Rozwój elektronicznej dokumentacji medycznej pozwoli lekarzowi przeznaczyć więcej czasu na pacjenta, dostępne w aptekach testy diagnostyczne ułatwią diagnozowanie, a sztuczna inteligencja pomoże w diagnostyce obrazowej – pisze Małgorzata Kiljańska, liderka grupy roboczej NIL IN ds. innowacji w opiece ambulatoryjnej. Jesteśmy świadkami rewolucyjnych zmian w opiece zdrowotnej, które zachodzą na wielu płaszczyznach. Trzy główne rodzaje innowacji mogą sprawić, że opieka zdrowotna będzie sprawniejsza, skuteczniej wesprze pracę lekarza, a także poprawi zdrowie i zwiększy zadowolenie pacjentów.

Priorytety na najbliższe lata

W kolejnym z serii artykułów Sieci Innowatorów Naczelnej Izby Lekarskiej pokażemy, jakie są kluczowe trendy zmian w opiece ambulatoryjnej w roku 2023 i jak możemy się podzielić przykładami wdrożonych innowacji. Co ważne, ogłaszamy konkurs na wdrożenie innowacji w opiece ambulatoryjnej. Nieodwołalną zmianę w sposobach świadczenia usług przynosi rewolucja w technologii, w tym np. rozwój systemów informatycznych i funkcjonalności elektronicznej dokumentacji medycznej (EDM) ze wsparciem angażujące pacjenta w samoopiekę. Zmienia się także sposób uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Mamy urządzenia ubieralne ze stałym monitoringiem danych zdrowotnych, diagnostykę dostępną w domu pacjenta, a także aplikacje zdrowotne. Pacjenci korzystają z opieki publicznej, prywatnej, abonamentowej oraz tzw. konsumenckiej, czyli diagnostyki i terapii dostępnych na życzenie, zgodnie z przekonaniami pacjenta, czasem niestety stojącymi w sprzeczności z medycyną opartą na dowodach. Ewoluować będą też modele świadczenia usług, zmieniając ścieżki pacjentów, poprawiając koordynację opieki, dostępność i bezpieczeństwo pacjentów, a także przenosząc zadania na inny personel medyczny i administracyjny. Jakie obszary będą się zmieniać najszybciej? Spójrzmy na pięć kluczowych trendów innowacji na rok 2023 z perspektywy ich zastosowania w opiece ambulatoryjnej.

Big Data – szansa na zarządzanie zdrowiem

Wykorzystanie Big Data, czyli olbrzymiej ilości danych o pacjentach, zrealizowanych usługach i o sposobie, w jaki korzystają z opieki medycznej, to szansa na zarządzanie zdrowiem populacji i wskazanie lepszych rozwiązań dla pacjentów, lekarzy i przychodni, w których pracują. Dla placówki ambulatoryjnej zarządzanie zdrowiem populacji oznacza przede wszystkim wiedzę o pacjentach, którzy korzystają z opieki: z jakimi problemami się najczęściej zgłaszają, na jakie choroby chorują, czy chorują sezonowo, z jakich usług korzystają, czy postępowanie wobec nich jest zgodne z wytycznymi. Dobre rozumienie najważniejszych potrzeb populacji pozwala na lepszą koordynację opieki, przygotowanie materiałów i narzędzi dla lekarzy, edukację i zaangażowanie pacjentów, a w rezultacie poprawę wyników klinicznych. W pracy lekarza odpowiednia analiza i wizualizacja danych może pomóc w identyfikacji osób wymagających interwencji, która pozwoli uniknąć pogorszenia stanu zdrowia lub śmierci. Dziś przed podjęciem decyzji o postępowaniu lekarz nie ma możliwości dokładnego przejrzenia często wieloletnich informacji o historii choroby, zgłaszanych objawach, leczeniu, trendach w wynikach badań laboratoryjnych i obrazowych. Wynika to przede wszystkim z ograniczenia czasu. W 2023 r. algorytmy uczenia maszynowego i sztuczna inteligencja będą coraz szerzej wykorzystywane do wsparcia lekarzy we wczesnym wykrywaniu zwiększonego ryzyka zdrowotnego i przedwczesnej śmierci, symptomów chorób nowotworowych, rozwoju chorób przewlekłych, zagrożeń zaostrzenia chorób, a także wyników patologicznych i alarmowych. Oprogramowania gabinetów lekarskich będą się rozwijać w taki sposób, by lekarz miał dostęp do narzędzi wspierających decyzje kliniczne podczas wizyty.

Sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja nie zastąpi lekarzy, ale poszerzy ich możliwości. Dlatego w medycynie za bardziej właściwe uważane jest używanie określenia „rozszerzona inteligencja” zamiast „sztuczna inteligencja” (ang. Augmented versus Artificial Intelligence). W 2023 r. przewiduje się dalszy dynamiczny rozwój medycznych algorytmów sztucznej inteligencji, już w tej chwili szeroko stosowanych w praktyce medycznej. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, technologie budzące w opiece zdrowotnej ogromne zainteresowanie, sprawią, że przewidywanie, diagnozowanie, monitorowanie i leczenie będzie łatwiejsze, szybsze i skuteczniejsze. Medyczna sztuczna inteligencja jest m.in. stosowana do analizy diagnostyki obrazowej, takiej jak zdjęcia rentgenowskie i rezonans magnetyczny, pomagając radiologom w interpretacji wyników. Poprzez analizę skanów MRI urządzenia medyczne wspierane sztuczną inteligencją pomagają wykrywać i leczyć zaburzenia neurologiczne, takie jak choroba Alzheimera i Parkinsona, analizować dynamikę choroby chorego na COVID-19 czy oceniać profilaktyczne zdjęcia mammograficzne. Medyczna sztuczna inteligencja może być również używana do analizowania danych zebranych z urządzeń ubieralnych, noszonych przez pacjentów.

Monitorowanie pacjentów

Urządzenia ubieralne będą coraz częściej wykorzystywane do śledzenia własnego zdrowia i aktywności fizycznej, a także przez klinicystów do zdalnego monitorowania pacjentów. W ostatnich latach „internet rzeczy medycznych” rozwinął się gwałtownie – od prostych urządzeń mierzących tętno i saturację do zegarków zdolnych do odczytu EKG, ubrań, które mogą wykrywać ciśnienie krwi i przewidywać ryzyko zawału serca, i rękawiczek, które mogą zmniejszyć drżenie dłoni pacjentów z chorobą Parkinsona. Coraz większe zainteresowanie budzą urządzenia ubieralne wykorzystywane w ocenie zdrowia psychicznego, które np. na podstawie poziomu aktywności, snu i tętna są w stanie monitorować i wykrywać symptomy depresji. W tym roku coraz więcej ubieralnych urządzeń medycznych wyposażonych będzie w procesory, które wykorzystają analitykę w urządzeniu, zamiast wysyłać dane do przetworzenia.

Detaliczna sprzedaż medyczna

Rozwijający się dynamicznie obszar szybkich badań diagnostycznych pozwala na kupienie w aptece, drogerii, na stacji benzynowej czy w sklepie spożywczym np. domowych testów do wykrywania zakażenia COVID-19, grypy i RSV, zakażenia Helicobacter pylori i krwi utajonej w kale, testów owulacyjnych czy ciążowych. To także możliwość korzystania z usług zdrowotnych tradycyjnie dostępnych w przychodniach, takich jak badania krwi z interpretacją wyników, szczepienia przeciw grypie i badania lekarskie np. przed zakupem okularów lub aparatu słuchowego. Pacjenci coraz szerzej korzystają z rozwiązań dostępnych poza tradycyjnymi placówkami medycznymi. W USA usługi zdrowotne prowadzone są w punktach sprzedaży detalicznej w sieciach sklepów takich jak Walmart i CVS, ostatnio zdecydował się na to także Amazon.

Spersonalizowana opieka

W 2023 r. pacjenci będą mieli więcej możliwości korzystania ze świadczeń spersonalizowanej (precyzyjnej) opieki zdrowotnej, w której profilaktyka, leki i inne terapie są specjalnie dostosowane do pacjenta w oparciu o takie czynniki jak wiek, informacje genetyczne lub czynniki ryzyka. Termin „spersonalizowana opieka zdrowotna” używany jest także do określenia sposobu dostarczania opieki, w którym potrzeby i wartości pacjenta są w centrum uwagi, a pacjent jest zaangażowany w decyzje dotyczące jego zdrowia, sposobu i miejsca leczenia. Podobnie jak w innych dziedzinach usług tak rozumiana personalizacja także będzie jednym z głównych trendów w 2023 r. Małgorzata Kiljańska, liderka grupy roboczej NIL IN ds. innowacji w opiece ambulatoryjnej, lekarka POZ