Sztuczna inteligencja i cyfryzacja  czyli e-zdrowie społeczeństwa wiedzy

Cyfryzacja badań klinicznych, analitycznych i diagnostycznych osiągnęła już bardzo wysokim poziom rozwoju. Większość aparatury medycznej to urządzenia elektroniczne przetwarzające sygnały z detektorów w dane i informacje cyfrowe. Ilość danych będących podstawą diagnozy i wyboru leczenia jest tak duża, że systemy ekspertowe pojawiły się już w latach 70-ych. Pojęcie e-zdrowia stało się synonimem podnoszenie efektywności służby zdrowia przez cyfryzację we wszystkich aspektach: od logistyki po systemy wspierania decyzji klinicznych CDSS (Clinical Decision Support System). Wielkość cyfrowego rynku służby zdrowia można oszacować na podstawie budżetu służby zdrowia. Będzie tym większy, im pełniej priorytety naprawcze będą skierowane na potrzeby pacjenta. Większość raportów eksperckich poświęconych służbie zdrowia upatruje źródeł poprawy efektywności i jakości, w możliwości uruchomienia potencjału tkwiącego w technikach e-zdrowia. Przygotowane są listy rekomendacji dotyczących reform. Wraz z rozwojem techniki i przemysłu Big Data oraz sztucznej inteligencji, pojawiła się możliwość dalszego radykalnego usprawnienia jakości diagnostyki i decyzji klinicznych. Połączenie obecnych możliwości tele-medycyny i systemów typu CDSS, wyposażonych w moduły sztucznej inteligencji z dostępem on-line do bazy wiedzy medycznej i zintegrowanej z danymi zawartymi w karcie pacjenta, tworzy ekosystem pozwalający na radykalne podniesienie poziomu usług medycznych i skuteczności leczenia. Technika sztucznej inteligencji zmienia również rynek farmaceutyczny. Rośnie rola AI w projektowaniu syntez leków. Jesteśmy świadkami wprowadzania do eksploatacji pierwszych robotow-naukowców dedykowanych do projektowania i badań nowych leków. IBM Watson Health to udany demonstrator konstrukcji sztucznego lekarza. Pierwsze doświadczenia wskazują, że sztuczna inteligencja to maszyny, które z czasem pozwolą wykorzystać w codziennej praktyce klinicznej pełen dorobek nauk medycznych. Poziom rozwoju technik cyfrowych dedykowanych medycynie inspiruje do poważnych dyskusji na temat zmian organizacyjnych i prawnych, jakich trzeba dokonać, by w pełni skorzystać z dorobku nauki i techniki w tej dziedzinie.

Teza główna panelu

Wykorzystanie potencjału e-Zdrowia wymaga gruntownych reform. Są warunkiem koniecznym podniesienia powszechnego poziomu wiedzy obywateli – pacjentów. Tylko na tej podstawie będzie można budować nową kulturę relacji e-pacjent – e-służba zdrowia – profilaktyka – przemysł farmaceutyczny -przemysł cyfrowy.

Opis problemu

Wbrew dominującej opinii, problemu reformy służby zdrowia nie rozwiąże skierowanie większych pieniędzy do tego segmentu rynku. Konieczne są radykalne zmiany organizacyjne i prawne. Wymagają one kompetencji merytorycznych, których w segmencie służby zdrowia nie ma. W ramach obecnego procesu decyzyjnego nie jest możliwe wypracowanie innowacyjnych decyzji w oparciu o gotowe i znane rekomendacje, pochodzące ze środowiska przemysłowego, bo reformy w obszarze służby zdrowia nie mogą się odbyć bez akceptacji tego środowiska. Ten sam problem zablokował reformy i postęp w energetyce. Ta niemoc nie jest zajwiskiem specyficznie polskim. Z tymi samymi barierami systemowymi i kulturowymi boryka się większość krajów rozwiniętych i wysokorozwiniętych. Warunkiem koniecznym jest połączenie wiedzy medycznej z wiedzą z zakresu technik cyfrowych oraz metod zarządzania procesowego. Jednak to nie wystarczy. Trzeba opracować schemat biznesowy ewolucyjnej transformacji, oparty na podniesieniu kwalifikacji i wymianie pokoleniowej, w ramach którego unikniemy masowych zwolnień i powszechnej niechęci do kolejnej wielkiej zmiany. Z powyższej diagnozy można wyprowadzić listę priorytetów i działań, które mogą wprowadzić służbę zdrowia ze stagnacji na cyfrową ścieżkę reform. Najważniejszym priorytetem jest zasadnicze podniesienie wiedzy powszechnej o e-zdrowiu.

Potrzebujemy programu nauczania cyfrowego i ćwiczeń z zakresu korzystania z podstawowych systemów e-Zdrowia. Przykładowym tematem ćwiczeń może być założenie i dbałość o zapełnianie danymi osobistej karty pacjenta. Sposobem na poprawę jakości kadry jest utworzenie wyższych szkół e-Zdrowia. Szkoły powinny przygotować kadry IT dla pionów logistycznych oraz lekarzy-informatyków, zdolnych do wypracowywania metod wdrożenia techniki sztucznej inteligencji i Big Data do praktyki klinicznej i systemu e-profilaktyki.
Drugim ważnym działaniem jest budowa sieci centrów danych, w ramach których powstanie baza do zarządzania powszechnym systemem elektronicznych kart pacjenta i baz wiedzy medycznej. To fundament do rozwoju modułów sztucznej inteligencji.
Trzecim działaniem powinno być połączenie placówek zajmujących się badaniami analitycznymi z systemem zarządzania kartą pacjenta tak, by wszystkie wyniki badań wykonywane przez pacjenta prywatnie lub w publicznej służbie zdrowia trafiały automatycznie do karty pacjenta.

Jednak bez przewartościowań o charakterze kulturowym, nie można liczyć na szybkie uruchomienie i umocowanie w prawie niezbędnych reform. Droga do przyjaznego pacjentowi systemu e-Zdrowia, to wielkie zadanie edukacyjne.
Zagadnienia problemowe wymaganą dyskusji, pytań, odpowiedzi i planu działań:

• Kształcenie lekarzy o specjalności informatyki medycznej

Jakie działania są potrzebne, aby polskie uczelnie zaczęły kształcić specjalistów w zakresu Big Data i AI uwzględniających potrzeby e-Państwa? Jak przemodelować organizację administracji, by zapewnić system ustawicznego kształcenia i zmniejszyć płynność kadr?

• Rozwój Big Data i oprogramowania samouczącego się dla medycyny i systemu zapobiegania

Jakiego ekosystemu prawnego wymaga karta pacjenta? Czy jesteśmy gotowi do standaryzacji elektronicznego stanowiska pracy dla urzędnika e-Państwa? Czy do rozwoju systemów i usług e-Państwa są potrzebne jakieś specjalne ramy interoperacyjności? Jeśli tak to jakie? Jeśli nie, to w oparciu o jakie zasady interoperacyjności należy budować i rozwijać kolejne usługi i systemy?

• Budowa sieci i infrastruktury kolekcji danych i wiedzy niezbędnych dl wykorzystania w dobie sztucznej inteligencji

Kliniczne centra danych, informacji i wiedzy? Inicjowanie wielonarodowych centrów kolekcji wiedzy medycznej?

• Nowe ramy odpowiedzialności i i modeli biznesowych

Wprowadzenie praw i obowiązków e-Pacjenta? Wprowadzenie do obrotu wirtualnych placówek ochrony zdrowia?

Artificial Intelligence and digitization, i.e. e-health of the knowledge society

Digitization of clinical, analytical and diagnostic trials has already reached a very high level of development. The majority of medical equipment are electronic devices transforming data gathered by means of detectors into digital information. The volume of data serving as a basis for a diagnosis and determining the course of treatment is so large that systems have been already introduced in the 1970’s. The concept of e-health has become synonymous with improving the efficiency of health services through digitization in all spheres: starting from logistics, ending with clinical decision support systems (CDSS) The size of the digital healthcare market can be estimated on the basis of the health care budget. The more the priorities will be focused on the patients’ needs, the larger it will get. The majority of experts’ reports on the healthcare services state that the efficiency and quality of the healthcare system can be boosted through unlocking the potential of e-health technologies and tehcniques. The lists of recommendations on possible reforms are currently elaborated. The development of technology, Big Data industry and AI has made it possible to radically improve the quality of diagnostics and clinical decisions. The combination of the possibilities offered by today’s telemedicine, CDSS systems equipped with AI modules with on-line access to medical data bases, with access to the information in patients’ medical records creates an ecosystem allows for a radical increase the level of medical services and the effectiveness of treatment. The AI technologies have also changed the pharmaceutical landscape. The role of AI in the development of drug syntheses is also growing. We are witnessing the introduction of the first robot scientist, the role of which is to design and test new drugs. IBM Watson Health is a great example of how future artificial doctors can look. First tests show that in the near future AI-equipped machines may be used in everyday clinical practice and draw from all the information gathered by medical sciences. The level of development of digital technologies employed in medicine raises the need for serious discussion on on organizational and legal changes, which must be made in order to fully benefit from the achievements of science and technology in this field.

The main thesis of the panel discussion
In order to fully use the potential of e-Health, thorough reforms are required. They are a prerequisite for raising the general level of knowledge of citizens – patients Only on this basis will be able to build a new culture of relations: e-patient – e-health – prevention – the pharmaceutical industry -digital industry.

Description of the issue

Contrary to the common  opinion, the problem of health care reform will not be solved through pumping more money into this market segment. Radical organizational and legal changes are needed. They require professional competence that is impossible to find in the healthcare segment. Within the current decision-making process it is not possible to make informed decisions on the basis of ready-made and well-known recommendations coming from industry, because the reforms in the area of health care can take place only with approval of the environment. The same problem has blocked reforms and progress in the energy sector. This problem is faced not only by Poland. The same obstacles are faced by the majority of developed and highly developed countries. In order to solve this problem, we must combine medical knowledge and the knowledge related to digital technologies and process management methods. However, it is notenough. We have to develop a scheme of evolutionary business transformation, based on raising qualifications and generation exchanges, which will help us to avoid mass redundancies and the general disapproval of the next big change. Given the above, it is possible to elaborate a list of priorities and actions that will help to set the Polish healthcare system on a path of digital reforms. The main priority is to raise the level of popular knowledge on e-health.

We need a digital curriculum and exercises in the use of the core e-Health systems. For example, it should be taught how to start a personal medical record and keep it up to date. A way to ameliorate the qualifications of the staff is to open e-health higher education facilities. The facilities should train IT staff responsible for logistics and physicians-IT specialists that will be able to elaborate new methods of implementing AI and Big Data technologies in clinical practice and e-prevention systems.
Another important action is to create data centre networks used for management of national system of medical records and medical data bases. This should be perceived as the basis for development of AI modules.
The third action is to connect facilities conducting analytical tests to medical record management systems, so that all the results of the tests performed by a patient in public or private healthcare facilities are recorded in the patient’s medical record.
Nevertheless, without important changes of the general perception, it won’t be possible to launch the necessary reforms and enshrine them in the law. That is why, launching a patient-friendly e-health system is a great educational challenge.

What we need are discussions, questions, answers and schedules:

• Training of physicians specializing in medical IT

what kind of actions should be taken in order to make it possible for Polish universities to train specialists on Big Data and AI, aware of the needs of an e-state? How to re-organise the administration in order to establish a system of continuous training and decrease staff fluctuations?

• Development of Big Data analysis and self-learning software for medical purposes and prevention systems

What kind of legal landscape is required to introduce digital medical records? Are we ready to establish digital environment for e-state officials? Does  the development of systems and e-services require any special interoperability framework? If so, how can we define it? If not, what kind of interoperability rules should be developed and what kind of services and systems should be elaborated?

• Construction of networks, data collection infrastructure, and knowledge required by the development of artificial intelligence

Clinical centres for data, information and knowledge? Development of multinational centres for medical knowledge?

• New boundaries of responsibility and business models

What kind of laws and duties an e-patient will possess? Should we introduce digital healthcare facilities?