A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) az elmúlt évek során a mesterséges intelligencia területén mindennapos eszközökké váltak, melyek segítségével a digitális egészségügy egyre inkább elősegíti az orvosi diagnosztikai folyamatok fejlődését. Mostani cikkünk arra fókuszál, hogyan támogatják ezek a modellek az onkohematológiai diagnosztikában dolgozó kutatók munkáját, hozzájárulva a hatékonyság növeléséhez és a klinikai eredmények javításához.
Az elmúlt években egyre gyakrabban találkozhattunk a Digital Health (digitális egészségügy) kifejezéssel, ami nem véletlen. Szakmai konferenciák szerveződnek a témában, IT cégeknél külön részlegek alakulnak kifejezetten ennek a területnek a kiszolgálására és a trend nem lassul. De vajon mit is jelent a digitális egészségügy fogalma? Cikkünkben erre keressük a választ.
Az IT szerepe minden iparágban rohamosan növekszik és ez alól az egészségügy sem kivétel. A digitális egészségügyi megoldásokról elsőnek talán mindenkinek a mobileszközök, viselhető eszközök és alkalmazások jutnak eszébe, azonban ennél sokkal mélyebben integrálódik a gyógyításba. Elég csak arra gondolni, hogy az egyik fő célja az egészségügyi információk biztonságos és hatékony gyűjtésének, tárolásának, elemzésének és cseréjének megkönnyítése. Vegyük is sorra mit jelent a digitális egészségügy.
A digitális egészségügy fogalma
Definíció szerint
digitális egészségügy és ellátás alatt azokat az eszközöket és szolgáltatásokat értjük, amelyek információs és kommunikációs technológiák (IKT) révén tökéletesítik a megelőzést, a diagnosztizálást, a kezelést, az egészséggel kapcsolatos kérdések nyomon követését és kezelését.
Ide értendő tehát minden olyan informatikai alkalmazás, ami az egészségügyi tevékenységeket, vagy az egészségmegőrzést támogatja. A lehetséges megoldások skálája nagyon széles - a távgyógyítástól és egészségügyi adatok digitalizációjától egészen a leginnovatívabb technológiák (AI, robotika, nanotech) alkalmazásáig terjed. A digitális egészségügy alapvető célja, hogy a technológia segítségével javítsa az egészségügyi ellátáshoz való hozzáférést, növelje a hatékonyságot, és képessé tegye az egyéneket arra, hogy aktívan részt vegyenek saját egészségük megőrzésében és ellátásában.
A kezdetektől napjainkig
Története is meglepően régre nyúlik vissza. Az egészségügyi adatok legkorábbi vizualizációja (és ezáltal a bizonyítékokon alapuló orvoslás és az adatvezérelt egészségügy kezdete is) Florence Nightingale nevéhez fűződik, aki a Krími Háborúban (1853-56) a betegápolás szervezésében elért eredményeit demonstrálta látványos diagramokon. Ezt követte az első telemedikai diagnózis, amit 1897-re datálunk, melynek során egy háziorvos telefonon keresztül állapított meg kruppot egy kisgyermek köhögése alapján. Ezt követően hosszabb időszak telt el a következő mérföldkőig. Az 1990-es évek környékén megalakultak az első egészségügyi informatikai (IMIA - 1989) és telemedicina (ATA - 1993, EHTEL - 1999) szervezetek, és innentől kezdve felgyorsult a terület fejlődése. A 21. század elejétől kezdődően újabb lendületet kapott az iparág az olyan egészségügyi platformok, mint a Welldoc, továbbá a viselhető fitneszeszközök megjelenésével. Napjainkra pedig már a legtöbb országnak és az Európai Uniónak is van digitális egészségügyre szakosodott igazgatási szerve vagy stratégiája.
Könyveket lehetne megtölteni a különböző lehetőségekkel, megoldásokkal, amik ezt a területet felépítik, ezért erre egy cikkben nem is teszünk kísérletet, viszont kiemelünk pár fontos fogalmat, eredményt, amit mindenképpen érdemes észben tartani. Az alábbiakban szemezgetünk a legfontosabb technológiai alkalmazásokból, kifejezésekből, hogy egy kicsit teljesebb képet kaphassunk:
- Telemedicina: Avagy távgyógyítás. Ez a távolról, elsődlegesen telefonon keresztül történő diagnosztizálást és tanácsadást jelenti. Noha kezdetekben ez kifejezetten telefonbeszélgetéseket jelentett orvos és páciens között, ma már az online kommunikáció minden csatornája hasznosítható a célra, az AI-ról nem is beszélve.
- Digitalizáció: Az egészségügyi adatok, kórtörténet, rendelvények, stb. digitálisan és felhő alapon történő kezelése. Ez eleinte a papíralapú dokumentumok digitalizálását jelentette, ma már egyre inkább alapértelmezetten elektronikus formában keletkeznek az adatok.
- Bioinformatika: Biológiai folyamatok és struktúrák (genomok, mutációk, sejtszerkezetek, anyagcsere) megértése és vizsgálata számítógépes modellezés segítségével.
- Virtuális és kiterjesztett valóság: VR és AR technológiák alkalmazhatóak például az emberi test feltérképezésére, pszichoterápiára (VR), fájdalomkezelésre, vagy akár laborkarbantartásra (AR)
- Robotika: számos lehetőség mutatkozik az autonóm robotok alkalmazására akár az egészségügyi beavatkozások (komolyabb műtétek), akár a laborok és biobankok üzemeltetése során.
- Nanotechnológia: a különböző nanostruktúrák egyre több lehetőséget hordoznak magukban a diagnosztika, képalkotás és gyógyítás (kórokozók elleni küzdelem, vagy akár gyógyszer szervezetbe juttatása) területén.
- 3D nyomtatás: az oktatási, diagnosztikai célú anatómiai modellezés mellett protézisek, implantátumok, műtéti eszközök, de egyedi gyógyszerek és még akár szervek létrehozása is lehetséges, vagy a közeljövőben valósággá válhat.
- Adatvezérelt egészségügy: az adatok digitalizációján túlmenően egy fontos trend az adatok mélyebb, illetve másodlagos felhasználása: komplex adatelemzés, adatvizualizáció, Big Data technológiák az egészségügyi döntéstámogatásban – egyéni terápiás, intézményi, vagy nemzetstratégiai, társadalmi szinten.
- Mesterséges intelligencia: Bár a többi területtel szorosan összefonódik, önálló diszciplínaként is fontos a szerepe a leletezés (eredmények kiértékelése), diagnózisok felállítása, terápiás döntések, de akár strukturálatlan adatok digitalizációja, vagy az adminisztráció automatizálása területén is.
- Viselhető eszközök: a különböző fitneszeszközök (okosórák és -karkötők, pulzusmérők) és kifejezetten egészségügyi eszközök (vérnyomásmérők, gyógyszerpumpák) mind soha nem látott mennyiségű adat generálása, mind legalább részben automatizált egészségügyi feladatok ellátása révén járulnak hozzá az egészségmegőrzéshez.
Jogi, etikai és adminisztratív kérdések
Mára a digitális egészségügy minden szempontból szignifikáns ágazattá nőtte ki magát. Mutatja ezt az is, hogy igazgatási szervek (mint pl. az amerikai FDA Digital Health Unit) specializálódnak erre és nemzeti (mint hazánkban is), illetve közösségi szintű stratégiák szabják meg az allokált forrásokat és fejlesztési irányokat. Az Európai Bizottság 2018 áprilisában adott ki egy közleményt az egészségügy és az ellátás digitális átalakításáról, amelyben 3 pillért határozott meg ennek alapjául: az egészségügyi adatok biztonságát, az adatok megosztását, valamint az állampolgárok szerepvállalásának elősegítését.
Látható, hogy komoly folyamatok zajlanak, amelyekre mind technológiai, mind társadalmi válaszokat kell adni. A jogi szabályozás igyekszik lépést tartani az adatvédelem (pl. GDPR), és adatbiztonság (pl. NIS2) területén – azonban nyitva van még sok etikai kérdés (pl. AI és robotok által hozott döntések felelőssége), amelynek a megnyugtató megválaszolása kritikus lesz a közeljövőben a terület egyre rohamosabb fejlődésének köszönhetően.
