Opieka zdrowotna - dzięki możliwościom technologii cyfrowych - wraca do swojego ideału: upodmiotowienie człowieka, skuteczne zapobieganie, indywidualne plany zdrowia i leczenia (domowego), szpital w ostateczności.
Znając polskie warunki wydaje się to odległe, ale gdzie indziej to już się dzieje. Podajemy przykłady.
Wszystko, co myśleliśmy, że zajmie dziesięć lat, będzie może już w przyszłym roku: wczesna diagnostyka, telemedycyna, opieka szpitalna w domu, urządzenia do noszenia oraz stosowanie uczenia maszynowego i sztuczej inteligencji do nowych źródeł danych w celu przygotowania indywidualnych planów leczenia.
Podjęliśmy ten temat w Klubie Dyrektorów Finansowych "Dialog", aby propagować w biznesie te wzory dbania o zdrowie i leczenia.
Mamy właśnie do czynienia się z rzadkim momentem w historii, kiedy rozwój technologii oraz potrzeba i pilność zmian są idealnie zbieżne. Dzisiaj powstaje nowy model opieki nad zdrowiem człowieka, a także leczenia, ale istotniejszy jest pierwszy człon zdania. W nowej medycynie najbardziej chodzi bowiem, aby nie dopuścić do rozwoju choroby, a nawet do tego, aby się pojawiła u danego człowieka, mimo że ma do niej predyspozycje albo inne okoliczności zwiększają ryzyko zachorowania. Chodzi o przejście z reaktywnej do profilaktycznej opieki zdrowotnej.
Niby to znamy. Wszak już starożytnym chińskim lekarzom płacono, gdy ich podopieczni nie chorowali, natomiast przestawano płacić, gdy zachorowali.
We współczesnych czasach stosujemy przecież profilaktykę, badania przesiewowe, promocję zdrowego trybu życia, ale te działania nie są zbyt skuteczne, bo są skierowane do określonych grup ludzi i dotyczą wybranych chorób. Nie są zindywidualizowane i nie są trafne.
Zastosowanie technologii cyfrowych na szeroką skalę zmieni wszystko w opiece zdrowotnej, w życiu ludzi, jego jakości i długości. Epoka covid-19 przyspieszyła stosowanie i akceptację telemedycyny, choć to jedynie wstęp do cyfrowej opieki zdrowotnej.
W ciągu ostatnich 10 lat dokonaliśmy ogromnego postępu w wielu dziedzinach leczenia, ale także wielu przełomów w czujnikach (w tym IoMT – internet rzeczy medycznych), miniaturyzacji urządzeń, robotyce, technologii AI i uczeniu maszynowego, technologii blockchain, VR, edycji i manipulacji genami, drukowania i biometrii nowych narządów oraz biometrii, która wraz z technologią blockchain mogą zachować poufność i dostęp do danych pacjentów. Jednym słowem zarówno do gromadzenia danych, jak i ich przetwarzania, jak i zindywidualizowania planów zdrowotnych. Same doskonałe czujniki nic by nie dały bez mocy sztucznej inteligencji, a i ona byłaby nie znalazłaby zastosowania jeśliby nie dało się zapewnić bezpieczeństwa przesyłu danych milionów ludzi oraz ich anonimizacji w celu analizy, po to, aby ostatecznie utworzyć rekomendacje dla konkretnego człowieka. Wszystkie potrzebne technologie zgrały się w tym samym czasie. Dodatkowo w czasie wielkiej potrzeby – starzenia się społeczeństw i wzrostu kosztów leczenia ponad możliwości ludzi i państw.
Dzisiaj człowiek może zostać wyposażony w wiele czujników lub innych urządzeń, za pomocą których może monitorować swój organizm, mierzyć jego parametry. Może to robić w domu, nie wychodząc do przychodni czy szpitala, bez obecności lekarza, choć z ewentualną pomocą zdalnego asystenta, a dane przesyłać przez dedykowane aplikacje i chmurę do swojego lekarza czy innych specjalistów. Technologia pozwala, aby pacjent mógł być bardziej samodzielny, przebywał w swoim środowisku oraz jak najpóźniej – albo w ogóle – trafiał do placówki medycznej.
Sztuczna inteligencja – ze swoją zdolnością do wykrywania wzorców szybciej niż ludzkie oko – będzie miała kluczowe znaczenie w dążeniu do większej personalizacji opieki zdrowotnej i przyspieszenia nowych terapii i kuracji.
Dlaczego potrzeba zmian w opiece medycznej jest pilna:
- Starzenie się populacji
- Wykluczenie z leczenia znacznej części społeczeństw ze względu na odległość od ośrodków medycznych i ze względu na koszt leczenia
- Wysokie koszty kształcenia medyków i pokrewnych zawodów
- Długi czas edukacji specjalisty medycznego
- Wysokie i rosnące koszty opieki medycznej
- Wysokie koszty farmacji
- Rosnące koszty opieki i leków, a jednocześnie brak poprawy zdrowia
- Upowszechnienie się niezdrowego stylu życia
Główne technologie ekosystemu cyfrowego:
- Miniaturyzacja urządzeń medycznych i dostępność różnych technologii czujników
- Konsumpcja opieki zdrowotnej poprzez wykorzystanie urządzeń, takich jak inteligentny telefon
- AI i machine learning, dostęp do dużej puli danych (ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych), który zostały zanonimizowane
Cele stawiane przed cyfrową opieką medyczną
-Usprawnienie pracy lekarzy
- Poprawa wyników pacjentów
- Zmniejszenie znaczenia błędu ludzkiego
- Obniżenie kosztów
- Zapewnienie autonomicznego zdrowia z obsługą AI w celu zapewnienia najlepszej diagnostyki dostępnej dla najuboższych i najbogatszych na Ziemi
Kilka przykładów już podjętych działań
Mayo Clinic
Mayo Clinic jest jednym z wiodących ośrodków tworzenia cyfrowej opieki medycznej. Dr John Halamka, jej prezes widzi zupełnie nową przyszłość dla opieki zdrowotnej, która najkrócej definiuje tak: „Wcześniejsze diagnozy. Plany medyczne dla każdego. Zabiegi i leki dostosowane do każdej osoby w określonym momencie. Zdrowsze populacje. Koncentrujemy się na tworzeniu rozwiązań, które pomogą ludziom odgrywać bardziej aktywną rolę w ich opiece zdrowotnej i żyć zdrowiej.”
Mayo Clinic wraz z partnerami powołał Platformę SAFE, która umożliwia szybkie wdrożenie niestandardowych cyfrowych aplikacji zdrowotnych, które łączą usługi dostawców cyfrowych, automatyzację opieki opartą na sztucznej inteligencji i zdalną diagnostykę punktów opieki. Brak zdalnych badań jest obecnie czynnikiem ograniczającym cyfrowe leczenie typowych dolegliwości o niskiej złożoności (np. choroby przenoszone drogą płciową, zapalenie gardła, zakażenia dróg moczowych, rozstrój żołądka, grypa, zapalenie ucha itp.).
"Mówiliśmy o zwrocie w opiece zdrowotnej w 2030 r.", mówi dr Halamka, "ale teraz widzimy, że wszystko, co myśleliśmy, że zajmie dziesięć lat, będzie już w przyszłym roku. Będzie większe zapotrzebowanie na telemedycynę, telezdrowie, opiekę szpitalną w domu, urządzenia do noszenia i możliwość stosowania uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do nowych źródeł danych w celu przygotowania indywidualnych planów leczenia. To będzie tutaj bardzo szybko, ponieważ zmieniliśmy się tak bardzo przez COVID-19."
Zwiększone wykorzystanie danych pacjentów w opiece zdrowotnej wymaga zdecydowanego zaangażowania w ochronę prywatności. Aby zapewnić prywatność pacjentów w nowych środowiskach, eksperci Mayo Clinic Platform włączyli 11 warstw ochrony.
"Mayo ma najbardziej unikalny model prywatności, który istnieje w świecie opieki zdrowotnej", mówi dr Halamka, powołując się na rygor, którego instytucja używa do deidentyfikacji danych, a następnie certyfikowania deidentyfikacji przez ekspertów zewnętrznych. "Gdy wszystkie dane zostaną całkowicie zidentyfikowane i certyfikowane jako zidentyfikowane, są używane do budowania wiedzy, wiedza jest dystrybuowana na zewnętrz, ale dane są zawsze pod naszą ochroną i kontrolą."
Dzisiaj danych i wiedzy jest tak dużo, że lekarze nie są w stanie jej opanować i wykorzystać. Inteligentne algorytmy zrobią to za nich. Dzięki 30 petabajtom danych pacjentów, 25 milionom próbek tkanek i 30 milionom slajdów patologicznych, Mayo Clinic jest przygotowana do stworzenia największego, najgłębszego i najbardziej pouczającego zbioru danych biomedycznych na świecie. Organizacja będzie w stanie połączyć miliony de-zidentyfikowane dokumentacji pacjentów z najnowszej literatury medycznej, aby zapewnić lekarzom dostęp najlepszych możliwości leczenia i wiedzy
Humana
Jest to potężna firma ubezpieczeniowa, która właśnie dzięki technologii zmienia się w firmę medyczną, dostarczającą swoim klientom zindywidualizowane pakiety rekomendacji i produktów zdrowotnych, farmaceutycznych, spożywczych i praktyk stylu życia. Z firmy ubezpieczeniowej z elementami opieki zdrowotnej, zmienia się w firmę prozdrowotną z elementami ubezpieczeniowymi.
Humana używa modeli uczenia maszynowego w predykcjach, kto spośród klientów objętych ubezpieczeniem może być szczególnie narażony na te niekorzystne czynniki. Na tej podstawie ubezpieczyciel może podjąć decyzję o interwencji, na przykład zaplanowanie wizyty personelu medycznego u klienta.
W oparciu o modele możemy przewidzieć na przykład prawdopodobieństwo zawału serca i na kilka tygodni wcześniej wysyłać do pacjenta pielęgniarkę, by oceniła stan jego zdrowia. Model ten jest obecnie testowany na bazie kilkudziesięciu tys. amerykańskich klientów ubezpieczyciela.
Dzięki uczącym się algorytmom jest w stanie tworzyć optymalne, dopasowane do pacjenta, plany zdrowotne. Ich stosowanie przez klientów powoduje, że mniej chorują, choroby są wcześniej wykrywane, sami wiele robią w sprawie swojego zdrowia, a więc ich leczenie przez lekarzy i służbę zdrowia rzadziej jest potrzebne i mniej kosztuje. Firma tworzy narzędzia do telemedycyny oraz zdalnego monitorowania zdrowia. Lepsze zaopiekowanie klientami oczywiście więcej kosztuje, ale i dużo mniej niż potem ich leczenie. Wszyscy zatem mają korzyść.
Humana rozpoczęła zmianę swojego modelu jeszcze przed covidem, reagując na potrzeby starzejącego się społeczeństwa amerykańskiego (i wielu innych), bo tradycyjnie zorganizowana medycyna nie byłaby w stanie obsłużyć – finansowo i operacyjnie – takich potrzeb. Covid umożliwił przyspieszenie tej zmiany, bo jeszcze pilniejsza stała się profilaktyka i telemedycyna.
Humana tworzy nowy paradygmat w opiece zdrowotne, w której pacjenci będą mieli dostęp do kompleksowej opieki medycznej bez konieczności wizyty w gabinecie lekarskim i za mniejsze pieniądze na składki niż w tradycyjnym modelu. Wprowadza model ciągłej opieki, która nie była wcześniej dostępna, bo nie było rozwiązań wirtualnych.
A dlaczego jest ona możliwa? Przecież nie można uczyć algorytmów na danych pacjentów, ponieważ za duże byłoby dla nich ryzyko, no i za długo by trwało. Tworzy się więc syntetyczne dane, profile ludzi, aby prowadzić syntetyczne testy różnych terapii, różnych planów prozdrowotnych. Te syntetyczne dane naśladują rzeczywiste dane. Czyli najpierw sztuczna inteligencja tworzy – na podstawie prawdziwych historii ludzi, chorób i innych danych – sztuczne profile pacjentów, a następnie na nich ćwiczy i uczy się, zanim profile staną się prawdziwymi pacjentami.
Każdy model przed wprowadzeniem do produkcji jest sprawdzany pod kątem zgodności z zasadami etycznego wykorzystania danych klientów – zapewnia Sławek Kierner, wiceprezes Humany.
Roche
Dawno temu firma Roche postawiła na spersonalizowaną opiekę zdrowotną. Teraz nadszedł czas na zbieranie owoców tej strategii. Szwajcarski gigant jest drugim co do wielkości producentem leków na świecie i jedną z najbardziej dochodowych firm w wielkiej farmie. Jednak największą grupą akcjonariuszy, w większości wywodzącą się od Fritza Hoffmanna-La Roche, który założył firmę w 1896 roku, kieruje André Hoffmann, miłośnik przyrody i zwolennik zrównoważonego rozwoju oraz demokratycznych idei w opiece zdrowotnej. Severin Schwan, Austriak, który kieruje firmą od 2008 roku, jest dopiero siódmym dyrektorem generalnym Roche od 125 lat. Duża część jego pensji jest związana z akcjami firmy, co daje mu, jak to ujął, „dosłownie żywotny interes” w jej długoterminowej przyszłości.
Przez dwie dekady Roche pielęgnowała dział diagnostyki obok megadochodowej produkcji leków, starając się stworzyć bardziej spersonalizowaną opiekę zdrowotną. Ta jednostka, która odpowiada za prawie jedną czwartą sprzedaży, generuje niższe marże niż farmaceutyki i odstrasza inwestorów, którzy tęsknią tylko za przebojowymi lekami. To jednak przestaje być prawdą. Wszystko wskazuje, że proporcje znaczenia i dochodów odwrócą się, gdyż nadchodzi epoka zindywidualizowanej opieki i leczenia.
Podjęliśmy ten temat w Klubie Dyrektorów Finansowych "Dialog", a nawet szerzej w całej społeczności Business Dialog, aby propagować w biznesie te wzory dbania o zdrowie i leczenia.