cyfrowej ochrony zdrowia”, stanowiące część komponentu D KPO. Szpitale czekają na nie z dużymi nadziejami, bo to pierwsze od lat konkretne pieniądze na cyfryzację.

Wdrożenie narzędzi AI. Według MZ, szpitale mogą rozwijać własne rozwiązania AI, „jeśli będą one komplementarne do centralnych rozwiązań wdrażanych przez CeZ. Na pozostałe pytania o AI, MZ odpowiedziało, że szczegóły zostaną przedstawione w dokumentacji konkursowej.

Jeszcze w grudniu mają ruszyć pierwsze konkursy z Krajowego Planu Odbudowy (KPO) na dofinansowanie projektów e-zdrowia w szpitalach. Łączna suma środków opiewa na ok. 2,4 mld zł, a ich wydatkowanie rozpocznie się w I kw. 2025 roku i zakończy w I kw. 2026 roku.

Dzisiaj czekamy na ogłoszenie konkursu.... Proacta ma tutaj chyba pole do popisu ...podobnie jak w ABM - co nawet napisali na swoich "Aktualnościach" - mam nadzieje, że widzicie kwoty i wiecie jakie to są marże :)