– System ochrony zdrowia bazujący wyłącznie na jednej funkcji pracownika dawno "przeszedł na emeryturę”. Każdy z nas, a lekarze w szczególności, powinni rozumieć analitykę danych i to, na czym polega uczenie maszynowe. Dlatego coraz częściej w systemie opieki zdrowotnej mówimy o lekarzach – data scientistach. Oznacza to, że personel medyczny musi umieć korzystać z digital health utilities – uważa dr hab. Katarzyna Kolasa z Akademii Leona Koźmińskiego.

Dr hab. Katarzyna Kolasa jest ekspertką w obszarze cyfryzacji medycyny i nowych technologii w opiece zdrowotnej, a także profesorem na Akademii Leona Koźmińskiego. Liderka programu studiów Health Economics and Big Data Analytics oraz specjalistycznego kursu dla kadry zarządzającej ochroną zdrowia i innowatorów – Digital Health. Start Me Up – we współpracy z Agencją Badań Medycznych, szpitalem MSWiA oraz Gdańskim Uniwersytetem Medycznym. Doktor habilitowana ekonomii zdrowia i zdrowia publicznego, autorka ponad 50 publikacji naukowych w dziedzinie oceny technologii medycznych i farmakoekonomii oraz cyfryzacji w ochronie zdrowia. Ma ponad 20 lat doświadczenia w sektorze farmaceutycznym i wyrobów medycznych. Pracowała w Szwecji, Finlandii oraz Szwajcarii, gdzie kierowała m.in. zespołami Market Access. Obecnie pełni funkcję Vice President w firmie Parexel, gdzie kieruję zespołem Health Economics Outcomes Research w Europie.

O cyfryzacji opieki zdrowotnej szczególnie głośno zrobiło się w marcu 2020 roku, kiedy to w Polsce ogłoszono stan epidemii. Jak bardzo doświadczenia ostatnich lat scyfryzowały sektor medyczny? Jak Pani ocenia ten proces?

Posłużę się skalą ocen od 1 do 6. To, jak poradziliśmy sobie z pandemią, oceniam na dobry z plusem. Przede wszystkim dlatego, że przyspieszyliśmy innowacje, które mielibyśmy wdrożyć co najmniej za kilka lat. W perspektywie długoterminowej ten kryzys dał nam olbrzymie przyspieszenie.

A czemu nie szóstka?

Niestety nie wykorzystaliśmy w pełni możliwości do wprowadzenia regulacji, które byłyby wsparciem dla rozwiązań technologicznych. Wiele procedur wdrażaliśmy ad hoc, wyłącznie z potrzeby chwili. Powodem była niewydolność dotychczasowego działania systemu ochrony zdrowia w Polsce. Powiem brutalnie – jesteśmy skazani na klęskę systemu ochrony zdrowia. W tej chwili tylko dzięki cyfryzacji możemy go uratować.

Niestety w czasie pandemii zawiodły mechanizmy regulacyjne. Na te wdrożenia powinniśmy jednak patrzeć dużo szerzej. Dotknęliśmy pewnych rozwiązań i mam nadzieję, że w końcu się obudzimy i zrozumiemy, że innowacje wdrożone w ciągu minionych dwóch latach powstały nie tylko ze względu na pandemię. Ich celem było przede wszystkim przezwyciężenie problemów ochrony zdrowia, które znamy od lat. Dopiero kiedy to do nas dotrze, będziemy mogli w pełni z nich korzystać, rozwijać i wprowadzić je na stałe.

To które rozwiązania dla rozwoju innowacji w służbie zdrowia były kluczowe?

Moim zdaniem to, że telemedycyna okazała się skuteczna w czasie pandemii, było oczywiste. Z pandemią czy bez – to rozwiązanie dalej będzie się rozwijać. Według mnie najbardziej istotne są kwestie wykorzystania danych na ogromną skalę. Pacjent zaczyna pełnić funkcję decydenta w systemie ochrony zdrowia. Cyfryzacja daje nam dostęp do danych i zarządzania swoim zdrowiem na poziomie pacjenta, a nie na poziomie systemu, tak jak to było dotychczas.

Oczywiście wymaga to radykalnych zmian w podejściu do ochrony zdrowia, w celu skoncentrowania procesu leczenia nie na szpitalu czy przychodni, tylko na pacjencie. Co ważne, pozwala rozpocząć ten proces wcześniej, niż zaistnieje choroba. Mówimy tu o zmianie mentalności i zmianie organizacji systemu leczenia, kładąc nacisk na prewencję chorób.

A kto Pani zdaniem jest największym wygranym, a kto przegranym tej przyspieszonej cyfryzacji w służbie zdrowia?

Finalnie wszyscy skorzystamy na cyfryzacji służby zdrowia, nawet jeśli dziś grupa tych osób wciąż jest ograniczona. Nawet jeśli nie skorzystamy na tym wprost w tej chwili, to dostęp do rozwiązań cyfrowych i wykorzystanie innowacji spowoduje, że lekarze będą mieli więcej czasu dla nas.

Jednocześnie należy pamiętać, że kluczowym czynnikiem, jaki daje nam rewolucja cyfrowa w służbie zdrowia, jest automatyzacja i przyspieszenie procesów. Podobnie jak to ma miejsce w przypadku innych branż i dziedzin. Chodzi tu o spore oszczędności czasu w przyjmowaniu pacjentów, diagnozie, leczeniu. I to czasu najbardziej brakuje w systemie ochrony zdrowia.

Drugim ważnym czynnikiem jest ograniczenie liczby błędów popełnianych przez pracowników, co ma niebagatelne znaczenie dla życia i zdrowia pacjentów. Dzięki cyfryzacji liczba takich błędów będzie się sukcesywnie zmniejszać. To właśnie dzięki analizie danych będziemy mogli zwiększać efektywność leczenia, korzystając z twardych danych, a nie intuicyjnego podejścia lekarza do pacjenta.

Pytanie, co na to lekarz?

Lekarz będzie bardziej motywowany do leczenia w oparciu o dane. Będzie miał świadomość, że jego poczynania są w jakiś sposób kontrolowane. Nie przez system, ale bezpośrednio przez posiadane dane o pacjencie, które zawsze może sprawdzić ktoś inny. Eliminacja błędów to efekt cyfrowej rewolucji, na którym wszyscy skorzystamy.

Istotną kwestią jest bezpieczeństwo danych. Czy pacjenci mają dziś większe poczucie, że ich dane są bezpieczne, dobrze wykorzystywane?

Myślę, że na razie takiego poczucia jeszcze nie mają, ale powinno się ono zwiększać. Powiedzmy sobie szczerze – pacjenci zawsze mieli świadomość, że ich dane są wykorzystywane i analizowane przez kadrę medyczną. W tym nie ma nic szczególnego. W jaki sposób – to już inna kwestia. Owszem, nie zawsze lekarze mieli świadomość, jak z tymi danymi postępować. Co więcej, zdarzało się, że profesorowie często posiadali w laptopach niczym niezabezpieczone dane swoich pacjentów. Oczywiście w słusznym celu badań i leczenia, ale to było totalne zagrożenie ochrony danych osobowych. Każda forma zebrania tych danych w jakimś systemie będzie dawała większe bezpieczeństwo niż laptop lekarza.

Dzięki nowym regulacjom zwracamy uwagę na skalę problemu. Istniał on zawsze, ale teraz widzimy większą rolę danych w podejmowaniu decyzji. Wiemy, że rozwiązania cyfrowe funkcjonują tylko w oparciu o dane, które są paliwem dla innowacji. Tak jak dla nowoczesnego systemu ochrony zdrowia. Dlatego o ich bezpieczeństwo należy odpowiednio zadbać.

Uważam też, że kluczowe jest połączenie regulacji, które zabezpieczają dane pacjentów, a równocześnie przyspieszają ich przepływ. To powinny być albo te same przepisy, albo powinny się przenikać, uzupełniać. Mówimy więc o interoperacyjności, która gwarantuje nam dwie podstawowe rzeczy. Po pierwsze, bezpieczeństwo danych. Po drugie, szybsze przesyłanie danych pomiędzy decydentami w obszarze ochrony zdrowia. Kraje takie jak Estonia, czy inne państwa cyfrowo rozwinięte, z powodzeniem wprowadzają tę interoperacyjność. Budują swego rodzaju mosty pomiędzy ośrodkami decyzyjnymi, aby możliwie jak najszybciej wymieniać się danymi pacjentów.

Jakie korzyści przynosi interoperacyjność dla pacjenta?

Oznacza to, że niezależnie do którego lekarza w danym systemie ochrony zdrowia pójdziemy, nie musimy już tłumaczyć historii choroby, leczenia, wniosków i diagnoz. W ciągu kilku sekund lekarz może się z nimi zapoznać i wznowić lub zmienić proces leczenia. Jednocześnie ta budowa mostów zwiększa bezpieczeństwo danych. Nie musimy ich bowiem już nigdzie przesyłać w formie fizycznej, a na dodatek zwiększa poczucie bezpieczeństwa pacjenta co do całego systemu. Musimy dążyć do tego, aby w Polsce poziom interoperacyjności był jak najwyższy.

Dane wykorzystywane przez lekarzy to jedno. Coraz częściej jednak wiele informacji o naszym stanie zdrowia trafia poprzez różne technologie bezpośrednio do nas, pacjentów. Czy będziemy mogli sobie sami stawiać diagnozę, a może zrobią to za nas maszyny?

Dostęp do danych przyczynia się do tego, że poprawiamy naszą zdolność do prewencji chorób, szybszej diagnostyki, zapobiegania pewnym incydentom. Może tego procesu dokonać lekarz. Nic nie stoi na przeszkodzie, aby dokonał tego jednak system wykorzystujący uczenie maszynowe. Za pomocą machine learning dane wykorzystywane są na potrzeby procesów automatyzacji, automatycznego stawiania diagnozy albo tzw. triażowania pacjenta, czyli segregacji, selekcjonowania i sortowania danych.

Jest wiele przykładów wykorzystania uczenia maszynowego, które pokazują nam dobitnie, że mamy do czynienia z szybszą diagnostyką pacjentów, niż ma to miejsce w przypadku działania wyłącznie lekarzy. Co więcej, często ta diagnostyka jest bardziej prawidłowa i skuteczna niż nawet najlepszy specjalista. To jest klucz do sukcesu w służbie ochrony zdrowia i im szybciej to zrozumiemy, tym lepiej.

Czyli dane przyspieszają procesy decyzyjne w leczeniu?

Zdecydowanie tak. Automatyka ma większe znaczenie niż tylko zbieranie danych. Mamy bowiem do czynienia z automatyzacją procesów decyzyjnych. Posiadane i analizowane przez nas dane o chorobach pozwalają na tworzenie kolejnych danych. Na podstawie pozyskanych informacji o zdrowiu pacjenta generujemy nowe bazy i w ten sposób jeszcze bardziej przyspieszamy proces automatyzacji leczenia. Proszę pamiętać, że pozyskane dane są paliwem dla rozwoju innowacji w przyszłości. Oczywiście to otwiera przed nami nowe wartości i nowe możliwości.

Innowacja to nie jest technologia. To właśnie technologia jest nośnikiem innowacji. Natomiast innowacja to tylko rozwiązanie dla zjawisk, które do tej pory nawet znaliśmy i ogólnie rozumieliśmy. Jednak nie rozumieliśmy związku przyczynowo–skutkowego. Dlaczego? Bo mieliśmy za mało danych. Z każdym dniem ten proces decyzyjny przyspiesza, jest bardziej automatyczny.

Jak zatem technologie wpierają personel medyczny? Jak Pani widzi przyszłość tych rozwiązań?

Zacznę od tego, że technologie poprawiają funkcjonowanie pacjenta w systemie służby zdrowia. To automatycznie odciąża personel medyczny. I w tym kierunku musimy dążyć. Oczekuję, że szpitali jako noclegowni już nigdy nie zobaczymy. Będą to natomiast szpitale, które wyłącznie zajmą się leczeniem. Zabiegami, po których to będziemy udawać się możliwe szybko do domu, a nie spędzać czas w łóżku szpitalnym. W domu z kolei będziemy analizować stan swojego zdrowia, zarówno za pomocą wywiadu w ramach telemedycyny, jak i również za pomocą czujników, sensorów, innych zewnętrznych urządzeń i rozwiązań technologicznych. Tymczasem personel będzie wyłącznie operatorem i strażnikiem naszego stanu zdrowia, bazując na dostarczanych danych. Lekarze i pielęgniarki będą monitorować nasze symptomy poprawy zdrowia i na ich podstawie wdrażać odpowiednie procedury. Cyfryzacja służby zdrowia to odciążenie systemu i kadry medycznej. Absolutnie nic nie stoi na przeszkodzie, aby tego typu rozwiązania wdrożyć już dziś, aby ten cały proces zautomatyzować jak najszybciej. Moim zdaniem szpitale staną się w przyszłości salami operacyjnymi i gabinetami zabiegowymi. Do tego właśnie to zmierza i na taką rewolucję czekamy.

Jakich kompetencji od zespołów, lekarzy i personelu medycznego wymagają rozwiązania technologiczne?

System ochrony zdrowia bazujący wyłącznie na jednej funkcji pracownika tej służby już dawno "przeszedł na emeryturę”. Każdy z nas, ale lekarze w szczególności, muszą rozumieć analitykę danych i to, na czym polega uczenie maszynowe. Muszą rozumieć, z jakimi rozwiązaniami na co dzień pracują. Dlatego coraz częściej w służbie zdrowia mówimy o lekarzach, którzy powinni być po części data scientistami. Personel medyczny musi umieć korzystać z digital health utilities. Stąd m.in. tworzymy Digital Health – Start Me Up, czyli specjalny kurs na Akademii Leona Koźmińskiego, aby przybliżyć dynamikę zmian, z jakimi personel medyczny zderza się w swojej pracy. Nie jest to kurs wyłącznie dla startupów planujących wejść na rynek medyczny, ale także właśnie dla personelu medycznego. Również kadra zarządzająca ośrodkami medycznymi jest odbiorcą programu – pokazujemy im, na czym polegają możliwości innowacyjnych rozwiązań cyfrowych.

Co z zagrożeniami związanymi z cyfryzacją w służbie zdrowia? Chodzi nie tylko o kwestie cyberbezpieczeństwa i ataków na systemy.

Takie zagrożenia istnieją i są bardzo realne. Mamy wiele takich przykładów i co ciekawe, nie zawsze są one nagłaśniane w Polsce. Zagrożenie przychodzi przede wszystkim ze strony osób, które kreują technologie cyfrowe i wykorzystują naszą niewiedzę po to, aby wprowadzać na rynek rozwiązania jeszcze niezatwierdzone.

Przykładem jest filmowa historia Elisabeth Holmes, absolwentki Stanforda, która założyła startup Theranos do testowania laboratoryjnego na podstawie badania krwi. Theranos obiecywał, że dzięki prostemu badania z palca będzie w stanie wykryć m.in. raka i cukrzycę – i to wszystko bez użycia igieł. Dzięki niespotykanej umiejętności do występów publicznych i prezentacji udało się jej z sukcesem zebrać ponad miliard dolarów od niebyle jakich inwestorów: m.in. Ruperta Murdocha czy właściciela Walmarta). Ba, nawet trafiła na okładkę Forbesa w 2014 jako pierwsza bilionerka przed 30.

Pomysł został zatwierdzony przez wiele oficjalnych gremiów, a nawet prezydenta USA. Finalnie wszystkie założenia okazały się nieprawdą i w efekcie Holmes została skazana. Grozi jej aż do 20 lat więzienia. To bardzo jaskrawy przykład, ale przecież takich sytuacji może być więcej. To pokazuje, jak ważne jest regulowanie tego rynku i walidacja rozwiązań. W tym pędzie entuzjazmu na rozwiązania cyfrowe nie zapominajmy o ustawieniu procedur zapewniających ich rzetelne sprawdzenie. To nie chodzi już tylko o wiarygodność startupów, ale o wiarygodność systemu ochrony zdrowia, który już dziś na potęgę wprowadza rozwiązania cyfrowe. Amerykański Urząd Rejestracji Produktów Leczniczych, Wyrobów Medycznych i Produktów Biobójczych tylko do końca 2021 roku zatwierdził ponad 340 algorytmów decyzyjnych opartych na uczeniu maszynowym do praktyki klinicznej.

A inne wyzwania dla cyfryzacji w służbie zdrowia?

Problemem może być oferowanie usług cyfrowych dla osób posiadających obniżoną funkcję kognitywną, m.in. część osób starszych. Trzeba będzie stworzyć specjalny system, bezpieczny dla takich osób, aby zapewnić im dobry i skuteczny sposób leczenia w nowych realiach. W szczególności, jeśli już wszystko przełożymy na algorytmy decyzyjne. Pozostaje pytanie: czy te osoby będą w stanie poradzić sobie z obsługą urządzeń, cyfrowym kontaktem z lekarzem i zrozumieniem tego, skąd pojawia się diagnoza. Równość dostępu do cyfrowych metod leczenia może być sporym wyzwaniem dla cyfryzacji w służbie zdrowia.

Ważnym czynnikiem jest też kwestia pewnego poczucia zagrożenia wśród lekarzy, którzy obawiają się, że stracą na znaczeniu. Ich zdaniem rewolucja cyfrowa w służbie zdrowia może zepchnąć ich na margines. Mogą mieć poczucie, że nie zdołają zachować swojej mocnej pozycji czy zostać liderem w aktualnym systemie ochrony zdrowia. Dlatego ważne jest wdrażanie personelu medycznego w innowacje i pokazywanie, jak bardzo mogą być dla nich przydatne. Przyznam, że kwestia zaufania będzie budowana wraz z rozwojem innowacji i z każdym krokiem zarówno pacjenci, jak i lekarze przekonają się o ich wartości.

Jak Pani zdaniem wspierać rozwój innowacji w cyfryzacji na rzecz ochrony zdrowia? Co należy w tym względzie zmienić w systemie?

Przede wszystkim regulacje. Ważne są zmiany legislacyjne, które spowodują, że zaczniemy refundować te rozwiązania, ale też wprowadzać je do procesu klinicznego. Ten jest dziś często hamowany. Odpowiednie regulacje powinny to zmienić.

Trzecia ważna rzecz to współpraca między ośrodkami akademickimi a decydentami. Między innymi po to, aby wdrażać cyfryzację w ramach projektów pilotażowych. Tylko wtedy zapewnimy stopniową integrację i zabezpieczenie przed ewentualnymi błędami. Dane, innowacje, cyfryzacja w służbie zdrowia – to powinien być lek pierwszej potrzeby. Dopiero jak się okaże, że nie można czegoś zrobić cyfrowo, wtedy powinniśmy szukać innych rozwiązań. To jest rewolucja, ale my musimy niej dojrzeć.