Így léphet be a mesterséges intelligencia a hazai betegellátásba

Az Elektronikus Egészségügyi Szolgáltatási Tér (EESZT) lehet az alapja a betegellátásban az adatvezérelt mesterséges intelligencia alkalmazásának. Ez a még strukturálatlan laboradatok vagy képdiagnosztikák kiértékelésében segítheti az orvosokat, ahogy a tünetek alapján a súlyosság és kórkép szerinti triázsolásban, és a betegútmenedzsmentben. Több ilyen hazai fejlesztést tesztelnek itthon, amelyek jó eredményekkel szolgálnak – idézi a Budapesten rendezett Digital Health egészségipari csúcstalálkozón elhangzottakat az index.hu.

Ötmillió felnőtt önkéntes résztvevőt toboroznak az Our Future Health (Jövőnk Egészsége) projekt keretében az Egyesült Királyságban, hogy segítségükkel forradalmasítsák a betegségmegelőzést, -felismerést és -kezelést. A programhoz csatlakozóktól engedélyt kérnének arra, hogy az általuk megadott információkat és mintákat összekapcsolják a róluk már meglévő egészségügyi dokumentációkkal, beleértve a genetikai adatokat is. Ennek révén olyan méretű és részletességű adatbázis jönne létre, ami segítene átfogóbb képet alkotni a különböző betegségek kialakulásának kockázatáról.

A szigetországban jelenleg a 65 évesnél idősebb emberek 54 százaléka két vagy több súlyos egészségügyi problémával él. Olyan (nagyon kockázatos és az életminőséget jelentősen rontó) betegségekkel, mint a rák, az Alzheimer-kór, a szívbetegség, a cukorbetegség vagy a stroke.

Magyarországon sem jobb a helyzet: az Eurostat idei jelentése szerint a nyugdíjkorhatár felettiek 78 százalékának van valamilyen krónikus betegsége, ebben az uniós tagállamok sorában Ciprust és Észtországot követjük a listán.

Már azelőtt betegek vagyunk, hogy sejtenénk

A Synlab 2022-es felmérése szerint az irodai dolgozók 40,8 százaléka egészséges, 20,1 százalékuk még nem, 39,1 százalékuk már krónikus beteg, utóbbiak 50 százaléka már a mindennapokat megnehezítő tünetekkel fordul orvoshoz. „A betegség megjelenésének kockázatára nem elég menedzserszűrést végezni, egy egyszerű vényálteszttel elvégezhető genetikai vizsgálattal jobban kimutatható a hajlam” – emelte ki Póda Tamás az okosleleteket kiállító magánlabor kereskedelmi igazgatója a konferencián. 

Az elöregedő társadalmakban egyre több betegséget kell véges számú orvosnak kezelni, Magyarországon évente 60 millió eset jut 40 ezer orvosra. A mesterséges intelligencia akár személyre szabottan meg tudja határozni, hogy kinek milyen gyógyszerhatóanyagot hogyan bont le a szervezete. Ennek segítségével a felesleges terápiák kiküszöbölhetők, az esetszámok csökkenthetők. 

Mindehhez persze nagy mennyiségű megbízható adatra van szükség, ami Magyarországon az Elektronikus Egészségügyi Szolgáltatási Tér (EESZT) és a nemzeti betegségregiszterek alkalmazásával rendelkezésre áll. Ehhez nincs szükség kutatási célból emberek toborzására, mint az említett példa alapján az Egyesült Királyságban – erről beszélt Ujhegyi András, az egészségügyi rendszereket integráló Delta Systems stratégiai igazgatója. 

További részletek a cikkben.