W dzisiejszym świecie dane medyczne gromadzone są w ogromnych ilościach. Każdy proces, działanie, zdarzenie medyczne w placówce musi zostać odpowiednio udokumentowane. Wykorzystywanie sztucznej inteligencji (AI) staje się wręcz niezbędnym narzędziem w zarządzaniu danymi w placówkach medycznych. Od zbierania danych, poprzez ich analizę, aż po interpretację, AI oferuje nie tylko potężne możliwości usprawnienia procesów, ale również otwiera drzwi do nowych standardów efektywności i jakości opieki zdrowotnej. W dzisiejszym artykule przyjrzymy się roli sztucznej inteligencji w zarządzaniu danymi w placówkach medycznych, zwracając uwagę na takie aspekty, jak przetwarzanie gromadzonych przez podmioty lecznicze danych, zabezpieczenie przechowywanych przez nie informacji oraz poznamy praktyczne przykłady wykorzystania AI w praktyce medycznej.

Przetwarzanie i analiza danych w placówce medycznej z pomocą AI

Obecnie w placówkach medycznych wytwarza się, a zarazem gromadzi ogromne ilości danych medycznych – począwszy od informacji o pacjentach, poprzez wyniki badań laboratoryjnych, aż po obrazy medyczne. Sztuczna inteligencja (AI) może w znaczny sposób pomóc usprawnić zarządzanie tymi danymi na każdym etapie procesu, od zbierania informacji, po ich analizę i interpretację. Przyjrzyjmy się nieco bliżej poszczególnym etapom i możliwościom AI w tym zakresie.

Uporządkowane i automatyczne gromadzenie danych

Pierwszym krokiem jest efektywne zbieranie danych, co może być ułatwione poprzez zastosowanie narzędzi AI do automatyzacji procesów rejestracji i wprowadzania danych pacjentów. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą automatycznie rozpoznawać i weryfikować pozyskiwane i wprowadzane informacje, co pozwala na szybsze i dokładniejsze uzupełnianie kart pacjentów. Z pomocą odpowiednich systemów zgromadzone w ten sposób dane są następnie łatwo dostępne dla personelu medycznego w danym podmiocie leczniczym. 

Szybka analiza zmniejszająca ryzyko

Następnie, mając na uwadze konieczność dokonania analizy zgromadzonych w ten sposób danych, narzędzia oparte na sztucznej inteligencji oferują zaawansowane możliwości przetwarzania tych informacji, wykrywania wzorców oraz generowania istotnych wniosków. Algorytmy uczenia maszynowego wykorzystywane przez AI mogą analizować ogromne zbiory danych medycznych w poszukiwaniu ukrytych zależności i trendów – wykonanie tej samej czynności na tak dużym wolumenie danych zajęłoby człowiekowi znacznie więcej czasu. Przeprowadzenie analizy przez sztuczną inteligencję umożliwia również lepsze zrozumienie stanu zdrowia pacjentów oraz ograniczenie możliwych zagrożeń zdrowotnych.

Dogłębna interpretacja pomocna w podejmowaniu decyzji

Wreszcie, sztuczna inteligencja może wspomagać personel medyczny w dokonywaniu interpretacji zebranych danych medycznych poprzez systemy wsparcia podejmowania decyzji klinicznych. Dzięki analizie danych historycznych oraz najnowszych badań naukowych, których wyniki są dostępne dla systemów wykorzystujących AI, odpowiednio wykorzystana sztuczna inteligencja może dostarczać lekarzom rekomendacje dotyczące diagnostyki, leczenia i prowadzenia opieki nad pacjentami, co w efekcie przyczynia się do podniesienia jakości opieki zdrowotnej w danym podmiocie leczniczym.

Zabezpieczenie danych medycznych i regulacje w erze AI

Im więcej danych, a zarazem więcej operacji związanych z ich analiza i interpretacją, tym większa szansa na popełnienie błędu lub niespodziewany wyciek danych. Tym samym pojawia się coraz większa potrzeba uważności, aby te dane w odpowiedni sposób zabezpieczyć dla dobra pacjentów. Obecnie, kiedy gromadzone w poszczególnych przychodniach i lecznicach dane przeczesywane są przez sztuczną inteligencję, konieczne jest dostrzeżenie związanych z tym wyzwań, dostosowanie się do kluczowych regulacji i wdrożenie najlepszych praktyk. Zwróćmy uwagę na każdy z tych aspektów.

Wyzwania związane z bezpieczeństwem danych medycznych:

• Przetwarzanie coraz większej ilości danych i nieustannie rosnące wykorzystanie sztucznej inteligencji w medycynie powoduje pojawienie się nowych wyzwań, które związane są z bezpieczeństwem przechowywanych w placówkach medycznych danych.
• Istnieje ryzyko naruszenia prywatności pacjentów, szczególnie w przypadku, gdy dane medyczne są przechowywane w chmurze bądź przetwarzane przez zewnętrzne systemy oparte na sztucznej inteligencji.
• Ataki cybernetyczne mogą być bardziej wyrafinowane, wykorzystując między innymi luki w zabezpieczeniach stosowanej sztucznej inteligencji, by w ten sposób wykraść dane medyczne lub doprowadzić do manipulacji zawartymi w nich informacjami.

Co należy zrobić: Aby skutecznie radzić sobie z ryzykiem naruszenia prywatności pacjentów oraz zagrożeniami związanymi z atakami cybernetycznymi w erze wykorzystania sztucznej inteligencji w medycynie, proponujemy zastosowanie następujących rozwiązań:

• Wzmocnienie ochrony danych pacjentów.
• Edukacja personelu medycznego.
• Ścisłe przestrzeganie obowiązujących regulacji.

Kluczowe regulacje:

• RODO (Rozporządzenie Ogólne o Ochronie Danych Osobowych) to kluczowy akt regulacyjny, dotyczący ochrony danych osobowych w naszym kraju, a także w Europie. W przypadku placówek działających globalnie, w tym w Stanach Zjednoczonych, istotnym aktem regulacyjnym jest również HIPAA (Ustawa o przenoszeniu i ochronie danych dotyczących ubezpieczeń zdrowotnych).
• Wspomniane wyżej przepisy wymagają od managera placówki oraz od całego personelu medycznego skrupulatnego zabezpieczenia danych medycznych oraz przestrzegania zasad, dotyczących nie tylko przechowywania, ale także przetwarzania i udostępniania gromadzonych w danym podmiocie leczniczym informacji.

Co należy zrobić: Aby skutecznie przestrzegać kluczowych regulacji, dotyczących ochrony danych w erze wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) w branży medycznej, proponujemy zastosowanie następujących rozwiązań:

• Stosowanie zaawansowanych zabezpieczeń danych.
• Przeprowadzenie audytu zgodności.
• Szkolenie personelu medycznego.
• Współpraca z ekspertami ds. ochrony danych.

Najlepsze praktyki:

• Szkolenie personelu medycznego w zakresie bezpieczeństwa danych oraz świadomości ryzyka związanego z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
• Regularne audyty bezpieczeństwa, w tym testy penetracyjne, pozwalające wykrywać i usuwać ewentualne słabe punkty w systemach informatycznych.
• Wdrażanie zaawansowanych technologii zabezpieczeń, takich jak szyfrowanie danych, dwuetapowa autentykacja i monitorowanie anomalii w sieci.

Przykłady, jak placówki zdrowotne wykorzystują AI

Aby lepiej zrozumieć praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu danymi medycznymi, przyjrzymy się konkretnym przykładom. Te trzy przykłady pokazują jak można wykorzystać sztuczną inteligencję przez placówki zdrowotne w celu lepszego zarządzania danymi, poprawy efektywności operacyjnej i podnoszenia jakości opieki zdrowotnej:

1. Zautomatyzowane przetwarzanie danych EHR:

• Niektóre szpitale wykorzystują sztuczną inteligencję i oparte na niej systemy do automatyzacji przetwarzania danych w elektronicznych kartach pacjentów (EHR).
• Systemy posługujące się AI mogą analizować i kategoryzować dane kliniczne, co w efekcie zapewnia całemu personelowi medycznemu o wiele szybszy dostęp do istotnych informacji o konkretnym pacjencie.
• Dzięki temu lekarze mogą podejmować bardziej świadome decyzje kliniczne, a personel administracyjny może skupić się na innych zadaniach, poprawiając tym samym efektywność operacyjną placówki.

2. Prognozowanie potrzeb personelu medycznego:

• Niektóre placówki medyczne wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do prognozowania potrzeb, związanych z personelem medycznym.
• Analiza danych dotyczących obłożenia placówki, godzin natężenia ruchu telefonicznego, harmonogramów pracy personelu i trendów pacjentów pozwala na lepsze planowanie zasobów ludzkich, co przekłada się na sprawniejszą pracę całego podmiotu leczniczego.
• Dzięki temu, placówki mogą zoptymalizować dystrybucję personelu, zapewniając wystarczającą obsługę pacjentów w kluczowych momentach, co przekłada się na poprawę jakości opieki i efektywności operacyjnej.

3. Wsparcie w interpretacji obrazów medycznych:

• Niektóre szpitale wykorzystują sztuczną inteligencję do wsparcia radiologów w interpretacji obrazów medycznych, takich jak tomografia komputerowa (CT) czy rezonans magnetyczny (MRI).
• Systemy oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym są w odpowiedni sposób szkolone, aby wykrywać subtelne zmiany i patologie na obrazach medycznych, co może pomóc w szybszym diagnozowaniu i leczeniu rozmaitych chorób, w tym nowotworowych.
• Poprawa dokładności diagnozy dzięki wsparciu sztucznej inteligencji może ponadto zmniejszyć ryzyko błędów klinicznych, skutkując tym samym lepszymi wynikami klinicznymi dla pacjentów.

Wymienione powyżej przykłady pokazują jednoznacznie, że sztuczna inteligencja ma bez wątpienia szerokie zastosowanie w placówkach zdrowotnych. Jej właściwe i mądre wykorzystanie może przyczyniać się do usprawnienia nie tylko zarządzania danymi pacjentów, ale także doprowadzić do poprawy efektywności operacyjnej oraz podniesienia jakości opieki zdrowotnej, co wpływa korzystnie zarówno na kondycję samej placówki medycznej, jak i oczekiwania pacjenta i jego otwartość na skorzystanie z oferowanych przez nasz podmiot leczniczy usług.