Przedstawiciele sektora ochrony zdrowia na całym świecie od lat mierzą się z wyzwaniami związanymi m.in. z efektywnością operacyjną, zmieniającym się zakresem realizowanych świadczeń, zarządzaniem i wykorzystaniem budżetu, problemami kadrowymi, a także rosnącymi oczekiwaniami ze strony chorych i ich rodzin. Pacjenci są coraz bardziej świadomi swoich praw, oczekują zaangażowania osób odpowiedzialnych za ich stan zdrowia i chcą mieć realny wpływ na przebieg procesu leczenia. Lekarze i placówki medyczne znajdują się pod coraz większą presją dotyczącą szybkiego i trafnego diagnozowania pacjentów, optymalnego doboru terapii i upowszechniania nowych metod leczenia. Aby sprostać tym wyzwaniom, konieczne jest wprowadzenie istotnych zmian i usprawnień, których nie uda się wdrożyć bez nowoczesnych technologii, w tym zaawansowanych systemów analitycznych.

Rosnąca rola danych

W dobie rozkwitu gospodarki cyfrowej mamy dostęp do olbrzymiego zakresu danych medycznych o pacjentach, badaniach, diagnozach i terapiach. Wykorzystanie tych danych to duże wyzwanie dla placówek medycznych i instytucji naukowych, ale również ogromna szansa na rozwój innowacyjnych terapii i poprawę jakości świadczeń lekarskich. Wykorzystanie wysokowydajnych narzędzi do zaawansowanej analizy szerokiego spektrum danych medycznych w takich dziedzinach, jak na przykład genetyka, epidemiologia czy onkologia, zwiększa zakres badań naukowych, pomaga w opracowaniu nowych metod diagnostycznych i skutecznych terapii, zapewnia poprawę opieki zdrowotnej nad pacjentem oraz kompleksowo wspiera i standaryzuje procesy badawczo-rozwojowe nowych leków. Bardzo ważnym kierunkiem są również systemowe działania profilaktyczne, rozwój telemedycyny i tzw. medycyny spersonalizowanej, która daje lekarzom możliwość dopasowania leczenia do danej osoby, a nie do jednostki chorobowej.

Komputer zaplanuje terapię

Wykorzystanie danych dotyczących uwarunkowań genetycznych, przebytych chorób i indywidualnych cech pacjenta pozwala przewidzieć, czy dany lek zadziała u konkretnej osoby. Wykorzystanie analityki do stworzenia indywidualnego planu leczenia umożliwia wyeliminowanie tych leków, które nie są skuteczne lub wywołują u pacjenta poważne efekty uboczne, co może przynieść wielomilionowe oszczędności. Szpitale zyskują także cenny czas, efektywnie zwalczając chorobę od momentu jej zdiagnozowania, co jest szczególnie istotne m.in. w przypadku nowotworów, gdzie każdy dzień skutecznej walki z nimi ma ogromne znaczenie.

Zapobieganie zamiast leczenia

Koszty, które ponosimy na leczenie są bardzo wysokie, mimo że pakiet świadczeń gwarantowanych przez państwo jest niezwykle rozbudowany. Korzystanie z prywatnych usług medycznych często jest koniecznością, a nie dobrowolnym wyborem. Wynika to głównie z chęci zapewnienia sobie krótszego czasu oczekiwania na wizytę lekarską. Jak wynika z badania Barometr WHC, w Polsce wynosi on ok. 3 miesięcy. Wydatki na prywatną służbę zdrowia mogłyby być znacznie mniejsze, gdyby działania były w większej mierze skoncentrowane na profilaktyce i skutecznym przeciwdziałaniu problemom zdrowotnym różnych grup i całych społeczeństw.

Z pomocą przychodzą zaawansowane technologie analityczne. Algorytmy umożliwiają określenie ryzyka danego problemu zdrowotnego zanim on wystąpi. Przykładem wykorzystania analityki w działaniach profilaktycznych jest inicjatywa Healthy Nevada Project, mająca na celu ocenę, jak różne czynniki wpływają na stan zdrowia społeczności lokalnej. W ramach badania analizowane są dane genetyczne, kliniczne, środowiskowe i społeczno-ekonomiczne w celu lepszego zrozumienia złożonej zależności między tymi czynnikami i związanymi z tym skutkami dla zdrowia populacji. Dzięki analizie danych dotyczących m.in. płci, wieku czy historii chorób, rozwiązania SAS umożliwiają:

•          określenie, które grupy są szczególnie narażone na problemy zdrowotne,
•          szybszą diagnostykę w oparciu o dane dotyczące objawów i cech pacjenta,
•          optymalizację procesu leczenia.  

Zastosowanie zaawansowanej analityki i sztucznej inteligencji w sektorze ochrony zdrowia nie oznacza zastąpienia personelu medycznego przez komputery i roboty. Jednak lawinowo rosnąca ilość danych medycznych generowanych przez różne aparaty diagnostyczne, a także urządzenia typu wearables, takie jak Apple Watch czy Fitbit, może być szybko i skutecznie przetworzona w użyteczną wiedzę i wykorzystana do przygotowywania zaleceń medycznych tylko przy wsparciu technologii analitycznych. Co ciekawe, wśród większości uczestników badania przeprowadzonego przez SAS w tym roku, wykorzystanie sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia budzi mniej obaw niż w innych branżach – mówi Marek Frysz, Menedżer ds. Sektora Ochrony Zdrowia w SAS.

źródło: informacjebranzowe.pl

Najnowsze aktualności