Digitális lábnyom: adatgyarmat leszünk, vagy magunk hasznosítjuk egészségügyi adatainkat

A magyar egészségügy adatgazdag, jó adottságokkal rendelkezik, rengeteg a digitális lábnyom, ez is a versenyelőnye. Komoly adottság az egybiztosítós modell, ugyanis 1993-ig visszamenőleg központilag rendelkezésre áll minden állampolgár finanszírozásalapú ellátási információja – emelte ki Joó Tamás a Világgazdaságnak, valamint beszélt arról is, hogy az adatvezérelt egészségügyi paradigmaváltás elkerülhetetlen. 

Hogyan áll a magyar egészségügy a begyűjtött adatok tekintetében? Sok vagy kevés? 

2017-ben élesedett EESZT, az egészségügyi szolgáltatók jelentős része össze van kötve egymással. Az a kritika szokta ugyan érni, hogy kevés jól strukturált adat áll rendelkezésre. Egészen sarkítva: egy pdf-formátumú dokumentumgyűjtemény több mint 300 millió dokumentummal. Ma azonban már rendelkezésre állnak azok megoldások, amelyek a pdf-dokumentumból képesek kutatásra alkalmas strukturált adatot gyártani. Tehát van egy jó alapokkal rendelkező rendszer, a kérdés még az, hogy az okos kütyükből, megoldásokból származó adatokat hogyan lehet bevinni a jó adottságokkal rendelkező állami rendszerbe. Van olyan törekvés állami szinten, hogy ezek adatok is kerüljenek be az EESZT-be.

Hogyan lesz a legnagyobb haszna az egészségügyben az adatok millióinak?

Az adatvezérelt egészségügyi paradigmaváltást úgy definiáljuk, hogy mind az orvosi döntéshozatalban, a diagnosztikában, a kutatásokban, a népegészségügyi küzdelemben egyre inkább az adatok kerülnek a középpontba. Ezek alapján születnek a döntések. Ez ma is így van. 

Ha a napi gyakorlat oldaláról nézünk egy másik példát: Magyarországon egy évben körülbelül 65 millió háziorvos-beteg találkozás történik, és nagyjából öt-hét perc jut átlagosan egy betegre. Ez nagyon kevés. Ezért rendkívül fontos lenne, hogy a háziorvosok segítséget kapjanak, hogy a rendelkezésre álló szűk időkeretben, a lehető legtöbb információ áttekintésével tudják a legjobb döntést meghozni. Hogy ne kelljen öt-tíz pdf-laborleletet és egyéb ellátási dokumentumot végigböngészni egy adatért, vagy egy konkrét paraméter időbeli alakulásáért, mert erre nincsen idő, hanem egy kérdéssel választ kapjon az orvos a tendenciákra, azaz egy kérdéssel strukturált adatokhoz jusson. Ezek a megoldások készülnek, töretlenül fejlődnek, ez az adatvezérelt ellátás.

Miként tudja megugrani azt egy háziorvos vagy szakorvos, hogy az MI-támogatott alkalmazásokat érdemben is használni tudja?

Fontos, hogy stratégikusan bánjunk erőforrásainkkal. Mivel kiváló adottságaink vannak, ezért a központi rendszer és képességek fejlesztésére kell összpontosítanunk, nem pedig az elszigetelt megoldásokra. A rendszerképességet ki kell alakítani és fejleszteni. Az EESZT fejlesztése kulcsfontosságú lehet például az adatok finomítására vagy riasztási funkciók bevezetésére. Továbbá fontos, hogy a rendszer képes legyen azonosítani a „digitális ikreket”, vagyis az azonos eseteket, és figyelmeztetnie kell, ha egy beteg egy másik beteghez hasonló egészségügyi úton jár. Időben történő felismeréssel akár meg is előzhető egy súlyos beavatkozás, mint például az amputáció.

A népegészégügyben, a prevencióban hogyan hasznosíthatók az adatok?

A megoldások döntő része a népegészségügyön belül az egészségmagatartási kockázati tényezőkkel kapcsolatos. A magyar népesség egészségi állapota nem jó, és nem is javul, a negatív tendenciából ki kellene mozdulni. Az országos szűrési rendszerek hatékonyságán a mesterséges intelligenciával is lehet javítani. Már a legelején, a behívási rendszer megújításában is tudna segíteni, például úgy, hogy alert funkcióval kapjon üzenetet az érintett beteg is és háziorvos is.

Nálunk is folyamatban van egy országos fejlesztés a vastagbélrák területén. Az a cél, hogy a patológus munkáját támogassuk abban, hogy minél hatékonyabb döntéseket tudjon hozni a szövettani metszetekről. Tudni kell, hogy körülbelül 250-300 patológus szakember dolgozik az országban. Az utánpótlás komoly probléma lesz öt-tíz év múlva. A technológia tehát pont az egészségügy legnagyobb kihívásaira keresi a megoldást, és ez jelen esetben az erőforrás hiánya.

Másrészt azt szeretnénk demonstrálni, képes arra az ország, hogy saját erőből végigfuttasson egy MI-fejlesztést az országos bevezetésig: a probléma azonosításától kezdve a fejlesztési fázison át a rendszerszintű bevezetésen, használaton, integrációig teljes kifutással. Már véget ért a fejlesztési fázis, most élő körülmények között teszteljük. De a legnagyobb kihívás mindig az új rendszerek bevezetése, a jogi, etikai, kiberbiztonsági, finanszírozási háttér kidolgozása, majd az, hogy a szakma mennyire fogadja el, vagy mennyire ragaszkodik a régi protokollokhoz, az orvos érti-e, hogy mi miért van. Ez mind „zöldmezős” fejlesztés, nagyon sok mindent nekünk kell kidolgozni, még az uniós szabályozás is gyerekcipőben jár a területen.

Piacra vihető áru az a tudás, amely például ebben az említett projektben összegyűlik?

Nagyon fontos kérdés, hogy kié a tudás. Mint ahogy az is, hogyan tudjuk a rengeteg adatot nemzetstratégiai szempontból megfelelően kezelni. Hogyan biztosítunk hozzáférést a kutatócégeknek, milyen feltételek mentén engedünk bárkit közel ehhez az óriási adatkincshez? 

Mi arra a reális esély, hogy a tech cégek mellett vagy ellenében megőrizzük az adatokat, és magunk kezeljük?

Mi azt mondjuk, a nagy tech és kutatócégekkel közhasznú adat- és kutatási megállapodásokat kell kötni. Az legyen a minimum, hogy ami születik, a magyar beteget is gyógyítsa. Ne kelljen néhány év múlva megvásárolni azt, ami a magyar emberek adataiból született. Ezt a versenyelőnyünket hasznosítani kell. Nyilván nincs elegendő erőforrása egyik ország egészségügyi rendszerének sem, a hazainak sincs, hogy minden területen fejlesztéseket finanszírozzon. De ha valaki a magyar adatokból akar fejleszteni, annak legyen haszna a magyar egészségügy számára is, ne csak és kizárólag egy másik ország fölözze le. Ez nemzetstratégiai kérdés.