Ale může se také stát, že bude trpět chronickým nedostatkem lékařů a sester, dlouhými frontami na vyšetření a operace, nemocnice budou přetížené a kvalitní péče pouze pro vyvolené.
Stárnoucí populace a propast mezi věkem dožití a délkou života ve zdraví situaci jen zhoršuje. Nejde však jen o to, jak nalít do systému zdravotní péče více peněz, ale spíše o hledání cest, jak s nimi lépe hospodařit. Jak zabránit tomu, aby z něj unikaly a aby se vynakládaly na zbytečnosti. Oslovení odborníci se vesměs shodují, že vše začíná u co nejširší digitalizace. Ušetří nejen čas a náklady, ale také usnadní cílenou prevenci či pomůže dříve odhalit onemocnění. "Bez efektivní a rychlé digitalizace nebude české zdravotnictví dlouhodobě udržitelné," říká IT ředitel zdravotnické skupiny EUC Jan Hrubý.
Již nyní české nemocnice používají moderní informační systémy pro digitální vedení lékařské dokumentace. Elektronická komunikace se záchrannou službou umožňuje sdílení klíčových informací o pacientech, jako jsou alergie a užívané léky, což zlepšuje péči v akutních případech.
"Chybí však jednotná strategie a propojení systémů, které by umožnilo sdílení dat napříč zdravotnickými zařízeními. Podle některých odhadů by digitalizace mohla Česku ušetřit až desítky miliard korun ročně," říká Jan Klusáček, zakladatel společnosti Cyber Fox, která se na tuto oblast zaměřuje.
Nerovnoměrný rozvoj digitalizace
Předseda představenstva Nemocnice AGEL Nový Jičín Jakub Fejfar říká, že české zdravotnictví prochází nerovnoměrnou digitalizací. "Některé oblasti jsou na velmi dobré úrovni, jiné výrazně zaostávají," shrnuje. Česko podle něj drží krok s evropským průměrem v některých specializovaných oblastech, jako je implementace AI nebo pokročilá diagnostika.
V porovnání se zeměmi jako Estonsko, Dánsko či Finsko však zaostává ve zmiňované propojitelnosti systémů. Na lecčems se už pracuje: jde například o postupné zavádění mezinárodních standardů HL7 pro přenos klinických a administrativních dat. Jsou rozvinuté i některé dílčí projekty jako eRecept, který nabízí přístup k elektronickým receptům a záznamům o očkování, či ISIN, což je registr infekčních nemocí.
Rychlejší digitalizaci do značné míry komplikuje fakt, že zdravotnictví je v řadě věcí velmi konzervativní odvětví. "Ochota mnohých zdravotníků měnit léty zaběhlé zvyklosti je extrémně nízká. Takže v naprosté většině potenciál systémů zůstává zatím nevyužit," říká generální ředitelka Karlovarské krajské nemocnice Nela Kvačková. Skepse některých starších lékařů podle manažerů v nemocnicích často vychází z nedostatečného zaškolení nebo z předchozích negativních zkušeností s nefunkčními systémy.
Konzervativní náhled na digitalizaci podle Kvačkové také mnohdy pramení z omylu, že nemocniční informační systém má především zjednodušit lékařům a sestrám práci. Tedy že je to v nejlepším případě nějaký "lepší psací stroj". Tak to ale není - alespoň ne na prvním místě.
"Elektronizace má především zásadním způsobem zvýšit bezpečí pacienta, v další úrovni pak umožnit zefektivnění procesů v nemocnici a až v další fázi pak pomoci zdravotníkům hledat informace o pacientovi na jednom místě," tvrdí Kvačková.
Lidé by se přitom větší digitalizaci ve zdravotnictví nebránili, podle nedávného průzkumu STEM/MARK ji podporuje více než polovina Čechů. Tři z deseti respondentů by také souhlasili se zavedením placeného nadstandardu. To je téma, které se v rámci odborných i politických diskusí opakuje už tři desítky let, v legislativním procesu však nakonec většinou narazí. Byť premiér Petr Fiala (ODS) prohlašoval, že jeho vláda nadstandardy nezavede, ministr zdravotnictví Vlastimil Válek (TOP 09) přišel s poslaneckým návrhem, který je vrací do hry.
Jako druhý pár očí pro radiology
Umělou inteligenci v nějaké podobě využívá podle ankety České asociace umělé inteligence (ČAUI) z loňského podzimu už 64 procent českých nemocnic. Nejčastěji v klinické praxi nebo při zpracování dat. Z průzkumu, kterého se zúčastnily více než dvě třetiny zařízení napříč Českem, také plyne, že 15 procent respondentů AI mate nebo pro ně žádný přínos nemá. Zbytek ještě dopady využívání AI analyzuje a na jednoznačnou odpověď potřebuje více času.
V nemocnicích využívají nejen řešení světových výrobců, jako je Siemens, GE Healthcare nebo QUIBIM, ale také od českých start‑upů. Mnohé z nich již získaly certifikace zdravotnického prostředku podle podmínek evropského nařízení MDR, mezi nimi mimo jiné Aireen, Carebot nebo Kardi AI. Kupříkladu Aireen využívá umělou inteligenci k prvotní diagnostice některých chronických onemocnění prostřednictvím analýzy snímků oční sítnice. Už nyní je například možné odhalit diabetickou retinopatii, tedy poškození zraku vlivem degradace očních cév. Kardi AI zase zaznamená data o srdeční aktivitě pomocí hrudního pásu.
Carebot, který využívají například v Nemocnici AGEL Nový Jičín, pomáhá při vyhodnocování rentgenových snímků hrudníku. Během několika sekund dokáže prozkoumat rentgenový snímek plic a označit podezřelé oblasti, které by mohly ukazovat na plicní uzlíky, záněty, tekutinu v plicích nebo počínající nádory. "Funguje jako ‚druhý pár očí‘ pro naše radiology, což zvyšuje pravděpodobnost včasného záchytu onemocnění," říká Fejfar.
Při kolonoskopických vyšetřeních zase novojičínským lékařům asistuje systém brněnského start‑upu MAIA Labs, který v reálném čase analyzuje video z kamery a upozorňuje na potenciální polypy a abnormality na sliznici tlustého střeva. Pomáhá identifikovat i drobné nebo ploché léze, které by mohly být lidským okem přehlédnuty. Pro pacienty to znamená jediné: přesnější vyšetření a vyšší šanci na odhalení předrakovinných změn.
Spoluzakladatel Carebotu Matěj Misař říká, že český zdravotnický systém aspiruje na to, aby AI využívalo do dvou let 80 procent zdravotnických zařízení. "V porovnání s dneškem bude fungovat na více odděleních a ve více oblastech léčby, tedy nejen například na radiologii. Mohla by například plně zpracovávat texty a propouštěcí zprávy," říká Misař.
Kvačková nicméně upozorňuje, že úplnou automatizaci lze akceptovat jen v některých přesně definovaných situacích. "Do určité míry jde automatizovat procesy, jako je zpracování laboratorních vzorků či hodnocení nálezů z rentgenu nebo EKG. U vlastní práce lékaře či sestry, pokud jde například o rozhodnutí o postupu léčby, je to pořád hodně individuální záležitost," upozorňuje šéfka Karlovarské krajské nemocnice. Stále více se však prosazuje vzdálená komunikace lékaře s pacientem, například skupina EUC v telemedicíně sází na vlastní aplikaci.
Algoritmy pro účinnější léky
Umělou inteligenci využívají také farmaceutické firmy, například pro urychlení výzkumu, vývoje a výroby léčiv. "Umělá inteligence zvyšuje úspěšnost objevů," říká šéf tuzemské pobočky AstraZeneca Kuuno Vaher. Místo zdlouhavého přístupu pokus-omyl pomáhají pokročilé algoritmy předpovědět, které molekuly mají největší potenciál, a určit nejefektivnější způsob jejich syntézy. "AI se nyní uplatňuje v 70 procentech projektů zaměřených na malé molekuly, kde pomáhá identifikovat nejlepší ‚kandidáty‘ na výrobu v co nejkratším čase," přibližuje Vaher.
Konkrétně AstraZeneca využívá AI při vývoji léčiv ve třech klíčových terapeutických oblastech. V onkologii například pomáhá identifikovat nové terapeutické cíle v nádorových buňkách. Dále se využívá u chronických onemocnění, jež ovlivňují kardiovaskulární systém, ledviny a metabolismus, jako je například srdeční selhání, onemocnění ledvin či cukrovka a hypertenze. AI pomáhá také včasně identifikovat pacienty se vzácnými onemocněními, zlepšuje dostupnost léčby tam, kde jsou terapeutické možnosti stále omezené.
Farmaceutické firmy nasazují algoritmy také při výběru vhodných účastníků klinických studií, optimalizují jejich průběh a monitorují reakce jednotlivých pacientů. To například využily firmy Pfizer a Moderna při vývoji mRNA vakcíny proti covidu. Umělá inteligence slouží také k predikci toxicity a vedlejších účinků vyvíjených léčiv. Modely mohou na základě dat předpovědět, zda bude lék bezpečný. Analýzou genetických dat pomáhá AI vyvíjet léky přizpůsobené individuálním pacientům.
Vaher dodává, že AI pomáhá lépe porozumět podstatě onemocnění. "Díky umělé inteligenci dokážeme analyzovat obrovská množství dat a identifikovat klíčové souvislosti mezi nemocemi a geny. To nám umožňuje vyvíjet přelomové terapie i pro nemoci, které dnes ještě neumíme efektivně léčit," říká. Obrovský potenciál má podle něj i technologie "digitálních dvojčat", tedy vytváření virtuálních replik pacientů, které se využívají při klinických studiích. "Díky tomu můžeme simulovat reálné podmínky u pacienta a zlepšovat výsledky léčby," říká Vaher.
Oslovení experti tvrdí, že během několika let se systémy s AI stanou standardní součástí diagnostického procesu napříč všemi odbornostmi. "Klíčová role lékaře se ale nezmění," říká Fejfar z nemocnice v Novém Jičíně. A Kvačková dodává: "Musíme hledat optimální nastavení, abychom se v té obrovské míře možností neztratili, aby se tam neztratil pacient a nestal se rukojmím systému." Technologie podle nich však nikdy plně nenahradí klinický úsudek, empatii a terapeutický vztah a obecně i kontakt mezi lékařem, zdravotním personálem a pacientem. K medicíně a zdravotnictví člověk patří.
