A „betegéletút-misszió” szakmai hátteréről tartott előadást Miklós Dezső, a HUN-REN Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet főigazgató-helyettese a Magyar Egészségügyi Menedzsment Társaság „Adatvezérelt egészségügy és kiberbiztonság” elnevezésű konferenciáján. A Rényi kutatói átfogó egészségügyi életútelemző adatplatformot építenek, és ehhez kapcsoló matematikai modelleken dolgoznak.
A mesterséges intelligencia (MI) hatékonyan képes támogatni a hazai egészségügyi ellátórendszer működését, és segíthet az orvosnak a betegségek korai felismerésében, a kezelés megtervezésében, egyáltalán abban, hogy a betegről rendelkezésre álló óriási mennyiségű adat, információ átlátható legyen. Már a válaszok is kirajzolódnak a Rényiben jelenleg is zajló kutatás legfontosabb kérdéseire.
A kutatást Miklós Dezső, a HUN-REN Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet főigazgató-helyettese irányítja, szakmai projektvezetője Csiszárik Adrián, a Rényi Mesterséges Intelligencia kutatási osztályának tagja. A Rényi AI nevet viselő kutatócsoport a témakörben a teljes tudományos spektrum mentén dolgozik, hiszen elméleti kérdésektől a gyakorlati témákig a társadalom számára fontos és hatásos vizsgálatokra fókuszálnak. E kutatások legszélesebb része az egészségügyi adatok feldolgozása. A csoportnak, amelyben orvos, MI szakemberek, egészségügyi informatikus és termékfejlesztők is helyet kaptak, mára világos víziója és elemeire bontott megvalósítási terve van a magyarországi betegéletút-adatkincs komplex hasznosítására. A Rényi kutatói értékes eszközökkel szolgálhatják az egészségügy különböző szintjeit az ágazatirányítástól, az ellátásszervezésen át a betegellátásig. A Rényi AI csoport elkötelezetten dolgozik azon, hogy a munkát hazai pályázati forrásokra támaszkodva folytassa és skálázható, bevezethető megoldássá fejlessze.
Dr. Miklós Dezső főigazgató-helyettes „A betegéletút misszió – Az ország egészségügyi adatainak átlátása MI segítségével” című előadásában osztotta meg a kutatás legfrissebb eredményeit a Magyar Egészségügyi Menedzsment Társaság éves rendezvényén. „A mesterséges intelligencia fejlődésével ma már rendelkezésre állnak azok az eszközök – strukturált adatkinyerés, prediktív modellezés, hálózatelemzés –, amelyek a NEAK adatbázisában strukturáltan és az EESZT-ben (Elektronikus Egészségügyi Szolgáltatási Térben) részlegesen strukturáltan és kódoltan rögzített, korábban széttöredezett dokumentumtömeget elemezhető életút-adatbázissá alakíthatják. A „betegéletút-misszió” célja éppen ez: a magyar egészségügy gazdag, de jelenleg alulhasznosított adatvagyonát valódi prevenciós, prediktív és döntéstámogató erőforrássá formálni”.
| A magyar egészségügy adatvagyona európai összevetésben is jelentős. A Nemzeti Egészségbiztosítási Alapkezelő (NEAK) több mint 15 évre visszamenőleg gyűjti az állam által finanszírozott ellátási eseményeket. Ezek tehát az orvos-beteg találkozások: kivizsgálások, beavatkozások, ellátások, ám csak azok megtörténte – azok eredményei, azaz leletek nélkül. Évente 50 millió járóbeteg-eset, több mint 2 millió fekvőbeteg-ellátás, tízmilliós nagyságrendű képalkotó és laborvizsgálat, valamint százmilliót meghaladó vénykiváltási adat keletkezik ebben a rendszerben. Ezzel párhuzamosan az Elektronikus Egészségügyi Szolgáltatási Tér (EESZT) 2017-es indulása óta több milliárd egészségügyi dokumentumot rögzített: ambuláns lapokat, zárójelentéseket, leleteket, e-recepteket. A rendszerhez ma már több mint tízmillió állampolgár adatai kapcsolódnak, és naponta több millió tranzakció történik benne. Több mint 60 millió labordokumentum hasznosításának lehetőségét is megteremtheti a Rényi AI csoport komplex kutatása, amelynek hosszú távú ágazati feltétele az egészségügyi adatrendszerek populációs szintű kutathatóvá tétele. |
Dr. Szócska Miklós, a Semmelweis Egyetem Egészségügyi Menedzserképző Központjának igazgatója és a Harvard Egyetem vendégoktatója is úgy fogalmazott „Az adatvezérelt egészségügyi megoldások rendszerképessége, nemzetközi körkép” című előadásában, hogy az új, ún. iEESZT a magyar ellátórendszer központi „motorja” lehet, hiszen nem pusztán adattárházról, hanem intelligens, döntéstámogató infrastruktúráról beszélünk.
A NEAK adatállománya a finanszírozási logika mentén épül fel, de alkalmas a hasonló betegéletutak megtalálására és szakmapolitikai döntések megalapozására – vallják a Rényi matematikusai. „Ugyanígy alkalmas többek között az országos szűrőprogramok finomhangolására, és protokolljainak pontosítására. A szűrések látogatottsága ugyanis radikálisan befolyásolja egy-egy régió adott kóroki (például prosztatadaganatos) halálozási arányait. Ha a rendszerből láthatóvá válnak az időbeli mintázatok, az ellátási módok vagy a rizikópontok, akkor mesterséges intelligencia hosszabb távon képes arra, hogy egy adott beteg életútja alapján előre jelezze a kockázatos eseményeket – például egy elmaradó kontrollvizsgálat veszélyét.
A fejlesztés ambíciója tehát túlmutat az adatok átláthatóságán. A cél a betegadatok betegéletúttá szervezése, majd ezek gyakorlati hasznosítása az egyéni betegellátásban, a klinikai döntéstámogatásban, az igazgatási folyamatokban és a népegészségügyben egyaránt. Akár a háziorvosi rendelőben megjelenhet a kezelőorvos képernyőjén egy áttekinthető, időrendbe szervezett kórtörténet, amelyet nemcsak a háziorvos, hanem a mentőszolgálat, az ügyelet vagy a szakorvos is azonnal használhatna. „Digitális lábnyomokat hagyunk, mi, az egészségügyi ellátást igénybe vevők mindenhol: a mentőkocsiban, a háziorvosnál, a kórházban, a gyógyszertárban vagy akár otthon, és mindenféle formában: ambuláns lapon, zárójelentéseken, laboreredményeken, gyógyszerek kiváltásakor stb.” – mutatta be Miklós Dezső.
A meglévő adatokból idővel felépülhet a klinikailag hasznos rendszer: egy kattintásra ott a teljes kórtörténet és előre jelezhetőkké válnak a kockázatok. A rendszer nemcsak tárolja a betegek egészségügyi adatait, hanem értelmezi és támogatja az adatok alapján hozható vizsgálati, kezelési döntéseket.
Az állam – felismerve és tavaly egy kormányhatározattal is megtámogatva az ilyen fejlesztések szükségességét és jelentőségét – Misszióvezérelt Nemzeti Laboratóriumok továbbfejlesztése címen hirdette meg azt a pályázatot, amelyen a Rényi Intézet AI kutatói is indultak. “A misszió célja olyan döntéstámogató mesterséges intelligencia alapú betegéletút-szoftver infrastruktúra létrehozása, amely képes a magyar egészségügyi adatvagyon integrálására, értelmezésére és aktív hasznosítására” – osztotta meg a Rényi terveit Miklós Dezső a konferencián. A sikeres pályázattal lehetővé váló eredménytermékek döntéstámogató eszközök az ellátórendszer minden szintjén és több vonatkozásában, ahogyan az alábbi ábrán is látható:
A létrehozandó szoftverek magyar fejlesztések, magyar sajátosságok figyelembevételével. Az orvosnak megkönnyíti a kezelést: az orvosé marad a diagnosztika, a kezelés, a döntési jogkör és felelősség (tehát minden nála marad, ami eddig az övé volt), csak mindenhez kaphatna támogatást. A döntését potenciálisan befolyásoló tényezőket gyűjti össze az AI, hogy segítsen neki, kiszámolja „helyette” a kockázatokat, miközben nap végére sem fárad el, és nem terhelődik túl – mondjuk egy járvány idején.
A Rényi AI csoport évek óta folyó munkája, valamint a fejlesztés végső nyertese a beteg lehet, aki gyorsabb diagnózist, célzottabb terápiát, jobb életminőséget kaphat, és kevesebb szövődménnyel kell számolnia – és az egyik legfontosabb cél: a prevenció és szűrés támogatása révén minél több, egészségben eltöltött életév.
